人工智能搜索公司 Perplexity 于 9 月 1 日为其 Mac 版应用推出「混合计算」（Hybrid Compute）功能，让 AI 任务在云端前沿模型与 Mac 本地模型之间按需分配，敏感文件与信息始终保留在用户设备端。这是继今年 4 月发布 Personal Computer（面向 Mac 本地文件与工具的桌面版本）之后，Perplexity Computer 在隐私保护上的又一次升级。

云端与本地如何分工

混合计算的核心思路是：一个 AI 任务由云端前沿模型负责启动与规划，而当工作流推进到涉及私密文件、客户记录或个人信息的步骤时，该步骤会被移交给运行在 Apple 芯片上的本地模型处理。

具体而言，云端负责前沿推理、网页搜索与整体规划；Mac 上的本地模型则负责处理每一步所需的私密文件、敏感信息与设备端操作。Perplexity Computer 协调整个工作流，用户无需将任务拆成多个提示词，也不必在工具之间手动搬运信息。

隐私关卡守住数据出口

功能的关键在于 Mac 上的「隐私关卡」（privacy gate）。在受保护文件的信息抵达云端之前，这一关卡可以遮蔽敏感细节、将其保留在本地、拒绝该操作，或请求用户授权。Perplexity 表示，隐私关卡内置一个设备端分类器，可在信息离开 Mac 前识别姓名、地址、账号、登录凭据、支付卡号、政府证件编号与密钥等敏感内容，并据此决定采取何种保护措施；其中凭据、支付卡号与政府证件编号受到最严格的保护。

三款本地模型与硬件门槛

混合计算首发提供三款本地模型：谷歌的 Gemma 4 E4B、阿里巴巴的 Qwen3.6 35B-A3B，以及一款 Perplexity 自有模型。该功能要求配备 Apple 芯片的 Mac、macOS 15 或更高版本，以及至少 24GB 统一内存（32GB 为佳），面向 Pro、Max 与 Enterprise 订阅用户开放，免费版不可用。本地推理不消耗云端积分。

Perplexity 称，苹果上周发布的全新 Mac mini 与 Mac Studio 是运行混合计算的理想平台；用户也可通过 iPhone 随时发送提示词，而本地模型在其 Mac 上完全在设备端私密分析最敏感的数据。企业版管理员还可为组织设定统一规则——哪些数据必须留在 Mac、哪些在上传云端前需遮蔽、哪些需用户批准——并审计信息的离机时间。

从「搜索」到「计算机」

Perplexity 由 Aravind Srinivas 等人于 2022 年创立，定位为「答案引擎」而非传统搜索引擎。2026 年 2 月，公司发布 Perplexity Computer，可跨 Claude、GPT、Gemini 等 19 个模型组建智能体团队端到端执行项目；4 月推出的 Personal Computer 将这一能力延伸到 Mac 桌面。Srinivas 将这一转变概括为「AI 即计算机」：用户告知计算机期望的结果，由它自行推理、搜索并执行。

混合计算的发布，标志着本地模型与云端前沿模型在「步骤级」上的协同成为现实，也为金融、法律、医疗等需要处理机密数据的行业提供了一条兼顾智能与隐私的路径。