随着商業模式的變化什麼成為熱點?如果單從融資事件來看，2022年隐私計算賽道依然在延續着去年的火熱，接下來我們就來聊聊關于随着商業模式的變化什麼成為熱點?以下内容大家不妨參考一二希望能幫到您!

随着商業模式的變化什麼成為熱點

如果單從融資事件來看，2022年隐私計算賽道依然在延續着去年的火熱。

2月9日，由多位前阿裡員工創立的隐私計算企業藍象智聯宣布完成近2億元A輪融資；2月28日消息顯示，螞蟻科技入股隐私計算企業融數聯智；光之樹科技也在3月9日宣布完成近億元A輪融資。

而在2021年，圍繞隐私計算的資本更是瘋狂。據億歐智庫不完全統計，2021年全年隐私計算領域至少發生融資事件11起，融資金額多在數千萬元到數億元之間。其中，融資額度最高的是華控清交在2021年10月完成的5億元B輪融資。

整體上看，行業發展之快超乎預期，隐私計算從産品研發、項目驗證測試到實際應用落地均在加速推進。不過，目前行業尚處于大規模商業化落地早期，底層商業邏輯還沒有明确跑通，已有的項目收入也相對單薄。

與此同時，政策帶動加上市場催化，已經讓賽道上擠滿了包括互聯網大廠、金融科技背景企業、隐私計算初創企業等選手，不止一家企業表示：市場競争已十分激烈。

這等于說：還沒開始盈利，就已經先“卷”了起來。

進入2022年，能否“落地”成為存亡關鍵。在市場教育有待加強、技術性能尚待提升、行業規範還需完善的情況下，誰能順利破解未富先“卷”的困局？

落地！落地！

“落地”無疑是今年隐私計算行業的主旋律。

隐私計算企業們的對外言論中，“落地”是被提及最多的詞彙之一。比如，富數科技智能決策分析部負責人吳海斌在接受媒體采訪時就反複強調2022年“落地”的關鍵性；藍象智聯創始人童玲在對外發言中也對行業落地應用情況表示樂觀，她提到，“2022年行業将會有更多現象級場景出現”。

從2016年隐私計算概念在中國被正式提出，到2019年進入技術普及和市場教育階段，再到2021年開始嘗試規模化落地應用，隐私計算産業在中國市場發展速度之快，超過了此前的雲計算、人工智能甚至區塊鍊。

除了技術本身的發展叠代外，數據價值愈發被重視以及全球範圍内對數據安全和隐私保護的強調，共同推動了這場“加速度”的實現。

在我國，數據在2020年就被歸為與土地、勞動力、資本、技術等并列的生産要素，随着産業數字化進程的推進，數據流轉應用越來越成為企業經營過程中不可或缺的環節。而數據價值的進一步發揮需要一種保障流通安全的技術。

與此同時，随着各類隐私侵權事件的發生，我國自2020年以來陸續頒布了《民法典》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規，對數據安全和隐私保護提出了嚴格的規範，從而催生了保障數據流通使用“過程安全”的需求。

而隐私計算作為一項可以實現數據在流轉過程中“可用不可見”的技術，其價值被快速發掘并放大，成為數據安全、數據保護市場的關注焦點。

此外，2021年以來，行業裡逐步推進的落地嘗試，也讓市場對隐私計算産品和解決方案的可行性和效果有了進一步驗證，以金融、政務為代表的領域，相關需求也在增長。

CIC灼識咨詢報告預測，2020年中國隐私計算市場規模接近4.0億元，到2025年将達到120.0億元，2020年-2025年年複合增長率近100％。

5年30倍增長的隐私計算市場，給技術服務商們帶來的不僅是機遇也是挑戰。

這個前景廣闊的賽道，在短短兩三年内，已經站滿了各式各樣的玩家。過去一年裡，背景不同的企業憑借自身優勢，風風火火地“跑馬圈地”，隐私計算相關産品也在倍速遞增。

根據信通院數據，截至2021年底，在信通院參與測試的企業中，已有88家發布了隐私計算技術相關産品；而從産品數量來看，2019年、2020年、2021年分别有15款、54款和105款，每年都在以一倍以上的速度遞增。

