端侧安全延伸
把 Apple 设备端已有的安全与隐私机制扩展到云端，使发送到 PCC 的个人数据除用户本人外任何人不可访问，Apple 自身也被排除在外。
官方说明 ↗
Private Cloud Compute
AI TOOL PROFILE工具资料苹果为云端 AI 设计的隐私计算系统，把设备端安全延伸到服务器
价格官网未标价
平台iPhone / iPad / Mac
归类聊天对话
收录2024-06-10
复核2024-06-10
编辑评分
4.4 / 5
★★★★☆
Private Cloud Compute编辑总结
Private Cloud Compute（PCC）是 Apple 于 2024 年 6 月 10 日随 Apple Intelligence 一同公布的云端 AI 隐私处理系统。它面向需要动用更大基础模型、在设备端跑不动的复杂请求，将用户数据送进云端处理的同时承诺数据除用户本人外任何人不可访问，包括 Apple 自己。系统基于定制 Apple 芯片与为隐私加固的操作系统构建，Apple 称其为迄今为大规模云端 AI 计算部署的最先进安全架构。它解决的是云端 AI 无法端到端加密、运行时对用户不透明、特权运维访问难以约束这几类问题。局限也很明显：它只服务 Apple 设备生态，官网未公开可独立调用的接口，也不适用于非 Apple 平台的 AI 应用。
Private Cloud Compute是什么？
Private Cloud Compute（PCC）是 Apple 的云端 AI 隐私处理系统，由 Apple 安全工程与架构（SEAR）、用户隐私、核心操作系统（Core OS）、服务工程（ASE）以及机器学习与 AI（AIML）团队共同打造。它的定位是 Apple Intelligence 的云端补充：Apple Intelligence 是把生成式模型带到 iPhone、iPad 和 Mac 的个人智能系统，而需要更大基础模型推理复杂数据的进阶功能，则交给 PCC 在云端完成。
PCC 的核心主张是把 Apple 设备端引以为傲的安全与隐私延伸进云端。用户发给 PCC 的个人数据，除用户本人外任何人不可访问，Apple 也不例外。系统建立在定制 Apple 芯片和为隐私加固的操作系统之上，Apple 认为这是目前为大规模云端 AI 计算部署的最先进安全架构。它针对的是云端 AI 的固有难题：云端需要访问未加密的用户请求与随附个人数据，因此无法使用端到端加密，只能沿用传统云安全手段。
对普通用户而言，PCC 是 Apple 设备上使用 AI 功能时后台的隐私保障，无需单独操作；对开发者来说，PCC 并非可直接调用的独立云服务，而是 Apple Intelligence 功能链条的一环；对安全研究者与运维方，PCC 则意味着一套可供检验的云端隐私架构。
Private Cloud Compute核心功能
定制芯片与加固系统
运行在定制 Apple 芯片与专为隐私加固的操作系统上，Apple 称该组合是迄今为大规模云端 AI 计算部署的最先进安全架构。
官方说明 ↗承接大模型推理
面向设备端算力不足的进阶功能，动用数据中心内更强大的 AI 硬件与更大的基础模型来完成对复杂数据的推理。
官方说明 ↗可验证的隐私承诺
针对传统云端 AI 只做口头承诺、无法被安全研究者核实的问题，PCC 把隐私保证做成可验证与可强制执行的机制。
官方说明 ↗运行时透明
针对云端 AI 服务不公开软件栈、用户设备无从确认服务端跑了什么的问题，PCC 追求让运行时状态可被确认，能察觉软件是否被改动。
官方说明 ↗约束特权访问
针对云服务商运维人员可借 SSH 等高权限接口介入、问题排查时可能整批记录用户请求的问题，PCC 对特权访问施加更强限制。
官方说明 ↗Private Cloud Compute适合谁用？
Apple 设备用户
推荐在 iPhone、iPad 或 Mac 上使用进阶 AI 功能时，PCC 在后台负责隐私处理，无需单独设置或调用。
隐私敏感的个人用户
推荐在意云端 AI 是否读取个人数据的人，可借 PCC 的隐私机制把数据暴露面压到最小。
安全研究者
推荐PCC 把云端隐私保证做成可验证对象，适合用来检验云端 AI 的承诺能否被核实与强制执行。
非 Apple 平台开发者
不推荐PCC 属于 Apple Intelligence 功能链条的一环，非 Apple 生态难以直接接入。
Private Cloud Compute优点和缺点
优点
- 把端侧隐私标准延伸到云端，数据对 Apple 自身也不可见
- 基于定制 Apple 芯片与隐私加固操作系统构建
- 针对云端 AI 无法端到端加密的痛点设计专门架构
- 把隐私承诺做成可验证、可强制执行，而非口头保证
缺点
- 仅服务 Apple 设备生态，非 Apple 平台无法使用
- 未公开面向第三方的独立调用接口
- 官网未公开可单独购买的定价或额度方案
- 隐私架构的实际效果依赖后续独立核验
Private Cloud Compute常见问题
Private Cloud Compute 和普通的云端 AI 有什么区别？＋
普通云端 AI 需要访问未加密的用户请求与随附个人数据，因此用不了端到端加密，只能靠传统云安全手段。PCC 的定位就是把 Apple 设备端的安全与隐私延伸进云端，让发送到 PCC 的个人数据除用户本人外任何人不可访问，Apple 也不例外。它还针对云端 AI 承诺难以核实、运行时不透明、运维特权访问难约束这几类问题做了专门设计。
它会拿我的数据去训练模型吗？＋
官网在介绍 PCC 时强调用户发送的个人数据除用户本人外任何人不可访问，Apple 自身也被排除在外，并把这一隐私保证设计成可验证、可强制执行的形式，而不是仅凭服务方的口头承诺。未就模型训练数据来源另作说明。
哪些设备能用 Private Cloud Compute？＋
PCC 服务于 Apple Intelligence，后者把生成式模型带到 iPhone、iPad 和 Mac。当进阶功能需要动用更大的基础模型、设备端算力不够时，请求才会交给 PCC 在云端处理。也就是说，使用场景发生在 Apple 设备上的 AI 功能中，而不是一个可以独立打开的产品。
我能在自己的应用里调用 PCC 吗？＋
官网把 PCC 描述为 Apple Intelligence 在云端的隐私处理系统，并未公开面向第三方的独立接口或接入方式。它更像是 Apple 自家 AI 功能链条中的一环，而非可自由调用的公共云服务。
为什么云端 AI 不能直接用端到端加密？＋
官网的解释是：数据中心里强大的 AI 硬件要完成用户请求，必须对用户的请求内容和随附个人数据做未加密访问，端到端加密与此冲突。正因如此，云端 AI 此前只能沿用传统云安全方案，而 PCC 就是为绕开这一限制而重建的架构。
Private Cloud Compute最新动态
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Private Cloud Compute 正式公布
Apple 发布博客，宣布推出 Private Cloud Compute，作为 Apple Intelligence 的云端隐私处理系统，把设备端安全与隐私延伸到云端。
官方公告 ↗
