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IDC预测，2026年中国数据量规模将达到56.16ZB，年均复合增长率CAGR达到24.9%，位居全球第一。数据作为数字经济时代的重要生产要素，其安全性、开放流通、价值挖掘引发的关注与热度不断攀升。利用隐私计算技术实现数据合法合规的共享与开放，在数据流动中挖掘数据价值并进行业务创新已经成为众多企业的重要战略及执行方向。

根据《IDC Perspective:

隐私计算全景研究》研究显示，当前市场上已有超过50余家隐私计算企业，2021年整体市场规模达到8亿人民币的市场规模。其中，金融行业、通信企业、政府机构、互联网企业已经率先开始应用MPC、联邦学习等各类隐私计算技术，协助企业内部数据共享以及在企业间的联动创新。尽管市场已经对隐私计算的潜在能力以及对业务的推动性作用形成了一定共识、隐私计算技术提供商已经具备较为标准的产品以及能够快速落地的部署流程，但技术在落地过程仍存在诸多挑战。例如，技术创新部门在业务中推广隐私计算技术面临阻碍，如何与合规部门协调合作?企业内部效率提升或营销创新，隐私计算技术架构如何搭建更为合理?政务数据开放如何与现有平台形成有机对接，以此助力当地企业运营创新?

为此，IDC开展了《IDC PeerScape:

隐私计算最佳实践与探索》研究，通过深度调研总结出了当前隐私计算技术在行业落地的挑战，并通过有代表性的案例展示了可行的应对措施及整体方案：

研究选取浙商银行股份有限公司、四川省港航投资集团有限责任公司等 8

家优秀企业的隐私计算实践案例进行详细展示。期望案例能够为更多行业企业构建技术架构、推动技术落地、实现业务升级提供参考，协助企业更加全面地理解隐私计算在实际应用中的挑战与效果。

IDC中国高级分析师洪婉婷表示，在数据使用需求与合规趋于严格的双重因素推动下，越来越多的企业开始尝试运用隐私计算技术解决数据流动共享问题。当前，在联合风控、联合营销、数据开放等场景，隐私计算的能力已经得到显现和印证。下一阶段，技术买家需要更加聚焦于如何让技术从试点走向大规模的业务应用，其中一套完整且合规的技术推行审批机制、充分吸纳同时掌握业务和技术的双料人才、从数据中介向数据运营者转变等都将成为技术拓展并实现盈利的发展关键。