联邦学习不是技术问题，是蛋糕分配问题

2026年，城商行大模型的合规死结

今年开春我去杭州参加城商行的科技年会，饭桌上一半的CIO都在骂同一件事：总部要求今年必须上线本地化风控大模型，但是数据不能出省，更不能出本行机房，找了三家互联网巨头出方案，全是联邦学习，报价差了三倍，没人敢拍板。

去年底长三角12家城商行联合招标「区域联合大模型」项目，明确要求所有训练数据不出市域，最终中标方案就是全流程联邦学习框架。

有个江苏的城商行CIO给我算过一笔账：要是违规把数据拿到场外训练，一旦被查到，最高罚款是上一年度营收的5%。该行去年营收276亿，罚起来就是13.8亿，刚好是他们全行三年科技投入的总和，还缺小两亿。

没人敢冒这个险。

原来喊了五六年的「数据要素流通」，真到落地，就卡在这一步：谁都想拿别人的数据用，谁都不想把自己的数据交出去。合规卡脖子，联邦学习突然就从实验室里的冷板凳，变成了台面之上的刚需。

没人想要你的原始数据。所有人都想要原始数据训出来的模型效果。

就这么简单。

拆穿商业博弈的遮羞布

说实话，我最早接触联邦学习，还是2019年微众银行那套开源框架，当时全行业都吹这是「数据隐私的救世主」，吹了五六年，真正大规模落地的场景，两只手数得过来。为什么？根本不是技术不行，是蛋糕分不匀。

国内某头部连锁生鲜超市，全国有超过3000家门店，前年想做一个全国统一的缺货预测模型，原来的方案是每家门店把销售数据传到总部，总部训好再下发。结果去年新的《数据安全法》实施之后，区域监管要求本地用户的消费数据不能出省，总部拿不到全量数据，训出来的模型误差高了17个点，完全用不了。

后来他们找了一家创业公司做联邦学习方案，每家门店在本地训练，只传梯度参数不传原始数据，总部做聚合，最终模型误差降回了原来的水平。技术没毛病，效果没毛病，项目还是黄了。

问题出在钱上。原来总部靠整合门店数据，给供应商做精准营销，一年能收2.1亿的数据服务费，现在联邦学习一搞，所有数据都在门店手里，总部拿不到原始数据，供应商不信总部的数据能力，这笔钱直接砍没了。总部管理层一句话，项目直接停掉。

动了既得利益的蛋糕，技术再完美也没用。

现在业内有个公开数据：训一个10B参数的通用大模型，横向联邦的通信成本是集中式训练的4.7倍，最终模型准确率只比集中式训练低不到3%，听起来很划算对不对？不对，你要对接五家不同机构，光调试参数对齐接口就要花三个月，人力成本比技术成本贵了三倍，最后大家算完账，赚的钱还不够分调试的人工钱。

我一直觉得联邦学习的多方博弈，特别像春运拼车回家：四个人都要去不同的方向，都不想说自己具体要到哪个小区怕泄露隐私，都想平摊过路费，最后要么是本来有车的那个人悄悄绕路多收钱，要么就是四个人谈了两个小时谈不拢，各自打顺风车走了。从来就没有什么绝对公平的分账，只看谁能 hold 住场面。

现在国内做联邦学习做的最大的两家，微众和蚂蚁，本身就有完整的生态，不抢玩家手里原来的蛋糕，只收搭建框架的服务费，相当于开高速收过路费，所以活的很稳。很多上来就喊着要取代传统数据交易的创业公司，本质上是要抢原来大佬手里的蛋糕，能活下来才怪。

不过话说回来，原来暗箱操作的数据交易本来就见不得光，联邦学习就是要把原来桌底下的分赃，摆到台面上来分。规则变了，玩家就得换。

写给产业链上的普通人

很多人看科技新闻，总觉得联邦学习是大佬们的资本游戏，和普通从业者没关系？错了，这两年产业链的变化，早就落到每个从业者头上了。

我认识一个原来做数据爬虫的工程师，前年公司因为违规爬用户数据被端了，去年转去一家做联邦学习的创业公司做对接开发，月薪直接涨了40%，原来天天担心被上门调查，现在做政企项目的合规对接，每天到点下班，睡得香多了。

还有一个股份制银行的算法产品经理，原来做一个新的信贷风控模型，要协调零售、风控、合规三个部门拿数据，走流程走了五个月，最后合规还是没批，项目差点黄了。现在用联邦学习，直接和外部的运营商数据做联合训练，原始数据不用进本行机房，合规一口就过了，两个月模型就上线，今年直接升了高级产品经理，薪水涨了一级。

当然有坏消息。原来很多中小AI公司靠倒卖脱敏数据赚快钱，现在联邦学习加上合规监管越来越严，这条路彻底走不通了，去年一年，国内注销的做数据交易的AI公司超过1200家，其中一半是本来准备转联邦学习但是没拿到融资的。市场出清比想象中快的多。

我上个月见一个做联邦学习的创始人，他说现在最大的问题不是没有订单，是甲方都要求收益分成，不接受一次性买断，你帮甲方把模型做出来，每年从新增收益里分10%，原来卖软件一次收一千万，现在一年分两百万，要分五年，现金流压的要死，一半以上的创业公司撑不到回本就死掉了。

很多资本吹联邦学习是万亿级市场，这话没错，但是万亿市场里，百分之九十的钱都会被掌握场景的巨头拿走，创业公司只能喝点汤，还不一定能喝到。

当所有人都把数据锁在自己的院子里不肯开门，联邦学习真的能帮大家做出更大的蛋糕，还是只是让所有人都只能守着自己的小院子啃窝头？