Perplejidad lanzó hoy computación híbrida para su plataforma agente, Computadoraun sistema que permite que un único agente de IA divida su trabajo entre modelos fronterizos que se ejecutan en la nube y modelos abiertos más pequeños que se ejecutan localmente en Mac de silicona de Apple, enrutando datos confidenciales a la máquina local para que nunca abandonen el dispositivo.
La compañía dice que es la primera vez que un agente de IA puede comenzar una tarea en la nube y transferir dinámicamente las partes confidenciales de esa misma tarea a un modelo que se ejecuta en el propio hardware del usuario, sin reiniciar el trabajo ni perder el contexto. La función está disponible hoy a través de La aplicación de escritorio de Perplexity para clientes empresariales que opten por suscribirse, así como para suscriptores Pro y Max, en cualquier Mac Apple Silicon con macOS 15 o posterior.
«Hybrid es realmente convincente porque a menudo el trabajo que requiere confidencialidad es el más importante para hacerlo bien, por lo que la precisión realmente importa», dijo Jon Staff, quien dirige los equipos de ingeniería de macOS e iOS de Perplexity, durante una conferencia de prensa a la que asistió VentureBeat. «Al combinar estos dos, podemos obtener la máxima inteligencia de los modelos de frontera, pero también obtenemos la seguridad y la privacidad que viene con los modelos locales».
Cómo la puerta de privacidad en el dispositivo de Perplexity mantiene los datos confidenciales fuera de la nube
La arquitectura funciona como un despachador. Un modelo de frontera en la nube divide una tarea en subtareas y dirige cada una al lugar apropiado. La investigación web, la planificación a largo plazo y el razonamiento profundo se ejecutan en la nube, mientras que todo lo relacionado con archivos privados, datos locales o acciones en el dispositivo se delega a un subagente que se ejecuta en la propia Mac.
El eje es lo que Perplexity llama Puerta de Privacidad: un clasificador capacitado por la empresa que se ejecuta en el dispositivo y escanea en busca de información de identificación personal (nombres, direcciones, números de cuenta, secretos) antes de que algo se transmita a la nube. Cuando la puerta marca contenido confidencial, el usuario elige si esa parte de la tarea se ejecuta localmente o se comparte.
«Lo que queríamos hacer es asegurarnos de que todo lo que se comparte con ese orquestador de la nube sea seguro», dijo Staff. «Construimos y entrenamos nuestro propio clasificador de PII que se integra directamente en la aplicación de Mac».
Describió la transferencia en detalle: «La orquestación de la nube dividirá la tarea basándose en el mensaje y descubrirá cómo enrutarla a diferentes subagentes… va a delegar eso a un subagente que se ejecuta en su Mac, y luego esa parte de la tarea se ejecuta de forma completamente local. Ninguno de esos tokens va a la nube».
La economía también es importante para una empresa que mide el uso de la nube a través de créditos. Los tokens generados localmente no cuestan nada. «Estás pagando por la electricidad, estás pagando por el hardware, así que no te cobramos por eso», dijo el personal. «Para lo único que sirven los créditos es para la orquestación y la delegación.»
Abogados, firmas de capital privado y fundador de Uber: computación híbrida en acción
Perplexity construyó sus demostraciones en torno exactamente al tipo de trabajo que la mayoría de los profesionales nunca le encargarían a un agente exclusivo de la nube. En el primero, un abogado en fecha límite actualizó un borrador de escrito contra archivos de casos privilegiados almacenados en una Mac mientras un agente de la nube extraía simultáneamente jurisprudencia pública de la web abierta, enviando, según Perplexity, solo preguntas legales anónimas. «En ningún momento su información privilegiada fue compartida en la nube», dijo Staff. «Nunca salió de la Mac».
En la segunda demostración, el agente de un asociado de capital privado reelaboró un modelo financiero comparándolo con proyecciones de gestión confidenciales, comparó el acuerdo con comparables públicos y produjo una quinta iteración de una plataforma de comité de inversiones. La tarea duró aproximadamente 40 minutos en segundo plano sin intervención humana, un trabajo que habría requerido horas de unión manual entre hojas de cálculo locales e investigación en la nube.
La tercera demostración enfatizó la continuidad entre dispositivos. La fundadora de una tienda de cerámica, viajando en la parte trasera de un Uber, inició un análisis de marketing desde su iPhone. Computer pidió permiso para comunicarse con su Mac en el estudio, encargó al subagente local que procesara las entrevistas con sus clientes y los datos de ingresos, y combinó eso con una investigación en la nube sobre los precios públicos de los competidores. «No importa qué tan lejos esté de su computadora», dijo Staff.
«Tareas como ésta no son posibles en una configuración totalmente local o totalmente en la nube», añadió. «Se necesita la seguridad local y la privacidad, pero también se necesita la inteligencia de la frontera».
Por qué un modelo Qwen fabricado en China en Mac empresariales está llamando la atención
La gama de modelos de lanzamiento inmediatamente planteó una pregunta importante. En el lanzamiento, los usuarios pueden elegir entre tres modelos locales: Gemma E4B de Google, Qwen3.6 35B-A3B de Alibabay una versión post-entrenada de Perplexity de Qwen3.6 35B — la opción recomendada por la empresa. Cuando VentureBeat le preguntó si los clientes empresariales o gubernamentales habían expresado su preocupación por dar acceso a sus máquinas a un modelo desarrollado en China, Staff argumentó que la inferencia local neutraliza el riesgo geopolítico.
«Lo mejor de estos modelos es que son de peso abierto. Podemos evaluarlos nosotros mismos», afirmó. «Cuando ese modelo se ejecuta localmente en su computadora, los datos no salen de su computadora… En realidad, no envía esos tokens a ningún proveedor de nube alojado en otro país. De hecho, todos los modelos de Perplexity están alojados en EE. UU.».
