11月1日,《個人信息保護法》正式實施。“目前正處于隱私計算商業引爆的前夜”,啟明創投合伙人周志峰憑借其在隱私計算行業多年的實踐與觀察,得出這一結論:“2022年或成為規模化商業落地的第一年。”
十年磨一劍,霜刃未曾試。潛心蓄力多年的隱私計算賽道,終于獲得多家資本青睞,2021年的隱私計算行業如同“開掛”,頭部企業嶄露頭角,技術創新與商業落地齊頭并進。
這個藍海市場觸及的規模究竟有多大?從短期來看,根據Gartner數據,到2024年,隱私驅動的數據保護和合規技術支出將在全球突破150億美元以上,即達到千億人民幣以上;據KPMG預測,隱私計算國內市場規模將快速發展,三年后技術服務營收有望觸達100-200億人民幣的空間,甚至撬動千億級的數據平臺運營收入空間。
從長期來看,周志峰認為:“在擁有巨大數據處理需求背景的基礎上,隱私計算技術的商業市場本身就令人期待。何況,在隱私計算市場逐漸成熟后,也會與人工智能、分布式賬本、邊緣計算等新技術融合發展,更是前途不可估量。”
毋庸置疑,常年尋找潛力股的創投資本眼光精準、嗅覺敏銳。啟明創投在隱私計算賽道布局多年,投資了同盾科技、锘崴科技等頭部隱私計算企業。周志峰透露:“我們從2018年就將隱私計算定義為有潛力成長為科技大趨勢(Megatrend)的賽道,系統性的與國內外頂尖院校、互聯網科技大廠研究院探討這個技術的發展。從時間點來看,2018-2019年隱私計算處于技術向應用轉化的積淀時期,2020-2021年是商業落地的探索時期。”
算力智庫在通過調研頭部隱私計算企業的發展了解到,隱私計算行業核心壁壘相當高,頭部隱私計算企業之間面臨自主研發的隱私計算技術與平臺、學術能力、商業落地能力等多方面的較量。
不過對于隱私計算行業間的競爭還處在初期,遠沒有發展到行業間產品垂直競品競爭的階段。高樹靡陰,獨木不林,行業大發展離不開隱私計算企業間共同的努力去推動。”
一級市場發展火熱,隱私計算行業格局初現,各大頭部企業需要做好哪些準備才能在市場爆發之際,成為分享這塊大蛋糕的主力,值得探討。
隱私計算,千億級的藍海
“在隱私計算這個藍海市場,還稱不上存在競爭格局,各家企業有足夠空間通過差異化手段獲取嶄新的市場或場景。”周志峰表示。
2018年與2019年是隱私計算企業密集成立的兩年。從當年的背景來看,2018年5月歐盟出臺《通用數據保護條例》,對違法企業的罰金最高可達2000萬歐元或者其全球營業額的4%,以高者為準。
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這也使得該條例被稱為“史上最嚴數據保護法”。當年Facebook和谷歌等美國企業成為GDPR法案下第一批被告巨頭,谷歌最終被法國數據保護監管機構處以5000萬歐元的罰款;此外,2019年7月,英國航空公司因違反《通用數據保護條例》被罰1.8339億英鎊。
而彼時的中國也初步有了隱私保護意識,一些長期研究數據安全保護的專家、教授意識到,隱私計算將有巨大的市場。
锘崴科技是當時密集成立隱私計算企業中頗具有代表性的,回憶起當年從國外的研究轉至國內,锘崴科技CTO王爽教授坦言:“2011~2018年在美國進行帶隱私保護的醫療健康大數據分析研究,出于工作原因,和國內也一直有學術交流的機會。2018年中國已經開始著手起草《數據安全法》和《個人信息保護法》。我意識到中國對于隱私保護的時代到來了,作為全球數字經濟領域第二大經濟體,基于數據需求和應用的市場會非常巨大,當時就決定回國發展隱私計算技術。經過一段時間的規劃,2019年正式落地杭州。”
事實證明,他們是對的。無論從市場潛力還是政策法規看,隱私計算的風是時候吹起來了。
從潛在規模看,2021年世界人工智能大會公布的數據顯示,中國數字經濟規模已達41萬億元。
