不止隐私计算！隐语社区三周年变身数据流通全栈选手

今日快讯 2025年08月15日 23:47 0 aa

三周岁的隐语，又迈出了崭新一步。

8月14日，隐语开源社区正式宣布从可信隐私计算开源社区升级为隐语·数据可信流通技术社区。此次升级的核心，是将技术覆盖范围从单一的隐私计算扩展至隐私保护计算、可信数据空间、数据元件、数联网、区块链、数场等六大技术路线，旨在通过开源代码、标准共建与场景共创，为多领域提供数据流通技术底座。

那么，隐语为何在此时入局数据流通赛道？隐语的底气又来自哪里？

我们不妨先从隐私计算和数据流通本身的特性来一窥究竟。

隐语为何押注数据流通赛道？

随着国家“数据要素×” 行动的推进，数据流通已从初步探索进入深化实践阶段，数据作为新型生产要素的价值正加速释放，但产业应用依旧面临诸多挑战。

以当下爆火的大模型为例，大模型的快速及持续发展，离不开对模型所有权及数据隐私的保护，数据供给决定了大模型能力的上限，而隐私计算技术决定了数据跨域供给的上限。

什么意思呢？通俗来说，大模型在训练过程中需要海量的数据支持，但数据往往分散在不同的机构或个人手中，出于隐私和安全考虑，这些数据无法直接共享。而隐私计算就是通过技术实现数据“可用不可见”，即在不暴露原始数据的前提下完成计算与分析，从而打破数据孤岛，推动数据要素的安全流通。正是这种技术特性，使得隐私计算成为数据流通中不可或缺的一环。

但单一的隐私计算技术虽能解决数据跨域流通中的隐私安全问题，却难以应对数据流通中的全链条安全与信任挑战，特别是在复杂的数据交互场景中，各方对数据使用透明性、可追溯性以及合规性的更高要求。

具体来看，主要体现在三方面：

一是共识一致难。隐私保护计算、可信数据空间、区块链等六大技术路线方向虽清晰，但不同厂商解读各异，技术方案不兼容，导致规模化落地卡在“最后一公里”。比如跨机构数据协作时，因各方技术接口不统一，项目往往在对接环节停滞。
二是标准实践难。相关政策文件和标准修订周期长、颗粒度粗，难以直接映射到技术实现场景。企业在具体落地时，常因缺乏细化指引而陷入“知道要安全流通，却不知如何用技术实现” 的困境。
三是应用门槛高。数据流通技术涉及复杂的密码学、分布式系统等领域，难以转化为易用、可视、可复制的生产工具，中小企业受限于技术储备，难以享受数据价值红利。

正是在这样的背景下，蚂蚁集团旗下蚂蚁密算联合中电数据产业集团、国家工业信息安全发展研究中心、浙江大学区块链与数据安全全国重点实验室、华为等产学研机构，共同推动了此次社区升级，试图通过技术生态融合破解上述难题。

北京交通大学教授张向宏强调：“融合是必然趋势，未来不管叫可信数据空间还是数场，核心技术逻辑是一致的。”

那么，升级后的隐语开源社区的解法是什么？

从“单技术工具” 到 “全栈工具箱”：六技术怎么协同？

据介绍，升级后的“隐语·数据可信流通技术社区”，将聚合数据流通全栈技术，根据区域或行业需求灵活组合，提供更高的计算性能、支持更多的计算类型，并解决传统沙箱无法抵御运维方窃取数据以及基于TEE体系化构建大型复杂密态计算体系的问题。

也就是说，通过整合多方技术优势，隐语社区不再局限于单一隐私计算工具，而是构建了一套完整的可信数据流通解决方案。这套方案融合了隐私计算、区块链、可信执行环境等多种核心技术，旨在打通数据流通的各个环节，实现数据在采集、传输、计算、存储和销毁全过程中的安全与可控。并且，这些技术并不是简单堆砌，而是能按场景灵活组合的。

正如蚂蚁密算CEO王磊所说：“数据元件专注标准化，安全由其他技术承接，各技术各司其职才能形成更好的体系”。

比如金融机构搞跨机构信贷风控，既需要隐私计算保证“数据不泄露”，又需要区块链存证计算过程 “可追溯”，还可能用到数联网实现 “跨平台数据链接”，此时，就需要多种技术工具按需组合。

