Perplexity, 민감한 데이터를 Mac의 로컬 모델로 보내는 하이브리드 컴퓨팅 출시

Perplexity가 에이전트 플랫폼 Computer를 위한 Hybrid Compute 기능을 출시했다. 이는 고급 클라우드 모델의 성능과 로컬 처리의 프라이버시를 결합하려는 시도다. 이 기능을 사용하면 에이전트가 클라우드에서 작업을 시작한 뒤, 개인 파일이나 기기에 저장된 데이터를 다루는 부분을 Apple silicon 칩이 탑재된 Mac에서 로컬로 실행되는 모델에 위임할 수 있다. 작업을 다시 시작하거나 맥락을 잃을 필요도 없다.

이 기능은 2026년 9월 1일부터 활성화를 선택한 기업 고객과 Pro 및 Max 구독자에게 제공되며, macOS 15 이상을 실행하는 모든 Apple silicon 프로세서 탑재 Mac에서 사용할 수 있다. 회사는 자료에서 Windows 또는 Linux 지원의 구체적인 일정을 밝히지 않았으며, 지원이 추후 제공될 것이라고만 언급했다.

플랫폼은 작업의 각 부분을 어떻게 배분하는가?

이 구조는 조정 계층 또는 작업 라우터로 작동한다. 클라우드의 고급 모델이 요청을 하위 작업으로 나눈 다음 각각을 어디에서 실행할지 결정한다. 웹 검색, 장기 계획, 고난도 추론 작업은 클라우드에 남을 수 있으며, 개인 파일이나 로컬 데이터 또는 기기 작업에 접근하는 작업은 Mac에서 실행되는 하위 에이전트로 전송된다.

Perplexity는 Privacy Gate라고 부르는 기능을 사용한다. 이는 회사가 학습시킨 분류기로, 콘텐츠가 클라우드로 전송되기 전에 기기에서 실행되며 이름, 주소, 계좌 번호, 비밀번호와 같은 개인 식별 정보를 검사한다. 민감한 데이터가 발견되면 사용자는 해당 부분을 로컬에서 실행할지, 클라우드 조정자와 공유할지를 선택한다. 회사는 로컬 실행에서 생성된 토큰이 기기를 벗어나지 않는다고 밝혔다.

로컬 모델과 다른 비용 구조

출시 시점에 사용자는 세 가지 로컬 모델 중에서 선택할 수 있다. Google의 Gemma E4B, Alibaba의 Qwen3.6 35B-A3B, 그리고 Perplexity가 재학습한 Qwen3.6 35B 버전이다. 회사는 이 모델을 권장한다. Perplexity에서 macOS 및 iOS 엔지니어링 팀을 이끄는 Jon Staff는 Qwen 모델을 로컬에서 실행해도 토큰이 다른 국가에 호스팅된 클라우드 제공업체로 전송되지 않는다고 설명했으며, 회사의 모델이 미국에 호스팅되어 있다고도 밝혔다.

Staff에 따르면 로컬 실행에서 생성된 토큰은 사용량 할당량에 포함되지 않으며, 할당량은 조정 및 클라우드 위임에 사용된다. 그러나 Perplexity는 더 강력한 로컬 모델 계열을 실행하려면 통합 메모리 32GB 이상을 권장하며, Staff는 더 작은 모델이 더 큰 Qwen 모델보다 성능이 훨씬 낮다고 인정했다.

기업에 실질적으로 달라지는 점은 무엇인가?

Perplexity는 전체 데이터를 클라우드 에이전트로 보내기 어려운 업무를 겨냥한 사용 사례를 제시했다. 법률 사례에서 시스템은 기밀 사건 파일을 로컬에서 처리하는 한편, 웹을 통해 공개 판례를 검색하고 회사의 설명에 따르면 익명화된 법률 질문만 전송했다. 또 다른 사례에서는 에이전트가 기밀 경영진 전망을 기반으로 한 재무 모델을 처리하고 이를 공개 데이터와 비교한 뒤, 약 40분 동안 백그라운드에서 투자위원회 프레젠테이션의 다섯 번째 버전을 작성했다.

사용자는 iPhone에서 작업을 시작하고 Computer에 원격 Mac 접근 권한을 부여할 수도 있다. 이 경우 로컬 기기는 고객 인터뷰와 매출 데이터를 처리하고, 클라우드 에이전트는 공개된 경쟁사 가격을 조사한다. 기업을 위해 Perplexity는 관리자가 조직 차원에서 통일된 민감도 정책을 적용하고 각 기기에서 무엇이 외부로 전송되는지에 대한 전체 기록을 감사할 수 있도록 한다. 이러한 기능은 특히 법률, 금융, 의료 분야의 컴플라이언스 팀을 대상으로 한다.

이번 출시가 중요한 이유

이 제품은 실용적인 절충 문제를 해결하려 한다. 가장 높은 정확도가 필요한 업무는 대개 기업이 외부 서버로 보내기를 꺼리는 데이터에 의존하는 반면, 로컬 모델만으로는 검색, 계획, 추론 능력이 떨어질 수 있다. 따라서 Perplexity는 하이브리드 처리를 클라우드나 로컬 기기를 완전히 대체하는 방식이 아니라, 작업의 각 부분을 어디에서 실행할지 결정하는 계층으로 제시한다.

하지만 이러한 보호가 절대적인 보장은 아니다. 프라이버시 게이트 자체가 머신러닝 기반 분류기이므로 일부 민감한 데이터를 발견하지 못할 수 있다. 회사는 사용자가 전송 전에 게이트가 탐지한 내용을 검토할 수 있고, 기업은 기기 수준의 감사 기록을 받을 수 있다고 밝혔다. 그러나 이 방식의 실제 효과는 분류기의 정확도와 각 기업이 마련하는 검토 정책에 달려 있다. 또한 비기업 계정 데이터 사용에 관한 세부 사항도 추가 설명이 필요하다. 회사는 해당 데이터를 전 세계적으로 후속 학습에 사용하지 않는다고 밝혔으며, 비기업 계정에 대한 세부 정보를 제공하겠다고 약속했다.