從法律基礎看,2021年《中華人民共和國數據安全法》與《中華人民共和國個人信息保護法》等政策法規的落地,在法律上為數據隱私保護設下護城河,數據使用合規合法化迫在眉睫。而隱私計算成為目前數據隱私安全開放的唯一技術解。
算力智庫注意到,提前布局隱私計算賽道瓜分這個市場蛋糕的的企業卻非常少。據IT桔子數據,隱私計算相關企業為29家,投資機構已經達到86家。不乏紅杉中國、IDG資本、基石資本、啟明創投、致遠互聯、聯想創投、中金公司、華興資本等知名投資機構。
“幾個頭部企業已經經過了多輪融資了,也可看出隱私計算行業發展在加速。”周志峰表示。
在2018年之前,甚至還沒有隱私計算這個概念。隱私計算的企業商業模式興起時間只有2018年至今不足4年的時間,但是行業已然發展到初具規模。目前大概分成4類隱私計算企業。
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第一類企業就是傳統的互聯網大廠都搭建了自屬的隱私計算部門,主要用于服務企業內部和周邊生態系統,但是在跨企各大互聯網大廠之間的合作還由于中立性等問題有待解決。
第二類企業是現有的大數據業務企業,將隱私計算技術融入到業務當中,通過專門定制化的隱私計算模塊輔助其數據業務的發展。
第三類是區塊鏈轉型到隱私計算行業的,在區塊鏈單一的應用下只能完成數據溯源,沒辦法解決數據在計算當中的保護,一些產業項目需要區塊鏈與隱私計算的結合,這類區塊鏈企業通過利用一些隱私計算框架來對外提供相關服務。
第四類就是專注于隱私計算的公司,像锘崴科技就屬于這類企業。其核心團隊在隱私計算領域有10多年的研究經驗,自研平臺可以支持醫療、金融、政務安防等不同領域的應用,輸出整套的解決方案,根據客戶不同的應用場景的需求,在滿足性能、精度和安全性的前提下,提供自適應的隱私計算解決方案。
發展至今,嗅到蛋糕美味的創投企業對專注于隱私計算的頭部企業的投資愈發密集。一旦瞄準這個藍海市場中難得一遇的種子選手,也會出現“資本扎堆”的現象。
2021年,隱私計算行業融資捷報頻傳,5月星云Clustar獲得1100萬美金A+輪戰略融資,7月中旬富數科技完成數億元B輪與C輪融資,7月底翼方健數完成超過3億元規模的B+輪融資,8月锘崴科技拿下億元級B輪融資。10月,華控清交宣布完成5億元人民幣B輪融資,超越翼方健數的3億元融資,創下隱私計算行業最高融資記錄。
表一:各頭部隱私計算企業2021年融資情況統計
從實驗室走出來的行業
在隱私計算技術產業化之前,經歷了超過10年的科研沉淀。盡管2020年才被稱業內人士稱為隱私計算元年,但是對于隱私計算技術的研究卻已經沉淀數十年。從姚期智教授在1982年提出“百萬富翁問題”開始,隱私計算技術就已經成為諸多有志者專心攻克的領域。
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多方安全計算、聯邦學習、可信計算、差分隱私以及同態加密等解決隱私計算問題的理論并驅爭先,理論也在實踐中不斷成熟。算力智庫通過與多個隱私計算企業溝通了解到,盡管目前行業內多個頭部隱私計算企業成立時間為2018年,至今僅3年多,但是值得關注的是行業內頂尖研究者大多在隱私計算領域潛心研究超過10年以上。
“隱私計算領域可以說是從大學教授的實驗室走出來的行業。”周志峰認為。
算力智庫注意到,如聯邦學習開創團隊、隱私計算頭部企業锘崴科技的王爽教授,從2011年開始就在美國加州大學圣地亞哥分校研發隱私計算技術及其應用,曾多次主持和參與由美國國立衛生研究院資助的國家級的醫療健康大數據隱私計算項目,至今年持續研究已經超過10年。
王爽教授2018年被國家作為隱私計算領域唯一的“千人計劃“人才引入,并在2019年被聘請為四川大學華西醫院特聘教授。
在隱私計算領域,王爽、楊強、李曉林也被行業媒體稱為“聯邦學習三劍客”。算力智庫梳理來看,在GoogleScholar上搜索,華人教授中三人的聯邦學習研究成果排名相當靠前。
