《2022中国隐私计算产业研究报告》 | 亿欧智库

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报告作者｜孙齐远 宋世婕

报告审核 | 孙毅颂

题图 | unsplash

随着社会生产生活越来越离不开数据利用，数据隐私问题愈发受到重视。在顶层设计方面，事关数据隐私的法律法规逐步完善；在技术方面，隐私计算作为一揽子技术合集，正在迎来一波商业化浪潮。

核心观点

发展环境：在数据上升为与土地、劳动力、资本、技术并列的生产要素的大背景下，多项政策提出要加快培育数据要素市场。隐私计算可帮助推进政府数据开放共享，研究建立公共数据开放和数据资源有效流动。

产业趋势：隐私计算场景应用实践的加深将会在不同程度上同频带动算力加速需求的增加，算力加速将成为重要竞争力；隐私计算未来生态主要由数据源、数据使用方和服务商参与，开源产品已成为生态中的主流。

应用现状：目前市场上隐私计算应用最多的领域主要为金融、政务和医疗，其中应用最成熟的是银行业、保险业，隐私计算在资管行业发展相对较慢，政府与医疗场景具有极大发展潜力。

机遇挑战：隐私计算产品目前会造成用户对性能与安全性二选一的抉择，并且隐私计算产品在算法协议、开发应用方面安全性仍有不足，一体机成为目前落地最为广泛的软硬一体解决方案。

报告摘要

互联网巨头、网络安全、大数据公司、初创型科技企业及行业数据高度聚合型企业纷纷入局。根据国家工业信息安全发展研究中心发布的《中国隐私计算产业发展报告（2020-2021）》显示，2021年隐私计算产品市场规模约为10亿元，基于隐私计算的数据交易应用模式市场或将达到千亿级。

算力加速将成为重要竞争力：隐私计算场景应用实践的加深将会在不同程度上同频带动算力加速需求的增加，在隐私计算跨平台互联互通推动下的场景应用实践的加深，算力加速需求都迎来了同频增长，算力加速将成为重要竞争力。

在金融科技深刻赋能业务的进程中，外部数据的共享应用成为金融机构的强烈需求，金融风控和获客成为目前国内最主要的隐私计算落地场景。

随着安全性和隐私性提升，隐私计算的性能通常会出现下降。根据中国信通院“可信隐私计算”性能专项评测以及对一些相关论文的结果，安全假设较弱时，其性能普遍较强；反之，安全假设较强时，其性能普遍较弱。

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