Perplexity Portable Computer arriva su Windows: l’AI agentica gira in locale sulle GPU NVIDIA RTX

L’AI agentica continua a spostarsi sempre più vicino all’utente e, dopo le prime esperienze dedicate a Linux e ai sistemi NVIDIA DGX Spark, Perplexity porta Portable Computer anche sui PC Windows equipaggiati con GPU NVIDIA RTX. L’obiettivo è piuttosto ambizioso, ovvero permettere agli utenti di affidare all’Intelligenza Artificiale attività complesse senza dover necessariamente inviare tutti i propri dati al cloud.

Portable Computer rappresenta infatti la versione locale dell’agente Perplexity Computer, progettato per pianificare ed eseguire autonomamente attività articolate attraverso più passaggi. L’elaborazione può avvenire direttamente sul computer, sfruttando la GPU NVIDIA per accelerare i modelli utilizzati dall’agente e mantenendo i file sensibili sul dispositivo.

Si tratta di un approccio che si inserisce nella crescente attenzione verso la cosiddetta local AI, soprattutto ora che i modelli sono diventati sufficientemente potenti da poter gestire non soltanto semplici richieste testuali, ma anche documenti, codice, dati e attività distribuite tra più applicazioni.

Segui TuttoTech.net su Google Discover

Portable Computer porta gli agenti AI direttamente sul PC

Il concetto alla base di Portable Computer è diverso da quello di un semplice chatbot. L’agente può infatti pianificare un’attività, suddividerla in più passaggi, analizzare le informazioni necessarie e portare avanti il lavoro utilizzando gli strumenti messi a disposizione dall’ambiente Perplexity. Il modello può quindi interagire con file e applicazioni, raccogliere informazioni e completare operazioni ricorrenti senza richiedere all’utente di guidare manualmente ogni singolo passaggio. La componente locale però diventa particolarmente importante quando entrano in gioco informazioni sensibili.

Documenti aziendali, codice sorgente, rendiconti finanziari o altri file personali possono essere analizzati direttamente sul PC, senza che il loro contenuto debba necessariamente raggiungere un servizio cloud; in aggiunta, c’è da sottolineare che il lavoro completato localmente non consuma i crediti associati a Perplexity Computer.

Questo non significa però che Portable Computer sia completamente separato dal cloud, infatti l’approccio scelto da Perplexity è piuttosto ibrido; l’agente può riconoscere quando un’attività necessita di capacità di ragionamento più avanzate o di una ricerca sul web e, in questi casi, chiedere all’utente l’autorizzazione prima di trasferire le informazioni fuori dal dispositivo.

Il supporto a Windows arriva sui PC dotati di GPU NVIDIA GeForce RTX compatibili e sulle workstation NVIDIA RTX PRO, con un requisito piuttosto importante per quanto riguarda la memoria video; Portable Computer richiede infatti almeno 24 GB di VRAM.

La scelta non è casuale; gli agenti AI locali devono mantenere in memoria modelli relativamente grandi e, oltre al modello vero e proprio, devono gestire il contesto dell’attività, i dati elaborati e le diverse operazioni che vengono eseguite durante una sessione.

Per semplificare l’esperienza, Perplexity ha lavorato con NVIDIA anche sulla parte software; l’applicazione può essere configurata con un modello locale come Qwen 3.8 27B, post-addestrato per lavorare con Perplexity Computer e ottimizzato per le GPU NVIDIA RTX. L’utente non deve quindi necessariamente scegliere autonomamente un modello, installare runtime differenti o configurare manualmente una complessa pipeline per l’AI locale.

Tale peculiarità rappresenta uno degli aspetti più interessanti dell’iniziativa; non si tratta quindi solo di rendere possibile l’esecuzione di un modello sul PC, ma nascondere buona parte della complessità tecnica che normalmente accompagna questo tipo di configurazione.

Un unico ambiente tra AI locale e cloud

Perplexity punta inoltre a non creare una separazione netta tra attività locali e servizi cloud. Portable Computer può infatti utilizzare gli strumenti integrati su Computer, tra cui il browser e il sandbox proprietario SPACE, combinandoli con l’elaborazione direttamente sul dispositivo. Quando invece un’attività richiede risorse che il modello locale non è in grado di gestire adeguatamente, l’agente può chiedere il permesso di utilizzare i modelli cloud.

Come avrete intuito, questo sistema permette di mantenere il controllo sul trasferimento delle informazioni; l’utente non deve quindi scegliere a priori tra un ambiente completamente locale o uno completamente basato sul cloud, le due modalità possono convivere, con l’elaborazione locale utilizzata per i dati più sensibili e quella remota per le attività che richiedono maggiore capacità di ragionamento o accesso al web.

