数据|安全开采数据“富矿”：隐私计算基建的融合与进击( 三 ) 混合体|air|book|Macbook|苹果|折叠

2. 一些行业数据的管理标准混乱，数据的开放存在障碍例如在医疗领域中，数字化的水平参差不齐，数据的管理缺乏统一的标准，而数据的打通需要多方的协作，闭源的数据平台较多，数据方的打通协同执行程度有限。
3. 隐私计算产品的标准化程度低，通用性差隐私计算中的产品与解决方案多以定制化为主，这也意味着周期与成本的高企，规模的发展难以铺开。
在隐私计算的基建阶段，一切都在探索和尝试，需要解决的问题不少，距离设想的未来按数据交易量抽成的分润时代还较远，隐私计算和许多技术含量高的to b平台一样，是一个需要常耕深入的技术，需要玩家们做好长跑的准备，行业较为统一的共识是完全的规模化应用还得十年的时间，元年的基建时代，安心打磨技艺即可。
对于隐私计算的未来，市场上也有另外的声音，因为隐私计算赛道涉及敏感数据的交易、流通等，这类数据平台的建立未来会被监管列为重点关注的对象，政府或者国有企业会作为合规方来搭建，市场的隐私计算只能作为技术的供应商存在，作为生产要素的数据基础设施平台的建设，最终的控制权会被政府管制，预想的发展空间会不及理论设想，市场的天花板有限。
无论是有限的天花板理论还是无限的天地，我们可以确认的是隐私计算的独特优势都会让数据的价值发生质变。
而这也意味着数据时代，促进数据生态良性发展的隐私计算会是数据发展最佳的助推器，只要锚定数据的价值，护航其跃升的隐私计算就有广阔的发展天地。
至于走得多远，行的多深，市场与时间会给出答案。
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