PerplexityとNvidia、AIエージェントをローカルで実行するPortable Computerを発表

Perplexityは2026年8月25日、エージェント型プラットフォームComputerのローカル版であるPortable Computerを発表した。これは、AIタスクを完全にクラウドで実行するのではなく、ユーザーが所有するハードウェア上で実行するよう設計されている。提供開始時はNvidia DGX SparkコンピューターとNvidia RTXグラフィックス処理ユニットを搭載したLinuxデバイスに対応し、同社はWindowsのサポートが9月に続くと述べた。

この製品はPro、Max、Enterprise Pro、Enterprise Maxの各サブスクリプションで利用できる。必要な条件は、少なくとも24GBのビデオメモリを備えたRTXカードで、これはおおむねGeForce RTX 3090以降に相当する。この条件により、プラットフォームのローカル実行は大半の一般消費者向けコンピューターでは利用できない。一方、Perplexityは、エージェントの構成要素を手作業で組み立てるよりも、高度なエージェントの実行を簡単にする手段として位置付けている。

複数の設定に代わるローカルパッケージ

Portable Computerは、ローカルモデル、推論エンジン、タスク調整エージェント、ツール、アプリケーションコネクター、セキュリティ分離環境を1つのアプリケーションに統合する。システムは文書フォルダーを確認し、データを分析し、レポートを作成し、Google Drive、Gmail、GitHubなどのサービスにアクセスしたうえで、利用可能なコネクターを通じて結果をSlackに送信できる。

同社が行ったデモでは、Qwen 3.8 27Bモデルで動作するエージェントが、DGX Spark上で1099フォームと投資文書の集合を確認し、不要な手数料の支払い事例を特定した。実行はデバイス上で行われたため、クラウド利用クレジットのカウンターはゼロのままだった。Perplexityによれば、すべてのタスクはローカルで開始され、より強力なクラウドモデルに移行する手順は、許可を求めた後に限られる。

ローカルモデルとエージェント向けの専用設計

発売時にはQwen 3.8 27BとPPLX 27Bの2モデルが利用できる。後者はPerplexityが後に同社のエージェント構造に適合するよう訓練したモデルであり、Nvidia Nemotron 3.5 Lightningは後日追加される予定だ。プラットフォームは推論ホスティングにvLLMを使用し、高度な設定ではユーザーが独自の推論エンドポイントを接続できる。

Perplexityは、ローカルモデルとエージェント構造は一体として設計すべきだという考えに基づいている。同社が公開した研究論文によると、Qwen 3.8 27Bのようなモデルは、コンテキストウィンドウが260,000トークンであると公表されているにもかかわらず、約100,000トークンを超えると困難に直面し始める。そのため同社は、短いシステムプロンプト、限定された数のツール、必要に応じて読み込まれる「スキル」を採用し、大規模なMCPコネクターの代わりに、コンテキスト消費量の少ないコマンドラインツールを使用した。

プラットフォームは常にオペレーティングシステムレベルで分離を適用し、分離環境が利用できない場合は、ユーザーの完全な権限でツールを実行するのではなく、自ら停止する。クラウドモデルの支援を求める際、システムはコンテキストを調べて個人を特定できる情報を探し、デバイス外に出る内容をユーザーに表示する。一方、リモートモデルはテキストによる指示のみを返し、ローカルのファイルやツールにはアクセスしない。

実際に何が変わるのか？

商業面で最も大きな変化は、利用コストの基準が消費トークン数からローカルハードウェアの能力へ移ることだ。文書の確認や分析の反復に何時間も動作するエージェントでも、ローカル実行中にクラウド利用クレジットを積み上げることはない。また、データをデバイス上に保持できることは、金融、法務、医療の機密文書を扱う組織にとって有益となり得る。ただし、デバイスの保護と管理の責任はユーザーまたは組織に残る。

Perplexityは、クラウドから完全に切り離すのではなく、ハイブリッドモデルを提示している。Terminal Bench 2.1のテストでは、ローカルのQwenは59.6%を記録し、限界費用は約ゼロだった。Claude Opus 5をアドバイザーとして利用すると、タスクあたり推定0.415ドルの費用でスコアは73.0%に上昇した。一方、クラウドモデル単独では、費用0.65ドルで82.4%だった。

同社によれば、53のタスクで構成される社内テストLocal Knowledge Work Benchで、Computerは82.6%を達成した。これに対し、Piの構造は77.6%、Hermesは同じモデルで74.0%だった。また、PPLX 27Bによってスコアは85.4%に上昇した。ただし、これらの結果はPerplexity自身の評価によるものであり、独立した検証が必要だ。同社も、ローカルモデルは難しい推論において依然として先進モデルを下回り、クラウドへのエスカレーションは差を縮めるものの、完全には埋めないと認めている。

制約と提携の意味

この発表は、よりプライバシーに配慮し、トークン単位の課金への依存を減らしたエージェントを提供したいPerplexityの目標と、DGX SparkのようなデバイスをローカルAI実行の実用的なツールにしたいNvidiaの目標を結び付けるものだ。両社は2025年6月、欧州の出版社および通信企業向けの主権AIモデルに関する協業を発表していた。

それでも、発売時点のPortable ComputerはLinuxと、最低要件のビデオメモリが高いNvidiaハードウェアに限定されており、Apple siliconへの対応予定は公表されていない。そのため、この製品はクラウドサービスやOllamaのようなツールに対する汎用的な代替ではない。むしろ、エージェントと推論の全レイヤーを1つの体験に包み込もうとする試みであり、プライバシーとコストの面での利点と、ハードウェア要件および一部タスクでの低い性能との間に明確なトレードオフがある。