Se Apple ha il Private Cloud Compute, Google avrà il Private AI Compute. Identico lo scopo: offrire funzionalità AI avanzate e allo stesso tempo consentire all’utente di avere più controllo sui propri dati, tutelando la privacy.
L’annuncio di quello che appare in un tempo un tentativo di garantire maggior privacy e fiducia ai clienti e nello stesso tempo più potenza e controllo sulle funzioni di Intelligenza Artificiale. è arrivato questa notte con la presentazione di una infrastruttura al servizio di Gemini che si inserisce nella strategia di “AI utile e responsabile” annunciata da Mountain View, in continuità con il Secure AI Framework e i Privacy Principles dell’azienda.
Private AI Compute è descritto come uno spazio “sicuro e fortificato”, un vero e proprio trusted boundary nel quale i dati sensibili vengono elaborati come se fossero gestiti sul dispositivo. L’ambiente è basato su una Google stack unica, alimentata da TPU (Tensor Processing Units) proprietarie e dalle nuove Titanium Intelligence Enclaves (TIE), moduli hardware che isolano le informazioni in modo cifrato. L’interconnessione tra dispositivo e cloud avviene tramite crittografia e attestazione remota, garantendo che i dati restino accessibili solo all’utente e a nessun altro, neppure a Google.
Un’ulteriore garanzia arriva dal fatto che le TPU si appoggiano su un ambiente sicuro di esecuzione basato su tecnologia AMD Trusted Execution Environment (TEE), progettato per isolare la memoria e impedire ogni forma di accesso esterno. A conferma delle promesse di riservatezza, Google ha sottoposto la piattaforma a una verifica indipendente da parte di NCC Group, che ne ha certificato la conformità ai più severi requisiti interni di privacy.
Il concetto alla base, come accenato è lo stesso delle piattaforme Apple: un’architettura che utilizza i dati dell’utente esclusivamente per elaborare le richieste, senza conservarli e senza renderli accessibili a terzi.
La privacy del Private Cloud Compute di Apple
Nelle situazioni in cui un utente ha necessità di modelli più grandi di quanto sia possibile avere oggi in un dispositivo così piccolo da poterlo tenere in tasca, il Private Cloud Compute permette ad Apple Intelligence di essere flessibile e aumentare la capacità computazionale attingendo a modelli più grandi basati su server per gestire richieste più complesse, il tutto sempre proteggendo la privacy dell’utente.
Quando viene formulata una richiesta, Apple Intelligence valuta se è possibile elaborarla in locale sul dispositivo. Se richiede una potenza di elaborazione maggiore, ricorre al Private Cloud Compute inviando a server dedicati solo i dati strettamente necessari per gestirla. Quando si indirizza una richiesta a Private Cloud Compute, i dati vengono usati esclusivamente per elaborare tale richiesta: Apple non può accedervi né archiviarli.
Google innalza la privacy delle funzionalità AI
Le funzionalità offerte dalla piattaforma cloud di Google sono ora simili a quelle di Apple: l’utente ha la certezza che i contenuti che desidera restino privati e non vengano inavvertitamente visti da altre persone che usano il suo dispositivo.
“È solo l’inizio”, spiega Jay Yagnik, Vice President of AI Innovation and Research di Google, sottolineando che il Private AI Compute “apre una nuova serie di possibilità” alle esperienze AI che ora possono sfruttare sia modelli on-device, sia avanzati modelli cloud nel pieno rispetto della riservatezza dei dati.
L’azienda ricorda che la piattaforma si basa sulla stessa infrastruttura tecnica che alimenta Gmail e Search, garanzia di solidità e affidabilità, e che la direzione futura sarà quella di una AI ibrida, capace di alternare cloud e edge computing a seconda del tipo di operazione richiesta.
Il Private AI Compute consente di offrire esperienze AI più potenti e proattive mantenendo la privacy come priorità. Usando questa tecnologia, i suggerimenti personali sui Pixel 10 diventano più utili grazie al sistema Magic Cue, che attinge ai modelli Gemini nel cloud per fornire indicazioni contestuali più precise. Anche l’app Recorder, già apprezzata per la trascrizione automatica, può ora riassumere registrazioni in più lingue sfruttando il cloud in modo sicuro.
Google precisa che Private AI Compute offre lo stesso livello di sicurezza dell’elaborazione locale, ma con una potenza di calcolo molto superiore. È la base di una strategia “ibrida”, in cui l’AI locale garantisce velocità e continuità anche offline, mentre il cloud entra in gioco per compiti più complessi che richiedono modelli di grandi dimensioni.
Come dice Ars Technica, la novità rappresenta una tappa importante ma anche un cambio di equilibrio: più dati vengono ora elaborati nel cloud, con il vantaggio di risposte più intelligenti ma anche con l’effetto di rendere l’utente sempre più connesso ai servizi AI di Google.
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