2025年，數據產業(yè)的「信任革命」
原創(chuàng) 月滿西樓 | 2025-04-30 00:40
【數據猿導讀】 2025年福州數字中國建設峰會，成為外界觀察這一變化的窗口——中國正在探索一條不同以往的路徑：不僅通過法律法規(guī)體系的保障，也探索通過技術創(chuàng)新和應用，打破數據流通的信任瓶頸。
數據，正在重新定義世界的運行邏輯。它被譽為新時代的石油、黃金，但真正實現數據要素的自由流通和市場化釋放，至今依然是全球性難題。
政策在推，產業(yè)在試，但全球數據市場的現實遠比想象中復雜。歐美依賴法律和合規(guī)框架構建主體信任，但當數據跨越行業(yè)、越過國界，這套體系屢屢失效：法律滯后、合規(guī)昂貴、協作成本高企，新興的數據市場遲遲未能真正成型。
所謂的數據自由流通，更多停留在紙面承諾。想流通，信任機制跟不上；想保護，效率被掣肘。本質上，全球難以解決一個現實悖論：在缺乏天然信任的多主體環(huán)境下，數據要如何既能自由流動，又能絕對安全？
破解“數據要素市場化配置改革”這一世界難題，也需要匹配的基礎設施實現數據價值安全高效地共享共用。
中國開始嘗試給出自己的解法。2024年11月，國家數據局發(fā)布《可信數據空間發(fā)展行動計劃（2024—2028年）》，這是國家層面首次針對可信數據空間這一新型數據基礎設施進行前瞻性的系統布局。
2025年福州數字中國建設峰會，成為外界觀察這一變化的窗口——中國正在探索一條不同以往的路徑：不僅通過法律法規(guī)體系的保障，也探索通過技術創(chuàng)新和應用，打破數據流通的信任瓶頸。
數據要素的“外循環(huán)”
存在信任缺失下的結構性困境
自國家提出“數據是新型生產要素”以來，數據流通的重要性不斷上升，從數據交易所到數據資產入表，制度型基礎設施逐步搭建。然而，現實中，數據跨域流通仍受制于最核心的障礙：缺乏可靠的信任機制。數據的潛力始終難以釋放，成為數字經濟深化發(fā)展的隱性桎梏。
信任是市場經濟與現代商業(yè)社會的基石。從法律法規(guī)、市場規(guī)則，到技術手段，都是在夯實商業(yè)信任的基礎。例如，電子商務初期，為解決淘寶平臺買賣雙方信任問題，支付寶“擔保交易”服務應運而生。如今，數據要素流通產業(yè)，涉及主體眾多、流程復雜、數據量龐大，更需要新型技術基礎設施來支撐信任機制。
在這一背景下，“可信數據空間”被納入國家新型基礎設施戰(zhàn)略。數據流通不再是單一企業(yè)內部的問題，而成為跨行業(yè)、跨組織協作的必然要求。AI模型訓練需要海量多源數據，金融風控要求跨機構聯合分析，精準營銷則依賴多平臺用戶數據的流通。數據正在走向“外循環(huán)”，但信任體系的缺失，使得外循環(huán)舉步維艱。
現實中，數據外循環(huán)面臨“三大缺乏”困境：
缺乏初級加工：大量數據仍處于“原礦”狀態(tài)，未經清洗、治理，直接流通不僅無用，反而帶來風險。
缺乏融合機制：行業(yè)、組織間形成嚴重的數據孤島，跨域融合缺少技術標準與法律支撐，數據碎片化加劇。
缺乏驗證場景：即便數據被共享，缺乏快速價值驗證機制，難以判斷其商業(yè)意義，導致流通意愿低下。
正如螞蟻密算董事長韋韜所言：數據要素價值的釋放，其核心在于流通與應用的效能，更確切地說，是取決于數據要素參與方之間 “聯合加工” 的效能。“大家原本以為數據產業(yè)是電商平臺，現在發(fā)現其實它更像餐廳——數據只有經過加工、融合、驗證，才能變成可消費的價值。”
可信數據空間，要解決的正是過去產業(yè)界忽視的數據處理鏈條問題。
更深層的問題在于，傳統的數據治理體系，更多依賴主體信任，即認為數據使用方會遵循規(guī)則。但在跨域協作中，信任基礎脆弱，一旦數據泄露或濫用，損失巨大且不可逆。因此，沒有內生的安全與使用權管控機制，數據提供方天然缺乏流通意愿。
要真正打通數據要素的“外循環(huán)”，首要的，不是建更多的交易所，不是立更多的規(guī)則，而是從底層重塑信任?？尚艛祿臻g，正是在這樣的緊迫需求下誕生，試圖以技術內生的方式，破解外循環(huán)中的信任悖論。
密態(tài)計算如何解決“外循環(huán)信任悖論”
與歐美主要通過“主體信任”不同，中國在探索一條更加“內生化”的信任機制——技術信任。理想情況下，技術解決方案本身，就能夠保障數據在流通過程中的安全。要實現這個目標，核心要解決的問題，就是提升數據“聯合加工”的效能。
只有處理好一個“不可能三角”——確保數據在整個加工過程中保持隱私、提升數據處理的性能、降低數據處理的成本，才可能實現數據的大規(guī)模流通。（更詳細的內容，參見數據猿發(fā)布的文章《2025展望：“安全計算”平價時代加速到來，數據流通產業(yè)興起》，在這篇文章中，我們提出了“安全平價”的理論。）
為了突破這個“不可能三角”，業(yè)界幾十年來孜孜以求，包括螞蟻集團探索的密態(tài)計算技術體系。
