投稿|《数据安全法》来了，隐私计算何处寻觅星辰大海？( 四 )
所以，在我们可以想见的未来，不仅UCloud的安全屋，其它致力于隐私计算的企业也会延伸出更多的场景和解决方案，那么，究竟哪些从事隐私计算的企业会在市场上更有竞争力？隐私计算的商业模式和商业价值又有哪些可以进一步挖掘的空间呢？
03 群雄逐鹿通过几年累积，今年，隐私计算开始真正进入大众视野 。
无论是政策文件的密集发布，还是资本的扎堆入场，都在传递着同样一个信号，那就是隐私计算这个细分领域已经迎来了风口 。Gartner发布的报告显示，到2024年，隐私驱动的数据保护和合规技术支出将在全球突破150亿美元，也就是说将成为一个千亿级市场 。
事实上，目前隐私计算领域已经形成了“一强四小龙”的初步格局，其中的“一强”是国内较早研究、并应用隐私计算、已经有多个跨行业解决方案的UCloud，而“四小龙”分别指蚂蚁金服、微众银行、翼方健数和华控清交 。
2018年6月，华控清交由清华大学发起成立，创始团队主要来自清华，公司首席科学家是清华大学金融科技研究院副院长兼区块链研究中心主任徐葳，核心技术骨干则来自清华大名鼎鼎的“姚班”，而姚班的创立者就是我们前面说的提出多方安全计算设想的大名鼎鼎的计算机大牛姚期智，可谓根正苗红 。
蚂蚁金服、微众银行和华控清交的重合之处在于，它们都布局在金融赛道；而翼方健数则走了与其他三家不同的路线，将业务重心放在对隐私计算同样有较大需求的医疗赛道，前文也提到了，医疗场景对于多方安全计算、联邦学习都有巨大的需求 。
另一类竞争者是传统的安全公司，他们可能从安全切入，确保整个数据的安全 。
但是真正值得重视的，还是云计算背景的企业 。即使如蚂蚁金服、微众银行，其背后也是站着阿里云、腾讯云，至于UCloud则是国内云计算第一股，以中立云而闻名 。
为什么隐私计算离不开云计算？这是典型的场景倒逼 。
云计算企业有三个比较突出的特点，其中首要特点就是——云计算企业在长期服务用户的过程中，更加了解用户的数据使用场景，有结合场景来开发产品的优势；
云计算企业开发隐私计算技术的第二个特点，是无论我们说的数据沙箱、多方安全计算、联邦学习等中的哪一种，本身都是大数据技术的一种，底层都需要有数据的大量的存储、分析、计算的能力，与云计算公司本身具有的计算、大数据、人工智能等技术具有很高的契合度；这是专门搞算法、搞安全的隐私计算创业公司所不具备的场景 。
另外很重要的一点，数据要应用，薄弱环节在于流通，但并不是说储存环节就不需要安全能力，所以技术过硬的云计算厂商，本身具有安全能力的积累，这比某些专门做隐私计算的企业，更有底层安全保障 。
这个行业的规律往往是，从实际需求出发的技术创新最能切合实用 。比如腾讯有大量社交需求，所以音视频技术能力不断得到强化，可以复用在文娱、游戏甚至是腾讯会议这样的业务里；阿里有电商业务，所以关注云计算，以及金融科技赛道科技创新，所以有了蚂蚁金服；UCloud则因为创始人出身背景，一直追求差异化竞争等企业定位，非常关注云上数据安全，延伸到数据开放流通领域，就有了安全屋……所以笔者认为，隐私计算赛道的下一个竞争重点，一定是有云计算背景的企业、垂直隐私计算研发的企业和传统安全企业的“三国大战” 。
而这场大战值得期待，因为这不是基于烧钱的营销竞争，是实实在在比拼技术创新能力的竞争，这种竞争越激烈，我们技术进步就越快 。
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