ローカル モデルの性能向上に伴い、AI エージェントは機密情報をデバイス上に保持したまま、より多くの作業を PC 上で直接処理できるようになっています。
Portable Computer は、複数のステップからなるタスクを計画、実行するエージェント「Perplexity Computer」のローカル版です。NVIDIA GPU によって高速化され、ローカル モデルを使用してデータを分析し、複数のファイルからの情報を統合し、反復業務を処理します。機密情報はデバイス上に保持され、ローカルで完了した作業は Perplexity Computer のクレジットを消費しません。さらに、高度な研究や推論を行うために、クラウド モデルへの作業連携も行うことができます。
Perplexity は、より多くの Windows PC ユーザーに強力なエージェント型 AI を提供するために、対応する NVIDIA GeForce RTX PC および NVIDIA RTX PRO ワークステーション向けの Windows 版 Perplexity アプリに Portable Computer を追加します。今回のリリースは、NVIDIA DGX Spark システムおよび Linux を実行する RTX PC に対する既存のサポートをベースにしています。
NVIDIA RTX が支えるローカル エージェント
Perplexity は、ローカル AI とクラウド AI を 1 つのアプリに統合することで、ユーザーが PC 上で機密ファイルを扱ったり、内蔵ブラウザや独自の SPACE サンドボックスといった、Computer の内蔵ツールを活用したりできるようにします。
より高度な推論が必要なタスクの場合、Portable Computer はタスクの実行にクラウドのサポートが必要かどうかを判断し、ユーザーに許可を得た上でデバイスの外に情報を送信することもできます。
このアプリは、Qwen 3.8 27B など、Perplexity Computer と連携するようにポストトレーニングされ、NVIDIA RTX GPU 向けに最適化されたローカル モデルにより、セットアップを簡素化します。ユーザーは、モデルの調査や、ローカル AI の実行に通常必要な複雑なソフトウェア スタックの構成を行う必要なしに、すぐにエージェントを活用できます。
Microsoft Outlook、OneDrive、Word、Google Drive、Gmail、Slack、GitHub 用のコネクタにより、ユーザーの日常的なワークフローにすでに組み込まれているファイルやアプリ全体でこの体験を拡張できます。
例えば、エージェントは以下のようなことを支援できます。
- エンジニアリング: 接続された GitHub プロジェクト内の未解決のプル リクエストを確認し、ステータス別に分類し、次のステップを特定する。古いドキュメントにフラグを付け、更新案をレビューに提出することも可能。
- 財務: Computer に過去 2 年分の証券取引業務の概要、統合 1099 フォーム、納税申告書を指示し、回避可能な手数料と税負担が最も多く生じている保有銘柄を追跡させ、すべての数値について正確なファイルとページを引用させる。これらをすべて、チャットボットに文書を送信することなく実行する。
- スタートアップ: アクティベーションが停滞した理由を Computer に尋ねると、エージェントはファネルのエクスポートをローカルで分析して、インストールから最初のタスク完了までの間に新規登録者が離脱するポイントを特定し、主な分析結果をチームの Slack チャネルに直接投稿する。
今すぐ Windows PC でPortable Computer を試してみましょう
Portable Computer は、24GB 以上の VRAM を搭載した NVIDIA GeForce RTX および RTX PRO GPU で利用可能です。NVIDIA DGX Station にも近日対応予定です。
Perplexity Portable Computer を今すぐお試しください。
#ICYMI: NVIDIA ローカル AI に関するその他の最新情報
Z.ai の GLM 5.3 Flash は、DGX Station およびデュアル DGX Spark システムに最適化されており、優れたパフォーマンスと視覚的インテリジェンスを低コストで提供します。
DeepSeek-v4.1 Flash は、複雑な AI エージェントのワークロードにおけるキーバリュー (KV) キャッシュ メモリ要件と運用コストを大幅に削減し、費用対効果に優れたインテリジェンスを提供します。
Qwen は、オープンウェイト マルチモーダル混合エキスパート (MoE) モデル「Qwen3.8-Flash-Next」と、NVFP4 を用いて 1 台の DGX Spark 上でローカル実行でき、1 クラス上の性能を発揮する Qwen4 の早期プレビュー版をリリースしました。
GLM 5.3 は、Z.ai の 7440 億パラメーターの主力モデルであり、DGX Station および 4 台の DGX Spark システムで構成されるクラスタ上で、数時間にわたって実行されるエージェント セッション向けにチューニングされています。
X、Instagram、TikTok、Facebookで NVIDIA RTX Spark をフォローしましょう。また、NVIDIA ローカル AI ニュースレターにご登録いただくと、最新情報を入手できます。LinkedIn と X で NVIDIA Workstation をフォローしてください。
ソフトウェア製品に関する免責条項をご覧ください。