Perplexity, un motor de búsqueda y respuesta impulsado por inteligencia artificial, tiene una nueva forma de convertir dispositivos personales en centros de datos descentralizados.
Esto es lo que dijo la empresa el martes. Agregar un nuevo sistema de servidor local híbrido a las computadoras personalesSus agentes de IA pueden trabajar en archivos, aplicaciones y en la web. A partir de julio, el sistema decidirá automáticamente qué partes de una tarea deben realizarse directamente en el dispositivo del usuario y cuáles deben enviarse a modelos de IA más potentes en la nube.
Un modelo pequeño que se ejecuta localmente puede manejar datos confidenciales y tareas rutinarias localmente, como registros financieros, información de salud y archivos personales. Las tareas más complejas que requieren mayores capacidades del modelo de IA aún se pueden enviar a un servidor.
Hoy anunciamos que la inferencia agente híbrida llegará a Perplexity Computer.
Las computadoras pueden dividir las tareas entre un modelo local que se ejecuta en su máquina y modelos fronterizos en la nube. Esto mantiene los datos privados en su dispositivo y maximiza la eficiencia del token.
Muy pronto. pic.twitter.com/6t3PrmI1FX
– Perplejidad (@perplexity_ai) 2 de junio de 2026
Confusion dice que su sistema tomará esa decisión automáticamente, dividiendo una tarea más grande en partes más pequeñas y dirigiendo cada una al lugar apropiado. Los usuarios no tienen que elegir entre un modelo local y un modelo basado en la nube antes de comenzar.
Actualmente disponible a través de computadoras personales. La aplicación para Mac de Perplexity. Amplía el Computer Agent existente de la empresa con funciones que incluyen edición de archivos locales, uso de la computadora y navegación. Navegador de cometas de Perplexity. El Dr. también dijo sobre la confusión. Las computadoras personales están llegando a Windows.
Si bien la aplicación actual está disponible en Mac, Perplexity presenta la tecnología subyacente como un sistema integral que puede funcionar en una variedad de hardware. La compañía dijo que presentó el sistema con Intel y que la misma arquitectura se ejecuta con otros silicios nativos. Plataforma RTX Spark de Nvidia.
Transferir más trabajo a los dispositivos de los usuarios también puede reducir la cantidad de costosa computación en la nube necesaria para completar las tareas de IA. La confusión sostiene que el trabajo rutinario no debería consumir los mismos recursos del centro de datos que una solicitud que realmente necesita uno de los modelos de IA más capaces.
