Generative KI fordert weiterhin unermüdlich enorme Rechenleistung. Unterdessen kämpfen Unternehmen damit, die größten und leistungsstärksten Modelle zu nutzen, ohne die Privatsphäre der Benutzer zu gefährden. Die neueste Antwort von Google ist Private AI Compute, ein neues cloudbasiertes System, das darauf abzielt, fortschrittliche KI-Erlebnisse bereitzustellen und gleichzeitig die strenge Datensicherheit aufrechtzuerhalten, die normalerweise mit der Verarbeitung auf dem Gerät verbunden ist.
Dieses Framework ist Googles Antwort auf eine entscheidende Herausforderung. Ziel ist es, Geräten die Nutzung der Leistung der größten Gemini-Modelle zu ermöglichen und so Ihre Privatsphäre zu schützen. Das heißt, ohne rohe, identifizierbare personenbezogene Daten in die offene Cloud zu senden.
Das neue Google Private AI Compute übernimmt den Datenschutz in der Cloud
Gemini-Modelle übertreffen die Kapazität der lokalen Hardware eines Telefons bei weitem. Sie können also weitaus erweiterte Funktionen ermöglichen. Im Wesentlichen behauptet Google, dass dieses System die Leistung seiner riesigen Server mit den „gleichen Sicherheits- und Datenschutzgarantien“ bietet, die Benutzer von der lokal auf ihrem Gerät abgewickelten Verarbeitung erwarten.
Die Grundlage von Private AI Compute sind die benutzerdefinierten Tensor Processing Units (TPUs) von Google. Diese Chips verwenden integrierte sichere Elemente, sogenannte Titanium Intelligence Enclaves (TIEs). Dies bildet einen geschützten, isolierten Bereich auf den Servern von Google. Geräte stellen über verschlüsselte Kanäle eine direkte Verbindung zu dieser gesicherten Umgebung her. Das System ist darauf ausgelegt, den Speicher vom Host zu isolieren, was bedeutet, dass Googles eigene Ingenieure oder Administratoren theoretisch nicht auf die verarbeiteten Rohdaten der Benutzer zugreifen können. Berichten zufolge bestätigt eine unabhängige Analyse, dass diese neue Umgebung den strengen Datenschutzrichtlinien von Google entspricht.
Bei der ersten Einführung wird Private AI Compute erweiterte KI-Funktionen auf Pixel-Geräten ermöglichen. Den Anfang macht wie gewohnt das neueste Google Pixel 10, Pixel 10 Pro, Pixel 10 Pro XL und Pixel 10 Pro Fold. Das System wird beispielsweise Magic Cue unterstützen, einen KI-Assistenten, der kontextbezogene Vorschläge basierend auf der Bildschirmaktivität und persönlichen Daten liefert. Darüber hinaus wird die Recorder-App die sichere Cloud nutzen, um ihre Transkriptionszusammenfassungsfunktionen auf eine größere Auswahl an Sprachen zu erweitern. Diese Funktionen erfordern die Rechenleistung der größeren Gemini-Modelle und machen die Cloud-Lösung erforderlich.
Vorteile von Cloud-KI mit lokalem Verarbeitungsschutz
Geräte, auf denen kleinere Modelle wie Gemini Nano auf der lokalen Neural Processing Unit (NPU) des Geräts laufen, bieten überlegene Latenz und Zuverlässigkeit ohne Internetverbindung. Allerdings können sie die komplexesten Aufgaben nicht bewältigen. Das ist eine der größten Hürden, auf die Apple bei der KI-Implementierung gestoßen ist. Doch nun zielt Googles Private AI Compute darauf ab, diese Einschränkung zu überwinden. Dabei handelt es sich um einen hybriden Ansatz, bei dem das Gerät einfache Aufgaben übernimmt und die gesicherte Cloud die schwere Arbeit übernimmt.
