大模型在各个行业的探索正蓬勃开展，但要让大模型更深入地为业务赋能，则需要更多的高质量数据作为支撑。然而，在数据的收集、模型的训练以及推理等各个环节，都会遇到诸多关于数据隐私的挑战。以隐私计算技术保护大模型数据资产的隐私安全开始成为新的发展趋势。

在此背景下，IDC持续对隐私计算市场进行跟踪，并针对核心产品隐私计算平台做出详尽调研。IDC正式发布《中国隐私计算平台市场份额，2023》研究（Doc#CHC51543724，2024年7月）。IDC数据研究显示，2023年中国隐私计算平台市场以12.8%的市场增速实现8.9亿元人民币的市场规模。

隐私计算平台向轻量化、功能厚增、大模型资产保护方向迭代：

  • 轻量化与模块化：为了在更多行业、更多中小企业中实现覆盖，隐私计算平台轻量化已经成为趋势。相对于早期大而全的产品，轻量化平台不再一体化的集成多方安全计算、联邦建模等多种隐私计算协议，而是基于不同协议模块形成独立的软件安装包。更加精简的安装包通常仅有几十兆，能够实现在通用性笔记本上的部署运行，在满足不同用户需求的同时，大大减少隐私计算部署的门槛。

  • 厚增平台的数据使用功能：过往两年，隐私计算平台市场的发展逐渐进入到以价格竞争为主导的格局，低廉的项目预算给技术供应商带来了显著的增长难题。同时，在项目落地交付过程中，独立的隐私计算平台难以支撑数据对接、流转的需求。在这一行业背景下，部分技术提供商开始打造增强隐私计算平台的数据服务功能，如数据源筛选、数据集信息展示。此方案不仅为数据流通扫清了上游障碍，为隐私计算技术的高效应用奠定了基础，又为技术提供商厚增产品服务价值提供了抓手。

  • 大模型隐私保护产品：隐私计算技术方已经开始通过TEE技术，实现密态微调、推理服务等。在此种方案下，一方面可以保护数据拥有方的数据隐私，推动其更好地的分享数据，解决模型训练环节需要大规模多种类数据的挑战；另一方面，隐私计算的模型训练方案使得使用公共算力成为可能，有望大幅降低模型方的算力成本。当前，技术提供商已经开始试点相关产品，2025年有望实现初步商业化。当然，TEE技术赋能的大模型隐私保护方案仍有挑战需要行业共同克服，如原有TEE技术都是基于CPU进行，而大模型训练、推理所需为GPU，TEE方案如何在不同硬件结构中实践仍是企业需要探索的方向。

重点行业与技术竞争格局：

  • 随着数据要素发展成为必然趋势，地方数据集团、数据交易所在数据要素流通方向的建设需求大幅上升。以政府机构牵头的数据要素运营类项目，具有隐私计算节点多、功能多等特征，通常项目金额巨大。这为隐私计算的项目落地带来又一增长点。

  • 隐私计算领域的技术提供商主要为互联网厂商、垂直隐私计算厂商、安全厂商。技术拓展早期，各背景企业的行业落地方向虽有重合但仍各有侧重。随着数据要素市场成为新一轮隐私计算项目建设的重点，各企业的项目竞争重合度升高并将更加激烈。未来竞争将进一步加剧。下图展示了当前隐私计算平台市场的核心技术提供商与市场竞争态势：

IDC给技术提供商的建议：

把握数据供给方，并以此为中心承接数据需求方的隐私计算技术需求：可以看到，有数据共享需求变现的企业对于隐私计算的推动更为迅速。技术提供商深度对接数据供给方有助于实现项目的快速落地。例如，掌握丰富数据资源的通信企业，其在隐私计算及数据流通中的探索积极度更高、资金倾斜更多、建设决心更大。与此同时，随着项目建设的逐步完成，数据流通开始流入需求方并形成数据网络。而这不仅是数据网络，对于技术提供商而言也是坚固的客户网络。技术提供商深度服务数据所有方，并以此为基点拓展互联网等诸多行业的数据需求方，开展自身的隐私计算产品推广，不失为一条规模化产品增长的途径。

IDC中国市场高级分析师洪婉婷表示，2022年，《个人隐私保护法》、《数据安全法》的落地给隐私计算市场带来了巨大的发展推动。但随着2023年技术与场景的结合出现挑战，市场增速出现了的大幅回落。隐私计算市场已经进入发展攻坚期，基于金融、通信行业基本盘，挖掘新的增长点已经成为所有企业必答的课题。可喜的是，2023年数据要素市场的发展，以及大模型技术的突破，都为隐私计算技术的应用带来新的发展机遇。技术提供商充分利用现有客户资源实现网状拓展、基于自身在数据要素领域的优势参与到竞争中，将是企业实现增长的关键。”

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