Google 私有 AI 计算：安全的服务器端内存更新

Google DeepMind 已对其私有 AI 计算平台进行了更新，新增了一个持久化、服务器端的内存层。该架构允许 AI 助手在多个设备间保持长期连续性，同时确保个人数据始终处于加密状态，且 Google 无法访问，从而维持通常仅在设备本地处理中才具备的隐私标准。

安全的云规模内存架构

私有 AI 计算现在实现了持久化内存层，作为云端的安全数字保险库。该系统确保用户数据被密封在专用的加密存储中，而用于解密的加密密钥则仅保留在用户的个人设备上。

此架构的关键技术组件包括：

• 硬件强制的安全飞地： 系统在云端使用隔离环境，临时解密数据以进行处理。当 AI 模型需要信息时，设备会通过经过身份验证的端到端加密通道连接到安全飞地。飞地在隔离内存中解密数据，处理请求，保存新上下文，并立即重新加密。
• 设备派生的加密密钥： 数据通过每个用户的数据库进行保护，这些数据库由用户设备派生的加密密钥防护，确保云服务商无法访问明文数据。
• 加密通信通道： 所有用户客户端与云端飞地之间用于推理和内存的数据传输均通过经过身份验证的端到端加密通道进行。

从无状态到有状态 AI 的转变

此前，硬件隔离的云端飞地是“无状态”的，意味着任务完成后所有上下文都会立即清除。虽然设备本地处理是隐私保护的黄金标准，但前沿 AI 模型通常需要的计算能力超出了本地硬件的承载能力。

通过从无状态模型转向具备安全持久内存的模型，Google 旨在实现无缝的跨设备体验——例如在移动设备和网页浏览器之间恢复复杂对话，或通过笔记本电脑访问之前在智能眼镜上查看过的指令——同时不牺牲存储上下文的隐私性。

验证与透明度

为建立对系统隐私声明的信任，Google 提供了以下透明度措施：

• 防篡改的公开记录： Google 将发布其服务器软件的公开记录，以便设备在传输个人数据前验证软件的真实性与完整性。
• 独立审计： 公司已更新其技术方法，并公布了由一家领先网络安全公司进行的独立审计结果。
• 技术文档： 已发布更新版的《私有 AI 计算技术简报》，包含系统架构、安全证明和验证协议，供社区审查。