本文转载自“英伟达RTXSpark”
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北京时间 10 月 8 日，在旧金山举行的 Windows AI and Surface 活动上，NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋与微软首席执行官萨提亚·纳德拉开展会谈 —— NVIDIA 将与微软携手，以 RTX Spark 和 AI 智能体开启 Windows PC 新序章！
黄仁勋表示，NVIDIA 因 Windows 而诞生。现在，AI 智能体即将登陆 Windows。
“回首 NVIDIA 的发展历程，Windows 始终处于核心位置。”黄仁勋在回顾 NVIDIA 数十年来对 Windows 和微软的支持时表示，“没有 Windows，就没有 GeForce。”
纳德拉表示：“坦率地说，我最佩服黄仁勋的，是他始终如一地坚守自己的愿景。他看到的不只是今天或明天，而是长期的发展趋势。正是这份远见，让我们走到了今天这一刻。”
黄仁勋表示：“个人电脑是终极工具，是我的终极工具，也是我们整整一代人的终极工具。到了智能体时代，当智能体运行在你的电脑上时，会发生什么？这时，你的电脑就成了你的私人助理。”
活动由纳德拉开场，随后微软 Windows 与设备部门执行副总裁 Pavan Davuluri 详细介绍了 Windows 为 AI 智能体时代推出的一系列更新。
为将 Windows 打造为安全的智能体平台，微软推出 Microsoft Execution Containers (MXC)。这项操作系统级基础设施让智能体在操作系统管控下，安全、持续地在后台运行。
Pavan Davuluri 介绍：“我们正将这些基元直接构建到 Windows 中，使智能体受到安全保护、监测和治理。借助 MXC、Microsoft Security 和 Agent 365，我们正在释放智能体在 Windows 上的全部潜力。”
在与黄仁勋的对谈中，纳德拉再次谈及这一主题：“我们需要让桌面端成为智能体最安全的运行场所。”
黄仁勋表示：“纳德拉刚才所说的，将成为下一代 IT 的基石。正如 Windows 和 DirectX 彻底改变了应用的构建方式，MXC 也将彻底改变智能体的构建和部署方式。”
NVIDIA RTX Spark 笔记本电脑
正式开启预售
RTX Spark 首次将完整的 NVIDIA AI 软件栈引入 Windows 笔记本电脑和紧凑型桌面主机：笔记本电脑今日开启预售，10 月 16 日上市，紧凑型桌面主机则将于 11 月上市。
Windows 正让本地 AI 更深入地融入日常工作，而新硬件则为开发者提供更充足的算力，使他们能够直接在自己的 PC 上运行能力日益强大的模型。Pavan Davuluri 在介绍 Surface Laptop Ultra 时，将这一愿景与 NVIDIA RTX Spark 联系起来。
Pavan Davuluri 表示：“我们基于 NVIDIA RTX Spark 打造了 Surface Laptop Ultra。凭借高达 128 GB 的统一内存和高达 1 PetaFLOP 的 AI 算力，用户可以在这台笔记本电脑上运行传统 PC 根本容纳不下的模型。”
宏碁、华硕、戴尔、惠普、联想、微软、微星和技嘉将推出多款设备，涵盖纤薄笔记本电脑到专为持续运行的智能体而打造的紧凑型桌面主机。
RTX Spark 将至高可达 6,144 个核心的 NVIDIA Blackwell RTX GPU 与高达 20 核的 NVIDIA Grace CPU 相结合，并以 600 GB/s 的带宽高速互连。
1 PetaFLOP 的 FP4 AI 性能与最高 128 GB 统一内存，让 RTX Spark 能高效运行本地 AI。它可运行 Qwen 3.8 Flash Next 等模型，这是一款拥有 1,250 亿参数及 510 亿 n-gram 的模型，其智能水平可媲美 Sonnet 5.5 等云端模型，且可以不限量使用，无需将数据发送至云端。
RTX Spark 搭载完整的 NVIDIA CUDA 平台，采用与 DGX Spark 相同的软件栈，满足多种 PC 的各种场景：
开发者
无需重写即可迁移模型、工具和工作流，在 RTX Spark 和 DGX Spark 上运行相同的 NVIDIA AI 软件栈。
创作者
可使用支持 NVFP4 的第五代 Tensor Core、硬件加速的 AV1 和 4:2:2 视频编码与解码，DLSS 和 RTX 光线追踪技术，加速整个创意工作流。
游戏玩家
可借助 DLSS 5、Reflex 和 G-SYNC，在 1440p 分辨率下，以超过 100 FPS 的帧率畅玩 3A 大作。
紧凑型桌面主机配置将相同的 RTX Spark 超级芯片装入专为全天 24 小时运行而设计的小巧机身中，这是一套专用本地 AI 系统，可让智能体持续运行。点击【阅读原文】了解更多关于 RTX Spark 的详细信息。
