谷歌推出私有 AI 運算：雲端安全隱私

谷歌宣布了一項 旨在保護個人資訊的雲端人工智慧處理平台 在不犧牲最先進型號性能的前提下，它被稱為 私有人工智慧運算 並力求在效能和隱私之間取得平衡，其方式與使用者期望在設備上完成所有操作的方式類似。

這個想法的出現正值人工智慧從回應簡單請求轉向提供更個人化、更主動的幫助之際。對於這些功能， 很多時候，我們需要強大的運算能力，而這僅靠行動裝置是無法實現的。這就是它的作用所在。 私有人工智慧運算及其「安全空間」可在雲端處理敏感數據，並採用與本地處理同等的控制措施。就像在允許的解決方案中發生的那樣 無需上傳到雲端即可實現人工智慧.

私有人工智慧運算提出了什麼方案？為什麼現在提出這個方案？

該平台結合了以下方面的力量： 雲端雙子座模型 其安全保障與行動端處理相當。谷歌希望藉此實現更快、更有用的回應、更貼合情境的推薦和更主動的任務。 在不為未經授權存取個人資料打開大門的情況下.

此舉是在隱私增強技術（PET）發展多年後做出的。 這讓人想起蘋果公司在私有雲運算領域的投資。谷歌強調，私有人工智慧運算受其自身政策的約束。 安全人工智慧框架（SAIF）、人工智慧原則與隱私原則強化了安全設計理念。

逐層分析：架構與安全保障

私有AI計算依賴整合的谷歌技術棧， 客製化TPU 以及由鈦智慧隔離區 (TIE) 加固的架構。數據在受硬體和加密保護的隔離環境中處理，因此任何人——甚至包括谷歌——都無法以明文形式訪問信息，從而提供了一種 防範高級間諜活動.

對那個密封環境的存取受到控制 加密和遠端認證此過程會在允許任何傳輸之前驗證硬體和軟體狀態。此驗證可確保僅與受信任的實例建立連接，並且處理在已建立的安全邊界內進行，有助於檢測漏洞。 周界入侵警報.

公司 制定「禁止存取」策略： 發送到私有人工智慧運算的敏感資料只有使用者本人才能存取。這項前提與限制系統管理並防止常見逃逸途徑的技術控制措施相輔相成。

技術亮點

這些模型運行在配備最新硬體的伺服器上。 雲端 TPU（例如 Ironwood）這些機器能夠以大規模叢集方式運作。為了減少攻擊面，Google已停用這些機器上的 shell 存取權限，從而防止對敏感元件進行可能危及機器完整性的修改。

El 流量不會直接流向TPU。： 前 它經過配備 AMD CPU 且使用 SEV-SNP 的中間伺服器。 對記憶體進行分段和加密，使得虛擬機器管理程式和作業系統都無法解密。這種隔離措施可以緩解側通道攻擊，並保護資訊免受基礎設施營運商的侵害。

為了保護網路身份，路由使用 IP屏蔽繼電器 這些技術會隱藏 IP 位址，從而增加將流量與特定使用者關聯起來的難度。此外，資料交換還採用了現代協定和程式碼完整性控制措施（例如二進位授權）來保障安全。

首發功能：Pixel 10、Magic Cue 和 Recorder

最初採用 它與 Pixel 10 系列一同發布Magic Cue 是一項在適當的時間推薦內容的功能，現在透過私有 AI 運算利用了 Gemini 基於雲端的推理能力，而較輕的任務仍然依賴於設備上的 Gemini Nano。

根據Google的說法， 魔術球桿 它出現在多種場景中，例如 Google Messages 對話、通話介面、Pixel Weather 主頁（顯示即將發生的事件）以及 Gboard 建議欄。目標是 為了在不將敏感資料暴露於安全環境之外的情況下，提供更及時的建議.

另一位受益者是 錄音機:應用程式 借助雲端支持，將您的成績單摘要擴展到更多語言。, 保持相同的隱私屏障這些改進表明，如何在不犧牲資料保護的前提下解鎖更強大的功能。

任何想要查看私有 AI 運算使用情況的人都可以在 Pixel 上啟用開發者選項並進行查看。 網路活動紀錄 在 Android 系統智慧中，為技術設定檔提供了有用的透明度。

其內在機制及未來展望

私有人工智慧運算是以下各方共同努力的成果： 平台與設備、DeepMind 和雲除了 TIE 和 TPU 之外，Google還提到了基於 Project Oak 的機密計算會話和用於安全通訊的現代協定（例如 Noise）。

該公司發布了一份 技術報告 更多細節表明，這只是第一階段。此路線圖設想針對特別敏感的案例提供實用、個人化和主動的 AI 體驗，結合本地和雲端模型，同時確保資料不會離開使用者的信任圈。

該提案提出 隱私至上 下一波人工智慧功能硬體增強型雲端環境具備加密和認證功能，可用於運行高級模型，而 Magic Cue 和 Recorder 則展示了這種方法是如何實現的。 這可以轉化為日常營運的實際改進，而不會造成安全漏洞。.