Meta把Private Processing扩展到了AI眼镜。这套机制的核心，是让云端处理AI任务时，用户数据处于一个连平台自己都打不开的环境里。

支撑它的是几项技术组合：机密虚拟机、可信执行环境、远程认证、匿名凭证、OHTTP路由，以及基于TEE的存储。AI工作负载和持续性的用户上下文，都在云端完成处理。

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黑盒里跑的是什么

机密虚拟机负责隔离运行环境，可信执行环境保证代码在受保护区域内执行。远程认证用来确认这个环境没有被篡改，匿名凭证和OHTTP路由则处理请求过程中的身份与路径问题。

基于TEE的存储，解决的是持久化数据的问题——用户上下文需要被记住，但记忆本身也要待在受保护的空间里。

功能与隐私的拉扯

AI眼镜要提供持续、个性化的体验，就必须在云端保留用户上下文。这恰恰是隐私争议最集中的地方。Meta给出的方案，是把处理过程放进一个连自己都无法窥探的黑盒。

问题在于，这套机制能否同时满足两边的期待：用户要的是数据不被滥用，产品要的是功能不打折扣。技术堆栈已经摆出来了，真正的考验在落地之后。