百花齐放！富泰互联优先布局隐私计算生态

如今，我们正处于网络时代，社会的关注点已经离不开网络。无论是产业界还是学术界，都在大力投资进行研究和分析，以挖掘大数据所潜藏的价值。尤其在疫情期间，登记个人信息和行动轨迹成为基本要求，涵盖了人们日常生活的方方面面。随之而来的，是对安全隐私保护面临的冲击和挑战。为了改善我国大数据隐私保护的现状，需要分析解决大数据隐私保护的关键技术。

为了从大数据中受益，数据持有方有时需要公开发布自己的数据，而这些数据通常包含一定的用户信息。在数据发布之前，服务方需要对数据进行处理，以确保用户隐私的安全，防止其泄露给恶意的第三方。保护用户隐私信息不被获取是非常重要的。

在建立隐私计算生态方面，企业很难仅凭借单一的竞争优势。隐私计算解决方案对其底层技术的成熟度依赖极高。然而，仅有底层技术是不够的，企业还需要为用户提供有效的服务。用户的需求往往对数据有特定的定制和专业化要求，因此隐私计算供应商需要提供有效的脱敏数据。另一方面，如果缺乏大量有效的数据，隐私计算的算法演进速度和优化程度也会受到影响。因此，建立隐私计算生态需要供应商掌握优秀的算法和丰富的数据资源。互联网大厂、深耕垂直场景的初创企业以及产业内头部企业具备这两种资源，为它们成功布局隐私计算提供了可能。

隐私计算是一种面向隐私保护的计算系统和技术，涵盖了数据的生产、存储、计算和应用等信息流程。它可以在保护原始数据的安全隐私性的同时，实现对数据的计算和分析。由于在多数据流通融合中保护隐私安全的显著效果，隐私计算在政务、金融、医疗、交通、营销等多个行业中都有广泛的应用场景。

然而，隐私计算尚未广泛商业化应用，相关的商业模式也还处于探索阶段。隐私计算服务分为硬件、软件和全栈服务三类。在这些服务中，纯硬件服务的占比极低，而软件/全栈服务的商业模式可以模仿主流算法/软件成熟的商业模式。

由于隐私计算技术的开源程度有限，富泰互联等先入局的厂商具有优势。目前，中国的隐私计算服务商只有腾讯、微众银行、百度、字节跳动和矩阵元进行了开源。腾讯的开源主要集中在底层框架，而百度则采用逐步开放的方式。总体而言，隐私计算源代码的开放程度较低，先入局的厂商在算法方面具备优势。后入局的厂商可以依靠自身的数据和生态资源来快速升级算法。那些拥有更丰富生态资源和流量入口的后入局者相对来说成功的概率更高。另一种可能的发展趋势是，随着隐私计算开放程度的增强或者头部厂商建立隐私计算的底层平台，一些拥有人才资源的初创企业可以基于底层平台发展专用、垂直的解决方案，并占据一定的市场份额。

隐私计算技术涉及人工智能、密码学、区块链、数据科学和计算芯片等领域的交叉融合。隐私计算以现代密码学为核心，同时结合了计算机体系结构、计算复杂性理论、信息论、统计学、抽象代数、数论等不同理论的发展。富泰互联将多个领域的技术融合在一起，可以实现“数据可用不可见”。隐私计算的未来发展，让我们拭目以待。