A Perplexity ma elindította a hybrid compute funkciót agentes platformjához, a Computerhez — egy olyan rendszert, amely lehetővé teszi, hogy egyetlen mesterséges intelligencia ügynök feladatát megossza a felhőben futó frontier modellek és az Apple szilíciumos Mac számítógépeken helyileg futó, kisebb, open-weight modellek között. A megoldás célja, hogy a bizalmas adatokat a helyi gépen tartsa, így azok soha ne hagyják el az eszközt.
A cég szerint ez az első alkalom, hogy egy AI ügynök képes egy feladatot a felhőben megkezdeni, majd dinamikusan átküldeni az adott feladat bizalmas részeit egy a felhasználó hardverén futó modellnek anélkül, hogy újraindítaná a munkamenetet vagy elveszítené a kontextust. A funkció már ma elérhető a Perplexity asztali alkalmazásában azon vállalati ügyfelek számára, akik belépnek a programba, továbbá a Pro és Max előfizetőknek, bármely macOS 15-tel vagy újabb rendszert futtató Apple szilíciumos Macen.
Jon Staff, a Perplexity macOS és iOS mérnöki csapatainak vezetője a VentureBeat részvételével tartott sajtótájékoztatón azt mondta: „A hybrid igazán vonzó, mert gyakran azok a feladatok igényelnek titoktartást, amelyeknél a legfontosabb a pontosság. Így a pontosság valóban nagyon számít. Ha kombináljuk a frontier modellek intelligenciáját a helyi futtatás biztonságával, akkor megkapjuk mindkettőt.”
Hogyan működik a helyi adatvédelem: a Privacy Gate és a feladat-orchesztráció
A rendszer egy diszpécserhez hasonló architektúrán alapul. Egy felhőben futó frontier modell feldarabolja a feladatot kisebb alfeladatokra, és minden alfeladatot a megfelelő helyre irányít. A webes kutatás, hosszú távú tervezés és komolyabb érvelés a felhőben fut; míg a privát fájlokat, helyi adatokat vagy eszközön végzendő műveleteket egy a Macen futó alügynök kapja meg.
A kulcselem a Perplexity által Privacy Gate néven hívott megoldás: ez egy vállalat által betanított osztályozó, amely a készüléken fut és személyazonosító információkra — nevek, címek, számlaszámok, titkok — szűr, mielőtt bármi a felhőbe kerülne. Ha a gate érzékel érzékeny tartalmat, a felhasználó döntheti el, hogy az adott rész helyben fusson-e vagy megosztásra kerüljön.
Staff részletezte az átadás menetét: a felhői orchesztráció a prompt alapján feldarabolja a feladatot, eldönti az alügynökökhöz irányítást, majd delegálja azt a Macen futó alügynöknek; az adott rész teljes egészében helyben fut — ezeknek a tokenjei nem jutnak a felhőbe.
A költségek szempontjából is lényeges a megoldás, mivel a Perplexity felhőhasználatot kreditek alapján méri. A lokálisan generált tokenek ingyenesek: „Te fizeted az áramot, a hardvert, ezért mi nem számolunk fel díjat érte” — mondta Staff. A krediteket kizárólag az orchestráció és a delegálás használja.
Gyakorlatban: ügyvédek, befektetési szakemberek és egy alapító Uberből
A Perplexity demonstrációi kifejezetten olyan munkafolyamatokra épültek, amelyeket a szakemberek ritkán tennének felhő-only rendszerre. Az egyik példában egy határidős ügyvédi feladat során a jogi szakember egy Macen tárolt, kivételesen bizalmas peres fájlokra frissített egy beadványt, miközben a felhői ügynök párhuzamosan publikus jogeseteket gyűjtött az interneten — Perplexity szerint ilyenkor csak anonimizált jogi kérdések kerültek a felhőbe. „A privilegizált információk soha nem kerültek a felhőbe” — mondta Staff.
Egy második demo során egy magántőke-asszisztens ügynöke átdolgozott egy pénzügyi modellt bizalmas vezetői előrejelzések alapján, összehasonlítva a nyilvános összehasonlító adatokkal, majd elkészítette az ötödik változatát egy befektetési bizottsági prezentációnak. A feladat körülbelül 40 percig futott a háttérben emberi beavatkozás nélkül — olyan munka, amely manuálisan órákig tartott volna helyi táblázatok és felhői kutatás összemásolásával.
A harmadik demo a többeszközös folytonosságot emelte ki: egy fazekas vállalkozó az Uber hátsó ülésén az iPhone-járól indított marketing elemzést. A Computer engedélyt kért a stúdió Macjének elérésére, elindította a helyi alügynököt a vásárlói interjúk és bevételi adatok feldolgozására, majd ezt kombinálta a felhőben végzett versenytársak nyilvános árazási kutatásával. „Nem számít, mennyire távol van a számítógépétől” — mondta Staff.
Staff szerint az ilyen feladatok sem teljesen helyi, sem teljesen felhői környezetben nem lennének kivitelezhetők: „Szükség van a helyi biztonságra és privátságra, ugyanakkor a frontier intelligenciájára is.”
A helyi modellek választéka és a geopolitikai kérdések
A bevezetéskor elérhető helyi modellek az alábbi három opció: Google Gemma E4B, Alibaba Qwen3.6 35B-A3B és egy Perplexity által utólagosan finomhangolt verziója a Qwen3.6 35B-nek, amelyet a cég ajánl. A kínai fejlesztésű Qwen modellek jelenléte felvetette a kérdést, hogy aggodalmak merültek-e fel vállalati vagy kormányzati ügyfelek részéről a kínai modell gépekre engedése kapcsán.
