Perplexity 新推出的本地优先 AI 代理旨在应对 AI 市场中的两个主要问题：高额 token 成本和隐私保护。与此同时，这一产品也凸显了边缘 AI 的更广泛趋势，但同样暴露出一个关键障碍——运行它所需的 AI 电脑成本很高。

周二，这家 AI 搜索供应商推出了 Portable Computer，这是 Perplexity Computer 的本地版本。Computer 于 2 月首次推出，是一款通用型数字员工，可帮助不同 AI 模型执行自主工作流程。

借助 Portable Computer，用户可以在个人设备上运行 Computer，尤其是 Nvidia DGX Spark，这是一款紧凑型桌面超级计算机。Perplexity 与 Nvidia 共同打造了这款本地代理，它在个人 AI 电脑上运行，使用的是中国科技巨头 Alibaba 的 Qwen 3.8 27B 模型，或 PPLX 27——即 Qwen 的后训练版本。

Portable Computer 体现了让更多 agentic AI 在边缘设备上运行的趋势，以降低 token 成本并保护用户隐私。自 2025 年 OpenClaw 发布以来，厂商越来越关注能够在用户设备上运行的模型或代理。6 月，Microsoft 推出了 Aion 系列模型，旨在编排本地 agentic 工作流程。3 月，Anthropic 更新了 Claude，使其能够访问本地电脑；开源 AI 实验室 Ai2 也为桌面用户推出了一个 computer-use 代理。

这种转变之所以重要，是因为越来越多的 AI 工作负载不仅要看能力，还要看数据在何处处理，以及维持代理运行的成本。本地执行可以减少发送到外部系统的数据量，但也会将一部分负担转移到设备本身，这使得硬件和部署设置成为产品体验的一部分。

边缘计算供应商 Zendeda 的首席执行官兼创始人 Said Oouisaal 表示：“[Portable Computer] 是朝向本地 AI 演进的又一个很好的例子，企业 AI 变得更加重要，私有 AI，人们非常在意自己的 AI 运行在哪里、可以访问哪些数据。你希望拥有自己的智能，这就是一个很好的例子。”

Perplexity 表示，机密数据会保留在本地和设备端，不会消耗很多 tokens 或 credits。大多数任务都在电脑本地完成；不过，当需要浏览器访问、连接应用或其他前沿模型进行高级推理时，部分任务会升级到云端。这样的分工凸显了本地优先系统的现实局限：即便核心工作流留在设备端，一些企业任务仍然依赖云能力。

Informa TechTarget 旗下 Omdia 的分析师 Lian Jye Su 表示，这种做法也可能帮助 Perplexity 触达新的客户。

Su 说：“这让他们能够稍微扩大客户覆盖面。[他们] 正把它作为一个入口，面向那些更注重成本，或者有很多不愿上传到云端的敏感文件的人。”

对于帮助打造这款本地代理的 Nvidia 来说，这也是扩大其 DGX 设备使用范围的一种方式。

一些问题

尽管 Portable Computer 能帮助用户更关注 token 支出，但它仍然存在局限。例如，用户虽然节省了 token 成本，却要为 DGX Spark 承担可观的硬件费用。单台 DGX Spark 电脑售价为 4,699 美元。

Su 说：“它并不便宜。购买 DGX 不是一件随意的事情。这是一个非常慎重的决定，而且我不认为任何人会轻率地做出这个决定……即使是企业也是如此。”

他说，如果 Perplexity قصد 推出一种企业可采用、足够易用的技术，它很可能需要找到与 Microsoft 及 Windows 生态系统协作的方式。

另一个挑战是用户在使用 AI 电脑时会遇到的复杂性。

Oouisaal 说：“要自己搭建一个系统来做推理，仍然相当复杂。”他补充说，虽然购买硬件很容易，但要安装所需的软件层，例如 Linux 或 Kubernetes 这类容器软件，就困难得多，只有这样本地创建并运行的 AI 代理才能正常工作。他还表示，虽然 Portable Computer 是一个单功能系统，但在企业环境中，要服务不同部门和代理，需要更多专业能力。

Oouisaal 继续说：“这并不容易。你需要是一名工程师。”

Su 表示，目前还不清楚 Portable Computer 以现有形态是否会真正大规模进入企业市场。

他说：“企业已经非常担心 shadow AI，而且已经在限制那些能访问互联网并连接这些[模型]的机器。”他补充说，尽管 Perplexity 和 Nvidia 可以声称只有 token 消耗数据会传输到它们的服务器，而其他所有数据都留在设备端，但企业可能仍会担心让员工拥有更多独立的 AI 访问权限。