黄仁勋掏出RTX Spark：把1 PFLOP算力塞进轻薄笔记本

黄仁勋在6月1日的GTC Taipei主题演讲上掏出了RTX Spark。这颗由英伟达与联发科联合开发、台积电3nm工艺制造的SoC，把20核Grace CPU和6144个CUDA核心的Blackwell GPU封进同一颗芯片，配上最高128GB的LPDDR5X统一内存。黄仁勋说："过去四十年，你启动应用，点击，打字。有了RTX Spark，你只需要提问，PC就会完成工作。"

这是英伟达第一次面向Windows笔记本做主处理器。CPU部分由联发科操刀，采用ARM v9.2架构，10个大核加10个能效核，共享32MB三级缓存。GPU沿用了Blackwell架构，核心规模与桌面版RTX 5070一致，第五代Tensor Core支持FP4精度，AI算力达到1 PFLOP——即每秒1000万亿次浮点运算。CPU和GPU之间通过NVLink-C2C互连，带宽约300GB/s，两者共享同一片统一内存池。这个架构直接来自此前发布的DGX Spark桌面设备中的GB10芯片，经过功耗优化后塞进笔记本。

性能指标方面，英伟达给出了几个具体场景：本地运行1200亿参数大语言模型，支持100万token上下文窗口；渲染90GB以上的3D场景；编辑12K 4:2:2视频；在1440p分辨率下以超过100FPS运行3A游戏。黄仁勋现场演示了Photoshop中的AI Agent辅助创作流程——Agent可以直接在软件内理解用户的创作意图并执行操作。

软件生态的反应速度超出了预期，Adobe宣布从底层重构Photoshop和Premiere，为RTX Spark的统一内存和Blackwell GPU做专用优化，AI和图形性能提升最高2倍。Premiere将启用全新的视频管线，Photoshop升级到下一代合成引擎。此外，Blackmagic Design、Blender、剪映、ComfyUI、OTOY等超过100家Windows软件开发商，以及KRAFTON、网易、Remedy、拳头游戏、Xbox等游戏工作室已宣布支持RTX Spark平台。DLSS 4.5光线重建技术也将随RTX Spark一同上线，采用第二代Transformer模型。

微软与英伟达合作推出了一套Windows本地Agent运行架构：微软提供全新的Windows安全原语，覆盖身份验证、隔离、策略和端到端安全；英伟达则贡献了OpenShell运行时，让用户可以精确定义Agent的权限边界，并智能决定查询路由到本地模型还是云端——发往云端的请求会自动脱敏个人信息。HermesAgent、OpenClaw等主流Agent平台已经宣布采用这套安全架构。英伟达给这套体系起了一个明确的产品定义：个人AI计算机。

硬件形态上，RTX Spark笔记本可以做到14mm厚、1.36kg重，14到16英寸串联OLED屏幕，支持G-SYNC，精密铝合金机身。同时还有紧凑型台式机版本。首批产品今年秋季由华硕、戴尔、惠普、联想、微软Surface和微星推出，宏碁和技嘉随后跟进。

预发布阶段的Geekbench 6跑分已经引发了关注，在Ubuntu 24.04环境下，RTX Spark单核得分3096，多核得分18837，与苹果2023年底发布的14核M3 Max基本持平（3124/18920）。RTX Spark多了6个核心，多核性能却没有拉开差距，而苹果M5 Max已经在售。英伟达方面尚未对此做出回应。需要注意的是，这组跑分来自Linux环境的工程样机，并非最终Windows on ARM优化版本，且Geekbench 6只测试CPU性能，没有覆盖RTX Spark的GPU和AI加速能力——后者才是这颗芯片的核心价值所在。

定价方面，东欧零售商泄露的联想Yoga Pro 7定价显示，搭载N1X 675和64GB内存的版本约4049欧元，N1X 650加32GB内存版本约3199欧元。天风国际分析师郭明錤在供应链调查后给出预估，配备N1X/N1芯片的设备未来两年出货量约1000万台，面向的是对端侧AI算力有明确需求的重度用户。

黄仁勋还公布了一张到2030年的路线图：下一代RTX Spark将采用Vera CPU加Rubin GPU，内存升级到LPDDR6；再下一代则升级到Rosa CPU和Feynman GPU架构。英伟达显然把RTX Spark当作一条长期产品线在经营，而不是一次性的跨界试水。

过去三十年，"Wintel"联盟定义了个人计算——Windows加x86。现在英伟达拉进了ARM和联发科，形成了一条Windows加ARM加CUDA的新路线。高通的Snapdragon X Elite率先在Windows on ARM上证明了可行性，但缺少高性能GPU和CUDA生态。RTX Spark填补了缺口：在ARM的能效基础上，装进桌面级的GPU算力和完整的CUDA软件栈。