36 氪研究 | BAT 都不放過的淘金機會，隱私計算能長出平臺嗎？

文 | 真梓

編輯 | 佳敏

若能將各來源的數(shù)據(jù)匯聚后應(yīng)用，數(shù)據(jù)的價值將會指數(shù)級上升。理想很美好，但數(shù)據(jù)的自由流動常伴隨著隱私泄露問題。

有沒有一種方法能夠在安全合規(guī)、保障用戶隱私的前提下，使數(shù)據(jù)在各個企業(yè)/機構(gòu)之間自由流動，并產(chǎn)生應(yīng)有的價值？

隱私計算或許是一個答案。

隱私計算，廣義上是指面向隱私保護的計算系統(tǒng)與技術(shù)，涵蓋數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、存儲、計算、應(yīng)用、銷毀等信息流程全過程，想要達(dá)成的效果是使數(shù)據(jù)在各個環(huán)節(jié)中"可用不可見"。目前最先落地于金融、醫(yī)療等行業(yè)。

36氪觀察到，約從2018年開始，無論是BAT等大廠，還是成熟的大數(shù)據(jù)公司，或是初創(chuàng)型科技企業(yè)，已接連入局隱私計算。

資本市場也動作頻頻，成立兩年左右的「華控清交」已完成多輪融資，投資方包括清華大學(xué)、中國互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會、北京市海淀區(qū)創(chuàng)業(yè)扶持基金、香港交易及結(jié)算所有限公司(港交所)、聯(lián)想集團和高榕資本等。其他受到關(guān)注的公司還包括「翼方健數(shù)」、「數(shù)牘科技」等，它們背后也有奇績創(chuàng)壇、紅杉中國等明星機構(gòu)?！革会丝萍肌?、「光之樹」等公司也在近一年的時間里，接連獲得投資。

經(jīng)36氪訪談，許多人認(rèn)為這個由政策驅(qū)動、市場需求催生的新賽道，背后或許蘊藏著新的平臺型機會——在數(shù)據(jù)合規(guī)的要求下，誰能匯聚海量優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)源，并以高效的技術(shù)/產(chǎn)品方式幫助需求方提取可用數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值，誰就可能成為新的大數(shù)據(jù)平臺。

而平臺型機會歷來是VC機構(gòu)最青睞的"Big Story"——業(yè)務(wù)上可攻可守，終局是贏家通吃，未來能為投資人帶來高估值、高回報。

從這一觀察出發(fā)，我們試圖在本文回答以下問題：

1、隱私計算為何在此時受到高度關(guān)注？

2、隱私計算如何在技術(shù)上實現(xiàn)"可用不可見"？目前主要的玩家有哪幾類？

3、為什么說隱私計算是一個平臺型機會？會采用什么樣的商業(yè)模式？

4、什么樣的隱私計算公司能夠成為平臺？

5、行業(yè)火熱，機構(gòu)仍有投資機會嗎？

一、隱私計算的高關(guān)注度緣何而來？

數(shù)據(jù)流通和隱私保護的矛盾由來已久，那為何隱私計算會在此時獲得超乎往常的關(guān)注？背后的核心驅(qū)動力主要有兩個：政策上的合規(guī)避險，商業(yè)上的數(shù)據(jù)流通價值。

（1）政策上的合規(guī)避險

隱私保護和數(shù)據(jù)流通的雙重矛盾由來已久，但一直到Facebook、華住集團等大規(guī)模數(shù)據(jù)泄露事件頻發(fā)，關(guān)注度和討論度才進一步提升。

政策的敏感度在全球范圍內(nèi)顯露。國際上，歐盟于2016年發(fā)布、2018年實施的《通用數(shù)據(jù)保護條例》（GDPR），是目前最全面、應(yīng)用最廣泛的隱私保護法規(guī)之一。GDPR對違反某些重要規(guī)定的罰款最高可達(dá)2000萬歐元，或全球年營業(yè)額的4%。