與傳統技術相比，密態(tài)計算通過密碼學、芯片安全、操作系統保障的深度結合，提供了更加系統性和全面的保護。相比多方安全計算（MPC）和聯邦學習（FL），密態(tài)計算在處理復雜數據時，擁有更高的性能和更低的計算成本；而與可信執(zhí)行環(huán)境（TEE）相比，密態(tài)計算則避免了對CPU可信根依賴的限制，強化全鏈路保障能力，提供了更為靈活和安全的解決方案。通過這一創(chuàng)新技術，密態(tài)計算致力于為跨主體、跨領域的數據流通提供強有力的支持，更好實現“數據可用不可見”。
作為密態(tài)計算技術的實踐者，螞蟻密算不斷推動技術攻堅和規(guī)?；瘧茫簭娜ツ暝诟Ｖ菔状喂济軕B(tài)計算體系，到今年發(fā)布“密態(tài)可信數據空間”產品。通過自主研發(fā)的Blade芯片、星綻OS和星綻TEE，以及“隱語”隱私計算框架等核心技術能力，為數據流通提供更高效、安全的技術保障。
在這些技術的加持下，螞蟻密算不僅能夠支持PB級數據的分鐘級計算，還將密態(tài)計算的成本壓縮到明文分布式計算的1.3至1.7倍之間，部分AI場景已降至1.1倍，整體成本控制在數據流通價值的5%以內，較好實現了安全、高性能與低成本的平衡。
提升“聯合加工”效能
釋放數據要素價值
解決了數據安全、性能、成本問題，接下來，就是通過提升數據聯合加工的效能，來推動數據要素價值的釋放。通過將多個數據源結合并進行聯合加工，讓數據不再是孤立的、靜態(tài)的資產，而是能夠高效流通并創(chuàng)造價值的動態(tài)資源。
那么，這一構想能夠實現么？如果能，又該怎么實現呢？接下來，讓我們來通過幾個典型案例，來看看具體的落地場景。
☆農戶秒貸項目：
在農村金融領域，螞蟻密算通過農業(yè)數據與金融數據的聯合建模，有效降低了金融服務的準入門檻。通過精準評估農戶的信用和經營狀況，金融機構能夠為更多的農戶提供貸款服務。該項目覆蓋了超760萬農戶，授信額度超過1990億元，極大地推動了普惠金融的發(fā)展，幫助農民實現了更好的融資支持。
☆新能源車險定價：
新能源汽車的快速發(fā)展，使得車險市場面臨新的挑戰(zhàn)。為了解決這個問題，螞蟻采用密態(tài)計算技術，聯合多家行業(yè)頭部保險公司，構建了交強險、車損險、三者險等車險定價模型。據測算，該項目將車主每年的人均保費降低了300元。同時，通過更準確、合理的定價來吸引更多用戶，參與該項目的保險公司保費收入反而增加了近10億元。
從上面的例子可以看出，數據聯合加工的效能提升，不僅帶來了技術創(chuàng)新，還極大推動了數據資產的流動性和產業(yè)創(chuàng)新。隨著數據流通效率的提高，產業(yè)內的數字化轉型加速推進。特別是在金融、醫(yī)療、智能制造等行業(yè)，密態(tài)計算和數據聯合加工技術正在成為推動行業(yè)升級的關鍵力量。
改變，才剛剛開始
展望未來，隨著數據流通與利用需求不斷增長，可信數據空間的演進才剛剛拉開帷幕。它不僅是技術突破，更是產業(yè)革新的驅動力，將在全球范圍內深刻重塑數字經濟格局。
首先，在技術層面，高性能與低成本將持續(xù)成為探索核心。數據體量爆發(fā)式增長，要求密態(tài)計算在保障隱私安全的同時，不斷提升處理速度、降低計算延遲。正如一座蹺蹺板，成本下降，應用范圍自然放大，密態(tài)計算越普及，數據流通的壁壘就越小，產業(yè)創(chuàng)新的空間就越大。
但技術突破只是基礎，真正釋放數據價值，需要構建完善的技術與產業(yè)生態(tài)。未來，可信數據空間必須打通標準體系，實現跨行業(yè)、跨平臺的數據互通互信。此外，還需要推動異構協同，使不同計算資源高效融合，并普及數據元件化，讓數據模塊靈活流動，像商品一樣自由組合、交易與加工。生態(tài)的完善，不僅包括數據采集、加密、存儲、計算各環(huán)節(jié)的打通，更在于形成一個多方共贏、互信互利的產業(yè)鏈條，讓數據成為行業(yè)間合作與創(chuàng)新的基礎資源，而非孤立的資產。
在應用層面，可信數據空間的落地將直接引爆多個關鍵領域的變革。特別是在AI大模型、政府治理、平臺經濟等方向，可信流通的數據將成為創(chuàng)新的催化劑。例如，金融、醫(yī)療等行業(yè)的數據集將通過可信機制開放流通，為行業(yè)大模型訓練提供優(yōu)質數據供給，推動垂直領域智能化加速；政府內部的數據壁壘將被打破，不同部門間的數據共享將變得高效、透明，政務數字化邁向更高階段。數據要素的真正流動，將為數字經濟注入新的增長動力。
更重要的是，從全球視角看，可信數據空間承載著深遠的國家戰(zhàn)略意義。長期以來，歐洲主導的數據治理模式，依賴于法律制度和主體間自律構建信任，然而在跨境流通和多方協作中，這套體系日益暴露出滯后性與局限性。相比之下，中國探索的是一條全新的路徑——通過技術信任，內生化地在數據層面重構信任秩序，為全球數據治理貢獻可供參考的“中國方案”。
可以預見，隨著可信數據空間的持續(xù)建設，不僅要解決數據流動的問題，更要回答如何構建新一代數據信任機制。中國，正在用技術探索答案。
來源：數據猿
