- 混合架構：本地執行（使用安全區）並跳到密封雲（透過 TPU 進行 TIE）進行遠端證明。
- 可驗證的隱私：資料僅用於每個任務，端對端加密，使用盲令牌的 IP 中繼，以及外部審計。
- Pixel 中的真實世界體驗：Magic Cue、多語言錄音機、圓圈搜尋、翻譯等功能，並附有使用者控制。
人工智慧已成為我們日常生活不可或缺的一部分，但隨之而來的是隱私方面的擔憂：每一項建議、每一份摘要、每一條智慧通知都依賴個人資料。在此背景下，Google推出了私有AI運算，將其視為一項顛覆性技術，旨在利用強大的模型，而無需向我們開放海量資料。
首先，我們需要澄清一點：私有 AI 計算 (PAC) 並非典型的應用程式或服務。它是一個技術框架，重新定義了 Pixel 生態系統內以及未來更多設備上特定 AI 任務的執行位置和方式。在硬體允許的情況下，這些功能會在本地運行；如果需要更多處理能力，運算任務則會遷移到安全的雲端。其目標是確保在行動裝置和雲端應用同等的隱私保護措施。
什麼是私有人工智慧運算？為什麼現在才出現？
谷歌的方案旨在兼顧性能和保密性：在不洩露可識別資訊的情況下，處理完成每項任務所需的資料。當設備性能允許時，模型會在設備本地運行；否則，工作將委託給具有硬體控制和加密功能的安全雲端。
這種方法旨在解決一個令人不安的現實：如今，大多數流行的人工智慧都運行在伺服器上，用戶資料可能會被暫時儲存在伺服器上，甚至在未被禁用的情況下被用於訓練。 PAC 的目標是在複雜場景下，提供與本地處理類似的優勢——更低的延遲和更強的控制力——同時又能發揮Gemini 的強大功能。
Google 向使用者保證，傳送至 PAC 的資訊僅用於您要求的操作（例如，筆記摘要或對話翻譯），並在完成後立即刪除。此外，使用者可以透過系統內的明確開關和權限，控制哪些功能可以使用私有雲，哪些功能不能使用私有雲。
研究結果表明，行動電話和電腦的效能提升如同在雲端配備了一個「隱形協處理器」：在需要時提供更快的速度，並將可驗證的隱私作為基本條件。這並非孤例：該領域正呈現出一種明顯的趨勢，即在不犧牲尖端人工智慧的前提下加強安全保護。
技術架構：從裝置到密封雲
針對適合行動裝置運作的任務，Google建構了一個隔離的執行環境。我們指的是裝置上的鈦智慧隔離區：一個與作業系統和其他應用完全隔離的受保護空間。在這個空間裡，資料在傳輸和儲存過程中都會被加密，並通過遠端認證進行驗證，以確保軟體和硬體運作正常且未被篡改，從而保證任何人——甚至包括谷歌——都無法窺探其內部運作。
同時，像Gemini Nano這樣針對本地使用最佳化的模型，無需離開裝置即可提供上下文資訊和快速答案。對於「圈選搜尋」或某些錄音機摘要等功能，手機會充當其自身的私有人工智慧，從使用過程中學習，但不會洩露這些資訊。
當任務需要更多運算資源時，私有雲就發揮作用了。在這個階段，所有操作都在Google基礎設施的硬體隔離區內運行，具體來說是運行在定制 TPU 上的 Titanium Intelligence Enclaves (TIEs)。在允許資料傳輸之前，系統會執行遠端認證/驗證，以確保隔離區乾淨、運行正確的二進位文件，並且環境符合安全策略。
谷歌將此架構概括為三大支柱，除了安全性之外，這三大支柱還能增強大眾信任：
- 密碼隔離處理在經過驗證的安全區域內進行；操作員無法以明文形式存取資料。
- 顯式權限使用者決定哪些功能可以使用 PAC；未經同意，任何內容都不會發布。
- 技術透明度文件記錄、審計和實施細節，以避免出現「黑箱」現象。
除了上述措施外，PAC 還整合了更多層級。一個內部稱為Borg Prime 的控制服務會在授權任何敏感計算之前驗證認證證明。為了將請求與身分分離，該系統使用IP 盲化中繼，將請求路由到 Cloudflare 和 Fastly 等第三方服務商，並採用盲令牌（盲點 RSA）。這使得即使在基礎設施內部，也很難將特定內容與特定使用者關聯起來。
傳輸和暫存儲存均採用端對端加密保護；任務完成後，資料將被丟棄。所有這些都得到了公司發布的各項措施的支持，包括安全人工智慧框架、人工智慧原則和谷歌隱私原則，這些措施為營運安全建立了通用標準。
