“Private AI” deve descrever uma arquitetura, não uma aspiração. Aqui está o que permanece local, o que pode estar on-premises e onde um provedor opcional pode entrar no caminho.
Prompts, documentos, resultados, histórico e memória permanecem no dispositivo. A inferência local não tem medidor de tokens.
O AI Server hospeda modelos e inferência dentro do ambiente que a sua organização escolhe e opera.
Alguns aplicativos suportados oferecem modelos em nuvem opcionais. O aplicativo identifica esse caminho antes do uso; os termos do provedor então se aplicam.
O conteúdo de inferência do modelo local permanece no dispositivo. O conteúdo de inferência local permanece dentro do caminho de infraestrutura configurado pelo cliente.
A telemetria do produto é separada dos prompts e resultados e pode ser desativada. Requer consentimento em regiões de privacidade especificadas e em versões da Apple, mas pode começar ativada em outros locais.
Os identificadores de instalação e máquina são pseudônimos, não anônimos, e podem ser vinculados a registros de registro, direitos ou suporte em ferramentas restritas do operador.
As fronteiras de privacidade não eliminam a necessidade de segurança de endpoint, controle de acesso, backups, governança de modelos ou políticas de usuário.
Exigir uma resposta para cada caminho de modelo suportado — não uma declaração geral única para todo o produto.
Separar fluxos de conteúdo, identidade, direitos, diagnóstico e telemetria opcional.
Testar o fluxo de trabalho real, incluindo aquisição de modelo, atualizações, verificações de licença e recuperação.
Definir requisitos de auditoria sem coletar o conteúdo do prompt por padrão.