2026 年 9 月 23 日 責任與安全 Google 私密 AI 運算團隊發布了關於其私密 AI 運算架構的技術更新。這項更新將實現具備裝置端隱私標準的持久性、跨裝置 AI 記憶體功能。

人工智慧正變得越來越強大且直觀，能夠記住重要資訊、理解周遭世界並依您的指示行事。隱私與信任是實現這些功能的關鍵，確保隨著 AI 系統不斷演進以在您的裝置間提供更連續的協助時，您的資料仍能保持私密與受保護。

今天，我們將分享如何為我們的 Private AI Compute 平台帶來私密的伺服器端記憶體。這項突破解決了現代 AI 中一個長期存在的困境：如何在賦予 AI 助理跨裝置的長期連續性時，同時維護通常僅限於裝置端處理的嚴格隱私標準。

將裝置端隱私帶入雲端規模記憶體。透過這項新的技術能力，一個新的持久性記憶體層將能夠像雲端中的安全數位保險庫一樣運作。在此模型下，協助您所需的資訊被密封在專用的加密儲存中，而解鎖所需的加密金鑰則專門保存在您的個人裝置上，確保您的資料對任何人都無法存取，甚至 Google 本身也一樣。

下圖展示了 Private AI Compute 的這項更新將如何運作。當 AI 模型需要存取資訊以協助您時，一個經過驗證的端到端加密通道會將您的裝置連接到雲端中一個受保護的隔離環境。該空間，即「安全隔離區」（secure enclave），會在隔離記憶體中暫時解密您的資料以處理請求，儲存任何新的上下文，並立即將其加密，讓您的資訊保持私密，如同它從未離開您的裝置一樣。

透過結合硬體強制執行的安全隔離區、加密通道以及由裝置衍生加密金鑰保護的每位使用者資料庫，此架構確保您的資料完全私密並在您的掌控之中。

這項演進對於滿足 AI 時代的運算需求至關重要。過去，本機裝置端處理一直是隱私保護的黃金標準，但前沿 AI 模型通常需要遠超單一裝置所能提供的運算能力。將先進 AI 帶入個人助理意味著必須解決如何利用雲端的力量，同時確保個人資料能像從未離開裝置一樣受到保護。

為此，我們之前推出了 Private AI Compute 平台，允許使用者在硬體隔離的雲端隔離區中處理複雜任務。然而，直到現在，這項技術以及業界類似的解決方案都嚴格地是「無狀態的」（stateless），這意味著任務一結束，所有上下文都會被清除。

像讓 AI 儲存個人事實和偏好列表這樣的權宜之計，並不足以支援人們對個人 AI 所期望的豐富、連續體驗。要實現這種程度的協助，就必須設計一種讓雲端規模 AI 能夠隨著時間推移和跨裝置安全地保留上下文的方法。

建立信任，展望未來。想像一下，您可以在筆記型電腦上調出之前透過智慧眼鏡查看過的組裝說明，或者在行動裝置和網頁之間繼續複雜的對話。Private AI Compute 旨在實現這種無縫協助，將其需要記住的資訊安全地鎖定起來。但使用者對該系統隱私的信任也同樣重要。

建立這種信任始於透明度。這就是為什麼除了我們更新的技術白皮書之外，我們還發布了我們伺服器軟體的防篡改公開記錄。運行 Private AI Compute 的裝置將能夠在發送任何個人資料之前，驗證我們的軟體是真實且未經修改的。此外，我們還提供了技術方法的更新，包括一家領先網路安全公司進行的獨立審計結果。

透過分享這些資源，我們邀請更廣泛的隱私社群來驗證 Private AI Compute 的保護措施。

將私密、持久性記憶體加入 Private AI Compute，展示了個人化協助如何能從設計之初就具備高度隱私。我們邀請社群審閱更新後的 Private AI Compute 技術簡報以及我們的系統架構、安全證明和驗證協定。

致謝。這項研究由 Google DeepMind、平台與裝置、核心和雲端團隊共同開發。我們還要感謝 Four Flynn、Jay Yagnik 和 David Kleidermacher 對這項工作的執行贊助。