- 1. 本地端侧模型调用
Apple Intelligence 强调在设备本地进行处理，以确保用户数据的隐私和安全。许多模型完全在设备上运行，利用设备的神经引擎（Neural Engine）来处理任务。
这些本地模型包括一个拥有 30 亿参数的语言模型，用于自然语言理解（NLU）、文本生成和摘要功能。通过这种方式，Apple Intelligence 能够在不依赖云端的情况下提供强大的智能化功能。
- 2. 私有云计算（Private Cloud Compute）
对于需要更多计算能力的复杂请求，Apple Intelligence 使用 Private Cloud Compute（PCC）来扩展计算能力。
这些云端模型运行在由 Apple Silicon 驱动的专用服务器上，确保数据在传输和处理过程中保持加密状态，并且在任务完成后立即删除。
PCC 的设计目标是提供无状态计算、可执行保证、无特权访问、不可定位性和可验证透明性。通过这种方式，Apple Intelligence 能够在保护用户隐私的同时，提供更强大的计算能力。
- 3. 云端第三方模型调用
Apple 还与 OpenAI 合作，将 ChatGPT 集成到其平台中。用户可以通过 Siri 或系统内的写作工具访问 ChatGPT 的功能。这些请求在发送到 ChatGPT 之前会征得用户同意，并且用户的 IP 地址会被隐藏，OpenAI 不会存储这些请求。
ChatGPT 的集成使得 Apple Intelligence 能够利用第三方的强大模型来增强其功能，同时确保用户数据的隐私和安全。
运行逻辑
Apple Intelligence 的运行逻辑基于隐私优先的原则，主要通过以下方式实现：
- • 本地处理：大部分数据处理在用户设备上进行，利用设备的计算能力，确保数据不需要发送到云端，从而保护用户隐私。
- • 私有云计算：当本地设备的处理能力不足以应对某些复杂任务时，私有云计算系统会提供额外的计算资源。这些数据在完成任务后会立即删除，确保数据的临时性和安全性。
- • 第三方模型调用：在需要更强大模型的情况下，系统会调用第三方模型（如 ChatGPT），但会确保用户数据的隐私和安全。
综上所述，Apple Intelligence 的架构设计通过本地端侧模型、私有云计算和第三方模型调用三个层级，确保在提供强大 AI 功能的同时，最大限度地保护用户隐私和数据安全。
