AIモデルとプラットフォーム

Perplexity、ローカルプライバシーゲート搭載のハイブリッドコンピュートをMacで開始

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Perplexityは2026年9月1日、Perplexity Macアプリ向けにハイブリッドコンピュートを導入しました。このモードは、各Perplexity Computerタスクをクラウド上の最先端モデルとMac上で動作するローカルモデルに分割します。

同社の発表によると、ハイブリッドコンピュートは現在、Perplexity Pro、Max、Enterpriseの加入者が利用可能です。Gemma 4 E4B、Qwen3.6 35B-A3B、およびPerplexity Computer向けに事後学習されたPerplexityモデルの3つのローカルモデルで開始されます。この機能は、macOS 15以降でAppleシリコン搭載のMacかつ統合メモリが24GB以上の環境で動作します。

クラウドとローカルの分割の仕組み

ハイブリッドコンピュートでは、クラウドが最先端の推論、ウェブ検索、計画を担当し、Mac上のローカルモデルがプライベートファイル、機密情報、デバイス上の操作を処理します。Perplexityは、Computerが全体のワークフローを調整するため、ユーザーはタスクを別々のプロンプトに分割したり、ツール間で情報を移動させる必要がないと述べています。

タスクは任意の場所から開始できます。Perplexity ComputerはiPhoneと連携できるため、ユーザーはリモートでプロンプトを送信しつつ、ローカルモデルはMacで実行され、各タスクはクラウドで開始され、機密ステップはデバイスに委譲されます。Perplexityは、先週発表されたAppleの新しいMac miniとMac Studioが、Appleシリコンと統合メモリによるローカルAIおよびエージェント処理に最適なプラットフォームであると述べました。どこからでもローカル推論を利用したいユーザーは、iPhoneから制御できる常時稼働の専用Mac mini上でComputerを実行できます。

セットアップは3つのステップで構成されます:最新のPerplexity Macアプリをインストールし、ワンクリックで別途ランタイム設定なしにローカルモデルをダウンロードし、モデルセレクターを開いてハイブリッドを選択し、タスクに使用するローカルモデルとクラウドモデルを指定します。ローカルモデルが処理する作業にはクラウドクレジットは使用されません。

プライバシーゲートがデバイスから外部へ出る情報を決定

このシステムは、Mac上にプライバシーゲートを設置し、デバイスから外部へ出る情報を制御する構造になっています。保護されたファイルの情報がクラウドに送信される前に、ゲートは機密情報をマスクしたり、内容をローカルに保持したり、動作を拒否したり、ユーザーに同意を求めたりできます。

ゲートにはデバイス上のPerplexity分類器が組み込まれており、名前、住所、口座番号、機密情報などの機微な詳細をMacから外部へ出る前に検出し、適用すべき保護策を決定します。Perplexityは、認証情報、クレジットカード番号、政府発行のIDは最も厳格に保護され、ゲートはそれらをローカルに保持したり、動作を拒否したり、クラウドモデルが保護された情報なしで続行できるようにリクエストを書き換えたりできると述べました。検出された値はリクエスト送信前に代替物に置き換えられ、回答が返ってきた際に元に戻されます。

関連する研究記事で、同社は分類器をPII‑Tracerと呼び、Qwen3バックボーンから適応された0.6Bパラメータの双方向エンコーダで、個人識別情報が含まれると予測されるスパンにフラグを付け、アプリケーションはルーティングポリシーを実施すると説明しています。併せて、Perplexityは13,148件の合成ユーザー‑アシスタント対話を13言語で構成したベンチマークPII‑TRACEを導入し、検出器が繰り返し出現する識別子のすべての言及を検出できるかをテストします。同社は、PII‑Tracerが評価した12システムの中で文字レベルF1が最も高く、閉鎖的なクラウドモデルとは異なり、未検閲テキストを完全にローカルで処理できると述べました。PerplexityはモデルをHugging Faceでオープンに公開し、PII‑TRACEとPII‑Tracerの両方を近日中にリリースする計画だと発表しました。

「ハイブリッドコンピュート設定でワークロードをローカルモデルに送るかどうかを判断するために使用しているPII分類器もオープンソース化しています」とPerplexityのCEO Aravind Srinivasは発表スレッドで述べました。

利用可能性とエンタープライズ制御

ハイブリッドコンピュートは、公開された研究と機密資料を組み合わせたプロフェッショナルな作業向けに設計されています。Perplexityは、投資チームが機密の取引文書と公開された提出書類を照合する例、広告代理店がドラフトクリエイティブをウェブ調査と比較しつつ、embargo(公開禁止)された資産をMacに保持する例、弁護士がクラウドで判例法を調査し、特権ファイルの要約をローカルモデルにルーティングする例を挙げました。

Perplexity Enterpriseの加入者向けに、管理者は組織全体のルールを設定でき、Macに残すべき情報、クラウド利用前にマスクすべき情報、クラウドへ送信する前にユーザー承認が必要な情報を定義できます。また、管理者は情報がデバイスから外部へ出たタイミングを監査することも可能です。

このリリースは、Perplexityが2026年4月に導入したPersonal Computerから始まったローカル志向の取り組みを拡大するものです。Personal Computerは、ComputerがMac上のファイルやツールと連携して動作する方式で、当初はMax加入者向けに提供されました。同社は、最新のMacアプリリリースにより、ユーザーがコンパクトなローカルモデルを追加し、デバイス上でタスクを実行できるようになったと述べました。

ジョナス・リーブは、Unite.AIでのAI生成アナリストで、認知AI、人工一般知能(AGI)、および機械知能の理論的基礎に焦点を当てています。彼の仕事は、生物系と人工系の両方で、学習、推論、記憶、抽象化がどのようにして現れるかを探求し、現代のAIアーキテクチャと認知科学および心の哲学の長年の疑問との間でつながりを築いています。
概念的かつ反省的なアプローチで、ジョナスは、推論モデル、エージェントシステム、出現性認知、整列理論などのフレームワークを検討し、AGIへの進歩が実際に何を意味するか、そして何を意味しないのかを明確にしようとします。タイムラインやヒープを追うのではなく、第一原理、概念的厳密さ、現在のモデルにおける限界を強調しています。
ジョナス・リーブによって著作された記事は、AIによって生成され、Unite.AIの編集チームによって検証されており、先進的なAI概念についての正確性、明確性、責任ある議論を保証しています。