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過去 2 年間で、プライバシー コンピューティングはニッチな分野から徐々に一般に知られるようになりました。2021 年には、プライバシー コンピューティングが実際のビジネス シナリオに完全に実装され始めるでしょう。
KPMGが発表した「2021年プライバシーコンピューティング業界調査報告書」によると、ビッグデータ統合アプリケーションとプライバシー保護という二重のニーズを原動力として、国内のプライバシーコンピューティング市場は急速に発展し、技術サービス収益は100億～200億ドルに達すると予想されている。 Metaspace は、数千億のデータ プラットフォームの運用収入も活用する予定です。
このような広大な市場空間は、多くのメーカーが市場に参入するよう引き寄せています。Ant、Tencent、Baidu などの国内インターネット大手が関連路線を敷いており、多数の新興企業も市場に登場しています。
プライバシー コンピューティングは現在どの段階に達していますか? 国内のプライバシーコンピューティング市場にはどのような変化が起きたのでしょうか? プライベート コンピューティングの大規模な適用を妨げる他の課題は何ですか?
大小の大手企業がトラックに流入しており、プライバシー コンピューティングの需要が急増しています
熱心な資本の目から見て、ビッグデータとブロックチェーン技術から派生したプライバシー コンピューティング市場は、2021 年に新たな道筋となるでしょう。
世界中のデータ セキュリティとプライバシー保護の法制度が段階的に改善されていることに加え、プライバシー コンピューティングに関連するイデオロギーの革新と技術的進歩のおかげで、プライバシー コンピューティングはデジタル経済の標準機能となりつつあり、非常に良い選択肢となっています。データアプリケーション分野への投資実績。
投融資状況から判断すると、プライバシーコンピューティング分野全体の資金調達活動は非常に活発です。ゼロワン総研の不完全な統計によると、2021年9月末現在、プライバシーコンピューティングスタートアップ企業は計63件の株式融資を受けており、年間融資総額は60億を超えている。
ゼロワンファイナンスの「新時代の幕開け：金融セクターにおけるプライバシーコンピューティングアプリケーション開発レポート（2021年）」によると、市場に参入するプレイヤーの観点から見ると、市場には多数のプライバシーコンピューティング企業が関与しており、大きく10のカテゴリーに分けられますが、その中でもプライバシーコンピューティング分野のスタートアップ企業が最も活発で、数多くの企業が存在すると考えられます。
最初のカテゴリはインターネットの巨人です。
Alibaba、Ant Group、WeBank、Tencent Group、Baidu Group、Huawei Group、JD.com、ByteDance などのインターネット巨人は、プライバシー コンピューティングの方向に取り組み始めており、その多くのビジネス部門がプライバシー コンピューティングを開始しています。商品です。
2 番目のカテゴリはクラウド サービス プロバイダーです。
Alibaba Cloud、Tencent Cloud、Baidu Cloud、JD Cloud、Kingsoft Cloud、Huawei Cloud、UCloud などのクラウド サービス プロバイダーはすべて、プライバシー コンピューティング サービスを開始しています。
3 番目のカテゴリーは、人工知能の背景を持つ企業です。
例: Ruilai Wisdom、Yiduyun、Three-Eyed Elf、Yuanting Technology。
4番目のカテゴリーは、ブロックチェーンのバックグラウンドを持つ企業です。
例: マトリックス エレメント、オアシス、ARPA、Qulian Technology、Lingyao Universe、Yulian Technology、Yifan Digital、Yizhi Technology、Arithmetic Force、Tongji Blockchain など。
5 番目のカテゴリーは、ビッグデータの背景を持つ企業です。
たとえば、スターリンクテクノロジー。
カテゴリー 6: セキュリティの背景を持つ企業。
例: Alibaba Security、Tencent Security、Baidu Security、Anheng Information、China Rongan、Pingbo Technology、Shahai Technology など。
カテゴリ 7: ソフトウェア サービス プロバイダー。
例: 濮園情報、神州太越。
カテゴリー 8: 金融テクノロジーのバックグラウンドを持つ企業。
例: Tongdun Technology、Bairong Yunchuang、Fushu Technology、Tianmian Technology、Jinzhita Technology、Bingjian Technology、Tiancheng Finance など。
カテゴリー 9: サプライ チェーン ファイナンスの背景を持つ企業。
例: Lianyirong、Zhigui Technology など。
カテゴリ 10: プライバシー コンピューティングから始まるスタートアップ企業。
例: Huakong Qingjiao、Nebula Clustar、Shudou Technology、Blue Elephant Intelligence、Insight Technology、Nuwei Technology、Yifangjianshu、Impulse Online、Light Tree、Rongshu Lianzhi、Molian Technology、Mirror Technology、Shenpu Technology、Homomorphic Technology、Kaixin Technology、Xinchen Shuzhi 、など。
プライバシー コンピューティング市場の繁栄は、参加メーカー数の爆発的な増加に反映されているだけでなく、そのアプリケーションにも反映されています。現段階で、プライバシー コンピューティングは商用利用できる段階に達しています。