隱私計算行業在技術方面的壁壘相當高,對于隱私計算的研究更是需要深刻。從各隱私計算企業技術負責人或首席科學家學術成果來看,隱私計算覆蓋技術范圍、研究起始時間、研究成果數量、研究成果影響力以及研究的持續性等方面反映出行業的技術門檻。
表二:隱私計算行業專家學術統計表
1、本表根據GoogleScholar上已經發表的著作的技術范圍,包括:
同盾科技-李曉林教授:https://scholar.google.com/citations?user=e-px-18AAAAJ
華控清交-徐葳教授:https://scholar.google.com/citations?user=6jN5vScAAAAJ&hl
微眾銀行-楊強教授:https://scholar.google.com.sg/citations?user=1LxWZLQAAAAJ
2020減半幣種行情播報:金色財經數據顯示,11個減產幣種4漲7跌。漲幅前三為,XZC(4.29美元,+14.69%)、ZEC(48.44美元,+10.56%)、DASH(82.21美元,+0.59%);跌幅前三為,TRUE(0.26美元,-4.17%)、BSV(197.02美元,-3.90%)、BCH(236.75美元,-2.77%)。[2020/4/20]
锘崴科技-王爽教授:https://scholar.google.com/citations?user=GnDGqKQAAAAJ
矩陣元-謝翔博士:https://scholar.google.com/citations?user=WWb0js4AAAAJ&hl
翼方健數-張霖濤博士https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=BSa0rkwAAAAJ
星云Clustar-陳凱教授https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=tnRV5QYAAAAJ
2、根據GoogleScholar第一篇隱私計算相關論文的發表時間計算
3、根據GoogleScholar上已經發表隱私計算相關著作
4、其中研究成果影響力的數據來源是截止2021年6月17號根據GoogleScholar隱私計算相關著作的引用量;h-index又稱為h指數或h因子,是一種評價學術成就的新方法。h代表“高引用次數”,一名科研人員的h指數是指他至多有h篇論文分別被引用了至少h次。h指數能夠比較準確地反映一個人的學術成就。一個人的h指數越高,則表明他的論文影響力越大。I10-index是由Google提出來的,指作者發表文章數被引用10次以上的個數。
就類型來看,隱私計算技術的分類主要包括聯邦學習、多方安全計算(sMPC)、同態加密(HE)、可信計算環境、差分隱私、零知識證明等細分技術。
算力智庫注意到,目前隱私計算企業多采用以一個技術為主,其余技術為輔助的研究方式,從上述各企業負責人或首席科學家的研究方向看也是如此。在商業應用中,隱私計算企業隨著技術結合商業落地的實踐,隱私計算技術也在不斷更新迭代。
ETC 2020技術路線圖公布:以太坊堆棧客戶端Core-Geth完成開發:ETC核心開發團隊(ETC Core)近日發布2020技術路線圖。路線圖顯示,其協議團隊開發完成了支持多種網絡的Go語言以太坊堆棧客戶端Core-Geth。同時,其EVM/編譯器團隊將在Q1-Q2完成SOLL和Vyper編譯器集成,及全局堆棧分配和性能優化的實施。其工具團隊于Q1完成了Signatory的發布,Signatory是EthereumStack的脫機交易和消息簽署人,與任何基于EVM的網絡兼容。[2020/3/4]
快速增長的市場
早前期大量的技術投入下,目前來看,隱私計算行業企業能否實現盈利?也讓許多觀望這個領域的投資人心里打鼓。
