隐私计算市场洞察

华为即将迎来5.5G时代，遥遥领先苹果等企业！2023中国国际信息通信展览会于6月4日至6日在北京国家会议中心举办，华为以“数智领航 未来已来”为主题全面参与本次盛会。在大会主论坛上，华为高级副总裁、运营商BG总裁李鹏发表了“5G+AI持续创新, 拥抱数智经济新时代”主题发言。李鹏表示，在5G+AI的新时代，以5G为代表的数字技术有力地赋能数字经济高质量发展。从5G时代开始，中国正引领全球产业发展，并将从一步领先，到步步领先，加速迈向5.5G时代。 5G商用四年来，得益于国家政策大力支持以及运营商的持续努力

2023年6月15日，欧洲智慧铁路枢纽数字化转型论坛在匈牙利费涅什利特凯举行。会议期间，联合国工业发展组织宣布将在7月份与华为等国际企业成立全球工业和制造业人工智能联盟，致力于构建共同协作、知识共享的平台，推动人工智能技术在工业与制造领域的创新和应用，促进数字经济发展。 联合国工发组织副总干事兼执行干事邹刺勇在致辞中指出，我们正在目睹移动联接和工业创新是如何结合在一起的。5G与人工智能和云计算相结合，为运输和物流产业创造了很多价值，比如工作效率和质量大幅提高、场地安全得到极大改善，同时，女性也可以参与以往由

要想成为一名合格的提示工程师，需要了解 AI 工具的缺陷，增强它们的优势，博弈出复杂的策略，将简单的输入变成真正独特的结果。他们的工作内容主要是与从设计、研发的各个团队合作，以确保为客户提供有效的结果和更有价值的服务。据 insider 早前的报道，人工智能安全和研究公司 Anthropic 在招聘提示工程师时，开具的年薪在 28 万美元（约人民币 200 万元）到 37.5 万美元（约人民币 267 万元）之间，工作内容是构建出高质量的回复提示，为用户提供一个简单的指南来满足他们的需求。

华为大模型最早于2020年11月在华为云内部立项成功，2021年4月对外发布，2022年4月，其升级到2.0版本，目前，AI 大模型中的 NLP 大模型、CV 大模型以及科学计算大模型（气象大模型）均已被标记为即将上线状态。据华为云官方数据，目前，华为云AI已在各行业落地了1000+项目，在大模型方面，华为云的AI技术多元化项目提供海量数据支持，同时，华为云自身有多年的市场积累，在用户群体的拓展，市场应用方面具备深厚的积淀。相比之下，华为携此前多次提到的盘古亮相，背后也并非一日之功。

二是，保护私有数据的安全性。王伟坦言，这次GPT的浪潮，确实对中、美都会产生很大的冲击，因为两国都是大数据、人工智能大国，这波大模型的浪潮叠加在原有的AI和数字化浪潮之上，是对底层生产力的提升，这种提升带来的想象空间是巨大的，在这波浪潮中极有可能出现新的超越Google、微软的巨型公司，而这样的公司肯定出自AI大模型相关领域，国内具有较好的应用场景优势，这对中国来说也是机遇和挑战并存。三是，针对大模型的国产硬件，特别是应对中小规模大模型的私有化部署的国产硬件，有针对性地解决企业私有数据+私有化部署的痛点。

因此，垂类大模型对数据的权威性、质量、规模、多样性、及时性、安全性等要求提出了更高的挑战。近期欧洲议会议员《人工智能法案》提案、网信办《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》、《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施（2023-2025年）（征求意见稿）》对大模型训练数据的版权披露、合法性、高质量数据要素供给提出要求。在大模型“百花齐放”的背景下，民生证券在研报中指出，“单纯发布一个大模型的门槛没有市场想象中的那么高”，“有大模型不难，难的是有一个能持续迭代，性能不断提升的优质大模型”。

随着数字时代的迅猛发展，我们进入了Web3.0时代，其中隐私计算成为了炙手可热的话题。我们都知道隐私对于个人的重要性，但你可曾想过，隐私计算将如何引领未来的变革？让我们揭开这个令人惊叹的秘密并解答一些令人困惑的问题。

“Web3.0按照“功能”进行分层组合的架构意味着大量的、全新的商业机会原来归属于某家互联网公司的经济红利将按照功能上的组合性进行重新分配。各种协议不再可能通过某种资源的垄断，特别是数据资源的垄断，获得更大的经济利益，而只有通过功能的提升和优化才能体现自己的价值并实现更大的利益。这就意味着更加公平和开放更多属性不同目功能丰富的协议将获得进入服务链条参与利益分配的机会。对创业团队来说是巨大的机会。

诸多公司数据将利用DTS放开数据，隐私计算和数据要素的市场机遇将会随之而来，有能力的才能把握住。

在这个数字化的时代，隐私计算作为一种新兴技术，正在迅速崛起。综上所述，隐私计算的未来趋势是提升性能，通过优化硬件、算法和通信等方面的技术指标，实现更高效、更安全的数据隐私保护。因此，未来的隐私计算趋势将是提升性能，通过优化硬件、算法和通信等方面的技术指标，以降低性能损耗，实现更高效的隐私计算。未来，隐私计算的发展趋势将是技术融合，即将多种技术进行整合，形成更加综合和灵活的隐私计算方案。在技术融合中，多方安全计算、联邦学习和可信执行环境等技术将会相互协同，互相弥补优劣，提高隐私计算的效率和安全性。