AI手机与AIPC要安全，为什么离不开这款服务器CPU？

主要观点总结

随着生成式AI的发展，AI应用开始与各种信息设备结合，方便了人们的生活，但同时也引发了安全性问题。文章讨论了AI应用在终端设备上所引发的安全性问题，包括用户数据的隐私保护，以及如何保障AI应用在“端云协同”模式下的数据安全。同时介绍了如何通过CPU和可信执行环境技术构建云端可信环境，以保护用户数据和隐私。

关键观点总结

关键观点1: 生成式AI的发展与应用

生成式AI的发展使得AI应用更加普及，方便了人们的生活，但同时也带来了安全性问题。

关键观点2: AI应用在终端设备上引发的安全性问题

AI应用在终端设备上会收集和产生大量用户数据，这些数据具有高度的敏感性，一旦泄露或滥用，将严重影响用户的隐私和安全。

关键观点3: 端云协同模式下的数据安全

端云协同是数据处理模式的未来趋势，通过构建云端可信环境，可以保护用户数据和隐私在数据处理和交互过程中的安全。

关键观点4: CPU和可信执行环境技术在构建云端可信环境中的应用

CPU具备对整个系统的全面控制能力，结合可信执行环境技术，可以在数据处理过程中进行全方位的安全监控和管理。

关键观点5: 英特尔至强处理器的安全能力

英特尔至强处理器具备SGX和TDX等安全技术，可以在数据处理过程中保护用户数据和隐私的安全。

文章预览

金磊 梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 随着生成式AI的火速发展，AI应用开始与各种信息设备“嫁接”， AI手机 、 AI PC ，甚至 AI汽车 都变得越发司空见惯。 一方面， 人们正在生活中享受着AI，尤其是大模型带来的便捷，可以随时随地向终端设备提出问题来答疑解惑，内容可能是日常生活中遇到的麻烦，也可能是单纯跟AI聊聊天解解闷，顺手拍个大模型给你解说人生鸡汤的视频发出来炫一下。 但另一方面， 生成式AI上终端设备之后，更多地在向 AI生产力 的方向发展。 换言之，人们在工作上也越发地开始依赖大模型，例如直接把文档、表格、图片丢给设备来解析、处理。 这就引发了一个不知不觉中发生，也不可避免的话题—— 安全性 。 因为不论AI应用在何种信息设备上集成，在使用过程中都会收集和产生大量用户数据，如个人信息、通信记 ………………………………