로컬 모델의 성능이 향상되면서, AI 에이전트는 민감한 정보를 기기 내에 보관하는 동시에 PC에서 더 많은 작업을 직접 처리할 수 있게 되었습니다.
Portable Computer는 여러 단계의 작업을 계획하고 수행하는 에이전트인 Perplexity Computer의 로컬 버전입니다. NVIDIA GPU로 가속되는 Portable Computer는 로컬 모델을 활용해 데이터를 분석하고, 여러 파일에 걸쳐 정보를 취합하며, 반복적인 작업을 처리하는데요. 민감한 정보는 기기 내에 보관되며, 로컬에서 완료한 작업에는 Perplexity Computer 크레딧이 소모되지 않습니다. 또한 사용자는 더욱 고도화된 연구와 추론이 필요한 경우 클라우드 모델로 작업을 확장할 수 있죠.
이제 Perplexity는 호환되는 NVIDIA GeForce RTX PC와 NVIDIA RTX PRO Workstation을 위한 윈도우용 Perplexity 앱에 Portable Computer를 추가해, 더 많은 윈도우 PC 사용자에게 강력한 에이전틱 AI를 제공합니다. 이번 출시는 기존 NVIDIA DGX Spark 시스템과 Linux를 실행하는 RTX PC에 대한 지원을 기반으로 합니다.
NVIDIA RTX로 구동되는 로컬 에이전트
Perplexity는 하나의 앱에서 로컬 AI와 클라우드 AI를 결합합니다. 이를 통해 사용자가 PC에서 민감한 파일을 활용하는 동시에, 내장 브라우저와 독자적인 SPACE 샌드박스 등 Perplexity Computer의 기본 제공 도구를 활용할 수 있죠.
더욱 고도화된 추론이 필요한 작업의 경우 Portable Computer는 클라우드 지원이 필요한 시점을 파악하고, 정보를 기기 외부로 전송하기 전에 사용자에게 동의를 요청합니다.
앱은 Qwen 3.8 27B와 같은 로컬 모델을 활용해 설정을 간소화합니다. 해당 모델은 Perplexity Computer와 함께 작동하도록 사후 훈련됐으며, NVIDIA RTX GPU에 최적화되었습니다. 사용자는 로컬 AI를 실행하는 데 일반적으로 필요한 모델을 직접 조사하거나 복잡한 소프트웨어 스택을 구성하지 않고도 에이전트를 작업에 투입할 수 있습니다.
Microsoft Outlook, OneDrive, Word, Google Drive, Gmail, Slack, GitHub용 커넥터를 통해 사용자의 일상적인 업무 흐름에 포함된 기존 파일과 앱 전반으로 이러한 에이전트 경험을 확장할 수 있습니다.
예를 들어 에이전트는 다음과 같은 작업을 지원할 수 있습니다:
- 엔지니어링: 연결된 GitHub 프로젝트에서 열려 있는 풀 리퀘스트(pull request)를 검토하고, 상태별로 정리한 뒤 다음 단계를 파악할 수 있습니다. 컴퓨터는 오래된 문서를 찾아내고 검토를 위해 업데이트를 제안할 수도 있습니다.
- 금융: 컴퓨터에 2년간의 증권사 거래 요약, 통합 1099 양식과 세금 신고서를 제공하면, 반복적으로 보유한 자산 가운데 불필요한 수수료와 세금 부담을 가장 많이 발생시키는 항목을 추적할 수 있습니다. 이 과정에서 모든 수치는 정확한 파일과 페이지를 인용하며, 문서 자체가 챗봇에 전송되지 않습니다.
- 스타트업: 컴퓨터에 활성화가 정체된 이유를 질문하면 에이전트가 퍼널 데이터를 로컬에서 분석합니다. 설치와 최초 완료 작업 사이에서 신규 가입자가 이탈하는 지점을 파악한 뒤, 주요 인사이트를 조직의 Slack 채널에 게시합니다.
지금 윈도우 PC에서 Portable Computer 사용하기
Portable Computer는 VRAM 24GB 이상을 탑재한 NVIDIA GeForce RTX와 RTX PRO GPU에서 이용할 수 있습니다. NVIDIA DGX Station 지원도 곧 제공될 예정입니다.
지금 Perplexity Portable Computer를 사용해 볼 수 있습니다.
NVIDIA 로컬 AI 최신 업데이트
🧠Z.ai의 GLM 5.3 Flash는 낮은 비용으로 뛰어난 성능과 비주얼 인텔리전스를 제공하며, DGX Station과 듀얼 DGX Spark 시스템에 최적화됐습니다.
🐋DeepSeek-v4.1 Flash는 복잡한 AI 에이전트 워크로드에서 KV 캐시 메모리 요구량과 운영 비용을 크게 줄이며, 비용 대비 뛰어난 인텔리전스를 제공합니다.
⚡Qwen은 오픈 웨이트 멀티모달 전문가 혼합(MoE) 모델 Qwen3.8-Flash-Next를 출시했습니다. 함께 공개된 Qwen4의 초기 프리뷰는 NVFP4를 활용해 단일 DGX Spark에서 로컬로 실행할 수 있으며, 규모 대비 뛰어난 성능을 제공합니다.
👾GLM 5.3은 7,440억 파라미터를 갖춘 Z.ai의 플래그십 모델로, DGX Station과 DGX Spark 시스템 4대로 구성된 클러스터에서 수 시간 동안 실행되는 에이전트 세션에 맞춰 튜닝됐습니다.
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