Perplexity ha decidido mover ficha en un terreno donde la mayoría de agentes de IA siguen atados a la nube. Su nuevo Portable Computer propone un cambio de rumbo: ejecutar modelos, herramientas y flujos de trabajo directamente en el hardware del usuario. La idea es simple, pero el impacto potencial es amplio. El sistema procesa todo en local y solo pide permiso para enviar tareas concretas a un modelo remoto cuando necesita más potencia de razonamiento. El resultado vuelve al dispositivo y los datos sensibles nunca abandonan el entorno del usuario. Esta arquitectura promete privacidad, control y un coste de inferencia prácticamente nulo. En este artículo analizamos cómo funciona, qué exige y por qué marca un punto de inflexión en la relación entre usuario y agente de IA.

Un agente que vive en tu máquina

Portable Computer es una extensión de la plataforma Computer que Perplexity presentó meses atrás. La diferencia es estructural. En lugar de depender de servidores externos, el flujo de trabajo arranca y se mantiene en el dispositivo local. El agente integra un modelo de IA, un motor de inferencia, herramientas internas, conectores para aplicaciones y un entorno aislado capaz de ejecutar código con seguridad. Esta combinación permite acciones como leer archivos PDF, ejecutar comandos de terminal, dictar por voz o realizar búsquedas web sin que la información salga del equipo.

La compañía explica que el sistema está diseñado para que los datos sensibles permanezcan siempre bajo control del usuario. Los modelos locales no generan costes de inferencia y la privacidad se convierte en un atributo central. Cuando el agente detecta que una tarea requiere un nivel de razonamiento superior, solicita permiso para enviar ese paso concreto a un modelo remoto más potente. El proceso es puntual y acotado. Una vez resuelto, el resultado vuelve al flujo local. Esta mecánica reduce la exposición de información y evita dependencias constantes de la nube. Este enfoque coincide con lo que ya adelantaba TechRadar en su análisis sobre computación en el borde donde se explica cómo la ejecución local reduce latencias y mejora la privacidad.

Modelos de gran tamaño y ejecución sostenida

El catálogo inicial de modelos disponibles incluye Qwen 3, una alternativa de código abierto con 27.000 millones de parámetros, y PPLX 27B, una versión post-entrenada por el equipo de Perplexity. Ambos modelos están pensados para funcionar de forma estable en hardware avanzado. En las próximas semanas se añadirá Nemotron 3.5 Lightning, desarrollado por Nvidia y optimizado para tareas de alto volumen y ejecución prolongada. Este modelo está diseñado para cargas intensivas donde la eficiencia térmica y la estabilidad del sistema son críticas. En términos técnicos, la ejecución de un modelo de 27B parámetros puede requerir picos de memoria superiores a los 22 GB de VRAM, lo que explica la necesidad de GPUs de gama alta.

La plataforma también permitirá conectar modelos propios y servidores de inferencia personalizados. Esta opción abre la puerta a configuraciones a medida para empresas que quieran mantener sus modelos internos sin exponerlos a servicios externos. La arquitectura modular facilita la integración y evita cuellos de botella en el flujo de trabajo. Este tipo de arquitectura híbrida ya ha sido analizada en profundidad por Tom’s Hardware  donde se detalla cómo los agentes pueden alternar entre ejecución local y remota para equilibrar coste y rendimiento.

Requisitos técnicos exigentes

El lanzamiento llega con condiciones claras. Portable Computer solo está disponible para sistemas Linux equipados con una Nvidia DGX Spark o una GPU Nvidia RTX con al menos 24 GB de VRAM. El sistema debe ejecutar Nvidia DGX OS o Ubuntu en arquitectura ARM o x64. El soporte para Windows llegará en septiembre, también con el requisito de una GPU RTX de memoria suficiente. Por ahora no hay planes confirmados para macOS.

La DGX Spark es el equipo de referencia para esta primera etapa. Se trata de una máquina de escritorio capaz de ofrecer hasta un petaflop de rendimiento en inteligencia artificial, una cifra que supera con claridad a los servidores tradicionales que suelen requerir infraestructura de centro de datos. Este nivel de potencia permite ejecutar modelos de decenas de miles de millones de parámetros sin depender de la nube y sin comprometer la velocidad de respuesta. En términos prácticos, un petaflop sostenido permite ejecutar inferencias complejas en menos de 150 milisegundos, incluso con modelos de gran tamaño.

El acceso a Portable Computer está restringido a las suscripciones de pago: Pro, Max, Enterprise Pro y Enterprise Max. Los usuarios de la versión gratuita de Perplexity no podrán utilizar esta función por el momento. Esta decisión sitúa el producto en un segmento profesional donde la inversión en hardware y software es habitual.

Un producto pensado para control total

El Portable Computer es el núcleo del anuncio y representa la apuesta de Perplexity por un agente de IA que prioriza la autonomía del usuario. Su diseño local por defecto reduce la exposición de datos y elimina la dependencia constante de servidores externos. El motor de inferencia integrado permite ejecutar modelos de gran tamaño con un coste energético y económico controlado. La capacidad de ejecutar código en un entorno aislado añade una capa de seguridad que resulta esencial en entornos corporativos.

El producto se orienta a usuarios que necesitan ejecutar flujos de trabajo complejos sin renunciar a la privacidad. La posibilidad de leer documentos locales, interactuar con aplicaciones externas y realizar búsquedas web desde un entorno controlado convierte al agente en una herramienta versátil. La arquitectura híbrida, donde el razonamiento avanzado se delega solo cuando es necesario, equilibra potencia y privacidad. Este enfoque coincide con lo expuesto por Wired en su artículo sobre protección de datos en IA local donde se destaca que la ejecución en el dispositivo reduce la superficie de ataque y mejora la seguridad.

Reflexiones adicionales

El movimiento de Perplexity encaja en una tendencia creciente: llevar la inteligencia artificial al borde, al dispositivo del usuario. La ejecución local reduce latencias, mejora la privacidad y permite trabajar sin conexión. Sin embargo, exige hardware potente y una inversión inicial elevada. La llegada de modelos como Nemotron 3.5 Lightning indica que el sector avanza hacia agentes capaces de sostener cargas intensivas sin depender de la nube.

Este enfoque puede transformar la forma en que interactuamos con los agentes de IA. La idea de un asistente que vive en nuestra máquina, que procesa datos sensibles sin salir del dispositivo y que solo recurre a la nube cuando es estrictamente necesario, redefine el equilibrio entre control y comodidad. Portable Computer es un paso firme en esa dirección.