AI PC 的风吹了两年,如今被英伟达往前推了一大步

CES、GDC、COMPUTEX，如今黄仁勋在公开场合演讲的次数是越来越多、越来越频繁，在这些场合，黄仁勋的演讲基本都是围绕着其最新的数据中心 AI 芯片展开，说白了就是“在线带货”，推广自己的 AI 芯片，让各大 AI 厂商多多购买，再结合 AI 芯片以及围绕它的一系列软件库、生态打造出 AI 应用与服务。

图源：Nvidia

在昨天的 COMPUTEX（台北国际电脑展）上，毫不意外，开场阶段老黄依然是在大说特说他的 AI 芯片，演讲基本跟过去差不多，浓缩成一句话就是“买的越多、赚的越多”。AI 芯片虽然很好，但这些都是企业、AI 公司、云服务厂商才会购买的产品，既然是电脑展，那毫无疑问，也要带来一些跟普通消费者、消费级 PC 切实相关的东西才行。

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在演讲的后半段时间，已经许久没有推出消费级产品的英伟达，推出了最新的 RTX Spark，一款普通消费者就可以买到的 PC 芯片。RTX Spark 继承了英伟达在 AI 领域的优势，把强大的 AI 算力压缩进了一块面向笔记本和迷你主机的单芯片系统中。这颗芯片也标志着英伟达正式下场，杀进了长期由英特尔、AMD 主导的消费级 PC 处理器市场。

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RTX Spark：英伟达版 Apple Silicon 来了

说起英伟达在个人 PC 领域的产品，消费者能够想起来的也只有 Geforce RTX 系列的 GPU 了。不过，这次发布的 RTX Spark，不同于传统意义上的 CPU，也不同于英伟达过去的独立 GPU，而是一颗融合了 CPU、GPU、内存等单元的完整的 SoC 芯片。

它将一颗基于 Arm 架构的英伟达 Grace CPU，与最新一代 Blackwell 架构的 GPU 封装在同一颗芯片上，再配合 LPDDR5X 统一内存，通过 NVLink C2C 高速互联打通 CPU 与 GPU 之间的带宽瓶颈。

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说到硬件规格，它包含最高 20 核 CPU、6144 个 CUDA 核心的 Blackwell RTX GPU、最高 128GB 统一内存，总 AI 算力最高可达 1 PFLOP（FP4）。

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按照目前公开的信息，RTX Spark 有 6144 个 CUDA 核心，这个数量级和现在桌面端的 RTX 5070 非常接近，但要高于笔记本端的 RTX 5070 Laptop。需要注意的是，RTX Spark 的重点并非是图形性能，它与传统 GPU 最大的分水岭还是在显存上，本地 AI 推理与大模型承载能力才是它的主战场。

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更具体一些的话，RTX Spark 跟独立的 RTX GPU 有两个主要差异：一是它是 SoC 内嵌 GPU，功耗上限大约在 80W 左右，而 RTX 5070 随随便便就可以跑到 100W 以上，所以在持续高负载、长时间满帧游戏的场景下，RTX Spark 实际表现可能也就相当于 CUDA 数量更少、但功耗更高的 RTX 5070 Laptop。

二是架构和定位不同。RTX Spark 上这块 GPU 强调的是统一内存、大模型推理和 Agent 工作流，对光追游戏、传统 benchmark 的优化方向会和纯游戏卡略有差别。所以如果只按打游戏来类比，那最高 128GB 的统一内存可以说毫无用武之地，但在本地 AI 推理和大模型场景，5070 只有 8-12GB 显存可用，很容易遇到显存瓶颈，RTX Spark 会明显强于同 CUDA 规模的传统独立 GPU。

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英伟达重返 ARM PC 战场

说完了 RTX Spark 的 GPU，接下来我们聊聊它的 CPU，也是这款芯片的一大看点。RTX Spark 选择的并不是熟悉的 x86，而是 ARM 架构。这也就表示，RTX Spark 的 CPU 架构与苹果 M 系列、高通骁龙 X 系列类似。

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其实这并非是英伟达首次进军消费级 CPU 领域了。在 2012 年的时候，微软随 Windows 8 系统推出了首批 Windows RT 设备，当时这批产品使用的就是基于 ARM 架构的英伟达 Tegra 3 处理器，之后在 2013 年，有少量后续机型和 Tegra 4 方案出现，但整体销量和生态都比较一般。到 2014 年前后，微软基本就不再推进 Windows RT 这条产品线了。

当时，真正的问题并不在 Tegra 本身，而是 Windows RT 这个平台只能跑 ARM 版的 Windows 应用。在十几年前，Windows 平台的软件都是基于 x86 开发而来，ARM 的兼容性极差，软件生态贫瘠，很多人买回去才发现常用的 Windows 应用都装不了，是一个完全不成熟的平台。

但与十几年前单打独斗的时代不同，两年前另一大芯片厂商高通已经率先加入了 Windows on Arm 战局，微软自己也在系统层面对 Arm 和 Agent 做了深度改造，包括 Adobe、Blackmagic、Blender、Chrome、Figma、ComfyUI、Riot、Krafton、网易等各大软件和游戏厂商都专门针对 ARM 架构做出了优化。

再结合英伟达本次发布会把完整的 CUDA、RTX、TensorRT 等软硬件栈搬到了 RTX Spark 上，多方共同推动，可以说这就是迄今为止最强的一次「ARM + Windows + 应用 + AI」联动。

