隨著 Apple 的 Private Cloud Compute (PCC) 服務從 Apple 資料中心擴展至 Google Cloud，NVIDIA 搭載機密運算技術的 GPU 現已用於其機密推論作業。

在 Apple 年度全球開發者大會 WWDC 上揭示，NVIDIA GPU 將支援 Apple Foundation Models 的伺服器端推論。這些模型由 Apple 和 Google 共同打造，並利用了 Gemini 系列模型背後的技術。

NVIDIA 正與 Apple 和 Google 合作，運用整合了機密運算技術的 NVIDIA Blackwell GPU，支援在 Google Cloud 上運行的 Private Cloud Compute 硬體安全架構，以實現部分下一代 Apple Intelligence 功能。

機密運算在 AI 體驗時代的重要性

NVIDIA 機密運算為加速型 AI 工作負載提供硬體級的安全層。這項技術透過在可信任執行環境中隔離工作負載，並讓系統在任何敏感資料傳送至伺服器前，以加密方式驗證基礎設施未被竄改，從而保護資料在處理過程中的安全。

對於終端使用者而言，NVIDIA 機密運算意味著沒有人，甚至包括系統建構者，能夠查看他們的資料、聊天或對話內容。

NVIDIA 機密運算如此大規模的採用，反映了 AI 基礎設施的廣泛轉變：隨著 AI 體驗結合裝置端和雲端處理來執行任務，市場需要高效能的伺服器端推論，同時必須維持強大的隱私和安全保障。

機密運算如何強化隱私與信任

NVIDIA 機密運算體現了 NVIDIA 對於可信任 AI 的承諾，並包含以下關鍵功能：

硬體根信任：協助確認系統運行於真實且未經竄改的 NVIDIA GPU 上。

加密通訊路徑：協助保護資料在元件之間傳輸時的安全。

遠端驗證：讓軟體在釋放敏感資料前，能夠驗證平台的安全狀態。

支援加速 AI 推論與訓練：協助組織在不犧牲 GPU 效能的情況下，運行對隱私敏感的工作負載。

這些功能對於需要處理敏感資訊，同時維持強大使用者隱私控制的 AI 服務來說，日益重要。

深入了解 NVIDIA 機密運算和 NVIDIA AI 網路安全解決方案。