近年来，中国数字经济纵深发展，促使数据规模指数级增长，同时数据围绕场景孤岛化的情况也较为突出。井贤栋认为，AGI（通用人工智能）时代的到来，需要对数据孤岛化下的大规模数据流通进行破题。数据要素可信流转，需要创新技术支撑，包括物联网、区块链、隐私计算和人工智能等。
目前，数据要素技术已落地产业，并创造了新价值。他举例称，动力电池产业链条长，面临梯次回收难、估值定价难、行业协作难问题。利用区块链与IOT技术，让动力电池植入可信上链模组，“通电即上链”，实现全生命周期的运行数据透明可信，结合隐私计算技术，保障数据在上下游企业间和融资、保险等机构间安全流转，形成可信的产业协作网络。
数据要素的流通和利用已有点状的应用，正在进入快速发展阶段。井贤栋以供水网络建设举例，数据要素流通的第一阶段即数据孤岛，就像自家水井，企业拥有数据自研能力，自产自销；第二阶段，实现数据要素点对点流通，就像桶装水，缺乏基础设施的支撑；第三阶段，数据要素在行业和区域进行可信流转，就像城市自来水网；最后一个阶段是数据广域可信流转，好比综合水利工程，实现跨行业、跨地域和跨云可信流转和互联互通，真正普惠千行百业。
他认为，目前数据要素流通正在迈向第三阶段，即实现行业和区域间的可信流转，然而安全、成本和计算复杂度制约了数据要素价值的进一步发挥。
比如，数据交易市场，明文流通带来的风险高，数据泄露和滥用导致非法交易猖獗，卖方“不愿流通”“不敢流通”；在买方市场，密文数据交换效率低下，流通成本可能超过数据价值本身，买方“不愿付费”。此外，人工智能技术迅猛发展，也给隐私计算提出了更高要求，由于成本限制，隐私计算在高阶人工智能比如大模型应用上，还停留在实验室阶段。
井贤栋表示，蚂蚁正在致力于探索下一代隐私计算技术，力求像明文计算一样高效易用。其中一个探索是推出可信密态计算（TECC, Trusted-Environment-based Cryptographic Computing），实现低成本、高安全、高性能和高可靠等维度的提升。
在成本上，在同等高安全等级下，可信密态计算将成本控制在明文分布式计算成本10倍以内，力求让隐私计算的性能、成本逼近明文计算；在安全性上，由于密码学+可信硬件双重安全保障，可达到攻防检验级高安全等级；在性能上，百万级参数CNN模型预测可以在亚秒级完成，亿条数据SQL分析10分钟完成。
“我们希望让隐私计算服务普惠化，成为企业数据要素可信流通的催化剂。”井贤栋提出，推进更先进的隐私计算技术落地产业，要建立数据技术开发和应用生态：技术型数商持续技术探索与创新，降低技术门槛；应用型数商像购买云服务一样购买密态天空计算服务；小微企业通过密态SaaS服务参与数据流通。
“我们的愿景是，让数据价值的流动像自来水一样即开即用，实现安全、便捷和低成本，把握令人激动的数据要素时代。”井贤栋说。