據锘崴科技團隊的預期,到今年年底,其有望實現10倍的營收數據增長。
從锘崴科技目前的營收模式看,結合用戶的需求,提供軟硬件一體機、云計算、軟件包、以及虛擬化容器部署等。
從硬件實力達標、領先的價值理念以及2021年商業落地成果等幾個方面,可以看出锘崴科技能實現達到十倍營收的底氣。
在建立之初,锘崴科技創始團隊就秉承可持續發展的“稻花魚理論”。在數據強監管時代,隱私計算領域講求“中立性”,在行業中,一些企業自己挖塘養魚,買魚苗、飼養、宰殺和賣魚肉,既做數據源又做數據服務商,很容易監守自盜和形成壟斷。
王爽教授介紹,锘崴科技結合自身的實踐提出了“稻花魚理論”,簡單來說,就是先種植一片水稻田,中間開鑿一洼魚塘,水稻長勢喜人,糧食飽滿,可作為魚的食料,從而自動吸引魚源源不斷的過來,魚亦能為水稻田制造肥料,疏泥活水,達成“魚稻”雙豐收。
從硬件實力看,锘崴科技原生的底層技術模塊擁有自主產權,歷經10年的研發與實踐經驗,自主、安全、可控的隱私計算新基礎設施平臺,可適配復雜的場景、復雜的數據類型,提供復雜精準的解決方案。從底層建設和上層需求端結合,可提供一套完整的、適配不同業務需求的解決方案,實現數據“可用不可見”和“數據不動價值動“的新型計算范式。
锘崴科技切入的場景和賽道精準,在醫療領域秉承長期專注主義,基于醫療領域的上下游有序布局。較于金融領域來說,醫療領域的復雜度和門檻更高,選擇醫療這條路,必然意味著更加硬核的技術自信、投入度和專注力。
“我們50%的研究精力以及商業業務都在隱私計算與醫療的結合上,金融、政務等為醫療領域之外較為注重的領域。”王爽教授坦言。
另外,锘崴科技具有生態延伸能力,比如锘崴科技與中華醫學會旗下的專病學組中華醫學院構建了專病網絡,以此為抓手,覆蓋很多醫院,為數據源的獲取創造“活水”。
锘崴科技已經完成醫療、政務等重點行業的全面布局,占據多個行業第一。锘崴科技已累計服務超過數十家醫院客戶,其中包含了大量全國頭部醫院及三甲醫院,擁有豐富且優質的客戶資源,形成了良好的行業口碑,這也是锘崴科技持續擴大市場份額的重要支撐。基于锘崴信?隱私計算平臺,多個醫療機構完成了全球首個跨國多中心罕見疾病數據共享;實現了全國首個跨省多中心風濕免疫全基因組分析;開展了重大與新突發傳染病關鍵信息技術研究,研發了基于多維度大數據的新突發傳染病實時監測和早期預警系統,賦能公共衛生應急管理體系。
王爽教授向算力智庫分享了其團隊最近的商業落地故事。
在近日,由锘崴科技提供技術支持的中國消化外科結直腸惡性腫瘤人群圍術期VTE預防前瞻性多中心隊列研究中,采用了锘崴科技安全聯邦學習底層技術,基于類似iPRIVATES框架。由多家三甲醫院,聯合多個科室將內部的病例數據在本地進行注冊,數據源之間同時形成同構水平分割及機構垂直分割多種關系。終端節點分布式計算,中間參數加密后通過中心節點進行交換傳輸,完成了研究模型的聯合訓練。
靜脈血栓栓塞癥是外科手術術后常見的并發癥之一,是病人非預期死亡的重要因素,嚴重影響著患者的生活質量和生存狀態,成為惡性腫瘤患者死亡的第二大原因。而研究表明,惡性腫瘤本身也是VTE發生的高危因素之一,它會通過使患者凝血機制異常,分泌過多促凝物質,術后破壞血管系統纖維蛋白沉淀與降解平衡等方式,使機體有高血栓形成的傾向。特別是圍術期VTE發生率較高。
因此,如何降低惡性腫瘤圍術期VTE發生率是我國胸外科醫生面臨的嚴峻挑戰。采用統計學及AI方法可以有效的研究VTE發生的相關因素,包括圍術期和手術期兩大部分高危因素。進而總結原因,規范惡性腫瘤患者VTE預防的流程及方法,以期降低圍術期VTE發生率。