据CSDN了解，未来，社区的众多参与方将逐步对外开放六大技术路线的核心代码。对此，蚂蚁密算董事长兼隐语社区技术委员会主席韦韬表示，这是对2022年隐语开源隐私计算框架的延续——当时，隐语将安全多方计算、联邦学习、同态加密等核心技术开源，如今进一步扩展至全栈技术，“目的是降低数据可信流通技术的应用门槛，让更多主体能参与进来，为大规模复杂数据应用提供了安全基础。”

隐语的底气来自哪里？

当然，这一切的前提还是“开源”。

在技术层面，早在2016年，蚂蚁的隐私计算就开始了规模化应用探索之路，在这期间蚂蚁集团在隐私计算领域逐步推出了可信隐私计算框架——隐语，以及密态可信数据空间等产品。蚂蚁积累的能力覆盖全栈可信技术、多方安全计算、联邦学习、同态加密、差分隐私、机密计算等全谱技术域，在可信密态计算、分布式平台、高性能算法等领域实现突破。

正如韦韬表示，开源是人类文明史上第一次把端到端的工程实现细节与世界共享，这种伟大的模式极大地加速了世界数字化革命的演进进程，这是传统书本知识、技术专利、课堂教育或其他方式之前从来没有提供过的。

王磊介绍，2022年7月起，蚂蚁在隐私计算上的核心技术陆续开源，形成了成熟的技术框架和丰富的产业应用实践，这为扩展至全栈数据流通技术奠定了基础。

生态层面，经过三年发展，“隐语” 社区目前已链接全球超20,000名开发者、60 余所高校及科研机构、70余家产业合作伙伴，GitHub累计3500+Star、2800+PR，形成了活跃的技术共建氛围。这种生态聚合能力，让跨领域技术协同具备了落地基础。

产业实践层面，其技术已在普惠金融、新能源车险等领域显现成效：新能源车险联合精算模型上线3个月，定价区分度提升70%，带动新增保费规模达数十亿元；在公共数据开发领域，隐语技术支撑了杭州市密态计算中心、江西省数据流通基础设施平台等项目建设，为政务数据安全流通提供了技术支撑。这些落地案例证明了其技术的实用性，也积累了不同领域的数据流通经验。

挑战仍在，隐语任重而道远

但就长远来看，摆在隐语面前的挑战依旧不小。

一方面，六大技术路线的融合并非简单的“技术叠加”。隐私保护计算、可信数据空间、区块链等技术分属不同领域，底层逻辑、技术标准和应用场景存在显著差异。张向宏指出，目前数据基础设施的共识远远没有达成，各方在建设路径上仍有分歧。例如，隐私计算侧重“数据可用不可见”的计算安全，区块链聚焦“过程可追溯”的可信存证，数联网则强调“跨域互联互通”的网络架构，如何让这些技术在统一框架下实现无缝协同、高效运转，需要攻克大量兼容性难题。不同技术模块的数据接口如何标准化，计算资源如何动态分配以避免性能损耗，这些都是实际落地中必须面对的技术门槛。

另一方面，生态共识的建立仍需时间。尽管隐语联合了多家产学研机构共同推动升级，但数据流通涉及多方利益主体，不同企业、行业对技术路线的选择往往基于自身业务需求和技术储备，难以在短期内形成统一认知。例如，部分金融机构已深度绑定特定隐私计算方案，切换或兼容新的全栈技术体系可能面临较高的迁移成本；而中小企业虽有技术普惠需求，但对开源技术的信任度、技术落地能力仍存顾虑。此外，行业标准的制定滞后于技术发展，如何将开源实践中沉淀的经验转化为被广泛认可的行业标准，进而推动全产业的技术协同，仍是隐语需要持续攻坚的课题。

同时，技术开源后的可持续运营也面临挑战。随着六大技术路线的代码逐步开放，社区需要应对更复杂的技术维护、漏洞修复和版本迭代工作，这对开发者生态的活跃度、贡献者的专业性提出了更高要求。如何平衡技术开放性与商业可持续性，确保社区既能吸引全球开发者参与共建，又能为核心技术团队提供足够的资源支持，也是隐语在规模化发展中必须解决的现实问题。

在数据要素市场化的大背景下，隐语社区的升级，是数据流通技术从“分散发展”向“生态聚合”转变的一个缩影，这或将为破解数据流通难题提供新的思路。但最终能否实现规模化落地，仍需时间和实践的进一步检验。毕竟，数据流通这道题，从来不是靠一个社区、一套技术就能解的。但至少现在，探索把散落的技术“拼图” 往一起凑——这本身，或许就是一种进步。

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