AI隐私卷到新高度：苹果“老司机”带路，谷歌华为“集体抄作业”？

TL;DR：

手机AI的“卷”已经蔓延到隐私和性能的平衡战。苹果凭借其“私有云计算”开辟新赛道，让数据“可用不可见”。谷歌、华为、OPPO等巨头纷纷“跟牌”，推出类似平台，力求在AI狂飙突进时，不把用户隐私“裸奔”在云端。这波，大佬们都在玩“既要又要”！

最近AI这波浪潮，真是把人看得眼花缭乱。一边是各种大模型“狂飙突进”，参数动辄千亿万亿；另一边，“AI泡沫论”也开始浮出水面，连OpenAI的Sam Altman和亚马逊的Jeff Bezos都出来“盖章”认可了。为啥？因为钱和算力像“泼水”一样砸进去，回报却遥遥无期，这味道，简直让人梦回当年的“互联网泡沫”。

但在这种“反思文学”的背景下，苹果这个曾经被吐槽“AI落后”的“老司机”，却意外成了“香饽饽”。过去两年它佛系搞AI，现在反而因为稳健和克制，赢得了不少掌声。甚至连华为、OPPO、荣耀，以及老对手Google，都开始“真香”式地认可并跟随了苹果的AI策略。

这不，Google在11月11日，除了例行更新Pixel功能，还正式公布了一个新玩意儿——私有AI计算平台（Private AI Compute，简称PAC）。它已经悄咪咪地在Pixel 10上运行了，比如那个能跨应用提供上下文建议的Magic Cue功能，现在就跑在这个PAC平台上。

Pixel 10，图片来源：Google

Google说得很清楚，PAC的核心目标就是“构建私有且有用的AI”。有没有觉得这话有点耳熟？没错，华为的HPIC个人智能计算、OPPO的PPC私密计算云、荣耀的HPPC，目标都是一个：既要AI聪明，又要用户数据安全。¹

这些名字和目标，都让人一秒想到苹果在WWDC24上提出的PCC（Private Cloud Compute）。这可不是巧合，这简直是明晃晃的“大家都在抄作业”！

WWDC24，图片来源：苹果

苹果的“私房菜”：PCC怎么就成香饽饽了？

说起这“私有AI计算”的风潮，苹果的PCC（Private Cloud Compute）绝对是“带头大哥”。去年WWDC24上，苹果祭出这招，想解决一个AI时代的世纪难题：模型都在云端跑才够强，但数据一上云，隐私就可能“裸奔”？

苹果的答案很巧妙：它设计了一套端云混合架构，叫Apple Intelligence。当你的设备需要云端AI帮忙时，它会先像个“守门员”一样，验证云端是不是运行着经过公开审计的系统版本。确认是“自己人”后，数据才会被送进一个“专用环境”进行计算。任务一完成，数据立刻“阅后即焚”，连苹果自己都无权访问，隐私安全感直接拉满。而这些“专用环境”，都搭建在苹果自家基于自研芯片和操作系统的“私密数据中心”里。这操作，简直是把用户数据宠成了“易碎品”，生怕磕着碰着。

当然，苹果这套也有自己的“小烦恼”。毕竟运行在云端的AI，有时候没那么“有用”，所以前阵子才传出苹果要花10亿美元/年从Google那里“借”Gemini模型来给Apple Intelligence“撑场面”的消息。这说明，光有隐私还不够，性能和功能还得跟上。

Google“弯道超车”？PAC这波操作有点秀

面对苹果的“私房菜”，Google显然是认真研究了食谱，并在上面“加了点料”，搞出了自己的PAC（Private AI Compute）平台。Google同样把隐私挂在嘴边，但它的路径更“云原生”，或者说，它的云端基础设施更“硬核”。

Google的PAC平台，是建立在它自家那堆“黑科技”之上的：

• 硬件加持： 自研的TPU（AI芯片）和机密计算基础设施。
• 安全防线： 结合AMD的SEV-SNP硬件隔离技术，以及自研的Titanium安全架构。
• 双重认证： 每一次模型调用，都要通过“远程证明”来验证云端节点的身份和系统完整性。只有通过验证的“合法”节点，才能处理你的请求。

搭载 TPU 的 Google Cloud 数据中心，图片来源：Google

简单来说，Google给云端的大模型戴上了一层“防偷窥外壳”。当Pixel设备向PAC发送请求时，数据会被加密，然后被送进一个“零权限沙箱”。这个沙箱有多安全？据说是连Google自己的运维工程师都无法查看的。任务结束后，数据和缓存自动销毁，“不落地、不留痕”，效率高还干净利落。