中國的部分法律法規(guī)中也可找到相關(guān)蹤跡。2016年11月，中國發(fā)布了《中華人民共和國網(wǎng)絡(luò)安全法》，這是第一部和網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)保護相關(guān)的國家級法律，要求互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)不得泄露或篡改收集得到的用戶個人信息。2020年3月6日，《信息安全技術(shù) 個人信息安全規(guī)范》發(fā)布，從更為細(xì)致的角度明確了各條款的具體要求。在《民法典》中，也已納入個人信息保護的相關(guān)內(nèi)容。最新的動向是在今年7月2日，中國人大網(wǎng)發(fā)布《數(shù)據(jù)安全法（草案）》，也強調(diào)了數(shù)據(jù)安全和發(fā)展共存的意義。

在強監(jiān)管趨勢下，過去幾年已有一些公司由于類似問題遭受重創(chuàng)，這些公司已紛紛停止相關(guān)業(yè)務(wù)，其中一些尚有余力者也希望能摸索出符合合規(guī)要求的業(yè)務(wù)路線。

這一系列法規(guī)的接連出現(xiàn)，都意味著個人隱私與數(shù)據(jù)流通的矛盾已經(jīng)上升至法律層面，以往粗放型的數(shù)據(jù)交易模式將由灰色地帶上升至觸犯法律紅線的行為。

（2）流通的數(shù)據(jù)才有價值

為了保護數(shù)據(jù)安全，最簡單的方法就是停止數(shù)據(jù)的使用和流通，但這種逃避的方式，會給AI、金融、醫(yī)療等行業(yè)帶來打擊。

在AI領(lǐng)域，海量數(shù)據(jù)是計算機視覺、自然語言處理、語音識別等技術(shù)發(fā)展的基礎(chǔ)——它們需要經(jīng)過海量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練才能達(dá)到理想性能水準(zhǔn)。在金融業(yè)中，金融機構(gòu)需要收集消費者的資質(zhì)信息、購買能力、偏好等數(shù)據(jù)，以便為信用良好的消費人群提供定制化的金融服務(wù)。在醫(yī)療行業(yè)，精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)、AI制藥等細(xì)分方向的發(fā)展也和數(shù)據(jù)流通息息相關(guān)。

今年的"新基建"規(guī)劃也提到了大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，根據(jù)國家發(fā)改委的官方解讀，新型基礎(chǔ)設(shè)施之一的融合基礎(chǔ)設(shè)施，主要是指深度應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，支撐傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)型升級，比如，智能交通基礎(chǔ)設(shè)施、智慧能源基礎(chǔ)設(shè)施等。并且，在日前發(fā)布的《中共中央國務(wù)院關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》中，數(shù)據(jù)與土地、勞動力、資本、技術(shù)等傳統(tǒng)要素并列為要素之一，這表明數(shù)據(jù)正在成為現(xiàn)階段最核心的生產(chǎn)要素。

在政策驅(qū)動下，可用不可見的隱私計算，成了既滿足合規(guī)避險又滿足業(yè)務(wù)需求的優(yōu)解答案，資本自然聞風(fēng)而動。

二、隱私計算如何在技術(shù)上實現(xiàn)數(shù)據(jù)"可用不可見"？主要玩家有哪幾類？

從技術(shù)角度出發(fā)，和隱私計算相關(guān)聯(lián)的概念很多——多方安全計算（MPC）、可信硬件（TEE）、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、差分隱私、區(qū)塊鏈等。目前業(yè)內(nèi)采用的主流技術(shù)包括三類：多方安全計算（MPC）、聯(lián)邦學(xué)習(xí)和可信執(zhí)行環(huán)境（TEE）。

（1）多方安全計算

多方安全計算（Secure Multi-Party Computation，簡稱MPC）是指在無可信第三方情況下，通過多方共同參與，安全地完成某種協(xié)同計算。即在一個分布式環(huán)境中，多個參與者共同完成對某個函數(shù)的計算，該函數(shù)的輸入信息分別由這些參與者提供，且每個參與者的輸入信息是保密的，在計算結(jié)束后，各參與者獲得正確的計算結(jié)果，但無法獲知其他參與者的輸入信息。這種方式主要基于密碼學(xué)的一些隱私技術(shù)，相關(guān)概念還包括同態(tài)加密(Homomorpgic Encryption)、不經(jīng)意傳輸(Oblivious Transfer)、混淆電路(Garbled Circuit)和秘密共享(Secret Sharing)等。