該研究分別從患者基本信息、入院癥狀評估、既往病史、既往手術史等多方面維度與VTE的最終發生情況進行了全方位相關性分析。最終得出了預測VTE發生的統計回歸模型,可利用上述維度中可觀測變量對VTE的發生概率進行了預估,從而平衡血栓栓塞發生風險與藥物預防后大出血風險,根據實際情況做出精準判斷,為實際決策提供指導意見。目前,該研究有望進一步拓展成為國際合作,構建跨國的多中心醫療聯合研究網絡。
一切只是剛剛開始
十年已過,又一個十年云起。隱私計算吹起的商業市場東風才剛剛開始。
隱私計算技術的發展剛剛開始。
周志峰與其團隊從需求側對隱私計算作了分析,醫療、金融以及公共安全等數據敏感、保護難、分享難、確權難的領域,具有巨大的需求,但就統計來看,目前企業或個人可以合規合法使用的第三方公共數據占全部數據量只有不足1%,包括公開的論文、公開的政府數據與企業數據、互聯網公開數據以及媒體數據等,大量的數據亟待通過技術保護數據隱私不被泄漏的情況下釋放使用。
隱私計算一級市場的熱情剛剛開始。
投資機構看到了隱私計算產業化的爆發點,從今年隱私計算賽道密集的融資可見一斑。在發展初期,盡管商業模式還未完全成型,整個行業的融資就已經短短幾年中完成超過20億元融資。在隱私計算市場潛力逐步開發,商業落地應用以及商業模式的爆發后,在這個大科技賽道上,一級市場熱情將會更加高漲。
當然,即便一切背景都成熟了,要想要獲得來自投資者的支持,隱私計算企業需要做什么準備呢?
第一,PE/VC會選擇什么樣的市場?
任何一個成功的企業或者一個商業模式,它的基礎是可以為社會創造價值,為客戶創造價值,這個是一個最根本的核心點。從隱私計算行業來看,國家鼓勵數據要素的流通促進國民經濟的發展,對數據的使用權、所有權與管理權的確權以及保護數據隱私,“數據可用不可見”的隱私計算技術成為唯一技術解。短期來看,根據Gartner2021年發布了隱私計算的技術成熟度曲線,從個人隱私數據角度看,到2023年大概全世界75%的人口的個人數據將受到會受現代隱私法律監管,但是目前只有25%,未來兩年內50%的人口會對隱私保護有需求;從公司層面看,在大數據迅猛發展的背景下,到2023年至少會有80%以上的公司面臨隱私數據的使用問題,隱私計算行業擁有巨大的市場,自然會吸引到PE/VC的關注。
第二,為什么在這個市場諸多的企業中選擇你?
從锘崴科技的角度看,10多年扎實的隱私計算技術沉淀,比如在隱私計算領域發布過300多篇相關的論文,獲得過數億元自然科學基金的資助;2012年在全球范圍內首次提出“安全聯邦學習”概念,并且多次應用到國家級、省級的生物醫學計算網絡實踐中。
第三,你的商業模式能否盈利?
隱私計算技術的商業模式能否得到PE/VC的認可,能否建立自屬的技術壁壘這對能否說服PE/VC,拿下融資至關重要。同樣以锘崴科技為例子,锘崴信?作為隱私計算底層核心持續推進數字戰略。除在醫療、政務等重點行業繼續擴大領先優勢外,還將持續占據其它細分市場的龍頭地位。锘崴科技已通過隱私計算原生內核賦能AI等其它行業,提升行業的計算、數據和算力的潛能。
隱私計算企業的發展剛剛開始。
“現在的隱私計算頭部企業,通過早期技術實力的積累沉淀,一旦過了商業引爆點,有望發展成為平臺性的公司。”周志峰對隱私計算行業充滿自信。
隱私計算商業模式的探索剛剛開始。
隱私計算的商業模式還在摸索期。算力智庫了解到通常有三種,一是搭建隱私計算技術基礎設施,通過建立锘崴信?隱私計算平臺提供專屬服務的收入;二是通過提供SaaS服務,主要面向中小客戶群體,比如多中心的隱私計算保護需求或者跨域分析;三是分潤收入,比如在營銷方面,每成功營銷一單,我們會按某個百分比得到一定的分潤,類似于CPS模式;當然還有更多的模式還在探索期,在市場逐步成熟的條件下,營業模式也將與時俱進。”
綜合來看,隱私計算從科研到產業的過渡是成功的。2020年是隱私計算元年,2021年隱私計算商業落地密集突破,2022年將迎來隱私計算產業爆發元年。
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