Perplexity、AI作業を自動振り分け

Perplexity AIは、Computex 2026で、初のハイブリッドなローカル・サーバー推論オーケストレーターと呼ぶものを発表しました。このシステムは、ユーザーが事前に決定することなく、AIタスクをユーザーのローカルデバイスとクラウドベースのfrontier modelsの間で自動的にルーティングするように設計されています。この機能は、2026年7月にPerplexity Computerに搭載される予定です。 どのようなHybrid Agentic Inferenceなのか？ Perplexityが構築したものを理解するには、AIシステムが直面する3つの課題を理解することが役立ちます。精度は最も高性能なmodelsを要求しますが、それらは実行に費用がかかります。プライバシーは、一部のデータがデバイスから決して離れないことを要求します。コストとエネルギー効率は、より小さなmodelで処理できるタスクにfrontier modelの計算能力を費やさないことを要求します。 このルーティング層こそが、Perplexityがhybrid agentic inferenceと呼ぶものです。コンパクトなAI modelがユーザーのデバイス上でローカルに動作します。このローカルmodelは、受信する各タスクまたはサブタスクを評価します。タスクが機密データを含むか、重い計算を必要とするか、または完全にデバイス上で処理できるかを判断します。その評価に基づいて、作業はローカルに保持されるか、クラウドのfrontier modelに送信されます。 Perplexityは、このローカルmodelを「機密データをローカルに保持すべき時期」を決定するものと説明しています。このシステムは、機密タスクをクラウドに送信する前にユーザーの許可を求めるように設計されています。この設計は、agentic AIに関して企業が抱く特定の懸念、すなわちdata governance — データがどこに行くのか、誰がその決定を制御するのかを知ること — に対応します。システムがローカルに保持することを意図しているデータの例には、財務記録、健康情報、個人ファイルが含まれます。 frontier modelの全能力を必要とする作業はサーバー上で実行されます。ほとんどの実際のタスクは混合しているため、システムはそれらを分割し、各部分を調整します。 Perplexity Computerへの組み込み方 Perplexity Computerは、同社が2026年2月に発表したクラウドベースのマルチモデルagentic製品です。元々は完全にクラウド上で動作していました。