（2）聯(lián)邦學(xué)習(xí)

聯(lián)邦機器學(xué)習(xí)(Federated machine learning/Federated Learning)，又名聯(lián)邦學(xué)習(xí)，聯(lián)合學(xué)習(xí)、聯(lián)盟學(xué)習(xí)。聯(lián)邦機器學(xué)習(xí)是一個機器學(xué)習(xí)框架，能幫助多個機構(gòu)在滿足用戶隱私保護、數(shù)據(jù)安全和政府法規(guī)的要求下，進行數(shù)據(jù)使用和機器學(xué)習(xí)建模。聯(lián)邦學(xué)習(xí)的系統(tǒng)架構(gòu)大致分為橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)、縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)三類，分別對應(yīng)不同數(shù)據(jù)集的差異情況。

以上兩種方式主要是在軟件和算法層面實現(xiàn)隱私計算?？尚艌?zhí)行環(huán)境（TEE）則基于硬件實現(xiàn)。

這種方式的思路是在CPU 上構(gòu)建一塊安全區(qū)域，這塊區(qū)域的作用是給數(shù)據(jù)和代碼的執(zhí)行提供一個更安全的空間，在這個安全區(qū)域內(nèi)進行相關(guān)的計算。比較有代表性的是Intel-SGX、ARM-TrustZone等。

這三種方式在安全性、工程能力和落地場景等方面存在不同的特點，我們可以通過下文這張對比圖，了解不同技術(shù)思路的優(yōu)劣勢。

當(dāng)然，這三種技術(shù)思路可以在不同場景下彼此結(jié)合，也可以和差分隱私、區(qū)塊鏈等技術(shù)結(jié)合，共同保證隱私計算的效果。事實上，隱私計算企業(yè)為客戶提供的，大多都是融合了多種技術(shù)思路的解決方案，但也會根據(jù)公司已有客戶、此前技術(shù)積累等因素存在不同程度的倚重。

至于該領(lǐng)域目前的玩家，我們認(rèn)為大致可分為以下四類：從成立初就專攻隱私計算的初創(chuàng)公司、過去為銀行等客戶提供大數(shù)據(jù)服務(wù)的企業(yè)及金融機構(gòu)本身、泛區(qū)塊鏈背景公司和BAT等綜合型大廠。

在落地中，金融領(lǐng)域是當(dāng)前的強需求行業(yè)，也是多數(shù)公司此時主要擴展的行業(yè)。

其中，信用貸類產(chǎn)品是重點。為降低放貸風(fēng)險，金融機構(gòu)需要通過授信模型確認(rèn)貸款風(fēng)險、貸款數(shù)額等信息。這里的授信模型需要調(diào)用多方數(shù)據(jù)，而隱私計算能滿足構(gòu)建授信模型時的數(shù)據(jù)合規(guī)共享需求。

醫(yī)療行業(yè)同樣需求較高，翼方健數(shù)、锘崴科技的產(chǎn)品多在這一行業(yè)落地?？蒲惺轻t(yī)療行業(yè)的需求之一，目前醫(yī)療科研的發(fā)展一定程度上被可用數(shù)據(jù)的范圍與數(shù)量所制約。一些資料顯示，若要開發(fā)出性能良好的醫(yī)療AI，需要一萬名專家花費10年時間才可能收集到足夠的可用數(shù)據(jù)。而隱私計算可以使大家在保護隱私的前提下打破數(shù)據(jù)孤島，獲得足夠的數(shù)據(jù)加速研發(fā)進程。

三、為什么說隱私計算是一個平臺型機會？它會用什么商業(yè)模式來賺錢？

（1）市場前景、上下游分散、平臺型屬性

"以后所有涉及到數(shù)據(jù)流通的環(huán)節(jié)，都會應(yīng)用到隱私計算。"盡管行業(yè)剛剛起步，但創(chuàng)業(yè)者對這一技術(shù)的應(yīng)用前景卻無比樂觀。并由此推導(dǎo)得出，這是一個擁有廣闊前景的大市場。