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回看过去两年，AI PC 到底做了什么？

AI PC 不是什么新的概念了，两年前，微软联合高通、英特尔和 AMD 就推出了 Copilot+ PC，一大看点就是内置的 AI 功能。

那一波浪潮的关键词是 NPU。无论是高通的 Snapdragon X，还是后续英特尔和 AMD 的 NPU，整体思路都是在传统 CPU + GPU 旁边加一块低功耗 AI 加速单元，再配合 Windows 侧的一揽子体验。用户可以最直观感知到的就是一些围绕个人效率和日常使用场景打磨出来的功能：系统层面的实时字幕与翻译、更自然的语音输入、更智能的照片与文件搜索、摄像头美颜与背景抠图、会议降噪与说话人识别、本地小模型参与的写作辅助等等。

图源：Microsoft

Copilot+ PC 就是把一部分云端 AI 功能搬回本地，让一些轻量级的推理可以在离线环境下完成，同时通过 NPU 减少功耗，把这些始终在线的小模型做得足够省电、足够隐形。AI 的重心仍然是增强现有应用体验：Office 更聪明一点、相册更懂你一点、系统搜索更自然一点，用户的交互和使用方式依旧是主动点击应用、在每个应用里调用 AI。

这条路并没有错，只不过 AI PC 中的 AI 仅是操作系统的一个模块，是应用的一项功能，用户使用电脑的方式没有改变，而且面对复杂的任务，用户依然需要依赖云端更强大的模型。

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从应用时代到 Agent 时代，RTX Spark 想要改变 PC 的交互方式

RTX Spark 的出现，把原本做 AI PC 的思路往前推了一大步。它同样可以承接上述那些轻量级的 AI 功能和体验，在部分场景下可以用更强的 GPU 做得更快，但 Spark 想要解决的问题已经不是把 AI 视作操作系统的一个模块，而是让 AI 完全融合进系统。

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在 Copilot+ PC 上，本地 AI 往往围绕几十亿参数级别的小模型；而在 RTX Spark 上，英伟达和微软给出的目标是在本地承载 1200 亿参数级别的大模型，让 Agent 真正具备长期记忆、复杂工具链调用、跨应用执行任务的能力，并且可以在你不操作电脑的时候持续工作。

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英伟达与微软的构想大致是这样的：用户不再需要在复杂的多应用 UI 之间来回切换，也不用深度学习这些应用如何使用，用户只要用自然语言设定目标，Agent 就可以在系统层面接管键盘鼠标、调度模型、调用 PS、Premiere、浏览器、IDE，跨应用执行整套工作流。RTX Spark 想要把这种形态变成 PC 的默认交互方式之一。

虽然它们都叫 AI PC，但目标高度已经完全不一样了。

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第一批 RTX Spark 电脑，注定不会便宜

过去，一台笔记本电脑想要性能，就要牺牲续航和厚度；想要轻薄，就要牺牲性能和散热。就是这样看似难以实现的目标，英伟达用 RTX Spark 交出了最强能效 PC 芯片、100 FPS 1440p 游戏、14mm 机身厚度、全天的电池续航这样的成绩。站在今天回看，这多少有点像 2020 年的 Apple Silicon 发布时刻。

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从厂商站队情况来看，华硕、戴尔、惠普、联想几乎所有 PC 大厂，包括微软自己，都会在今年秋季推出首批 RTX Spark 笔记本。

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不过，看完整场发布会，我也发现了一些奇怪的地方。首先是英伟达宣传 RTX Spark 可以以 100 FPS 游玩 1440p 游戏，但官方没有明确说明这个 100 FPS 和 1440p 是原生就能跑到这个水平，还是使用了 DLSS 的插帧和超分技术；其次，官方也没有提供任何可量化的对比图表，没有拿出 RTX Spark 与英特尔、AMD、甚至高通的正面性能对标；最后是首批推出的产品中，XPS、ProArt、Surface 无一例外全是创作型笔记本，也都是高端笔记本，没有一款游戏本。

有理由怀疑，虽然 RTX Spark 看似游戏性能不错，但目前支持的游戏数量并不多，所以不按照游戏本来宣传，而且在内存、存储暴涨的时间点，很难想象这些高端产品的售价届时会有多高，也许 RTX Spark 注定就是有钱人的玩具，很难获得普通消费者的青睐，在市场上就是一款小众产品。真正的中端与入门价位的产品，还要等 RTX Spark 家族扩展出更多 SKU 之后才会覆盖。

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结尾

过去四十年，PC 的交互方式几乎没有改变：用户打开应用、点按菜单、敲击键盘、拖动文件夹。英伟达、微软以及一众 PC 厂商试图用 RTX Spark 把这种使用方式变成「你设定目标，Agent 与本地模型帮你操控应用」的新阶段。

这条路会不会像黄仁勋所说那样，“堪比手机向智能手机的那次重启”，现在谁也给不出答案。但至少，从 Vera Rubin 到 RTX Spark，从数据中心到客厅书桌，从 DGX Spark 到 Surface Laptop Ultra，我们已经可以看到一条比较清晰的技术与产品演进路径：AI 不再只是云端的大模型，也不再只是 PC 键盘旁一个图标式的聊天助手，而是逐步融合进操作系统、硬件架构与日常工作流之中。

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根据上周英伟达公布的财报，公司季度营收达到 816.15 亿美元，数据中心业务营收 752 亿美元，数据中心业务占公司总营收的 90% 以上，是业绩增长的绝对核心，而 PC、游戏显卡等业务的收入只有 64 亿美元，仅占 8%，规模远小于数据中心。

相信 RTX Spark 不会撼动英伟达目前的营收结构，PC 端 AI 在短期内仍是一个相对小众的市场。

信息来源：前方智能

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