谷歌近日宣佈其新推出的私人 AI 計算（Private AI Compute）系統，旨在在雲端環境中提供安全的 AI 體驗，並強調即便透過雲端處理，資料安全性亦可與本地處理相媲美。此舉顯示出谷歌在整合生成性 AI 方面的決心，並希望用戶對於其使用大量個人數據的慣性有所適應，甚至依賴。
私人 AI 計算的技術架構是基於谷歌自家的 Tensor 處理單元（TPUs），這些專門設計的晶片內建安全元素，並能讓設備透過加密的鏈接直接連接到這個安全空間。這一做法類似於蘋果公司的私人雲端計算服務，而谷歌則強調其 TPUs 可利用基於 AMD 的受信執行環境（TEE）來加密與隔離數據內存，理論上，甚至連谷歌自己也無法訪問此類數據。
谷歌一般聲稱，私人 AI 計算的安全性能與在本地設備上處理數據的效果不相上下，但雲端系統卻擁有遠超過個人電腦或手機的運算能力，能支持其最強大和能力最強的 Gemini 模型的運行。這為使用像是 Pixel 手機等設備的用戶帶來了更多可能性。這種越來越強大的技術使得手機能夠在不付出數據隱私代價的情況下，利用更先進的 AI 功能。
隨著谷歌逐步引入更為先進的 AI 特性，其處理的環境也隨之升級。例如，在最新的 Pixel 10 手機中，已經見到更新的 Gemini Nano 模型實現從邊緣運算（edge computing）到雲端支持的過渡，促進了安全的 AI 工作負載處理。在這個過程中，谷歌強調 NPUs 的重要性，這些專為邊緣計算而設計的晶片可安全地處理 AI 工作負載而無需將數據上傳至互聯網。
私有 AI 計算系統雖然強調安全性，但仍需要權衡本地 AI 與雲端 AI 的不同優缺點。例如，儘管雲端處理能提供更強大的運算能力來支持高負荷的 AI 功能，已知的延遲（latency）問題也會影響到用戶的體驗。這是因為資料要通過互聯網傳輸，所需的時間將相對較長，而在本地處理數據可大幅降低這些延遲，並能在離線情況下繼續運作。谷歌目前的策略似乎是希望在這兩者之間找到一個平衡點，通過混合邊緣與雲端運算的方式來提升整體 AI 體驗。
谷歌的新私人 AI 計算系統隨著功能的準備，將會進一步推動更多 AI 特性進入用戶的日常生活。由於 Magic Cue 等功能會使用這一系統生成更具意義的建議，基於用戶在時間和情境上的資料，預計未來將展現出更多的應用案例。隨著技術的不斷發展，谷歌必將帶領用戶體驗更安全、更智能的雲端 AI 時代。讓我們共同期待這一路徑將如何為我們的數字生活帶來新的變化與可能性。
 图片来源: Ars Technica
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