Añadió que el marco de pruebas integrado de macOS, conocido como cinturón de seguridadrestringe lo que el agente realmente puede hacer en una máquina: «Si la ejecución local intenta hacer algo que no debería, simplemente la detendrá y solicitará permiso al usuario». Perplexity actualmente no permite la ejecución sin restricciones en el «modo YOLO», dijo, aunque «no me sorprendería que en algún momento permitiéramos que ciertas personas hicieran esto».
Para las empresas, los administradores pueden establecer una única política de sensibilidad para toda la organización y auditar un registro completo de lo que sale de cada dispositivo, una característica dirigida directamente a los equipos de cumplimiento en derecho, finanzas y atención médica. Sin embargo, quedan dudas por parte del consumidor. Cuando se le preguntó cómo los datos de uso alimentan la capacitación del modelo, el personal señaló el modo de incógnito de Perplexity y una opción de exclusión voluntaria de larga data, y dijo que los contratos empresariales pueden incluir términos de retención de datos cero. Un portavoz de la compañía dijo que Perplexity «no lo está usando para capacitación posterior» a nivel mundial y prometió dar seguimiento con detalles específicos sobre cuentas no empresariales.
El problema de la privacidad empresarial que la IA híbrida está intentando resolver
El anuncio llega en medio de una industria más amplia que se enfrenta a un problema persistente: el trabajo empresarial más valioso involucra exactamente los datos que las empresas están menos dispuestas a enviar a los servidores de otra persona. Perfil de riesgo de IA generativa del NIST señala la privacidad de los datos y la fuga de información entre los riesgos centrales de la tecnología, y La investigación de McKinsey sobre el estado de la IA ha encontrado consistentemente que las organizaciones luchan por pasar de la experimentación a la captura de valor, siendo la gobernanza de datos uno de los principales obstáculos. Gartner, por su parte, nombró computación híbrida entre sus principales tendencias tecnológicas estratégicas para 2025, anticipando arquitecturas que combinan computación en todos los entornos.
Perplejidad Se apuesta a que la respuesta no es elegir entre inteligencia en la nube y privacidad local, sino construir la capa de orquestación que arbitra entre ellas en tiempo real. Es una posición defendible para una empresa que siempre se ha presentado como un corredor neutral – «Perplexity es como Suiza en el sentido de que trabajamos con todos», dijo un representante de la compañía en la sesión informativa – sentada en la capa de aplicación por encima de cualquier modelo que lidere en un momento dado.
«Cada vez que uno de estos mejora, Perplexity mejora», dijo Staff sobre la interacción entre los modelos locales, los modelos de frontera y los chips de Apple. «Esa es la naturaleza realmente interesante de dónde nos ubicamos en esta capa de aplicación, orquestando todas las diferentes piezas juntas».
De una startup de 520 millones de dólares a una plataforma de agentes de 20 mil millones de dólares en tres años
La computación híbrida corona una ejecución de producto extraordinariamente agresiva. La perplejidad lanzó su Navegador Comet AI en julio de 2025, inicialmente para suscriptores Max de 200 dólares al mes, una apuesta temprana para hacer de los agentes, y no del chat, la interfaz de la informática. Computadorasu plataforma agente completa, llegó en marzo de 2026, seguida de las aplicaciones de escritorio para Mac y Windows. La semana pasada, la compañía lanzó una primera versión local de Computer en Hardware DGX Spark de NVIDIAque comienza en el dispositivo del usuario y escala a modelos en la nube solo con permiso. El lanzamiento de hoy invierte ese flujo: primero la nube y delegar hacia abajo.
La trayectoria empresarial ha sido igualmente pronunciada. La perplejidad fue valorada en 520 millones de dólares en enero de 2024; En septiembre de 2025, la empresa había finalizado una ronda de financiación en un Valoración de 20 mil millones de dólares. En el camino hizo un audaz Oferta de 34.500 millones de dólares para el navegador Chrome de Google durante la lucha antimonopolio de Google, y Bloomberg informó que los ejecutivos de Apple mantuvieron conversaciones internas sobre la adquisición de la empresa – un telón de fondo sorprendente para un producto ahora creado para exhibir el silicio de Apple.
La estrategia no está exenta de obstáculos. Reuters informó en julio que Reddit demanda por extracción de datos Against Perplexity sobrevivió a una moción de desestimación, parte de una ola de litigios sobre derechos de autor y datos que enfrenta la empresa, un contexto que hace que su posicionamiento en materia de privacidad sea comercialmente inteligente y reputacionalmente necesario. Y persisten limitaciones prácticas: Perplexity recomienda al menos 32 GB de memoria unificada para el mejor nivel de modelos locales. El personal fue sincero en cuanto a que la opción más pequeña «tiene un rendimiento significativamente inferior» al de la versión local. modelos Qwen más grandesy el soporte para Windows y Linux llegará más tarde.
La pregunta más profunda es que los usuarios no pueden inspeccionar fácilmente. Privacy Gate es en sí mismo un clasificador de aprendizaje automático, y los clasificadores omiten cosas; un falso negativo significa que los datos confidenciales llegan a la nube de todos modos. La respuesta de Perplexity es la transparencia: los usuarios pueden ampliar y revisar exactamente lo que marcó la puerta antes de enviar algo, y las empresas obtienen registros de auditoría a nivel de dispositivo. Pero el discurso, en el fondo, pide a los profesionales que confíen en una IA para decidir qué puede ver otra IA. Para una industria que ha pasado tres años diciéndoles a abogados, banqueros y médicos que mantengan su trabajo más delicado lejos de la nube, la apuesta de Perplexity es que la solución nunca fue construir un muro más alto, sino construir una puerta más inteligente.
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