- Private AI Compute kombiniert cloudbasierte Gemini-Modelle mit Datenschutzgarantien im Stil lokaler Verarbeitung.
- Architektur mit TPUs, Titanium Intelligence Enclaves und Verschlüsselung mit Remote-Attestierung unter einer strikten „No Access“-Richtlinie.
- Premiere auf Pixel 10 mit Verbesserungen an Magic Cue und Recorder, technische Verifizierung verfügbar.
- Ausgerichtet auf sensible Umgebungen und kompatibel mit Googles Sicherheits- und Datenschutzprinzipien.
Google hat angekündigt Cloudbasierte KI-Verarbeitungsplattform zum Schutz personenbezogener Daten ohne dabei die Leistung der fortschrittlichsten Modelle einzubüßen. Es heißt Private KI-Computing und strebt danach, Leistung und Datenschutz in Einklang zu bringen, indem ein Ansatz verfolgt wird, der den Erwartungen der Nutzer entspricht, wenn alles auf dem Gerät selbst erledigt wird.
Die Idee kommt zu einem Zeitpunkt, an dem sich KI von der Beantwortung einfacher Anfragen hin zu personalisierter und proaktiver Hilfe entwickelt. Für diese Funktionen, Oft ist eine Rechenleistung erforderlich, die mobile Geräte allein nicht bieten können.Genau da kommt es ins Spiel. Private AI Compute mit seinem „sicheren Bereich“, der sensible Daten in der Cloud mit Kontrollmechanismen verarbeitet, die denen der lokalen Verarbeitung gleichwertig sind., wie es bei Lösungen der Fall ist, die Folgendes ermöglichen KI, ohne sie in die Cloud hochzuladen.
Was schlägt Private AI Compute vor und warum gerade jetzt?
Die Plattform vereint die Stärke der Gemini-Modelle in der Cloud mit Sicherheitsgarantien, die mit denen der mobilen Datenverarbeitung vergleichbar sind. Google möchte damit schnellere und hilfreichere Antworten, kontextbezogene Empfehlungen und proaktive Aufgaben ermöglichen. ohne unbefugten Zugriff auf personenbezogene Daten zu ermöglichen.
Dieser Schritt erfolgt nach jahrelanger Entwicklung von Technologien zur Verbesserung der Privatsphäre (PETs) und Das erinnert an Apples Wette mit seinem Private Cloud Compute.Google betont, dass Private AI Compute seinen eigenen Richtlinien unterliegt. Secure AI Framework (SAIF), KI-Prinzipien und Datenschutzprinzipienund verstärkt damit einen sicherheitsorientierten Konstruktionsansatz.
Schicht für Schicht: Architektur- und Sicherheitsgarantien
Private AI Compute basiert auf einem integrierten Google-Technologie-Stack mit Kundenspezifische TPUs und eine Architektur, die durch Titanium Intelligence Enclaves (TIE) verstärkt wird. Daten werden in isolierten Umgebungen verarbeitet, die durch Hardware und Verschlüsselung geschützt sind, sodass niemand – nicht einmal Google – auf die Informationen im Klartext zugreifen kann. Schutz vor fortgeschrittener Spionage.
Der Zugang zu dieser abgeschlossenen Umgebung wird kontrolliert durch Verschlüsselung und FernattestierungDieser Prozess überprüft den Hardware- und Softwarestatus, bevor eine Datenübertragung zugelassen wird. Diese Überprüfung stellt sicher, dass Verbindungen nur zu vertrauenswürdigen Instanzen hergestellt werden und die Verarbeitung innerhalb des festgelegten Sicherheitsbereichs erfolgt, wodurch Schwachstellen erkannt werden können. Perimeter-Einbruchsalarme.
La compañía eine "Zugriffsverweigerung"-Richtlinie definieren: los Sensible Daten, die an Private AI Compute gesendet werden, bleiben nur für den Benutzer zugänglich.Diese Prämisse geht einher mit technischen Kontrollen, die die Systemadministration einschränken und gängige Auswege verhindern.
