Google se está enfocando actualmente en incorporar IA generativa en una amplia gama de sus productos, con el objetivo de que los usuarios no solo se acostumbren a trabajar con IA sino que también potencialmente dependan de ella. Esta ambición requiere una toma sustancial de datos de usuario, un proceso facilitado por la nueva Computación Privada de IA de la empresa. Google ha anunciado que este entorno de nube seguro mejorará las experiencias de IA mientras protege la privacidad del usuario.
La propuesta de la empresa recuerda al Cómputo en la Nube Privada de Apple. La solución de Google opera en una sola pila unificada impulsada por sus Unidades de Procesamiento Tensorial (TPUs) personalizadas, que incluyen elementos seguros integrados. Este sistema permite que los dispositivos se conecten directamente a un espacio protegido a través de enlaces cifrados.
Las TPUs de Google se complementan con un Entorno de Ejecución Confidencial (TEE) basado en AMD, que cifra y separa la memoria del host, teóricamente restringiendo el acceso a los datos, incluso para Google. Un análisis independiente por parte del Grupo NCC ha confirmado supuestamente que la Computación Privada de IA se adhiere a los estrictos estándares de privacidad de Google.
Google asegura que usar el servicio de Computación Privada de IA es tan seguro como procesar datos localmente en dispositivos individuales. Sin embargo, el poder de procesamiento significativamente mayor de la nube, comparado con lo que está disponible en laptops o teléfonos personales, permite el uso de los modelos Gemini más avanzados de Google.
Borde vs. Nube
Con la integración de más funciones de IA de Google en dispositivos como los teléfonos Pixel, la empresa ha destacado las capacidades de las unidades de procesamiento neuronal (NPUs) en el dispositivo. Los teléfonos Pixel y otros dispositivos seleccionados ejecutan modelos Gemini Nano, permitiéndoles procesar tareas de IA de manera segura en "el borde" sin enviar datos en línea. El lanzamiento del Pixel 10 vio una actualización de estos modelos Gemini Nano, mejorando su capacidad para manejar más datos, con contribuciones de los investigadores de DeepMind.