如今，随着行業開始步入規模化落地實戰階段，無論是互聯網大廠的生态優勢，金融科技背景服務商們的場景優勢，還是創業團隊們的高新技術基因優勢，在某種程度上都被“抹平”。對隐私計算企業們而言，能拿出落得了地的産品才是關鍵。

那麼，2022年這一場“落地”之戰，對企業們而言又将意味着什麼？

“不可能三角”

目前，隐私計算已經在金融、醫療等領域有相應的落地推進成果。特别是在營銷、風控等環節，隐私計算産品已成為不少金融類機構優先納入考量的方案。

不過，在推進隐私計算大規模落地應用的過程中，無論是供給端還是需求端，都存在不少限制因素。于隐私計算技術服務商們而言，要面對的不僅是技術和産品本身的問題，更有用戶數據治理不達标、行業數據群島等問題。

“隐私計算安不安全？”這是諸多技術廠商在提供服務過程中，最高頻的客戶問題之一。用戶們選擇隐私計算産品的初衷，是為了保護數據在應用流轉過程中的安全。然而，隐私計算技術本身的安全性也存在挑戰。

中國信通院《隐私計算白皮書》中指出，算法協議安全、開發應用安全和安全共識正成為當前隐私計算推廣應用亟需面臨的挑戰。

算法協議方面，由于各平台的隐私計算産品所使用的算法協議不同，各自的協議安全根基也不相通，難以形成統一的算法安全基礎。與此同時，隐私計算産品安全協議所依賴的安全假設在實際中并不一定能完全成立，往往需要通過博弈論、現實約束等方法進行加強。

安全性方面存在的挑戰，也讓需求方在考慮引入隐私計算産品時多了一些猶豫。除此之外，隐私計算性能或者說計算效率問題，也是應用落地過程中面臨的主要矛盾。

為了保證計算過程的安全性，“隐私”計算相較“明文”計算需要更大的計算和存儲代價，比如同态計算的密文擴張規模可達1-4個數量級。同時，隐私計算又涉及到多個數據源或計算節點同步計算，一旦有一個環節性能受限，則會直接限制整個計算平台的性能。

對此，億歐智庫分析師夏修齊指出：“目前，隐私計算與明文計算相比有1-2個數量級差距。‘隐私保護程度’、‘計算信任度’、‘計算效率’形成的隐私計算‘不可能三角’如何優化，未來将是一場長期攻堅戰。”

除了從技術供給端看存在的安全和性能問題外，需求端存在的市場教育問題和數據治理問題，也對隐私計算的大規模推廣應用提出不小的挑戰。

億歐智庫《2021-2022中國金融數字化“新”洞察行業研究報告》指出：在實際推進業務過程，由于隐私計算涉及到多種技術算法、平台産品、專有名詞，導緻技術原理、解決方案等無法通俗解釋，難以與客戶形成高度同步。

而這也使得用戶在購買隐私計算服務時會有所猶疑，不利于業務開展。

夏修齊認為：“接下來，提升市場對隐私計算的接受程度，關鍵是通過加強市場用戶教育，化繁為簡，填平‘黑盒’效應。”

同時值得關注的是，隐私計算産品所基于的數據質量是否達到使用标準、數據來源是否合規，應用到具體的業務場景時，仍主要依賴于需求方。如果需求方本身數據治理水平不達标，必然會對隐私計算産品的落地造成障礙。

而現實是，盡管數字化轉型在我國已推進多年，但數據治理領域尚處于起步階段，很多企業的數據治理水平尚不理想。

此外，在行業發展過程中，由于隐私計算服務商各家算法存在差異性，且目前行業裡閉源平台也較多，在隐私計算解決困擾行業已久的“數據孤島”問題的同時，“數據群島”問題也逐漸凸顯。

