Google DeepMind presenta una arquitectura de memoria privada para Private AI Compute

El 23 de septiembre de 2026, Google DeepMind presentó una actualización de Private AI Compute para incorporar memoria persistente del lado del servidor, con el objetivo de permitir que los sistemas de IA mantengan contexto entre dispositivos sin renunciar a estándares de privacidad propios del procesamiento local.

La arquitectura almacena la información en un espacio cifrado y dedicado, mientras que las claves criptográficas necesarias para descifrarla permanecen exclusivamente en los dispositivos personales del usuario. Cuando un modelo necesita acceder a esos datos, un canal autenticado y cifrado de extremo a extremo conecta el dispositivo con un entorno aislado en la nube.

Ese entorno, denominado “secure enclave”, descifra temporalmente la información en memoria aislada para procesar la solicitud, guarda el nuevo contexto y vuelve a cifrarlo de inmediato. El sistema combina enclaves seguros reforzados por hardware, canales cifrados y bases de datos individuales protegidas con claves derivadas del dispositivo.

Private AI Compute permitía hasta ahora ejecutar tareas complejas en enclaves de nube aislados por hardware, pero funcionaba de forma “stateless”: eliminaba el contexto al terminar cada tarea. La nueva capa está diseñada para conservar información entre sesiones y dispositivos, como retomar en la web una conversación iniciada en el móvil o recuperar en un portátil unas instrucciones consultadas previamente con gafas inteligentes.

Google DeepMind también anunció la publicación de un registro público a prueba de manipulaciones del software del servidor. Los dispositivos podrán comprobar que el software de Private AI Compute es auténtico y no ha sido alterado antes de enviar datos personales. La compañía compartió además una actualización de sus métodos técnicos y los resultados de una auditoría independiente realizada por una empresa de ciberseguridad.

La actualización técnica fue desarrollada por Google DeepMind y los equipos Platforms & Devices, Core y Cloud. La información procede de Google DeepMind.

Fuente: Google DeepMind