Google DeepMind добавила постоянную память в Private AI Compute без ключей у вендора

Private AI Compute сбрасывал весь контекст в момент завершения задачи: сложные запросы шли в аппаратно изолированные облачные enclave, но память между сессиями не держали — как у похожих stateless-решений в индустрии. 23 сентября 2026 года Google DeepMind описала постоянную память на сервере: слой хранит зашифрованный контекст в облаке, а ключи для расшифровки остаются только на телефоне или ноутбуке пользователя, не у Google.

Когда модели нужны ваши данные, устройство открывает сквозной зашифрованный канал в защищённую изолированную зону. Там информацию на время расшифровывают в оперативной памяти, обрабатывают запрос, сохраняют новый контекст и снова шифруют — по задумке авторов, как если бы данные не покидали устройство. В стеке — аппаратные secure enclave, двойное шифрование канала и персональные базы с ключами, производными от устройства.

Почему одного устройства мало

Локальная обработка долго считалась эталоном приватности, но тяжёлые модели часто требуют больше вычислений, чем даёт один гаджет. Списки фактов и предпочтений в промпте в анонсе называют недостаточными для непрерывного персонального ассистента — нужна память в масштабе облака при том же контроле ключей на клиенте.

Прозрачность и проверки

• публичный неизменяемый реестр серверного ПО — клиент может сверить образ до отправки личных данных;
• независимый аудит методов безопасности у крупной кибербез-компании;
• обновлённый Private AI Compute Technical Brief с архитектурой, доказательствами безопасности и протоколами верификации.

В примерах — открыть на ноутбуке инструкцию по сборке, которую смотрели в умных очках, или продолжить длинный диалог между мобильным приложением и вебом. Раньше платформа уже гоняла сложные запросы в изолированных облачных enclave; теперь тот же контур умеет помнить между сессиями и устройствами.

Источник: Advancing Private AI Compute with secure, server-side memory.