Da GitHub ai documenti finanziari: ecco cosa può fare l’agente

La vera utilità di Portable Computer emerge soprattutto quando viene collegato agli strumenti che l’utente utilizza quotidianamente. Perplexity ha previsto “connettori” per servizi come Microsoft Outlook, OneDrive, Word, Google Drive, Gmail, Slack e GitHub, permettendo all’agente di operare su informazioni distribuite tra applicazioni differenti.

In ambito software, per esempio, Portable Computer può analizzare le pull request aperte all’interno di un progetto GitHub, organizzarle in base allo stato e individuare le attività successive; l’agente può inoltre segnalare documentazione non aggiornata e preparare proposte di modifica da sottoporre successivamente alla revisione degli sviluppatori.

Un altro esempio riguarda l’analisi di documenti finanziari. Portable Computer può essere indirizzato verso rendiconti di intermediazione, dichiarazioni fiscali e altri documenti relativi a più anni, cercando elementi ricorrenti come commissioni e costi che possono incidere sul risultato complessivo.

Uno degli aspetti più interessanti dell’esempio fornito da Perplexity riguarda la possibilità di ottenere risultati accompagnati dai riferimenti esatti al documento e alla pagina da cui proviene ogni dato. Il vantaggio, in questo caso, non è soltanto la capacità del modello di analizzare grandi quantità di informazioni, ma anche la possibilità di farlo mantenendo i documenti localmente.

Per attività che coinvolgono dati finanziari, fiscali o aziendali, questo probabilmente è uno degli scenari nei quali l’elaborazione locale può risultare più interessante rispetto all’invio indiscriminato dei file a un servizio online.

La privacy resta sotto il controllo dell’utente, ma la strada presa sembra evidente

Il tema della privacy ovviamente rimane centrale nell’intero progetto. Quando l’attività può essere completata localmente, i dati rimangono sul PC e non vengono utilizzati per il consumo di crediti cloud; quando invece il sistema rileva che è necessario ricorrere a un modello remoto, l’utente viene coinvolto prima dell’invio delle informazioni.

Questo introduce un livello di controllo che può diventare particolarmente importante in ambito professionale. Non tutte le informazioni hanno infatti lo stesso livello di sensibilità e non tutte le attività richiedono necessariamente l’utilizzo di un modello cloud; la possibilità di decidere caso per caso dove eseguire l’elaborazione rappresenta quindi uno dei principali vantaggi dell’approccio ibrido.

L’arrivo su Windows amplia sensibilmente il pubblico potenziale di Portable Computer, anche se il requisito di almeno 24 GB di VRAM limita inevitabilmente la platea ai sistemi RTX più potenti. Almeno per adesso quindi non siamo davanti a una funzionalità destinata a qualsiasi PC Windows con una GPU NVIDIA, evidenziando che anche gli agenti AI locali stanno aumentando rapidamente le proprie esigenze hardware.

In questo scenario le workstation RTX PRO e le GPU GeForce RTX con maggiore dotazione di VRAM possono assumere un ruolo particolarmente interessante, soprattutto per gli utenti professionali che vogliono mantenere una parte consistente dei propri flussi di lavoro all’interno della macchina.

Portable Computer amplia la strategia NVIDIA per la local AI

L‘iniziativa di Perplexity si inserisce in un quadro più ampio che NVIDIA sta costruendo intorno all’AI locale. Il supporto a Portable Computer arriva infatti dopo quello per i sistemi DGX Spark e per i PC RTX basati su Linux, portando lo stesso concetto anche nell’ecosistema Windows.

Parallelamente continuano a crescere i modelli ottimizzati per essere eseguiti localmente; tra gli aggiornamenti più recenti vengono citati anche GLM 5.3 Flash di Z.ai, DeepSeek-v4.1 Flash, Qwen3.8-Flash-Next e le nuove generazioni di modelli pensate per sistemi NVIDIA dedicati all’AI. Sembra evidente quindi che NVIDIA non punta soltanto a fornire l’hardware necessario per eseguire i modelli, ma sta cercando di costruire un ecosistema nel quale GPU, modelli, applicazioni e agenti possano lavorare insieme direttamente sul dispositivo.

Perplexity Portable Computer è ora disponibile all’interno dell’app Perplexity per Windows sui sistemi compatibili equipaggiati con NVIDIA GeForce RTX e RTX PRO con almeno 24 GB di VRAM; il supporto si aggiunge a quello già disponibile per NVIDIA DGX Spark e per i PC RTX con Linux, mentre il supporto a NVIDIA DGX Station è atteso prossimamente.

In chiusura, si può affermare che il vero vantaggio pratico è rappresentato dalla possibilità di scegliere, attività per attività, dove far avvenire l’elaborazione; i dati più sensibili possono rimanere sul dispositivo, mentre il cloud può entrare in gioco quando servono capacità di ragionamento o strumenti che un modello locale non può offrire.