发布了很多的东西林芝泡沫板胶，但是有个东西，是我觉得真正具有历史意义的，须要单拿出来的说的。

甚至，它让英伟达喊出了，个人电脑诞生40年以来，这次，要重新定义。

“ANewLine，ANewBeginning”

而这切，都是因为个全新的消费芯片。

也就是传说中的，被各种爆料了很久的代号为N1X的芯片。

RTXSpark。

就是这么个小小的东西。

可以说，这是我在今年上半年期待的场AI大会，因为在这个时代，你几乎很难看到，几个巨头联手预热，只为这场发布会。

PC的新时代。

可能也只有英伟达，能攒起这样的局了。

那串奇怪的数字，正是这次老黄演讲的地点，台北流行音乐中心。

在看完今天的发布会以后，我相信没有人会不再相信这句话了。

整个上半年的AI的进展，几乎都是OpenClaw、ClaudeCode、Codex等等等等。

背后，全部都是云端大模型。

但是ToC端的硬件层面，几乎毫进展。

可试问，又有谁不想真正的把大模型和Agent，部署在自己的本地端呢，低延迟、隐私保护、需网络，不仅仅是进行理，甚至可以微调，那种自由又安全的感觉，永远会让人迷恋。

我们需要新的硬件，也需要新的芯片，需要些有趣的想象。

而这切的目光，几乎都聚焦在了这次的NVIDIAGTCTaipei2026上。

终于，RTXSpark如约而至。

如果比较关注英伟达或者过去游戏比较多的朋友，可能对RTX和Spark这两个立的单词都比较熟。

RTX就是英伟达的消费产品线，大见的多的，就是各种显卡，比如RTX5080。

Spark其实同源于去年的个面向开发者的DGXSpark，只不过这次被正式升成了整套英伟达全新的业务线。

于是，RTXSpark出炉了。

这看的我起鸡皮疙瘩了。

整体参数如下。

RTXSpark的底层应该是跟DGXSpark相同的GB10芯片，因为我看这次的旗舰版的参数和之前差不多。

1PFLOP的FP4AI能林芝泡沫板胶，20个CPU核心、6144个GPU核心和128GB的LPDDR5X统内存。

能直接在本地轻轻松松跑120B的模型。

这次发布会上，老黄还秀了把未来所谓搭载RTXSpark的作做的电脑。

你可以在台厚度为14mm、未插电的笔记本电脑上渲染个90GB的3D场景、编辑12K分辨率。

非常离谱。。。

而且，不仅有很薄但能爆炸的全新笔记本，还有类似于MacMini那种功耗很低的小盒子。

所以近联想、HP、ARM大涨啥的，不是没有原因的。

能在个人消费的电脑里，直接用统内存的式，以速+CUDA生态支持，来本地跑AI大模型，这应该是整个PC域头遭。

而且微软会跟英伟达起，重构Windows系统，让搭载RTXSpark的电脑，原生支持本地Agent的运行。

Windows生态，感觉有救了，英伟达来当救世主了。

真的，愧于个人PC新时代这个比喻。

感觉上，明年全新的Windows系列的换机潮要来了。

我觉得要理解RTXSpark的历史意义，还是得说个我觉得大需要知道的东西：

就是到底啥是统内存？它有啥用？

在过去，我们传统的电脑里，般有两个大所熟知的核心的东西，个叫CPU，个叫GPU。

这个叫CPU，我用AI画了张。

GPU大肯定都很熟了，在电脑上，经常就是我们常说的显卡，比如我的这个5080。

CPU和GPU他两呢，各有各的内存，是分开的两块。

CPU用的叫系统内存（RAM），GPU用的叫显存（VRAM），两边要交换数据得通过条通道来回搬。

而统内存呢，大概就是把这两块成块，CPU和GPU共用同个内存池，谁都能直接访问。

苹果把这套玩意搞成了自己的主流，你现在买的Mac，几乎都是统内存了。

但是Windows生态，CPU和GPU都是不同厂做的做的，受限于过去的生态，过去也有人搞过，但是也都拉了，也从来没有人能把这么多上下游，联起来大搞特搞。

这么大的阵仗，英伟达是个。

而这个统内存，对于跑大模型来说，真的几乎就是决定生死的差别。

上面我们也说了，传统PC的内存架构是分裂的，CPU有自己的系统内存（RAM），GPU有自己的显存（VRAM），两者之间靠条叫PCIe的东西连起来。

比如，CPU有块系统内存，我们按64GBRAM来林芝泡沫板胶，GPU又有块自己的显存，比如RTX5080的16GBVRAM。

你想在本地跑个大模型，比如量化后的70B模型，可能要几十G内存，你的电脑内存看起来有64GB，但GPU真正能速使用的只有那16GB显存。

旦模型太大，显存放不下，就要把部分权重放在CPU的系统内存里，GPU每次需要这部分权重，就得通过PCIe去系统内存里拿。

GPU读自己的显存，万能胶生产厂家带宽大概1TB/s，非常快。

但是PCIe这条连接CPU内存和GPU的通道，像PCIe4.0x16单向带宽只有大概32GB/s，差了三十倍，纯龟速。

所以，你的模型还是跑不动，或者跑的很慢。

统内存解决的主要问题就是这个。

它可以把CPU和GPU的内存变成个共享池，比如台机器有128GB统内存，那么GPU就可以直接使用这个大池子里的很大部分。那这样你跑本地大模型的时候，就不再被张显卡的16GB、24GB、32GB显存限制得那么死。