這種觀點將數(shù)據(jù)市場中所有基于應(yīng)用數(shù)據(jù)的的份額，都納入了隱私計算的市場規(guī)模中。這可能有所夸大，從當(dāng)下來看，比較切合實際的市場規(guī)模計算方式應(yīng)該和具體落地場景相結(jié)合。

比如在金融領(lǐng)域中，傳統(tǒng)的貸款需要提供抵押物，個人授權(quán)具體銀行從人民銀行處拿到征信 報告就可以得到貸款。而在進行類似花唄的創(chuàng)新消費金融業(yè)務(wù)時，可能需要更多的數(shù)據(jù)來源形成更精準(zhǔn)的授信模型。這些數(shù)據(jù)來源包括社保數(shù)據(jù)、醫(yī)保數(shù)據(jù)、同業(yè)數(shù)據(jù)、其他用戶行為數(shù)據(jù)等，這就牽扯到不同數(shù)據(jù)擁有方之間的數(shù)據(jù)合規(guī)流通問題，需要隱私計算來幫忙解決。

所以，隱私計算在金融領(lǐng)域的市場規(guī)模可能要框定類似消費金融等具體場景，再和這類銀行的IT支出數(shù)據(jù)結(jié)合計算。其他行業(yè)，如隱私計算在醫(yī)療領(lǐng)域的市場規(guī)模也需要結(jié)合具體場景測算。

但從理論上來看，這依然是一個需求激增、高速增長的行業(yè)，市場規(guī)?；虿患按髷?shù)據(jù)行業(yè)整體規(guī)模，但也會高于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)安全市場。

平臺型機會往往誕生于雙邊主體分散、需求多元的行業(yè)，如此一來平臺在其中進行連接的價值才能得以體現(xiàn)。以隱私計算目前落地最多的金融、醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈為例，上游數(shù)據(jù)來源有各類型的APP、三大運營商、征信公司、醫(yī)療大數(shù)據(jù)國家隊、各家分散的醫(yī)院數(shù)據(jù)等等，下游目前集中于銀行、保險公司、藥廠等，未來還可能包括需要合規(guī)使用大數(shù)據(jù)的公司，行業(yè)特性滿足平臺誕生的前提。

我們再來看，為何隱私計算是其中的平臺機會。

如果簡單將數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)劃分為數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)流通、數(shù)據(jù)應(yīng)用三個部分，以往的數(shù)據(jù)流通可能存在以下現(xiàn)象——一些大數(shù)據(jù)公司通過爬取技術(shù)抓取數(shù)據(jù)后，倒賣數(shù)據(jù)和以此生成的報告，而這無疑侵犯了用戶隱私，且存在法律風(fēng)險。

在政策開始逐步禁止企業(yè)泄漏和篡改用戶數(shù)據(jù)后，能夠?qū)崿F(xiàn)"可用不可見"的隱私計算，成為了新的數(shù)據(jù)流通渠道，進而為上游的數(shù)據(jù)源，下游對數(shù)據(jù)合規(guī)分享、使用有需求的各行業(yè)客戶，進行數(shù)據(jù)調(diào)用、流通的連接匹配。

而在政策和需求的雙驅(qū)動力下，會有更多不限于金融、醫(yī)療行業(yè)的企業(yè)客戶，意識到需要在儲存和使用數(shù)據(jù)的同時保護隱私安全，一家隱私計算公司具備網(wǎng)羅數(shù)據(jù)源、技術(shù)/產(chǎn)品和客戶的能力，就有機會形成一張覆蓋各行業(yè)的數(shù)據(jù)網(wǎng)，成為一個超大規(guī)模的隱私計算平臺。當(dāng)前隱私計算入局者眾多，平臺當(dāng)然更可能從已有的公司中衍生而來。

