AI隐私保护：苹果引领，Google加速

近期，尽管AI热潮持续高涨，但“AI泡沫论”逐渐从边缘进入主流视野，包括众多分析师、机构、媒体，甚至OpenAI的创始人兼CEO山姆·奥尔特曼和亚马逊创始人杰夫·贝索斯都对此表示认同。核心问题在于，AI的资本与算力投入急剧增加，但回报却迟迟未现，令人不禁回想起过去的泡沫时期。

在此背景下，苹果的名字反而频繁被提及。过去两年，苹果常被批评“AI落后”，如今却因其在AI策略上的节制和稳健而受到关注。华为、OPPO、荣耀以及老对手Google，都在一定程度上认可了苹果的AI策略。

11月11日，Google如预期发布了Pixel的功能更新，并正式推出私有AI计算平台（Private AI Compute，简称PAC），率先在Pixel 10手机上应用。例如，跨应用提供上下文建议的Magic Cue功能就运行在私有AI计算平台上。

图片来源：Google

据Google介绍，PAC的核心目标是“构建私有且有用的AI”。这与华为HPIC、OPPO PPC、荣耀HPPC的目标相吻合。

这些都让人联想到苹果去年在WWDC24上提出的PCC（Private Cloud Compute）——一种结合端侧隐私与云端性能的新模式。

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事实上，Google在PAC上也采用了类似的策略。但苹果的情况有所不同，其AI运行在云端，实用性较弱。因此，彭博社曾报道苹果计划以每年10亿美元的价格从Google获取Gemini模型的技术使用权，以支撑其在PCC平台上的Apple Intelligence体验。

而Google则没有这种烦恼。

真正的端云一体，超越苹果

要理解Google的PAC平台，需从其要解决的问题说起。

在生成式AI时代，最强大的模型往往只能在云端运行，但云端也意味着隐私风险。过去一年，各大厂商都在端侧部署轻量模型、在云侧托管大模型，但如何协同工作且不让数据越界才是难点。

PCC就是苹果在WWDC24上给出的答案。据苹果设计的Apple Intelligence端云混合架构，设备在发送数据前会验证云端是否运行着经过审计的系统版本，然后在受保护的“专用环境”中进行计算。所有任务完成后，数据即被销毁，连苹果也无法访问。而“专用环境”基于自研芯片和操作系统。

Google的PAC显然在这一思路上“加速”了。

Google同样重视隐私保护，但选择了更云原生的路径：PAC建立在自研TPU（AI芯片）与机密计算基础设施上，结合AMD的SEV-SNP硬件隔离技术和自研的Titanium安全架构。每次模型调用都要通过远程证明验证节点身份和系统完整性。

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只有经过验证的节点才能处理用户请求。同时，输入输出的通道全程加密，中间推理数据仅存在于内存，不会存储。

简单来说，就是为云端大模型加了一层“防偷窥外壳”：当Pixel设备向PAC发送请求时，数据会被加密后送入“零权限沙箱”，即使是Google的运维工程师也无法查看。任务结束后，数据和缓存自动销毁。

更重要的是，Google已将这项机制嵌入系统体验中。

在Pixel 10上，用户使用Magic Cue功能时系统会自动调用PAC。得益于PAC的能力，Pixel 10的Recorder还支持更多语音支持、更准确的多语言转录和更好总结。

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不同于传统的“上传到云再计算”，PAC在每次调用时都会执行硬件验证、临时加密和任务隔离，确保响应速度的同时保护隐私边界。PAC的调用日志甚至可以在“设置-开发者选项”中查看。

保护端侧AI隐私，OPPO、华为也在发力

在AI时代，设备与云的界限正在被重新定义。算力再强的手机也无法独立承载百亿级参数模型，而依赖云端又面临隐私和延迟问题。“端云协同”成为所有厂商必须面对的路径：端侧负责响应、理解与控制，云侧负责推理、生成与学习。

真正的智能体验必须在两端之间找到平衡。国产厂商也意识到了这一点。以OPPO、华为、荣耀为代表的头部品牌过去两年几乎同步完成了自己的端云架构设计和建造。

尤其是OPPO，可以说是对AI探索最积极的手机厂商。在2023年就推出了自主训练的安第斯大模型，并采取了三级大模型部署策略：包括端侧的Tiny轻量模型、端云联合的Turbo大模型以及云端的Titan超大模型。

在上月举行的2025OPPO开发者大会上，OPPO还宣布了与火山引擎等公有云合作打造私密计算云（PCC）系统的计划。

具体来说，OPPO引入了包括火山引擎、Google Cloud在内的多个公有云能力，与自有数据中心融合构建了安全可信的云上基础设施。此外OPPO PCC将与火山引擎Jeddak AICC进行双向可信认证与加密通信确保用户数据全链路加密实现“数据可用不可见”的目标：

包括OPPO和火山引擎在内的任何人与系统都无法获取用户数据。

写在最后

现在来看苹果确实再次引领了潮流至少华为、OPPO、荣耀以及Google都在学习其路径。

尽管其他厂商可能无法完全复制Google、华为和苹果的全链路软硬件控制模式但兼顾大模型性能和隐私安全的方向是确定的。