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通信行业区块链系列报告六：多技术路径齐演进，厂商优先布局隐私计算生态 概括来说，这份报告主要讨论了隐私计算在通信行业中的发展前景，特别是厂商如何优先布局隐私计算生态。报告指出，隐私计算有多种技术路径齐演进，包括 MPC、TEE、联邦学习等，厂商需要掌握优秀的算法与丰富的数据资源来建立隐私计算生态。在隐私计算技术开源程度有限的情况下，优先布局的厂商具有先发优势。 报告还分析了隐私计算技术的通用性局限于底层技术，垂直场景算法区分度较高，互联网大厂最具发展通用性底层平台的可能。同时，报告也提到隐私计算的风险，包括安全多方计算、联邦学习、机密计算等技术研发进展不及预期、市场竞争加剧等。 这份报告为投资者和通信行业企业提供了有价值的参考和建议，帮助他们更好地理解隐私计算在通信行业中的发展前景和机会。 1、隐私计算的多技术路径齐演进 隐私计算技术有多种技术路径齐演进，包括 MPC、TEE、联邦学习等。这意味着厂商可以根据自己的需求和资源选择合适的技术路径来实现隐私计算。报告指出，MPC、TEE 与联邦学习三种技术商用化进程领先，短期内这一技术趋势会被延续。 2、厂商优先布局隐私计算生态 报告强调，厂商需要掌握优秀的算法与丰富的数据资源来建立隐私计算生态。互联网大厂、深耕垂直场景的初创企业以及产业内头部企业具备这两种资源，为其成功布局隐私计算提供了可能。 3、隐私计算技术的通用性局限于底层技术 报告指出，隐私计算技术的通用性局限于底层技术，垂直场景算法区分度较高。这意味着厂商需要根据自己的需求和资源选择合适的技术路径来实现隐私计算。 4、隐私计算的风险 报告也提到隐私计算的风险，包括安全多方计算、联邦学习、机密计算等技术研发进展不及预期、市场竞争加剧等。这些风险可能会影响厂商布局隐私计算生态的能力。 5、投资建议 报告建议投资者关注布局隐私计算技术的运营商，包括中国移动、中国联通、中国电信等。这些建议将有助于投资者更好地理解隐私计算在通信行业中的发展前景和机会。