（2）用什么商業(yè)模式來賺錢？

在商業(yè)模式上，相比單純售賣軟硬件的方案，平臺不僅邊際成本更低，同時還可以與各種數(shù)據(jù)源、技術(shù)提供方探討抽成、分潤的盈利模式。

具體來說，邊際成本更低體現(xiàn)在：

隱私計算企業(yè)服務(wù)上游數(shù)據(jù)源時，需要處理各種千奇百怪格式的影相、圖表、文字?jǐn)?shù)據(jù)，尤其是醫(yī)院的數(shù)據(jù)，處理起來會相當(dāng)復(fù)雜。但數(shù)據(jù)一旦介入，就可以一勞永逸。

而在面向下游需求方時，能夠快速完成軟硬件部署，之后需要做的是持續(xù)運營。而行業(yè)長期存在定制化需求，私有化部署將持續(xù)存在，這可能會拉高客戶的轉(zhuǎn)換成本，后續(xù)的數(shù)據(jù)沉淀和運營或能進一步增強客戶對平臺的黏性。

而相比一錘子買賣，根據(jù)數(shù)據(jù)交易總量，按流量抽成，是把隱私計算從一個技術(shù)服務(wù)商變成平臺機會最刺激的地方——原本只能從客戶的IT投入中切分一塊蛋糕出來，主要價值體現(xiàn)在于合規(guī)避險，現(xiàn)在卻可以在整個數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈的流通環(huán)節(jié)，按照數(shù)據(jù)使用量或交易規(guī)模獲取分潤，還可以向數(shù)據(jù)源、技術(shù)提供方收取"準(zhǔn)入費"或者是其他增值服務(wù)費（如為獲取展示位、精準(zhǔn)推薦的營銷廣告費用），蛋糕也就被做大了。

但目前尚未有隱私計算企業(yè)真正通過平臺模式獲得收入，按照軟硬件產(chǎn)品部署和項目方式收費仍然是各路玩家現(xiàn)有的主流方式。從邏輯上，平臺思路美好且天衣無縫。但目前行業(yè)還處于早期教育市場、拓展客戶階段，如果客戶方長期處于交易的強勢地位，項目制收入將會成為常態(tài)，平臺也將成為空談。由此衍生的一個問題是，隱私計算平臺的關(guān)鍵點和風(fēng)險點是什么？

四、什么樣的隱私計算公司能夠成為平臺？

我們認(rèn)為，具備工程落地能力、整合足夠高價值數(shù)據(jù)源、在此前已有相關(guān)行業(yè)客戶積累，以及能證明公信力的公司更有機會長成平臺。

這一判斷的根源來自，所有平臺要形成壁壘的關(guān)鍵點都在于規(guī)模，隱私計算也不例外，想要建成平臺，就必須壟斷足夠多的上下游。這時，隱私計算服務(wù)商不得不面對以下四個問題：（1）工程落地能力；（2）高價值數(shù)據(jù)源的合作態(tài)度；（3）平臺可信性；（4）效率究竟能提升到什么程度？

（1）工程落地能力

在實際商用環(huán)節(jié)，工程落地能力是檢驗產(chǎn)品的重要指標(biāo)，具體可拆解為算力和帶寬兩方面，其中算力影響數(shù)據(jù)處理能力，帶寬影響數(shù)據(jù)交互速度。

算力掣肘隱私計算已久。一些包含在隱私計算方案內(nèi)的技術(shù)，比如多方安全計算并不是新鮮事——早在上個世紀(jì)八十年代，圖靈獎得主姚期智院士就創(chuàng)立了多方安全計算理論。但影響該理論落地的一個重要因素就是算力，「華控清交」CEO張旭東曾在一次分享中提到，公司成立的目標(biāo)之一就是克服算力問題，讓多方安全計算真正商用。因而在實際操作中，「華控清交」采用了明密文結(jié)合的方式來提升算力。

在帶寬方面，「360金融」曾做過相關(guān)調(diào)研，其首席數(shù)據(jù)科學(xué)家沈赟稱，在實際運作過程中，聯(lián)邦學(xué)習(xí)對網(wǎng)絡(luò)帶寬要求比較高，在學(xué)習(xí)過程中需要把中間計算值相互傳輸，迭代次數(shù)越多需要交互的中間數(shù)據(jù)也越多， 帶寬不夠會拖慢學(xué)習(xí)的速度，甚至出現(xiàn)學(xué)習(xí)中斷等一些異常情況。

