El nuevo agente de IA local de Perplexity está diseñado para abordar dos preocupaciones principales del mercado de IA: los altos costos de tokens y la privacidad. Al mismo tiempo, el producto subraya una tendencia más amplia hacia la IA en el borde y, a la vez, revela un obstáculo clave: el alto costo de la computadora de IA necesaria para ejecutarlo.

El martes, el proveedor de búsqueda de IA presentó Portable Computer, una versión local de Perplexity Computer. Computer, presentado por primera vez en febrero, es un trabajador digital de uso general que ayuda a diferentes modelos de IA a ejecutar flujos de trabajo autónomos.

Con Portable Computer, los usuarios ejecutan Computer en un dispositivo personal, en particular Nvidia DGX Spark, una supercomputadora de escritorio compacta. Perplexity desarrolló el agente local junto con Nvidia, y este funciona en la computadora de IA personal usando el modelo Qwen 3.8 27B de Alibaba, gigante tecnológico chino, o PPLX 27, una versión postentrenada de Qwen.

Portable Computer refleja el creciente movimiento hacia una IA más agéntica que se ejecuta en dispositivos de borde para reducir los costos de tokens y proteger la privacidad del usuario. Desde el lanzamiento de OpenClaw en 2025, los proveedores se han centrado cada vez más en modelos o agentes que pueden ejecutarse en los dispositivos de los usuarios. En junio, Microsoft presentó su familia de modelos Aion, diseñados para orquestar flujos de trabajo agénticos locales. En marzo, Anthropic actualizó Claude para acceder a computadoras locales, y el laboratorio de IA de código abierto Ai2 presentó un agente de uso de computadora para usuarios de escritorio.

Ese cambio es importante porque cada vez más cargas de trabajo de IA se evalúan no solo por su capacidad, sino también por dónde se procesan los datos y cuánto cuesta mantener en funcionamiento a los agentes. La ejecución local puede reducir la cantidad de datos enviados a sistemas externos, pero también traslada parte de la carga al propio dispositivo, lo que convierte las decisiones de hardware y configuración en parte de la experiencia del producto.

“[Portable Computer] es otro buen ejemplo de la evolución hacia la IA local, de que la IA empresarial sea más importante, la IA privada, de que a la gente realmente le importe dónde corre mi IA, a qué datos puede acceder”, dijo Said Oouisaal, CEO y fundador del proveedor de computación en el borde Zendeda. “Quieres ser dueño de tu inteligencia, y este es un buen ejemplo de eso”.

Perplexity dijo que los datos confidenciales permanecen locales y en el dispositivo, y que el sistema no usa muchos tokens ni créditos. La mayoría de las tareas se gestionan localmente en la computadora, aunque algunas se trasladan a la nube cuando se necesita acceso al navegador, aplicaciones conectadas u otros modelos de frontera para razonamiento avanzado. Esa división resalta una limitación práctica de los sistemas local-first: incluso cuando el flujo de trabajo principal permanece en el dispositivo, algunas tareas empresariales aún dependen de capacidades en la nube.

Lian Jye Su, analista de Omdia, una división de Informa TechTarget, dijo que este enfoque también puede ayudar a Perplexity a llegar a nuevos clientes.

“Les permite ampliar un poco su alcance de clientes”, dijo Su. “Lo están usando como una puerta de entrada para personas más sensibles al costo o que tienen muchos documentos confidenciales que no están dispuestas a subir a la nube”.

Para Nvidia, que ayudó a construir el agente local, el producto también sirve para ampliar el uso de sus dispositivos DGX.

Algunos problemas

Aunque Portable Computer puede ayudar a los usuarios a ser más conscientes del gasto en tokens, todavía tiene limitaciones. Los usuarios pueden ahorrar en tokens, pero enfrentan costos significativos de hardware con DGX Spark. Una sola computadora DGX Spark cuesta $4,699.

“No es barato”, dijo Su. “Comprar DGX no es algo aleatorio. Es una decisión muy deliberada, y no creo que nadie la tome a la ligera… ni siquiera las empresas”.

Si Perplexity pretende vender una tecnología accesible que las empresas puedan adoptar, probablemente necesite encontrar una forma de trabajar con Microsoft y el ecosistema Windows, dijo.

Otro desafío es la complejidad que enfrentan los usuarios al trabajar con una computadora de IA.

“Todavía es bastante complejo configurar por tu cuenta un sistema para hacer inferencia”, dijo Oouisaal. Añadió que, aunque es fácil comprar el hardware, es más difícil instalar las capas de software necesarias, como Linux o software de contenedores como Kubernetes, para que los agentes de IA creados y ejecutados localmente funcionen correctamente. Agregó que, aunque Portable Computer es un sistema de función única, en un entorno empresarial se necesitará más experiencia para atender a distintos departamentos y agentes.

“No es fácil”, continuó Oouisaal. “Necesitas ser ingeniero”.

Sin embargo, no está claro si Portable Computer llegará alguna vez al mercado empresarial en números significativos en su forma actual, dijo Su.

“Las empresas ya están muy preocupadas por la IA en la sombra y ya están restringiendo las máquinas que tienen acceso a internet para todos estos [modelos]”, dijo. Añadió que, aunque Perplexity y Nvidia pueden afirmar que solo se transfiere a sus servidores datos de consumo de tokens y que todo lo demás permanece en el dispositivo, las empresas aún podrían mostrarse cautelosas a la hora de dar a los empleados un acceso más independiente a la IA.