如何評估一個項目是不是值得投資，這件事情可能VC最有專業性，本文站在一線工作者的角度，闡述目前隱私計算項目的深淺。（有些東西，一定是老百姓口中說出來的可能更貼近現實）
做硬件的拼技術
荷蘭ASML公司是全球最大的光刻機制造商，也是全球唯一可以提供EUV光刻機的廠商，在全球高端光刻機市場處於壟斷地位。簡單講，硬件廠商如果要做成功，核心是技術和工藝，我們國家出現不了Intel、ARM、英偉達這樣的企業，原因之一就是技術與工藝的落後。
做軟件，我覺得不太一樣，軟件的可複製性比較強。爲了說明問題需要，我這裏把軟件重新做一個定義：包括數據、基礎、業務系統、算法、人工智能等在硬件環境裏面存儲和運行的，我都把它暫且歸類爲"軟件"。
做軟件的拼業務
在這蓬勃發展的十年中，Cloudera和Paltantir始終是繞不開的兩家公司，它們一直代表着大數據公司的兩個方向：一個向左，聚焦大數據基礎軟件平臺，一直沒有過多行業屬性，希望更多用戶羣體能夠採用大數據基礎軟件；一個向右，自開始就聚焦在一兩個行業之中，爲行業用戶打造從大數據基礎軟件到行業應用的全棧式解決方案，多年以來行業屬性明顯。（摘自：BigDataCoffee）。
這兩家公司，做大數據的同學應該都有所瞭解，碼農可能對Cloudera更加熟悉一些，hadoop的基礎服務企業之一；Paltantir則是一家將大數據技術深入應用於政府、金融、醫療、航空等領域的全棧式解決方案企業。時至如今，Cloudera的市值維持在37億美元左右，正在考慮出售；Palantir計劃於幾周之內上市，目前估值達到了410億美元。
評估早期的隱私計算項目
隱私計算一定屬於軟件項目（除非有國內的企業從0開始設計一個國人的TEE硬件可信環境）。早期的隱私計算項目，五花八門、品種繁多，參與者從大廠到名不見經傳的小企業，如何去評估這些項目，我覺得有幾點可以參考。
看POC階段
POC一定是toB業務的重要指標，代表着可能性的市場份額。我來舉個例子：如果隱私計算的最核心的客戶是數據源和金融機構，那麼國內數據源（大的一手數據源不超過100家，頭部的比如三大運營商、銀聯體系、SDK設備廠商、徵信數據、電商數據、社交媒體等）、金融機構（銀行、保險、消費金融，這個方向的客戶不超過200家）。
VC在選擇投資對象時，可以重點關注BP裏面介紹當前階段的POC數量，當然最好可以做一些客戶背調，從POC階段的客戶得到對項目的反饋。比如半年內數據源POC有20家，金融機構客戶有50家，至少在業內的認知是不錯的。看業務穿透
如果一家做隱私計算的公司一年下來只做了POC，沒有實際的業務落地，基本上這家公司在後續的產能上是很疲軟的。爲什麼如此說？做隱私計算的公司如果要看到增長，一定不是看它賣了多少套軟件的軟件設施費用，而是看這個解決方案解決的業務規模。這就是"安全即服務"的業務模式。結合業務與隱私計算解決方案，賦能數據源和甲方，具有這樣的能力的項目團隊，是值得加分的。
業務必須穿透技術本身，隱私計算雖然很難，但是隻要是軟件，就會被聰明的程序員複製，時間問題。但是帶着業務能力，就像在混凝土裏植入鋼筋，變的堅不可摧。我想舉個例子，第四範式是一家發展很快的人工智能企業，從和他們創業初期聊的經歷到今天的規模可以看到，第四範式的成功不是說他們的AI技術有多麼超乎尋常的牛逼（當然已經算牛逼），更重要的是他們把AI和銀行業務已經喫透了，他們的收入來自與將AI賦能銀行，並給客戶帶來價值。因此，我想說，做AI的很多，給銀行做賦能的不少，但是，第四範式很獨特。因此，如果你看的隱私計算項目中，如果有一個running中的數據源和銀行的風控建模評分項目，看看調用量，可能會成爲下一個第四範式。
嘗試多和業務團隊做背調，可以問的不能再細，如果這個團隊是能carry業務的，那它一定能回答具體到哪個客戶在3方數據建模的KS提高到多少、調用量多少、過程中出現過的問題。看團隊深度
早期項目，核心團隊非常重要。一般都會有一兩個大牛站臺。但是如果只是看站臺的人，那我覺得可能就眼瞎了。真正能做出一個商業化的隱私計算產品，我覺得除了看合夥人基本的核心團隊，更需要看這個團隊的其他四個關鍵要素：
算法團隊：
需要有比較強的密碼學專家、機器學習分佈式算法專家，如果有GPU、芯片等更底層的算法應用專家，則團隊能力加分；工程團隊：
需要有精通高併發、大數據的服務端架構師，需要有比較完整的企業級平臺軟件開發經驗的工程技術團隊；工程團隊必須有交叉學科能力的架構師和程序員（隱私計算裏面的重中之重是）
方案團隊：
我把商務也算在這裏，因爲要在這個階段把隱私計算軟件賣出去，賣給銀行、賣給運營商，不是簡單的喫飯喝酒，需要有專業的解決方案能力，幫助客戶如何將隱私計算結合實際業務需求，產生 1+1 大於2 的效果，這是將產品推向市場最重要的環節。
交付團隊：
隱私計算軟件不像一個office光盤或者oracle的數據庫，如果客戶採購了這套軟件，我們交付過去的不僅僅是軟件本身，更重要的是隱私計算的解決方案，從方案確定到方案落地的整個環節，都需要有專業的實施人員來服務好客戶。
算法、工程、方案、交付，這四個是我從實際經驗中看到最關鍵的幾個組成部分，換句話來說，如果一個早期的隱私計算項目，把錢都投入在一兩個大牛身上，它還有錢投入到真正落地做強的其他幾個花錢的地方嗎？看生態佈局
如果把隱私計算技術比喻成寄主，那它要生存必須依賴宿主，這就是說做隱私計算的公司如果要做大做強，需要在佈局上形成生態。某種意義上，耕耘於哪些行業應用，佔領多少數據資源，爲決定這個生態是不是可持續的。
如果某天隱私計算的概念再放大3倍，成爲二級市場比如同花順的一個概念，那我再來寫A股市場哪幾家上市公司與這個概念真的有關係。
看背書專利
背書、專利不能100%證明一個項目技術有多牛逼，但是能成爲佐證。目前比較有共識的是信通院的多方安全計算證書、多方安全計算標準、聯邦學習標準等。如果能進入這些標準，再有十幾項專利，至少可以說明在學術理論上，能排的上第一陣營。
"安全即業務"是隱私計算的趨勢"我們賣的不僅僅是隱私計算軟件，我們賣的是隱私計算解決方案，這是有區別的！"安全即業務"，最大限度用隱私計算技術來修正數據業務的安全偏差，提高業務效能，這是行業剛需。隱私計算的創業公司，是選擇走Cloudera路線，還是走Paltantir路線，我相信本身並沒有對錯，就從回報率來看，後者也許更加可複製。
很幸運，隱私計算是國內發展快於國外，期待早日出現”隱私計算的Paltantir"！