Technische Highlights
Die Modelle laufen auf Servern mit der neuesten Technologie. Cloud TPUs (wie Ironwood)Sie sind für den Betrieb in großen Clustern geeignet. Um die Angriffsfläche zu verringern, hat Google den Shell-Zugriff auf diesen Maschinen deaktiviert und so Änderungen an sensiblen Komponenten verhindert, die deren Integrität gefährden könnten.
El Der Datenverkehr wird nicht direkt an die TPUs geleitet.: vorher Es durchläuft Zwischenserver mit AMD-CPUs, die SEV-SNP verwenden. Der Speicher wird segmentiert und verschlüsselt, sodass weder der Hypervisor noch das Betriebssystem ihn entschlüsseln können. Diese Isolation mindert Seitenkanalangriffe und schützt Informationen vor dem Infrastrukturbetreiber.
Zum Schutz der Netzwerkidentität verwendet das Routing IP-Abschirmungsrelais Dadurch werden IP-Adressen verborgen, was die Zuordnung des Datenverkehrs zu einem bestimmten Nutzer erschwert. Darüber hinaus ist der Datenaustausch durch moderne Protokolle und Integritätskontrollen wie die binäre Authentifizierung gesichert.
Erste Funktionen: Pixel 10, Magic Cue und Recorder
Die anfängliche Übernahme Es wird zusammen mit der Pixel 10-Familie ausgeliefert.Magic Cue, eine Funktion, die Inhalte zum richtigen Zeitpunkt vorschlägt, nutzt jetzt die Cloud-basierten Schlussfolgerungsfähigkeiten von Gemini über Private AI Compute, während leichtere Aufgaben weiterhin auf Gemini Nano auf dem Gerät zurückgreifen.
Según Google, Magic Cue Es erscheint in Kontexten wie Konversationen in Google Messages, dem Anrufbildschirm, der Pixel-Wetter-Startseite mit anstehenden Ereignissen und der Gboard-Vorschlagszeile. Das Ziel ist um zeitnahere Empfehlungen anbieten zu können, ohne sensible Daten außerhalb der sicheren Umgebung preiszugeben.
Ein weiterer Nutznießer ist Recorder: die App Erweitern Sie Ihre Transkriptzusammenfassungen dank Cloud-Unterstützung auf weitere Sprachen., Aufrechterhaltung der gleichen DatenschutzbarrierenDiese Art von Verbesserungen zeigt, wie leistungsfähigere Funktionen freigeschaltet werden können, ohne den Datenschutz zu beeinträchtigen.
Wer die Nutzung von Private AI Compute überprüfen möchte, kann die Entwickleroptionen auf Pixel aktivieren und die Ergebnisse einsehen. Netzwerkaktivitätsprotokoll in Android System Intelligence, nützliche Transparenz für technische Profile.
Was steckt unter der Haube und was kommt noch?
Private AI Compute ist das Ergebnis der gemeinsamen Arbeit von Plattformen & Geräte, DeepMind und CloudZusätzlich zu TIE und TPUs erwähnt Google Tools wie vertrauliche Computersitzungen auf Basis von Project Oak und moderne Protokolle (z. B. Noise) für sichere Kommunikation.
La compañía ha publicado un informe técnico mit weiteren Details und betont, dass dies nur die erste Phase istDie Roadmap sieht nützliche, personalisierte und proaktive KI-Erlebnisse für besonders sensible Fälle vor, die lokale und Cloud-Modelle kombinieren, ohne dass Daten den Vertrauenskreis des Benutzers verlassen.
Der Vorschlag platziert Privatsphäre im Zentrum der nächsten Welle von KI-FunktionenEine hardwaregestützte Cloud-Umgebung mit Verschlüsselung und Attestierung für die Ausführung fortschrittlicher Modelle, wobei Magic Cue und Recorder veranschaulichen, wie dieser Ansatz funktioniert. Dies kann zu spürbaren Verbesserungen im täglichen Betrieb führen, ohne dass dadurch Sicherheitslücken entstehen..
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