Osaurus se démarque comme une solution logicielle innovante sur Mac, conçue pour unifier l'accès aux modèles d'intelligence artificielle locaux et cloud. Dans un marché où les modèles d'IA tendent à devenir des commodités, cette startup, issue du projet Dinoki, propose une couche logicielle permettant aux utilisateurs de basculer entre différents systèmes tout en conservant leurs données et outils sur leur propre matériel. Terence Pae, co-fondateur et ancien ingénieur chez Tesla et Netflix, a créé Osaurus en réponse aux inquiétudes des utilisateurs concernant les coûts récurrents liés à l'utilisation de tokens dans le cloud. L'objectif est de fournir une assistance IA personnelle capable d'exécuter la majorité des tâches directement sur l'appareil. Contrairement à d'autres outils de contrôle destinés aux développeurs et parfois opaques sur le plan de la sécurité, Osarus offre une interface conviviale pour le grand public. Le logiciel fonctionne comme un harnais, reliant divers modèles d'IA, outils et flux de travail via une seule interface. Pour garantir la sécurité, Osaurus exécute les modèles dans un bac à sable virtuel isolé au niveau matériel, limitant ainsi la portée des actions de l'IA et protégeant les données de l'utilisateur. Actuellement, le système supporte une grande variété de modèles, notamment MiniMax M2.5, Gemma 4, Qwen3.6, Llama et DeepSeek V4 pour l'exécution locale, ainsi que des connexions à des fournisseurs cloud comme OpenAI, Anthropic, Gemini et xAI. Il est également compatible avec les modèles de fondation d'Apple et prend en charge le protocole contextuel des modèles (MCP). L'outil est livré avec plus de vingt plugins natifs couvrant des fonctionnalités essentielles telles que la messagerie, le calendrier, la vision par ordinateur, la gestion de fichiers, la recherche et même les capacités vocales. Depuis son lancement il y a près d'un an, Osaurus a été téléchargé plus de 112 000 fois. Cependant, l'exécution locale d'IA reste exigeante en ressources. Pour des modèles courants, un minimum de 64 Go de mémoire vive est requis, tandis que l'exécution de modèles plus volumineux comme DeepSeek V4 recommande 128 Go. Terence Pae exprime néanmoins son optimisme, notant que l'efficacité énergétique et les performances des puces locales s'améliorent rapidement, permettant désormais à l'IA de générer du code, d'accéder au navigateur ou de passer des commandes. Les fondateurs, dont Sam Yoo, sont actuellement inscrits à l'accélérateur de startups Alliance à New York et envisagent d'élargir leur offre aux entreprises, en particulier dans les secteurs juridique et de la santé où la confidentialité des données est primordiale. L'équipe croit fermement que la puissance croissante de l'IA locale pourrait réduire la dépendance aux centres de données massifs. En déployant des ordinateurs comme les Mac Studio sur site, les utilisateurs peuvent bénéficier des capacités du cloud avec une consommation d'énergie nettement inférieure, sans dépendre d'une infrastructure externe pour faire fonctionner ces intelligences artificielles.