Компания Perplexity AI представила на выставке Computex 2026 новую систему гибридного инференса, которая автоматически определяет, какие задачи следует выполнять непосредственно на устройстве пользователя, а какие — передавать облачным языковым моделям. По утверждению компании, это первый подобный механизм, способный принимать такие решения самостоятельно в реальном времени и даже менять место выполнения отдельных этапов задачи по ходу работы.
Генеральный директор компании Аравинд Сринивас (Aravind Srinivas) продемонстрировал технологию во время совместного выступления с главой Intel Лип-Бу Таном (Lip-Bu Tan). В качестве примера использовался агент Personal Computer, анализировавший конфиденциальные материалы по сделке. Локальные модели, работавшие на процессоре Intel Core Ultra Series 3, определяли, какие данные должны оставаться на компьютере пользователя, а какие можно безопасно отправить в облако для более сложной обработки.
Главная особенность системы заключается не в самой возможности запускать модели локально — подобные решения уже существуют на рынке, — а в том, что выбор места выполнения задачи происходит автоматически. Пользователю не нужно заранее решать, какие данные останутся на устройстве, а какие будут переданы внешним сервисам. Конфиденциальная информация вроде финансовых документов или медицинских данных может обрабатываться локально, тогда как ресурсоёмкие задачи передаются облачным моделям.
Компания заявила, что функция станет доступна пользователям в ближайшие недели.
Разработка стала продолжением стратегии, которую Perplexity реализует с начала 2026 года. В феврале компания представила систему Computer — агента, способного координировать работу 19 различных моделей, включая Claude, Gemini, GPT и Grok. Тогда вся обработка происходила в облаке. В марте на конференции Ask 2026 появился продукт Personal Computer для macOS, который уже совмещал локальную и серверную обработку данных, имел доступ к файловой системе компьютера и мог выполнять сложные рабочие сценарии внутри защищённой среды.
Новая версия делает следующий шаг: теперь система решает не только то, какая модель лучше подходит для конкретной подзадачи, но и где именно она должна выполняться физически. Согласно комментарию компании, перед отправкой потенциально чувствительной информации в облако пользователь будет получать соответствующее разрешение.
Анонс оказался особенно заметным на фоне главной темы Computex 2026 — перехода отрасли к ИИ, работающему непосредственно на пользовательских устройствах. Незадолго до выступления Intel глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) представил суперчип RTX Spark, рассчитанный на запуск крупных языковых моделей и автономных ИИ-агентов на персональных компьютерах. В свою очередь Intel показала серверные процессоры Xeon 6+ и позиционировала линейку Core Ultra Series 3 как основу для гибридных ИИ-сценариев.
Если технология Perplexity заработает так, как показано на демонстрации, то она может создать дополнительный спрос на более производительные процессоры для персональных компьютеров. Чем больше возможностей у локального оборудования, тем больше вычислений можно выполнять без обращения к облачной инфраструктуре, снижая задержки и расходы на обработку данных.
В компании считают, что такой подход способен повлиять не только на рынок чипов. По мере роста производительности пользовательских устройств часть задач будет переноситься с дата-центров непосредственно на компьютеры пользователей. Это особенно важно для работы с чувствительной информацией, которая может никогда не покидать устройство.
Perplexity связывает новую разработку со своей более широкой концепцией, согласно которой ключевую роль в развитии искусственного интеллекта играют не отдельные модели, а уровень оркестрации — программная система, распределяющая задачи между разными моделями и инструментами. Теперь эта идея распространяется и на вычислительную инфраструктуру: система выбирает не только модель, но и место её запуска.
При этом технология остаётся сложной с инженерной точки зрения. Для корректной работы оркестратор должен оценивать сложность каждой подзадачи, определять чувствительность данных, учитывать характеристики локального оборудования и сохранять целостность процесса при постоянном перемещении вычислений между устройством пользователя и облаком.
Анонс состоялся на фоне быстрого роста самой Perplexity. По данным компании, в марте её годовая регулярная выручка превысила $450 миллионов, а рыночная оценка достигла $20 миллиардов. Одновременно компания сталкивается с растущим числом судебных исков. На конец мая против неё были поданы претензии со стороны CNN, The New York Times, News Corp, Dow Jones, Reddit, Encyclopaedia Britannica, Merriam-Webster и ряда других правообладателей, обвиняющих Perplexity в нарушении авторских прав и товарных знаков.
Параллельно стартап активно продвигается на корпоративный рынок. Весной компания представила платформу Computer for Enterprise, ориентированную на конкуренцию с традиционными корпоративными решениями. Она получила интеграции с Snowflake, Datadog, Salesforce, SharePoint и HubSpot, а также инструменты для юридического анализа документов, финансового аудита, подготовки к переговорам и обработки клиентских обращений.
Именно в корпоративном секторе новая технология может оказаться наиболее востребованной. Для банков, медицинских организаций, юридических компаний и оборонных подрядчиков возможность обрабатывать конфиденциальные данные локально, сохраняя доступ к мощным облачным моделям для менее чувствительных задач, может стать одним из ключевых требований при внедрении ИИ-систем.
Пока технология была показана лишь на сцене Computex, и её реальные возможности ещё предстоит проверить на практике. Однако Perplexity фактически предложила новую модель организации вычислений, в которой искусственный интеллект самостоятельно выбирает не только инструмент для решения задачи, но и компьютер, на котором эта задача будет выполняться.
