NVIDIA 与 Microsoft 推出面向 Windows PC 的 RTX Spark 和本地 AI Agent 基础设施

周三在旧金山举行的一场 Microsoft 活动上，NVIDIA 创始人兼 CEO Jensen Huang 与 Microsoft CEO Satya Nadella 概述了 NVIDIA 和 Microsoft 如何共同设计硬件与软件，让 AI 智能体在 Windows PC 上运行。

Huang 表示，NVIDIA 因 Windows 而创立。现在，AI 智能体正在来到 Windows。

“如果你回顾我们公司的整个历程，Windows 始终是其核心，”Huang 说道，他回溯了 NVIDIA 在数十年间对 Windows 和 Microsoft 的支持。“如果没有 Windows，就不会有 GeForce。”

周三，在旧金山 Dogpatch Studios 举行的 Windows AI 和 Surface 活动上，Huang 在由前白宫 AI 政策高级顾问 Sriram Krishnan 主持的炉边谈话中，将这段历史以及他的长期愿景与智能体时代联系起来。

“坦率地说，我真正要把所有功劳都归于 Jensen 的，是他对这件事可能成为什么的愿景始终如一——不是今天，不是明天，而是作为一种长期趋势，”Nadella 说。“而这正把我们带到此刻。”

“个人电脑是终极工具，它是我的终极工具；对于整整一代人来说，它是我们的终极工具，”Huang 说。“当智能体时代到来，智能体就在你的电脑上时，会发生什么？它现在就是你的个人助理。”

活动由 Nadella 开场，随后 Microsoft Windows and Devices 执行副总裁 Pavan Davuluri 介绍了面向智能体时代设计的 Windows 更新。

为将 Windows 转变为面向智能体的安全平台，Microsoft 宣布 Microsoft Execution Containers (MXC) 正式全面可用；这是一种操作系统级基础设施，可让智能体在操作系统控制下安全且持久地在后台运行。

“我们正在把这些基础构件直接构建到 Windows 中，这样智能体就可以被保护、观察和治理，”Davuluri 解释道。“借助 MXC、Microsoft Security 和 Agent 365，我们正在释放 Windows 上智能体的全部潜力。”

Nadella 在与 Huang 的谈话中回到了这一主题。“我们需要让桌面成为智能体执行任务的最安全场所，”Nadella 说。

“Satya 刚才所说的，将成为我们所知的下一代 IT 的基础，”Huang 说。“正如 Windows 和 DirectX 革新了应用程序的构建方式，MXC 将革新智能体的构建和部署方式。”

Windows PC 的新起点：即日起预订 RTX Spark 笔记本电脑

在 Huang 和 Nadella 周三概述的多项公告中，RTX Spark 将完整的 NVIDIA AI 技术栈带入 Windows 笔记本电脑和紧凑型台式机；笔记本电脑即日起开放预订，并将于 10 月 16 日星期五上市。紧凑型台式机将于 11 月开售。

Windows 正在让本地 AI 更贴近日常工作，而新硬件则为开发者提供了空间，可在自己的 PC 上运行功能日益强大的模型。在介绍 Surface Laptop Ultra 时，Davuluri 将这一愿景与 NVIDIA RTX Spark 联系起来。

“我们围绕 NVIDIA RTX Spark 打造了 Surface Laptop Ultra，”Davuluri 说。“凭借最高 128GB 统一内存和最高 1 petaflop 的 AI 计算能力，你可以在这台笔记本电脑上运行那些根本无法装入传统机器的模型。”

这些系统来自 Acer、ASUS、Dell、HP、Lenovo、Microsoft、MSI 和 Gigabyte，设计形态从轻薄笔记本电脑到紧凑型台式机，专为始终在线的智能体而打造。

RTX Spark 将 NVIDIA Blackwell RTX GPU（最高 6,144 个核心）与通过 600 GB/s 连接的 NVIDIA Grace CPU（最高 20 核）相结合。

1 petaflop 的 FP4 AI 性能和最高 128GB 统一内存，使 RTX Spark 能够有效胜任本地 AI。它可以运行 Qwen 3.8 Flash Next 等模型，这是一款 125B 模型，带有 51B n-gram，智能水平可媲美许多云端模型，而且不限量使用，无需将数据发送到云端。

RTX Spark 运行完整的 NVIDIA CUDA 平台——也就是贯穿 NVIDIA 硬件的同一软件栈——并面向人们使用 PC 的各种方式而打造：

开发者可以迁移模型、工具和工作流而无需重写，从 RTX Spark 到 DGX Station 运行同一套 NVIDIA AI 栈。
创作者可获得支持 NVFP4 的第 5 代 Tensor Core、硬件加速 AV1、4:2:2 视频编码与解码、DLSS，以及贯穿完整制作流程的 RTX 光线追踪。
游戏玩家可以借助 DLSS 5、Reflex 和 G-SYNC，以超过 100 frames per second 的帧率在 1440p 下运行 AAA 游戏。

紧凑型台式机配置将同一颗 RTX Spark 超级芯片置于为 24/7 运行而设计的小型机箱中——这是一套专用的本地 AI 系统，可让智能体持续运行。立即预订 RTX Spark。

面向 Windows 的 NVIDIA DGX Station：企业桌面上的前沿 AI 计算

此次活动今天预览了面向 Windows 的 NVIDIA DGX Station——首款将 GB300 Grace Blackwell 级 AI 基础设施直接带入 Windows 生态系统的桌边 AI 超级计算机。

“这释放了在本地运行前沿级模型的能力，”Davuluri 表示。“过去需要租用集群才能获得的能力，现在就在一台桌边超级计算机中。”

此前，DGX Station 运行在 Linux 上——这意味着企业开发者需要维护两个独立环境：Linux 用于繁重的 AI 工作负载，Windows 用于生产力工具、应用程序和工作流。

绝大多数 Fortune 500 公司都将 Windows 作为标准平台，而这一差距让开发者付出了时间和资源成本——开发者要么转向 Linux 以获取 AI 计算能力，要么留在 Windows 中，但在进行重型模型开发和多智能体工作负载时只能使用有限的硬件选项。

面向 Windows 的 NVIDIA DGX Station 运行在 GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip 上，提供 748GB 一致性内存和最高 20 petaFLOPS 的 FP4 AI 计算能力——足以在本地运行高达万亿参数规模的模型。

AI 原生公司、领先研究实验室和企业中的开发者与研究人员团队，可以构建并运行始终在线的 AI 智能体，直接连接到他们已在使用的 Windows 应用程序和基础设施，并在不离开主力机器的情况下对大型模型进行微调和推理。需要时，仍可通过 WSL 访问 Linux AI 工具链。

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