Nvidiaが、Apple Silicon搭載MacとNvidia製GPUを搭載したPCなどでローカルAI処理を振り分けるオープンソースのベータ版ソフト「Personal AI Router（PAIR）」を公開しました。2026年9月3日に提供が始まり、対応する複数のコンピューターを家庭内ネットワークで接続して利用できます。
PAIRはOllamaやLM Studioへの接続を一本化
PAIRはハードウェアではなく、対応するコンピューターを検出し、AIアプリからのリクエストを利用可能なマシンへ送るソフトウェアです。OllamaまたはLM Studioでモデルを動かし、コンピューターが処理中または利用できない場合は、別の参加マシンへ新しいリクエストを振り分けます。
対応環境はmacOS、Windows、Linuxで、MacはmacOS TahoeとM4以降のチップが必要です。メモリは最低8GB、ディスク容量は20GB以上が推奨されています。Nvidia側はGeForce RTX 20シリーズ以降、Turing世代以降のRTX ProワークステーションGPU、DGX Sparkに対応します。
GPUやメモリを統合する仕組みではない
PAIRで接続したコンピューターは、それぞれ独立したシステムとして動作します。2台の16GB Macを接続しても32GBの共有メモリになるわけではなく、1回のAI応答を自動的に高速化する機能でもありません。参加する各マシンには、要求されたモデルを単独で実行できるリソースが必要です。
Nvidiaのデモでは、Hermesで5つのAIサブエージェントにタスクを分割し、OllamaとQwen 3.6 35B A3Bモデルを使用しました。RTX SparkノートPC単体では平均18分だった処理が、同ノートPC、DGX Spark、RTX 5090の構成では8分48秒になったとしています。ただし、この比較にMacは含まれておらず、特定構成での非公式なデモとされています。
日本のユーザーへの影響
日本のユーザーも、macOS Tahoeを搭載したM4以降のMacと対応するRTX PCを同じネットワークに置き、必要なモデルをOllamaまたはLM Studioへダウンロードすれば利用できます。プロンプト、ファイル、エージェントのコンテキストはユーザーのネットワーク内で処理され、PAIR自体の動作にインターネット接続は必要ありません。
一方、公開されている要件では、最大512GBのユニファイドメモリ構成があるM3 Ultra搭載Mac Studioは対応対象に含まれていません。NvidiaはM4を要件とする理由を説明しておらず、古いMacで動作するかどうかも明らかにしていません。
出典: AppleInsider — M4 Macs can share local AI work with PCs using Nvidia PAIR / Google News: Apple/iPhone/iPad 総合 — PCやApple M4をつなぎAI推論に活用、エヌビディアPAIRが示す「分散型パーソナルAI」の未来 – Yahoo!ニュース