為了建立信任，谷歌承諾提供詳細的技術文檔，允許外部審計，並公開部分系統代碼供研究人員審查。其傳遞的訊息很明確：隱私權在這裡不僅僅是一個承諾，而是可以驗證和審計的。
它支援哪些功能？ Pixel 上的實際範例。
率先受益於此方法的功能之一是Magic Cue。這款情境助理會根據螢幕上的內容（例如電子郵件、行事曆、地圖和訊息）產生推薦，並在需要時精準呈現。借助 PAC 技術，這些推薦無需暴露您的內容即可計算，而是根據任務的不同，依賴本機儲存庫或私有雲。
Recorder應用程式憑藉多語言自動摘要功能，優勢顯著。轉錄內容（可能包含高度敏感資訊）經過 PAC 的安全保護層處理，確保僅用於您要求的特定摘要，並在完成後立即刪除。使用者保留的是最終結果，而非伺服器上流傳的原始資料。
Google 也在推廣一些Pixel手機上已經非常經典的功能，例如「圓圈搜尋」。上下文識別盡可能在本地運行，如果需要更高級的模型，則會在私有雲中使用，從而確保隱私安全。
其他實際應用案例包括即時翻譯、更自然的AI對話回應以及主動決策輔助——系統會將所見內容與上下文結合，為你提供所需的資訊。 Pixel 10將在這些體驗方面率先引領潮流。
該生態系統還添加了許多日常實用功能：智慧通知摘要可減少干擾，讓您專注於重要資訊；資訊應用中的 Gemini 輔助編輯功能可幫助您以更恰當的語氣重新措辭；無需外部應用即可使用高級照片編輯工具；甚至還有專為長途旅行設計的Google 地圖數據節省模式。所有這些都圍繞著一個理念：提供更多幫助，減少摩擦，並將隱私作為設計要求。
管控措施、可驗證的隱私權保護和獨立審計
在 PAC 中，使用者始終擁有控制權：未經許可，任何資訊都不會被發送。 Android 提供開關來啟用或停用依賴私有雲的功能，並在需要執行此類任務時顯示清晰的通知。其理念很簡單：您可以決定手機分享哪些內容以及在何種條件下分享。
谷歌為該平台提供公開且可審計的資訊：技術指南、外部評審以及關鍵部分的程式碼公開，以便獨立研究人員能夠審查系統的建構方式。這並非出於信仰，而是基於可驗證的證據。
事實上，網路安全公司NCC Group已經對該架構進行了審查。其公開報告指出，該設計能夠有效抵禦惡意入侵者（包括來自不法員工的風險），並成功地將本地運算的安全防護措施提升至接近雲端執行的水平。報告也指出了一個不可避免的限制：如果Google作為一個整體決定違反規則，它將同時控制硬體和認證系統。即便如此，審計人員仍然認為PAC是目前雲端隱私「最佳可行模型」。
審查發現了一些低風險漏洞，特別是IP中繼中潛在的與時間相關的側通道漏洞。理論上，該漏洞可能在非常特定的情況下幫助重新識別用戶。谷歌認為，真實世界流量的「噪音」和緩解措施使得這種漏洞難以利用，而該設計將透過補丁和持續改進不斷加強。
PAC 的一項關鍵優勢在於，它將數據使用限制在特定任務範圍內，並在任務完成後立即刪除數據，讓用戶安心無憂。此外，所有通訊均經過加密，包括設備與伺服器之間的通訊以及伺服器網路內部的通信，最大限度地減少了傳輸中和儲存過程中的攻擊風險。
生態系統與比較：邁向更注重隱私的人工智慧
Pixel 10 系列手機深度整合了 PAC 技術，顯著提升了 Magic Cue 的翻譯速度，實現了即時翻譯、更精準的轉錄和更流暢的回應。谷歌已宣布，該架構將逐步擴展到其他設備和服務，並為最關鍵的應用結合本地和雲端模式。
他們並非孤軍奮戰：蘋果公司以私有雲運算（Apple Intelligence 的加密雲）開闢了道路，而像OnePlus 和 OPPO這樣的廠商也選擇了私有運算雲，這是一種混合平台，可以在裝置和加密環境之間分配任務。趨勢顯而易見：強大的 AI 固然重要，但隱私同樣不可或缺。
除了競爭之外，Google還力求與歐美監管規範保持一致：減少“黑箱操作”，提高技術透明度。因此，谷歌強調審計、遠端認證和可見的控制措施。實際上，PAC既是一項技術革新，也是一項策略舉措，旨在證明在人工智慧領域，無需利用敏感資訊也能參與競爭。
方向很明確：如果我們想要能夠理解情境、概括總結、翻譯或提供準確建議的助手，就需要平衡功能和安全保障。谷歌正試圖透過私有AI計算，將這種平衡向實用、即時且日益注重隱私的AI方向傾斜，讓用戶擁有發言權，並確保技術的安全。
