在大数据时代，海量数据能够为各行各业发展提供更好支持，但部分数据包含用户隐私数据或企业/机构内部数据，不能够对外公布或开发，因此导致数据孤岛、数据价值无法体现等问题。隐私计算即为解决数据流动、保护数据隐私安全、防止敏感信息泄露等问题而产生的。在广义上，隐私计算涵盖数据的生产、存储、计算、应用等信息流程全过程。
在我国，隐私计算于2020年正式从理论走向实践，并开启商业化落地时代。2020年6月，《基于多方安全计算的数据流通产品技术要求与测试方法》标准被进一步修订，将新标准补充、已有标准更新。2020年7月，我国信息通信研究院与近20家业内企业共同编写的《基于可信执行环境的数据计算平台技术要求与测试方法》、《基于联邦学习的数据流通工具 技术要求与测试方法》两项标准首次发布，分别提出基于可信执行环境的数据计算平台的建设目标和架构体系，为隐私计算行业发展提供标准支撑。
根据新思界产业研究中心发布的
《2020-2025年中国隐私计算行业市场深度调研及发展前景预测报告》显示，目前，全球范围内较具代表性的隐私计算企业主要有：AMD、英伟达、埃森哲、阿里、腾讯、arm、谷歌、英特尔、微软、百度、华为等。在我国，还存在一些隐私计算领域的新兴企业，如翼方健数、微众银行、华控清交等，目前，微众银行已利用密码算法、隐私保护算法、安全多方计算等技术，开发出一套即时可用的场景式隐私保护解决方案WeDPR，该产品被评为隐私计算场景应用最具有实力派的产品。
隐私计算行业的快速兴起，吸引了众多投资者的关注，与此同时，资本的青睐也驱动隐私计算行业的提速发展。根据福布斯数据，2020年网络安全及隐私相关创业企业共获得107亿美元的融资，涉及相关业务的创业企业达到22156家。随着隐私计算领域企业数量不断增多，包括隐私计算在内的网络安全行业规模也将进一步扩大，到2025年，全球网络安全行业整体估值将可能达到3010亿美元。未来隐私计算行业将会成为网络安全产业的重要组成部分。
新思界
产业分析人士表示，隐私计算行业属于新兴行业，其市场尚未形成一定的规模，但隐私计算下游应用领域较为广泛，发展潜力十分可观，而且在国内“隐私计算联盟”等组织的推动下，隐私计算行业的市场培育速度会逐步提升，行业发展前景也会逐步凸显。