廣州金控征信服務(wù)有限公司（簡稱「廣金征信」）大數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)人仇小星介紹，由于廣金征信目前的重點項目信易貸平臺（廣州站），為中小企業(yè)提供以信用為基礎(chǔ)的新型融資對接服務(wù)，匯集了來自政府部門、金融機構(gòu)、第三方信用服務(wù)機構(gòu)等多渠道的企業(yè)信用信息。為達(dá)成這些數(shù)據(jù)在安全前提下的開放應(yīng)用，公司決定采用隱私計算產(chǎn)品輔助數(shù)據(jù)共享、建模。目前該公司的合作方為「富數(shù)科技」，這是一個隱私計算產(chǎn)品在政務(wù)大數(shù)據(jù)場景中的落地案例。

在實際使用過程中，仇小星認(rèn)為當(dāng)前多數(shù)隱私計算類產(chǎn)品可以持續(xù)提高數(shù)據(jù)處理的效率，"現(xiàn)在如果數(shù)據(jù)量大一些，聯(lián)邦學(xué)習(xí)的處理效率就會有所下降，相比傳統(tǒng)建模速度還是有明顯下降的。"他補充到，由于目前金融行業(yè)的建模訓(xùn)練頻次不是非常高，所以這樣的效率依舊在接受范圍內(nèi)。

（2）高價值數(shù)據(jù)源的合作態(tài)度

數(shù)據(jù)源是進行數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)，現(xiàn)有隱私計算公司為客戶提供的解決方案，本質(zhì)上是改變了數(shù)據(jù)流通的方式，但數(shù)據(jù)本身的質(zhì)量才決定數(shù)據(jù)最終的使用效果。

現(xiàn)有數(shù)據(jù)來源有各類APP、整合式數(shù)據(jù)提供方（如運營商）和客戶等幾種。

其中，像三大運營商這類整合式數(shù)據(jù)提供方往往掌握了海量最優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)，在手機實名制的背景下掌握著用戶的背景資料、行為數(shù)據(jù)、通話記錄、交費記錄等信息，過往這些數(shù)據(jù)在征信等場景中已起到舉足輕重的作用。

所以在金融領(lǐng)域中，上游數(shù)據(jù)源已經(jīng)形成一定的集中效應(yīng)，其合作態(tài)度會影響主攻金融領(lǐng)域的隱私計算公司對平臺的搭建。據(jù)了解，目前已有公司在和運營商溝通合作。不過TalkingData CTO閻志濤根據(jù)公司服務(wù)經(jīng)驗介紹，目前運營商對數(shù)據(jù)共享態(tài)度還處于保守狀態(tài)，而其他類型的數(shù)據(jù)源在考慮合作時不會僅考慮技術(shù)解決方案，會更看重落地場景。

如果撬動上游有困難，那么就需要集中相當(dāng)數(shù)量的下游，從而盡量促使更多上游數(shù)據(jù)源加入其中?！盖嗤┵Y本」執(zhí)行總經(jīng)理畢英哲認(rèn)為，銀行、政府等現(xiàn)在是最有意愿接入多方數(shù)據(jù)開展業(yè)務(wù)的角色。

利益是各方最重要的連接點，平臺積累的客戶越多，拿單能力越強，越能吸引更多的數(shù)據(jù)源參與其中。在隱私計算這一領(lǐng)域想拿到單，公司背景以及自帶的客戶資源是一個因素。從這個角度看，以往在相關(guān)領(lǐng)域有所積累的公司（如金融數(shù)據(jù)服務(wù)商）會較有優(yōu)勢。