Staff azzal érvelt, hogy a helyi inferencia jelentősen csökkenti a geopolitikai kockázatot: mivel ezek az open-weight modellek helyileg futnak, a bemenetek és tokenek nem kerülnek külföldi felhőszolgáltatóhoz. Hozzátette, hogy a Perplexity modellek egy része amerikai hosztolású.
Továbbá Staff kiemelte macOS beépített sandboxing keretrendszerét, a Seatbeltet, amely korlátozza, mit tehet az ügynök a gépen: „Ha a helyi végrehajtás olyasmit próbál tenni, amit nem kellene, egyszerűen leállítja, és engedélyt kér a felhasználótól.” Jelenleg a Perplexity nem engedélyezi a korlátlan, „YOLO mode” futtatást, bár Staff nem zárta ki, hogy később bizonyos felhasználóknak engedélyezik ezt.
Vállalati adminisztrátorok számára lehetőség van szervezeti érzékenységi szabály beállítására és eszközszintű naplózásra arról, hogy mi hagyja el a készüléket — kifejezetten megfelelőségi csapatoknak szánt funkció jogban, pénzügyben és egészségügyben. A fogyasztói oldalnál viszont maradtak nyitott kérdések: amikor rákérdeztek, hogyan táplálják vissza a használati adatokat a modelltrenírozásba, Staff a Perplexity incognito módjára és egy régebbi opt‑out kapcsolóra mutatott, és azt mondta, hogy vállalati szerződések tartalmazhatnak nulla-adatmegőrzési feltételeket. A cég szóvivője közölte, hogy a Perplexity globálisan „nem használja poszt-trenírozásra” a gyűjtött adatokat, és később pontos részletekkel szolgálnak a nem vállalati fiókokra vonatkozóan.
Az iparági háttér és a Perplexity üzleti íve
A bejelentés egy szélesebb iparági problémára reagál: a legértékesebb vállalati feladatok pont azokkal az adatokkal járnak, amelyeket a cégek a legkevésbé szívesen küldenek idegen szerverekre. A NIST generatív AI kockázati profilja kiemeli az adatvédelem és az információszivárgás veszélyét, a McKinsey pedig rendre azt találta, hogy a szervezeteknek adatirányítási nehézségek miatt nehéz értékre váltaniuk az AI-kísérleteket. A Gartner 2025‑ös stratégiai trendjei között a hybrid computing szerepel, az olyan architektúrákat várva, amelyek környezetek között osztják meg a számítási feladatokat.
A Perplexity azt feltételezi, hogy nem a felhő és a helyi futtatás közötti választás a megoldás, hanem egy olyan orchesztrációs réteg, amely valós időben dönti el, hogy mi hol fusson. A cég mindig is semleges közvetítőként pozícionálta magát: „Perplexity olyan, mint Svájc, mert mindenkivel dolgozunk együtt” — mondta egy vállalati képviselő.
A termékfejlesztés rendkívül gyors volt. A Perplexity 2025 júliusában indította el Comet AI böngészőjét, majd a Computer ügynökplatform 2026 márciusában érkezett, ezt követték az asztali alkalmazások. A múlt héten a cég bejelentette a local-first Computer verziót NVIDIA DGX Spark hardveren, amely eszközön kezd és csak engedéllyel skáláz fel a felhőbe; a mostani bevezetés ezzel ellentétes irányt használ: cloud-first, delegálva lefelé.
Üzleti szempontból a Perplexity gyors növekedést mutat: 2024 januárjában 520 millió dolláros értékeléssel szerepelt, 2025 szeptemberében pedig egy finanszírozási kör lezárásakor a cég már 20 milliárd dolláros értékelést ért el. Emellett a vállalat 34,5 milliárd dolláros ajánlatot tett a Google Chrome-ra a Google elleni versenyjogi rendezés során felmerült időszakban, és a Bloomberg arról számolt be, hogy az Apple belső tárgyalásokat folytatott a felvásárlásáról — környezet, amely különösen érdekes egy olyan termék bemutatásakor, amely az Apple szilíciumot hangsúlyozza.
A stratégia azonban nem mentes a kihívásoktól. A Reuters júliusi beszámolója szerint a Reddit adatgyűjtési pere a Perplexity ellen tovább él, és a cég több szerzői jogi és adatvédelmi perrel néz szembe, ami a magánszféra-orientált pozicionálást üzletileg okossá és reputációs szempontból szükségessé teszi. Gyakorlati korlátok is vannak: a Perplexity legalább 32 GB unified memóriát javasol a nagyobb helyi modellekhez, és Staff elismerte, hogy a legkisebb opció „lényegesen gyengébben teljesít” a nagyobb Qwen modellekhez képest. Windows és Linux támogatás később érkezik.
Végül van egy mélyebb kérdés: a Privacy Gate maga is egy gépi tanulási osztályozó, és az osztályozók hibázhatnak; egy téves negatív (false negative) azt jelenti, hogy érzékeny adat mégis eljut a felhőbe. A Perplexity erre átláthatósággal válaszol: a felhasználó kibonthatja és áttekintheti, mit jelölt meg a gate, mielőtt bármi elküldésre kerülne, és a vállalatok eszközszintű audit naplókat kapnak. A Perplexity ajánlata lényegében azt kéri a szakemberektől, hogy bízzanak egy AI‑ban, amely eldönti, mit láthat egy másik AI. Az iparág, amely az elmúlt években azt tanácsolta ügyvédeknek, bankároknak és orvosoknak, hogy a legérzékenyebb munkáikat tartsák távol a felhőtől, most azt kéri: talán a megoldás nem magasabb fal építése volt, hanem egy okosabb kapu létrehozása.
