NVIDIAが「PAIR」を無料公開。家にある複数のPCをローカルAIの処理に使える

NVIDIAが2026年9月3日、「NVIDIA Personal AI Router（PAIR）」のベータ版を公開した。家や研究室にある複数のパソコンを同じネットワークにつなぎ、ローカルで動かすAIの処理を空いているマシンへ自動的に振り分けるソフトである。

PAIR自体は無料で、ソースコードもApache 2.0ライセンスで公開されている。Windows、Linux、macOSに対応しており、NVIDIA製GPUを搭載したPCとMacを同じ構成に含めることもできる。

PAIRは何をするソフトなのか

ローカルAIとは、ChatGPTのようにクラウド上のサーバーへ処理を送るのではなく、自分のパソコン上でAIモデルを動かす使い方である。入力した文章やファイルを外部サービスへ送らずに処理できるため、プライバシーを重視したい場合にも利用されている。

ただし、AIモデルをパソコン上で動かすには大きな計算量が必要になる。高性能なPCを複数台持っていても、通常は一部の端末だけに処理が集中し、ほかのPCは使われていないことがある。

PAIRは、同じネットワーク上にある対応マシンを見つけ、AIから届いた処理を利用可能な端末へ振り分ける。複数のAIエージェントを同時に動かすような用途では、一台のPCだけに処理を集中させずに済む。

PAIRはWindows 11、Linux、macOSに対応している。NVIDIAのRTX搭載PCだけでなく、Apple Siliconを搭載したMacもノードとして参加できる。

NVIDIAの公式情報では、GeForce RTX 20シリーズ以降、RTX PRO、DGX Sparkなどが対応対象となっている。MacについてはApple M4以降が対象である。

PAIRそのものは複数のOSで動作するが、実際にAIモデルを動かせるかどうかは、使用する推論ソフトやモデル、搭載メモリなどによって変わる。

PAIRは、パソコン上でAIモデルを動かすための「Ollama」と「LM Studio」に対応している。

どちらもローカルAIでは広く利用されているソフトである。PAIRのデスクトップアプリからOllamaやLM Studioを導入でき、AIモデルの追加も行える。

すでにOllamaやLM Studioを使っている場合は、PAIRが既存の環境を検出して利用することもできる。

PAIRについて注意したいのは、複数のPCにあるGPUメモリを合計できるわけではない点である。

例えば、VRAM 8GBのGPUを搭載したPCを2台接続しても、VRAM 16GBのGPUとして利用できるわけではない。一つのAIモデルを複数台に分割して動かす機能もない。

PAIRが行うのは、独立したAIの処理をそれぞれ別のマシンへ割り振ることである。そのため、一つの質問への回答速度を直接2倍にするというより、複数の処理を同時に実行するときに効果が出やすい。

NVIDIAは、5つのサブエージェントを同時に動かすテスト結果も公開している。

単体のRTX搭載ノートPCでは処理に18分かかった一方、3台のデバイスをPAIRで接続した環境では8分48秒で完了したとしている。

これはAIからの複数のリクエストを別々の端末へ振り分けられるためである。実際の速度は、使用するPC、GPU、モデル、ネットワーク構成によって変わる。

PAIRはローカルAIを前提としており、プロンプトやファイル、AIエージェントが持つ情報を家庭内や社内のネットワーク内で処理できる。

ただし、完全にローカルで完結するかどうかはPAIRだけでは決まらない。クラウド上のモデルや外部サービスへ通信するアプリを組み合わせた場合、その部分のデータは外部へ送信される可能性がある。

ローカル処理を目的に使う場合は、PAIRだけでなく、使用するAIモデルやアプリ側の設定も確認する必要がある。

NVIDIAはWindows、Linux、macOS向けのインストーラーを配布している。

PAIRを起動すると、同じネットワーク上にある端末を追加できる。接続時には6桁のPINを入力し、端末同士を認証する仕組みになっている。

通信にはmTLSによる暗号化も使われている。接続後は各端末へOllamaやLM Studio、AIモデルを用意し、PAIRのローカルAPIを経由して処理を送る。

PAIRは、パソコンを一台だけ使ってAIと会話する用途では利点が出にくい。処理そのものを複数のGPUへ分割するソフトではないためである。

一方、AIエージェントが並行してコードを書いたり、調査や文章生成を複数同時に進めたりする環境では、空いているPCへ処理を振り分けられる。使わなくなったRTX搭載PCや、普段は別用途で使っているMacを同じローカルAI環境へ加えることもできる。

PAIRは現在ベータ版である。対応環境や機能は今後変わる可能性があるため、導入する場合はNVIDIAの公式ページとGitHubで最新情報を確認した方がよい。