Il settore dell’Intelligenza Artificiale Generativa continua a richiedere un’enorme potenza di elaborazione. Le aziende, nel contempo, affrontano la sfida di utilizzare i modelli più avanzati senza compromettere la privacy degli utenti. La risposta più recente di Google è rappresentata da Private AI Compute, un sistema basato su cloud che mira a fornire esperienze avanzate di intelligenza artificiale mantenendo elevati standard di sicurezza dei dati, tipici del processamento locale sui dispositivi.
google private ai compute e la privacy nel cloud
I modelli Gemini superano notevolmente la capacità hardware locale dei telefoni. Ciò consente l’abilitazione di funzionalità molto più sofisticate. In sostanza, Google sostiene che questo sistema offre le prestazioni dei suoi server massicci con le “stesse garanzie di sicurezza e privacy” attese dagli utenti per il processamento effettuato localmente sui propri dispositivi.
La base di Private AI Compute è costituita dai Tensor Processing Units (TPUs) personalizzati da Google. Questi chip utilizzano elementi sicuri integrati, noti come Titanium Intelligence Enclaves (TIEs), creando uno spazio protetto e isolato sui server di Google. I dispositivi si collegano direttamente a questo ambiente rinforzato tramite canali crittografati. Il sistema è progettato per isolare la memoria dall’host, impedendo teoricamente l’accesso ai dati grezzi degli utenti agli ingegneri o amministratori di Google. Analisi indipendenti hanno confermato che questo nuovo ambiente soddisfa i rigorosi standard di privacy stabiliti da Google.
implementazione iniziale su dispositivi pixel
Il lancio iniziale prevede che Private AI Compute alimenti funzioni avanzate sui dispositivi Pixel. Come consuetudine, partirà dai nuovi modelli: Google Pixel 10, Pixel 10 Pro, Pixel 10 Pro XL e Pixel 10 Pro Fold. Ad esempio, il sistema migliorerà Magic Cue, un assistente AI in grado di fornire suggerimenti contestualmente rilevanti basati sull’attività dello schermo e sui dati personali. Inoltre, l’app Recorder sfrutterà il cloud sicuro per ampliare le sue capacità di trascrizione e sintesi includendo una gamma più ampia di lingue. Queste funzionalità richiedono la potenza computazionale dei modelli Gemini più grandi, rendendo necessaria la soluzione basata su cloud.
vantaggi dell’AI cloud con privacy nel processamento locale
I dispositivi che eseguono modelli più piccoli come Gemini Nano sulla Neural Processing Unit (NPU) locale offrono una latenza superiore e affidabilità anche senza connessione internet; Non sono in grado di gestire compiti complessi. Questa è stata una delle maggiori difficoltà incontrate da Apple nella sua implementazione dell’intelligenza artificiale. Ora, grazie a Private AI Compute, Google punta a superare questa limitazione attraverso un approccio ibrido in cui il dispositivo gestisce i compiti semplici mentre il cloud sicuro si occupa delle operazioni più impegnative.
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