パープレキシティ、ローカル AI エージェント「Portable Computer」を発表

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ZDNET の注目ポイント

• Perplexity が発表した新しいエージェント型「Portable Computer」は、AI をローカルで実行します。
• ローカル AI はクラウドベースのモデルよりも高速かつ低コストです。
• ただし、Linux または Windows で利用するには高性能なハードウェアが必要です。

Perplexity は 2 月に公開した Personal Computer エージェント の新バージョンを発表しました。この「Portable Computer」は、クラウド AI を利用する際の欠点を解消することを目指しています。この新しいオプションでは、通常のオンライン処理のオーバーヘッドを排除し、エージェントとしてのリクエストやタスクをローカルで動作する AI モデルが処理します。

Portable Computer の詳細はこちら。

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火曜日に登場した「Portable Computer」は、Perplexity のエージェントがほとんど手助けなしでタスクを遂行できるよう、標準的な AI コマンドや機能、ツールへのアクセスを提供します。ここで重要なのは、モデルもファイルも作業内容もすべてあなたのマシン上に留まる点です。AI が使命達成のためにオンラインに接続する必要があるかどうか、そのタイミングはあなたがコントロールできます。もちろん、Google Drive、Gmail、Slack、GitHub などの外部サービスとの連携も従来通り可能です。これにより、クラウド上のファイルや情報を取り込むこともできます。

クラウド AI とローカル AI の比較

なぜクラウドではなくローカルで AI を使うのでしょうか？そこにはいくつかのメリットがあります。

まずパフォーマンスです。ローカルの AI モデルはオンライン版よりも高速に動作し、あなたの要求により迅速に応答します。次にセキュリティです。タスクはマシンの隔離されたサンドボックス内で処理されるため、データ漏洩のリスクが低減されます。最後にコストです。クラウドで AI を実行すると、クレジットやトークン、そして金銭を消費してしまいます。一方、ローカルでの実行には課金クレジットは一切かかりません。タスクの一部でオンライン接続が必要な場合でも、その部分のみがクレジットとトークンを消費します。

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「Perplexity Portable Computer はローカルファーストのエージェントです」と、Perplexity は技術ブログで述べています。そのため、許可なく機密データがデバイスから外部に流出することはなく、ローカルモデルでは推論コストも発生しません。このシステムは、設計段階からプライバシーとコスト効率を両立させています。

試す方法と制限事項

Perplexity の新しいローカル AI を誰でも試せるのでしょうか？残念ながら、それはできません。ここには厳格な要件が設けられています。Portable Computer は有料プランのユーザーのみ利用可能です。具体的には、Pro、Max、Enterprise Pro、Enterprise Max のサブスクリプションに加入している方限定です。無料プランのユーザーは対象外となります。

現時点では Portable Computer は Linux システムでのみ利用できますが、Perplexity によると Windows ユーザー向けにも今年 9 月に提供開始される見込みです。これは素晴らしいニュースですが、他にも注意すべき点があります。

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ローカル AI の一つの問題点は、動作にはある程度の高性能なハードウェアが必要だということです。Portable Computer も例外ではありません。

Linux 環境では、Perplexity のローカル AI を利用するには、Nvidia DGX Spark または Nvidia RTX GPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）を搭載した Linux マシンが必要です。OS としては、ARM 系または x64 システム上で Nvidia DGX OS または Ubuntu を用意する必要があります。

Windows 環境では、PC に少なくとも 24GB の VRAM を備えた NVIDIA RTX GPU が必須です。ここが多くのデスクトップ PC では物足りないポイントで、私の PC もその例外ではありません。

私の PC は確かに Nvidia RTX GPU を搭載していますが、VRAM はわずか 4GB です。私は PC ゲーマーではなく、通常は GPU を大量に消費するタスクも実行しないため、ハイエンドなグラフィックス・カードを積んでいません。また、24GB の VRAM を備えた Nvidia RTX GPU は最低でも 1,500 ドル（約 23 万円）するため、これを購入するにはそれなりの出費が必要になります。

モデルの選択肢

ローカルモデルそのものについては、Portable Computer はいくつかのオプションを提供しています。例えば、よく知られたオープンソースモデルである Qwen 3.8 27B をセットアップできます。この AI モデルは、速度とパフォーマンスの高さだけでなく、コーディング、リサーチ、専門的な業務、そしてより複雑なエージェントタスクにおける能力についても高く評価されています。

あるいは、Perplexity が「PPLX 27B」と名付けた、ポストトレーニング済みのモデル版を利用することも可能です。ポストトレーニング済み AI モデルとは、初期の指示学習に加えて、より洗練された特定のタスク向けに追加訓練を施したものを指します。ここでは Perplexity が Portable Computer のすべてのモデルに対してポストトレーニングを実施し、精度向上と効率化を図っています。

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まもなく登場する Nvidia の「Nemotron 3.5 Lightning」 は、大量かつ長時間のタスク処理に最適化されたモデルです。Nvidia によると、このモデルはアジェンシー AI に与える指示に応じて、異なるモデルを柔軟に切り替えながら利用できるよう設計されています。

ご自身のシステムや GPU が Portable Computer の厳しい要件を満たせるかどうかは別として、今回の最新動向はローカル AI における新たな選択肢を提供するものです。将来的には必要なリソースがさらに軽減され、より多くの人がパフォーマンスの向上、セキュリティ強化、コスト削減を目的にローカル AI を活用できるようになることを願っています。