128GB统一内存塞进笔记本，英伟达把AI超算搬上桌面

一台笔记本，最多能塞进多少统一内存？英伟达给出的答案是 128GB，外加 1 petaflop 的 AI 算力。这不是某台工作站，而是 RTX Spark 要装进轻薄本里的东西。

英伟达把它定义为 PC 的新起点——一台机器同时扮演游戏 PC、创作工作室和个人 AI 超算三重角色。支撑这一定位的，是完整的 RTX 与 CUDA 技术栈，以及一个更具体的野心：让本地 AI 智能体在个人电脑上跑起来。

本地大模型下载量已经是去年的 5 倍

智能体在今年突然变热。OpenClaw、Hermes 这类项目冲上 GitHub 热度榜，本地大语言模型也跨过了驱动智能体所需的智能门槛。素材提到，像 Qwen 3.8-Flash-Next 这样的模型，已经追上了几个月前才发布的前沿云端模型。

结果直接反映在下载量上：本地大模型的下载量已经是去年全年的 5 倍。英伟达选择在这个节点，把 RTX Spark 定位成运行本地智能体的理想硬件。

从第一次开机开始，用户会看到一个“Getting Started”界面，用来挑选并安装自己的智能体应用。安装之后，GitHub Copilot、Hermes Agent、OpenClaw、Perplexity、Pi 和 WorkBuddy 里的本地 AI 设置也做了简化——应用会推荐针对 RTX Spark 优化的本地模型和参数配置，几次点击就能完成。

安全沙箱与本地云端之间的路由

智能体要跑在本地，安全是绕不开的一环。英伟达给出的方案是 OpenShell 和 MXC 两套新技术：MXC 提供操作系统级的安全能力，OpenShell 让智能体更容易接入 MXC，并额外提供凭证保护和安全监控。

落地节奏上，Hermes Agent 将在本月底集成细粒度的 OpenShell 控制与 MXC，OpenClaw 和 GitHub Copilot 目前已经支持 MXC。

另一个现实需求是本地与云端的取舍。英伟达 Switchyard 是一个开源模型路由库，能让智能体在本地和云端大模型之间智能分配查询，在尽量减少云端用量的同时，拿到接近纯云端运行的效果。Hermes 将在 10 月晚些时候加入 Switchyard，Perplexity Computer 和 GitHub Copilot 则已经集成了各自的路由方案。

软件提供商这边，也在降低智能体连接 Windows 应用的难度，方式是易用的 MCP 库和命令行界面。英伟达已经为自己的应用提供了 MCP，包括 NVIDIA App、Broadcast、PAIR、Omniverse、RTX Remix，以及一个规模不小的 CUDA-X Skills 库。

一台笔记本，连起局域网里的全部算力

本地 AI 不一定只跑在一台 PC 上。英伟达 PAIR 是一款个人 AI 路由器，今天正式结束 beta。它能自动发现并连接本地网络中兼容的 PC，安装 AI 模型和推理引擎，把 AI 工作负载分配到可用的系统上。

正式版新增了对 llama.cpp 的支持、可从 Hugging Face 直接下载模型、可自定义推理引擎设置，以及对 RTX Spark 的支持，同时带来一系列推理和体验改进。PAIR 支持 Windows、Linux 和 macOS，开发者可以通过 GitHub 参与这个开源项目——在首次发布仅一个月后，社区已经贡献了 10 多项功能和修复。

内容创作是另一条主线。RTX Spark 带来超过 130 个加速应用，以及用于快速视频和图像生成的 CUDA，还有 DLSS、NVENC、OptiX 等 RTX 技术，全部塞进一台轻薄本里。

Adobe 正在为 RTX Spark 优化旗下创作应用，包括 Photoshop、Premiere 和 Substance 3D，在 AI、编辑、色彩和特效工作流上带来最高 2 倍的提升。Photoshop 里，GPU 加速的合成让复杂图像编辑更快更跟手，移除工具和 Light Leaks 等效果也有改进；Premiere 加速了播放、渲染、调色等吃性能的视频任务，以及 Enhance Speech、Object Mask 这类 AI 功能；Substance 3D Painter 则加快了纹理创建流程，从烘焙高分辨率网格贴图到打开、保存、导出大型项目。

模型层面，英伟达 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 将在 10 月 15 日（周四）上线，这是一款专为在 RTX Spark 上运行本地智能体打造的大语言模型。它是一个 74B 参数、9B 激活参数的混合专家（MoE）模型，通过 2-bit 量化和先进的量化感知训练技术压缩进 24GB，以保留质量。

它的目标是在速度和智能之间取得平衡：比大多数流行的稠密模型更快，同时比大多数内存占用相近的流行 MoE 模型更聪明。用户可以在发布时通过 llama.cpp、vLLM、Ollama、Unsloth 和 LM Studio 运行它，也能通过 Hermes、OpenClaw 等智能体直接调用。和其他 Nemotron 模型一样，Bolt 74B 完全开源，包括训练数据、权重和配方，开发者可以微调并定制自己的智能体。

软件生态就绪的同时，硬件上市时间也已确定：英伟达和微软此前宣布，RTX Spark 笔记本将在 10 月 16 日（周五）开售。随机器一同到来的，还有当天上线的 RTX Spark AI playbooks，用户可以照着搭建自己的第一个智能体、构建一个 AI 幕僚长、为开发配置系统，或者设计一个创作助手。