PerplexityのローカルAIエージェントがWindowsに対応 — ただし動作条件はVRAM 24GB以上、RTX 4090/5090 専用

9月15日、RuntimeWireが「Perplexity brings its local AI agent to Windows, if you have 24GB of VRAM」と題した記事を公開した。PerplexityのローカルAIエージェント「Portable Computer」がWindowsに対応し、NVIDIA RTX GPU搭載PCでオンデバイス実行が可能になったことを詳しく伝えている。

VRAM 24GBという高い壁

Perplexityは9月14日（現地時間）、ローカルAIエージェント「Portable Computer」のWindows対応を発表した。同製品はもともとLinux向けにリリースされており、今回の対応でNVIDIA RTX GPU搭載のWindows PCでも利用できるようになった。

ただし、オンデバイス推論の動作には最低24GBのVRAMが必要だ。現行のコンシューマー向けGPUでこの条件を満たすのはNVIDIA RTX 5090（32GB）やRTX 4090（24GB）など限られたモデルのみで、一般的なノートPCやデスクトップには届かない。対象は実質的に開発者、AIエンスージアスト、あるいは高性能NVIDIA機材を保有する組織に絞られる。

※編集部の考察：PerplexityのCo-founderでCEOのAravind Srinivas氏は、元OpenAI研究者であり、2022年にPerplexityを設立した人物だ。2026年に入ってからは検索応答の枠を超え、実際に作業を実行するソフトウェアへの転換を進めており、Portable Computerはその戦略的中核に位置づけられている。

ローカル実行＋クラウドの「脱出口」という設計

Portable Computerの中心的な設計思想はハイブリッドアーキテクチャだ。

条件を満たすマシンでは、AIモデル本体、補助エージェント、ツール実行がすべてデバイス上で動作する。ファイルや接続済みアプリケーションへのアクセスも、タスク内容をPerplexityのクラウドに送信せずに処理できる。コードやツールの実行は隔離されたサンドボックス環境で動き、デバイスのコンテンツをクラウドへ送信する前には許可を求める仕様になっている。なお、ローカル実行ではPerplexityのクレジットは消費されない。

一方で、ローカルモデルが強力な推論や最新情報を必要とする場合は、クラウドのフロンティアモデルに処理を委譲できる。この「逃げ道」が残されている理由は、Perplexity自身の性能データを見ると明確だ。

ローカルモデルの実力とその限界

Perplexityは53タスクの社内ナレッジワークベンチマークの結果を公開している。

モデル構成	スコア
Qwen 3.8 27B（ローカル）	82.6%
PPLX 27B（ローカル、PerplexityによるQwenのpost-trained版）	85.4%

ただし、このベンチマークはPerplexity自身が設計したものであり、第三者による検証は行われていない点に留意が必要だ。

コーディングの難易度が高い場面ではより大きな差が出ている。Terminal Bench 2.1（コーディング能力を評価するベンチマーク）での結果は以下のとおりだ。

モデル構成	スコア
ローカルQwenのみ	59.6%
ローカルQwen ＋クラウドモデルのアドバイス	73.0%
クラウドモデルのみ	82.4%

「ローカルQwen ＋クラウドモデルのアドバイス」という構成は、デバイス上のQwenが主体的にタスクを実行しながら、推論が困難な局面でクラウド側のフロンティアモデルに判断を問い合わせるハイブリッドな動作を指す。ローカル処理を主とし、クラウドをあくまで補助的な「アドバイザー」として活用することで、プライバシーと処理能力のバランスを取る設計だ。

ローカルとクラウドの性能差は依然として大きい。この差が、クラウド連携機能を残す技術的な根拠となっている。Perplexityはルーティンなファイル処理や一般的なオーケストレーションをRTX機上で完結させ、ローカル推論が足りない場面で上位モデルへのアクセスを販売する。NVIDIAもこの構造から利益を得る——エージェントが24GBのVRAMを要求するほど、高メモリGPUやワークステーションを購入する動機が生まれる。

Windowsで追加された機能

今回のWindows版では、Linux版に加えていくつかの機能が加わった。

ローカルMCP（Model Context Protocol）サポート: ユーザー自身のツールやアプリ連携をPortable Computerに接続できる。MCPはモデルと外部ツールのやり取りを標準化するプロトコルで、Anthropicが策定し業界で普及が進んでいる。
スケジュールタスク: 定期的なジョブを、ユーザーがPCを離れている間にバックグラウンドで実行できる。

スケジュール機能は製品の性格をチャットボットから「常時稼働するワーカー」へと変える。ローカルドキュメントの監視、定期エクスポートの処理、接続サービス経由の作業準備といった用途が想定される。ただしその分、ローカルファイルや外部アプリへのアクセス権を持ったエージェントが無人で動き続けるというリスクも生じる。

NVIDIAの「coming soon」が11日で製品に

NVIDIAは9月3日にWindows展開を予告し、Portable Computerをシンプルなローカルセットアップに適応させつつある複数のエージェントアプリケーションの一つとして位置づけていた（ブログ記事）。実装にはllama.cppとNVIDIAの推論最適化を組み合わせており、同じ24GBのメモリ要件が示されていた。そのわずか11日後にWindows版が実際に出荷されたことになる。

当初のLinux版はNVIDIA DGX Spark上で動作し、Qwen 3.8 27BとPPLX 27Bをサポート。オーケストレーター、プランナー、ツールルーター、スケジューラー、耐久タスクキュー、ローカル検索インデックスがすべてデバイス上で動作する構成だった。コネクターはGoogle Drive、Gmail、Slack、GitHubに対応している。

ローカルAIエージェントの現在地

Portable Computerは、実用的なローカルAIエージェントをWindowsユーザーに届けるソフトウェアの道筋を示した。プライバシーを保ちながらファイル操作や外部サービス連携を自律的にこなし、必要に応じてクラウドの推論能力を借りるというアーキテクチャは、ローカルとクラウドの二項対立を超えた現実的な着地点といえる。広い普及が実現するかどうかは、24GBのVRAMを持つハードウェアが特殊なワークステーションから一般的なPCへどのくらいのスピードで広がるかにかかっている。そのタイムラインを左右するのは、NVIDIAの次世代GPU戦略と価格動向でもある。

詳細はPerplexity brings its local AI agent to Windows, if you have 24GB of VRAMを参照していただきたい。