相較而言，醫(yī)療行業(yè)中的數(shù)據(jù)在數(shù)量分布上不如金融領(lǐng)域集中。36氪了解到，目前有公司在積極拓展醫(yī)療大數(shù)據(jù)國家隊成為合作對象，他們認(rèn)為，在實際情況下一家一家做地推，請客戶進行數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化并不現(xiàn)實，和國家隊合作，這些機構(gòu)本身擁有牌照，且已采用相關(guān)數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)，公司可以較順利地將數(shù)據(jù)接入系統(tǒng)中。

這或許是一種可行的思路——由于技術(shù)手段和醫(yī)院方的態(tài)度，患者的治療數(shù)據(jù)往往還散落在各大醫(yī)院中，越頭部的醫(yī)院擁有越多高價值數(shù)據(jù)，而考慮到醫(yī)院體系較為封閉，更需要強推動力來推廣。

總體來看，現(xiàn)階段搶奪高價值數(shù)據(jù)源也是各家優(yōu)先級較高的事情，目前已有公司在探索和這類數(shù)據(jù)源進行利潤分配的商業(yè)路線。

（3）平臺的可信性

隱私計算本質(zhì)上是由數(shù)據(jù)合規(guī)交易推動的市場機會，合規(guī)是其中的重點，只有平臺本身得到信任，才可能撬動更多的上下游角色。

金融機構(gòu)是強風(fēng)險管控機構(gòu)，要打開這類客戶的信任切口比其他行業(yè)更難。

一位銀行從業(yè)人員透露，銀行由于擔(dān)心數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險，仍然更傾向于自己解決數(shù)據(jù)合規(guī)流動的問題，但在技術(shù)能力無法滿足的情況下，也會考慮外采，"具體合作到什么程度得談，基本上現(xiàn)在各個行都想自己處理。"該人士透露，某些銀行傾向和此前已有金融服務(wù)經(jīng)驗的大數(shù)據(jù)公司建立合作。

「360金融」沈赟認(rèn)為，如果某些參與聯(lián)邦學(xué)習(xí)的公司（特別是主控方）擁有較高權(quán)限，在部署的代碼中留有一些后門, 又不遵守協(xié)議進行惡意數(shù)據(jù)傳輸操作，就可以拿到各方數(shù)據(jù)，"從技術(shù)設(shè)計層面，比如所有的代碼都開源、可檢查可以避免這個問題。但現(xiàn)有的框架確實存在操控空間。"

上游數(shù)據(jù)源也是一樣，運營商數(shù)據(jù)的重要程度已經(jīng)是普遍共識，這類機構(gòu)在考慮數(shù)據(jù)共享的同時也會重視平臺的可信性。

而在醫(yī)療領(lǐng)域，「華大基因」曾在2018年，因為"14 萬中國人基因大數(shù)據(jù)"項目受到泄露個人隱私的質(zhì)疑。其在回復(fù)深交所問詢函時強調(diào)，該項目分析工作均在境內(nèi)由中國科研團隊完成，樣本及數(shù)據(jù)保留在深圳國家基因庫，不存在遺傳資源數(shù)據(jù)出境的情況，研究披露的是群體分析結(jié)果，不存在泄漏個人隱私的風(fēng)險。

但此類質(zhì)疑必然進一步提高了數(shù)據(jù)源對數(shù)據(jù)隱私的重視，平臺的可信性也就會成為達(dá)成合作的必要考量標(biāo)準(zhǔn)之一。

"這個事兒如果真的要成立的話，可能要抱大腿。甚至我認(rèn)為應(yīng)該是一個運營商投資或者控股的公司才行。"一位長期關(guān)注隱私計算領(lǐng)域的觀察人士如此形容公信力的重要性。

（4）平臺究竟能幫上下游將效率提高到什么程度？

這個問題直接沖擊平臺的價值。

數(shù)據(jù)交易并非新鮮事，尤其是在金融領(lǐng)域，隱私計算接入的數(shù)據(jù)源和客戶方之間，可能早已建立起業(yè)務(wù)合作。對產(chǎn)業(yè)鏈上的一些上下游而言，目前只是缺失了使數(shù)據(jù)安全合規(guī)分享的方案，他們需要的只是技術(shù)方案提供方。如此一來，隱私計算公司成為通道型平臺的意義或許沒有想象中那么大。