统内存在消费单机上，几乎是跑本地大模型唯优雅的解法。

数据中心就是另个世界了，那条路跟我们普通消费者就没啥关系了。

说到这，那我觉得，你肯定想问，那既然统内存这么牛逼，我买Mac不就行了，Mac也有128G的统内存的版本，我买RTXSpark干啥？

这是个非常好的问题，有个答案还是挺重要的，那就是英伟达真正的手锏。

CUDA。

CUDA这个词，很多关注AI的朋友应该都听过，但它到底是什么，为什么这么重要，我觉得还是值得认真聊下。

很多人以为CUDA就是英伟达的显卡驱动，或者只是什么GPU加速技术。

这么理解也不能说错，但它远不止于此。

CUDA是整套的生态，牛逼的生态。

底层，它让你能把GPU当成通用计器来编程，除了渲染画面，还能做数学计。

中层，是堆被磨了将近二十年的数学库。cuBLAS做线代数，cuDNN做度学习的基础运，TensorRT做理优化，NCCL做多卡通信，FlashAttention这类关键优化，CUDA路线成熟，很多新特也会优先围绕NVIDIAGPU做适配。

还有老黄这次演讲里反复强调的CUDA-X，为所有的Agent，开放的CUDA库，能让Agent直接调用，这下离谱了。。。

里面有整套横跨科学计、工程仿真、芯片设计、基因组学、通信网络、机器人和物理仿真等等的加速库。

比如cuLitho做计光刻，cuOpt做决策优化，cuDSS做稀疏矩阵求解，AI-Q做对结构和非结构化文档做度研，Warp做可微分物理，Parabricks做基因组学等等等等。

用老黄的话说，数学，太美妙了。

CUDA，太牛逼了。

上层，就是PyTorch、TensorFlow、JAX，几乎所有度学习框架的GPU后端，默认且先支持的就是CUDA。

从2006年做到现在，CUDA积累了海量的优化库、教程、代码、生态等等。你今天去看学术论文放出来的开源代码，大多数都是在CUDA上写和测的，你今天遇到任何度学习的问题去搜解法，搜出来的答案也几乎都是默认假设你在用CUDA。

整个AI工程界的母语，就是CUDA。

这也是Apple直以来的个痛点。

它的统内存确实牛逼，但它的GPU用的是Metal，机器学习框架是MLX。

社区里大部分开源模型、训练代码、微调工具，都是先在CUDA上做好的，然后才慢慢有人移植到MLX，而且理还好说，但是训练和微调在Apple上的生态到今天还是非常薄弱。

所以你现在应该能理解，RTXSpark为什么让整个行业都在期待了。

因为在RTXSpark之前，想要CUDA和想要统内存的能，这两件事在PC上，是不可兼得的。

RTXSpark次把这以前架的东西捏到了起。

这是以前任何个单平台都给不了的组。

这才是RTXSpark真正的牛逼的地，也是大的差异化。

运行人类至今创造过的切，外加Agent。

而基于CUDA生态，这次，像Adobe之类的，会针对RTXSpark进行优化。

比如Adobe直接重新为RTXSpark设计了Photoshop和Premiere的核心架构，拥有达两倍的速度，而且，生支持Agent调用。

而且，这次，英伟达和微软还要起携手，来重塑Windows上的Agent生态，虽然这块是后面才会跟纳德拉具体直播去聊，但是也透了点东西出来。

包括全新的Windows安全基元，能为Agent的原生构建与运行提供身份认证、隔离护、策略管控和端到端安全能力。

还有英伟达自己的OpenShell。

套面向Agent的WindowsPC平台就能看出来了。

底层是RTXSpark提供的硬件能力。

二层是Windows的系统，微软会把Windows往Agent时代来改。

三层就是是安全运行环境。

也就是Windowssecurityprimitives+NVIDIAOpenShell。

可以说，未来任何个想要在本地电脑上跑大模型的开发者或者创作者，从硬件上来说，RTXSpark的机器，几乎就是优解。

如果你还想游戏，那相信我，你没有别的选择了。

仅此，只有RTXSpark。

ANewLine，ANewBeginning。

这就是，个人电脑的新时代。

它，不止是为你设计的，还是为Agent所设计的。

不止兼容着过去，还带着过去。

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