行業裡出現的小範圍、區域性、團體型數據抱團，不利于平台間數據的互聯互通，增加了用戶部署隐私計算産品的成本，不利于隐私計算應用落地的展開。

總體來看，盡管隐私計算市場形勢被廣泛看好，但落地對企業而言依然是生死考驗。誰能先在落地一環做出成效，誰就更有可能搶得更多市場份額。

造血之困

“隐私計算就像聯合辦公一樣，接受服務的人很爽，但提供服務的人，活的并沒有那麼好。”在夏修齊看來，目前隐私計算行業的底層商業邏輯還沒有完全跑通，不少腰部企業造血能力還很弱。

目前來看，隐私計算行業的主要商業模式有四類：一是軟件銷售模式，即收取一次性的系統搭建費；二是技術服務模式，即向用戶收取年度系統維護和服務費用；三是平台分潤模式，前期先搭建計算軟件系統，後續根據業務運營效果進行收益分成；四是數據調用模式，依據調用數據的情況收取數據使用費。

其中，前兩種是目前的主流模式。市場分析指出，從中長期來看，平台分潤模式、數據調用模式将是未來趨勢。

不過，由于行業整體處于探索驗證期，雖然市場需求在不斷增多，但短期内，項目金額并不可觀，因而對企業來說，能創造的收入規模也有限，不足以應對企業經營投入。

對于很多隐私技術創業企業來說，融資是目前主要而直接的資金來源。但随着行業發展逐漸深入，隻有把應用落地做好，才能得到更大的市場份額。

雖然隐私計算技術已經在金融、政務、醫療等領域都有相關的應用落地，但各領域應用場景總體上比較單一。比如，金融領域主要集中在風控和營銷，醫療領域集中在疫情防控、醫保風控等，電子政務方面主要是促進政務數據安全共享開放，整體上，更多場景有待進一步挖掘。

在場景挖掘之上，如何提煉客戶需求共性，打造标準化産品或服務，也是隐私計算企業們仍在探索的問題。

“技術深入産業、場景的know-how還在沉澱過程中。如何抽取客戶的共性需求，轉化為标準化産品，隐私計算企業還在摸索。”此前，星雲Clustar創始人陳凱在接受媒體采訪時也指出，現階段行業缺乏标準化服務或商業模式。

說到底，誰先把底層商業邏輯跑通，擺脫依賴融資的現狀，誰就更有可能成為市場的王者。而落地能力關系到包括服務商對場景的理解能力、對需求的拆解能力以及解決需求的能力等。

結語

CIC灼識咨詢報告預測，随着金融、醫療、政務等各個場景落地，中國隐私計算在2030年将有望達千億市場規模。

而這背後，是我國隐私計算技術研發實力的快速發展。

3月16日，全球權威第三方知識産權機構IPRdaily與incoPat創新指數研究中心聯合發布了2022年《全球隐私計算技術發明專利排行榜（TOP100）》。

榜單顯示，截至2022年3月8日，全球有八家企業的隐私計算專利數量在200件以上，入榜前10名企業主要來自中國和美國，包括螞蟻集團、中國平安、華為等。

雖然以《數據安全法》《個人信息保護法》為代表的頂層設計文件已經出台，技術和應用相關标準化工作也已開展，但尚未形成兼顧權威性、适用性、科學性的标準。行業标準的缺失也導緻企業在引入隐私技術服務的過程中，沒有法律法規可依，一度泛濫的行業亂象，也壓制了市場需求的積極性。

眼下，隐私計算行業競争格局未定，更多場景和殺手級應用也有待開發，對于隐私計算賽道上的企業來說，在廣闊的市場前景面前，隻有共同把行業盤子做大，才能避免未富先卷！

正如洞見科技創始人、董事長姚明所說，“大家的角色如同連理之木，這是一個‘生态塘’，而并非‘角鬥場’，大家都需要扮演好自己的角色定位，共建生态，共生共赢。”

參考文獻：

1、中國信通院，《隐私計算白皮書》；

2、零壹智庫，《開啟新紀元：隐私計算在金融領域應用發展報告（2021）》；

3、畢馬威、微衆銀行，《深潛數據藍海隐私計算行業研究報告》；

4、開源證券，《計算機行業深度報告：隐私計算，千億藍海市場加速開啟》；

5、騰訊網，《信通院闫樹：隐私計算産品每年新增一倍以上，應用仍有不足》。

本文源自億歐網

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