平臺在這種場景下可以提供的增量價值是，盡量匯聚更多的上游和下游，讓此前暫未建立聯(lián)系的雙方擁有更多的選擇權(quán)。再者，當(dāng)平臺擴展進上下游更加分散的行業(yè)時，其價值或許會更加突顯。

此外，有潛力成為平臺的公司還需在自身產(chǎn)品上多進行打磨，并形成差異化的特點。

在上游資源暫未完全開放、下游需求也未全面爆發(fā)的蟄伏期，將產(chǎn)品打磨完善是不二選擇。「廣金征信」仇小星介紹，由于當(dāng)下各技術(shù)提供方已經(jīng)在產(chǎn)品內(nèi)構(gòu)建了一些機器學(xué)習(xí)模型，功能比較類似。所以「廣金征信」在選擇合作方的時候，也會考慮產(chǎn)品操作體驗，以及數(shù)據(jù)可視化探索、模型實時監(jiān)測等輔助性功能。

而在愈發(fā)增強的數(shù)據(jù)隱私保護潮流下，許多公司已頻頻發(fā)聲，意在推廣產(chǎn)品的同時教育市場。在平臺的前進道路上，企業(yè)應(yīng)意識到各種技術(shù)路線都有其適配的場景，比如聯(lián)邦學(xué)習(xí)更適合數(shù)據(jù)挖掘，多方安全計算的安全性更高，這些技術(shù)需要彼此結(jié)合使用，才能滿足客戶的綜合需求。從結(jié)果上看，大多數(shù)公司已經(jīng)意識到了，并因此出現(xiàn)了產(chǎn)品方案的同質(zhì)化現(xiàn)象。

「小苗朗程」合伙人方正浩認(rèn)為，方案同質(zhì)化意味著市場發(fā)展到下一階段，可能會形成企業(yè)之間的價格戰(zhàn)。如果一家企業(yè)能夠提供在同質(zhì)化產(chǎn)品之外的附加產(chǎn)品價值，在一個或多個領(lǐng)域內(nèi)提供更深入的解決方案，就會在一定程度上拉開和他人的差距，更有可能形成競爭力。

五、行業(yè)初興，仍有早期機構(gòu)的投資機會

總體來說，隱私計算行業(yè)目前剛剛起步，各家客戶數(shù)量也不多。在36氪的調(diào)研過程中，不少潛在的目標(biāo)客戶甚至未曾聽聞過"隱私計算"的概念。但也正因行業(yè)初興，才有了創(chuàng)業(yè)投資機會。

在融資方面，隱私計算創(chuàng)業(yè)公司普遍集中在B輪之前的階段，且仍存在資本市場視野外的公司，也陸續(xù)有新的創(chuàng)業(yè)公司出現(xiàn)，對于早期機構(gòu)而言，現(xiàn)在入局為時不晚。

在投資回報方面，我們暫時難以在二級市場找到直接對標(biāo)的公司，來預(yù)判這將是百億級或千億級的創(chuàng)業(yè)投資機會。但由于隱私計算的想象空間，即便是處在整個創(chuàng)投行業(yè)出手謹(jǐn)慎的時期，投資機構(gòu)仍然愿意一擲千金。一些行業(yè)觀察人士告知36氪，賽道上玩家的估值大多在1~3億元區(qū)間——有團隊背景較好的公司，即使業(yè)務(wù)沒有太多進展，天使輪后的估值也已達(dá)到近3億元，而一家明星公司的估值在約半年前已超過6億元。

這些愿花高價買門票的投資者多半相信平臺成立的可能性，但故事的另一半是——還有些從去年開始觀望卻仍未出手的機構(gòu)認(rèn)為，隱私計算公司要成為平臺，仍需邁過產(chǎn)品工程化、聚攏數(shù)據(jù)源、可信性等門檻，各家公司當(dāng)下的高估值需要打上問號。

無論是哪種態(tài)度，不可否認(rèn)的是——隱私計算確實是目前數(shù)據(jù)合規(guī)流通的熱門解法之一，儼然已成為當(dāng)下投資圈的熱點話題。