中国情報通信技術学院のプライバシー コンピューティング製品の評価とテストに参加している企業の数だけで判断すると、88 社がプライバシー コンピューティング技術関連製品を次々とリリースしており、製品数の観点から見ると、 2019年は15モデル、2020年は54モデルがあり、今年の商品数は105アイテムと毎年2倍以上に増えています。
製品数が倍増していることに加え、導入・展開段階に入ったプライバシー コンピューティング製品の割合も年々増加しています。中国情報通信技術院の統計によると、2018 年と 2019 年には基本的に実際に導入されたプライバシー コンピューティング アプリケーションはありませんでしたが、2020 年には 38%、2021 年には 48% がありました。これは、今日の多くの製品がより大規模なアプリケーションをサポートできることを意味します。アプリケーションの展開をスケールします。
アプリケーション シナリオの観点から見ると、金融業界はプライバシー コンピューティング アプリケーションの分野で最も重要な業界となっており、銀行、保険、その他の大規模機関は、プライバシー コンピューティング技術の研究と応用への投資を継続的に増やしており、プライバシー コンピューティングをさまざまな分野で利用しています。リスクコントロール、マーケティングなどのシナリオを想定し、ビジネス革新を実行します。
さらに、政府によるプライバシー コンピューティングの応用も増加しており、独自のデータ オープン性を通じて地域の実体経済の発展を促進したいと考え、独自のデータ機能オープン プラットフォームを構築する地方自治体が増えています。プライバシーとプライバシーに対する強い要求があり、プライバシー コンピューティング技術が導入され始めています。
たとえば、江蘇省と浙江省の一部の都市は、プライバシー コンピューティング技術を通じて政府データと銀行財務データの共有を実現し、これらのデータを不正行為対策に積極的に利用しています。入札中にプライバシー コンピューティング モジュールを調達したいと考えている政府機関もあります。
3 つの主要な技術的課題: プライバシー コンピューティングは大規模なプロモーションで困難に直面している
プライベート コンピューティングは、規模の大小の巨大企業が展開を競う黄金の道となっていますが、プライベート コンピューティングの分野の開発はまだ初期段階にあり、テクノロジーは完全に成熟しておらず、ビジネスはまだ探索段階にあります。
プライバシー コンピューティング アライアンスと中国情報通信技術学院雲南大学が発表した「プライバシー コンピューティング白書 (2021)」によると、プライバシー コンピューティング技術は急速な反復と開発の段階にあり、面でまだ多くの課題が残っています。プライバシー コンピューティングのセキュリティ、パフォーマンス、データの相互接続には課題があります。
セキュリティの面では、アルゴリズム プロトコルのセキュリティ、開発アプリケーションのセキュリティ、セキュリティ コンセンサスが、現在のプライバシー コンピューティングの推進と応用が直面する課題となっています。
プライバシー コンピューティング製品は他のデータ処理製品とは異なり、プライベート データのセキュリティを保護するという重要な機能を備えているため、テクニカル サービス プロバイダーと企業顧客の両方がセキュリティの問題に慎重に対処する必要があります。
アルゴリズムプロトコルを例に挙げると、プライバシーコンピューティング製品のアルゴリズムプロトコルは高度に差別化されており、統一されたアルゴリズムセキュリティ基盤を形成することが困難である一方で、絶対的なセキュリティはまだ実現できていません。プライバシー コンピューティング製品はセキュリティ上の前提に依存しているため、セキュリティ リスクが生じます。
パフォーマンスの面では、パフォーマンスのボトルネックがプライバシー コンピューティングの大規模な適用を妨げています。
プライバシー コンピューティングを実装するプロセスでは、コンピューティング能力に莫大なコストを支払わなければなりません。これは、暗号文の計算にはより大きなコンピューティングと通信の負荷が必要であり、プライバシー計算の同期と可用性にもプライバシー計算参加者からのより多くのリソースが必要となり、プライバシー計算がパフォーマンスのボトルネックに遭遇するためです。コンピューティング能力加速テクノロジーを通じてプライバシー コンピューティングを強化する方法を検討する必要があります。
データの相互接続に関しては、異なるプライバシー コンピューティング プラットフォーム間で情報のやり取りを完了することは困難であり、そのため「データ アイランド」が「データ アイランド」になってしまう可能性があります。
プライバシー コンピューティングはさまざまなアルゴリズム原理をカバーしているため、プロトコル接続には相互接続の課題があり、同時に、システム設計プロセスにおける機能コンポーネントの多様性により、相互接続のコストも増加します。最終的に、さまざまなプライバシー コンピューティング プラットフォームが統合ツールを形成できるかどうかは、さまざまなシナリオ、さまざまなセグメントおよびトラックに依存します。
ビジネスモデルの観点から見ると、ほとんどの企業はまだ成熟したビジネスモデルを形成していません。今年の国内企業のプライバシーコンピューティング関連融資ラウンドのうち、初期段階（シリーズB以前）の融資件数が81％を占めており、プライバシーコンピューティングの商用化がまだ模索段階にあることも意味している。
将来的には、プライバシー コンピューティング技術とブロックチェーン技術のさらなる統合、オープンソースの開発、アプリケーション シナリオの継続的な強化により、より多くのビジネス モデルが出現する可能性があります。
結論
企業間のデータ相互接続を促進する唯一の技術ソリューションとして、プライバシー コンピューティング技術は大きな商業的価値を持っており、業界発展の成熟度の観点から見ると、国内のプライバシー コンピューティング市場はまだ始まったばかりであり、あらゆるアプリケーションが試行され、模索されています。昨年がプライバシー コンピューティング テクノロジーの初年度であるとすれば、今年は間違いなく商用実装の初年度となります。プライバシー コンピューティングの長い旅はまだ始まったばかりです。
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