更“秀”的是，Google已经把这套机制真正“嵌”进了系统体验。在Pixel 10上，当你用Magic Cue功能时，PAC会自动从短信、日历、地图等信息里提取上下文，然后生成下一步建议。Pixel 10自带的Recorder（录音）也因为PAC的加持，支持了更多语言的转录和更精准的总结。这体验，直接是“润物细无声”的升级。

而且，Google还很“凡尔赛”地告诉你：PAC的调用日志，你甚至可以在“设置-开发者选项”里直接查看！²这透明度，简直把“隐私保护”写在了脸上。

这种策略的意义远不止于安全。当AI模型越来越懂你、越来越个性化的时候，“私有AI”就成了体验质量的“压舱石”。PAC提供了一条新路径：既让AI聪明到没朋友，又不用牺牲你的隐私。

从云端的TPU和Gemini，到Pixel终端的Tensor芯片和Android，Google在AI体验的“全链路”上，确实有着苹果也难以比拟的“主场优势”，尤其是在云端，它就是个“大富翁”。

国产厂商“集体抄作业”？华为OPPO荣耀不甘示弱！

AI时代，手机和云的界限正在被“重新定义”。手机芯片再强，也扛不住百亿级参数的大模型；但纯依赖云端，又会触碰隐私和延迟的“红线”。于是，“端云协同”这条路，成了所有厂商都绕不过的“华容道”：端侧负责响应、理解和控制，云侧负责推理、生成和学习。真正的智能体验，必须在这两者之间找到那个“甜蜜点”。

国产厂商也早就嗅到了这股“私人订制”的AI风潮。OPPO、华为、荣耀这些“头部玩家”，过去两年几乎同步完成了自己的端云架构设计和搭建，力求在隐私和性能的“拔河赛”中，不落人后。

尤其是OPPO，在AI探索这条路上简直是个“积极分子”。2023年就推出了自主训练的安第斯大模型，还搞了个“三级大模型部署”策略：端侧有轻量的Tiny模型，端云联合有Turbo大模型，云端还有超大的Titan模型。

上个月的2025 OPPO开发者大会上，OPPO更是官宣要跟火山引擎等公有云“组队”，打造自己的私密计算云（简称PCC）。这波操作，再次证明了苹果PCC的方向，正在成为行业“大趋势”。

图片来源：OPPO

OPPO的做法是，引入火山引擎、Google Cloud（海外）等公有云能力，再融合自家数据中心，构建一个“安全可信的云上基础设施”。同时，OPPO PCC还会和火山引擎Jedddak AICC进行“双向可信认证与加密通信”，确保用户数据在整个链路中都处于加密状态，最终实现“数据可用不可见”——包括OPPO和火山引擎在内的任何人都不能获取用户数据。³

不过，用第三方云以及与终端之间的通信，在隐私安全方面多少还是有些顾虑和劣势。这对于OPPO、荣耀以及其他大多数厂商来说，都是个不小的挑战。在国产手机里，目前可能也只有华为有能力像Google一样，在软硬件全栈上都“自己动手丰衣足食”。

今年6月，华为在HDC 2025开发者大会上发布了HarmonyOS 6，其中一个核心升级就是全新的鸿蒙智能体框架。但直到10月HarmonyOS 6正式推出，大家才发现华为还藏着一个“大招”——HPIC个人智能计算平台。官方是这么介绍的：

“在云上建立专属个人的计算空间，将设备上的隐私保护延伸至云端。”⁴

图片来源：华为

据雷科技查阅资料，华为的HPIC同样在云端部署了“机密计算区”。当你的任务太复杂，或者数据量太大，超出了设备算力（比如小艺通话摘要）时，系统就会把请求发到HPI处理。所有数据都只会用于当前任务的计算过程，处理完立刻删除，不留任何“痕迹”。整个过程中，华为既不存储也不访问用户的原始数据。⁴

虽然华为没有像苹果那样公布可验证镜像，但从设计思路上看，它毫无疑问也是冲着PCC的方向去的。而且，因为华为同样拥有自己的大规模数据中心、AI芯片、终端操作系统和芯片，这让它和Google的PAC，简直是“异父异母的亲兄弟”——都在追求这种从云到端的全链路掌控。

写在最后：AI隐私，大佬们的“新战场”

现在回过头来看，苹果确实再一次“改变了潮水的方向”。你看，华为、OPPO、荣耀，甚至是曾经的AI“先行者”Google，都在某种程度上“追随”了它的私有AI计算理念。

虽然不是所有厂商都能像Google、华为和苹果一样，从芯片、操作系统到云服务，实现对软硬件的“全链路把控”，但这股“大模型性能与隐私安全兼顾”的风潮，已然势不可挡。毕竟，在一个AI越来越聪明的世界里，让它既能成为你的“超级大脑”，又不会变成“偷窥狂”，才是用户最想要的“杀手锏”。这场AI隐私的“卷王争霸赛”，才刚刚开始。

引用

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