RTX Spark筆記本來了，Surface Laptop Ultra首發，更猛的在後面

NVIDIA RTX Spark超級芯片很猛在過去的GTC 2026以及Bilibili World 2026上我們早有耳聞，隨着微軟在舊金山Dogpatch Studios展開Windows AI and Surface活動，一個圍繞RTX Spark芯片並搭配Windows平臺全新品類就此發佈。是的，NVIDIA RTX Spark筆記本來了，並且用上了消費者更熟知的Windows平臺。

Surface Laptop Ultra首發

首發的產品即是微軟Surface Laptop Ultra，這款產品被稱爲迄今爲止最強Surface，分成兩個版本，均基於RTX Spark N1X打造。

其中入門款定價2599美元，約17425元人民幣，採用代號爲N1X 650的RTX Spark N1X處理器，擁有18核Grace CPU，包括9個Cortex-X925和9個Cortex-A725。GPU擁有40組SM，5120個CUDA核心，24GB LPDDR5X 9400MT/s統一內存，512GB PCIe 4.0 SSD。

頂配版配置更猛價格也更貴，要到5899.99美元，約人民幣39557元，採用代號爲N1X 675的RTX Spark N1X處理器，擁有20核心Grace CPU，包括10個Cortex-X925和10個Cortex-A725。GPU擁有48組SM，6144個CUDA核心，128GB LPDDR5X 9400MT/s統一內存，1TB PCIe 5.0 SSD。

值得說明的是，RTX Spark N1X是這個系列的頂配處理器，N1X 650使用於筆記本形態GPU配置高於GeForce RTX 5060 Ti。更高階的N1X 675使用於筆記本形態的同時，也可以用在緊湊型桌面主機上釋放更多性能，GPU配置與桌面版的GeForce RTX 5070同規模。另外RTX Spark還有N1版本，最高擁有12核Grace CPU和2560個CUDA核心，不過不在這次Surface Laptop Ultra的討論範圍之內。

設計細節也是Surface Laptop Ultra最爲亮眼的地方，機身不足18mm厚度，重量控制在2kg以下，擁有15英寸PixelSense Ultra觸控屏，峯值HDR亮度比MacBook Pro M5高25%，散熱能力則爲上一代Surface Laptop的2.5倍率。

另外微軟還發布了全球首款內置磁吸式USB-C充電接口，現場微軟DEMO演示小姐姐展示了將定製的USB-C口接近Surface Laptop Ultra的USB-C時候，就會產生類似於MacBook MagSafe的吸附體驗，非常帶勁。與此同時，這個USB-C口也兼容日常的USB-C電源線，常見的USB-C也可以正常使用這個接口進行充電和數據傳輸。

另外Surface Laptop Ultra都提供了存儲擴展接口，方便用戶在不拆機身的前提下自行升級固態硬盤。

另外微軟商店還宣佈支持MacBook Pro折價換購計劃，最高抵扣1000美元，不知道這個服務是否在國內發佈的時候也會提供。

除此之外，現場還展示了Surface RTX Spark Dev Box主機，也就是將前面提到的RTX Spark N1X 675頂格性能發揮的版本，起售價5999美元，11月份發貨，包含開箱即用的Windows開發環境，比如VS Code、Git、GitHub CLI、Copilot、WSL、Python、Node等。

RTX Spark：把1 PFLOP裝進筆記本

在發佈會活動中，NVIDIA創始人兼首席執行官黃仁勳也來到現場，並與微軟CEO薩提亞·納德拉舉行爐邊對談。黃仁勳作爲一個DIY老燒，強調了沒有Windows，就沒有GeForce，回顧了NVIDIA與Windows數十年的共生史，將其延伸至智能體時代：“當智能體運行在你的電腦上時，你的電腦就成了你的私人助理。”這也是NVIDIA與微軟推動RTX Spark筆記本的重要動力之一。

這是RTX Spark首次將完整的NVIDIA AI軟件棧引入Windows平臺，黃仁勳特別指出，當年開啓AI革命的DGX-1超算算力也是1 PFLOP，如今同級別算力已進入筆記本電腦。

當然這個數值是基於FP4精度下的AI峯值算力宣傳的，真要與超算相比仍有規模級別差距。但對於個人用戶而言，FP4稀疏算力的解決方案一旦得到進一步普及，低於2kg，功耗80W以內的輕薄本擁有強勁的AI性能和GeForce RTX 5070桌面GPU的遊戲表現，吸引力依然巨大。

目前，1 PFLOP FP4性能可本地運行Qwen 3.8 Flash Next，擁有1250億參數、510億 n-gram，智能水平號稱媲美雲端Sonnet 5.5，且不限量使用、數據不出本地。

如果是搭載GB300 Grace Blackwell Ultra的DGX Station for Windows，在748GB統一內存加持下，還能做到20 PFLOPS FP4，可以直接本地運行萬億參數模型，包括Kimi K2.6、DeepSeek-V4 Pro，戴爾Pro Precision with GB300、惠普ZGX Fury AI Station已經計劃年內上市。

這裏我們可以一窺RTX Spark的目標用戶，它與DGX Spark同源，但有所分工。RTX Spark跑Windows on Arm、面向消費級AI PC/創作/遊戲，DGX Spark跑Linux DGX OS、配200G互聯面向模型開發，NVIDIA強調兩者軟件棧一致，開發者可無縫遷移，因此RTX Spark對開發者也非常友好。

與此同時，RTX Spark採用第五代Tensor Core，支持NVFP4、硬件加速AV1與4:2:2編解碼、DLSS 4.5、DLSS 5與RTX光追，加速整個創意管線，也很適合創作者的實際需求。

對於玩家而言，由於RTX Spark本身就支持DLSS 5、Reflex，以及G-SYNC，可以在1440p分辨率下3A遊戲大作實現100+ FPS表現，再加上輕薄便攜設計，吸引力也是足夠強大的。

MXC是Windows平臺的關鍵

這篇內容我們還需要關注Windows平臺在其中的關鍵作用。在此之前智能端側基本基於Linux實現，是因爲Linux給的權限更高，自由度更大，但是安全性不是常規消費者用雙手就能保障的。因此活動現場Microsoft Execution Containers（MXC）成爲了軟件主角。

MXC屬於操作系統級基礎設施，讓智能體在受安全保護、監測和治理的環境中後臺持續運行，目前已經跟隨Windows 11的最新更新正式上線。MXC驅動策略是組織可定義智能體可訪問的文件和網絡範圍，Windows在運行時強制執行。

因此在現場黃仁勳給予了最高規格背書：“正如Windows和DirectX徹底改變了應用的構建方式，MXC也將徹底改變智能體的構建和部署方式。”

在生態上，NVIDIA已將OpenShell集成進MXC。GitHub Copilot、OpenClaw、OpenAI Codex、Replit、LM Studio、Unsloth AI也已經支持，Anthropic Claude Code、Manus、Perplexity、Raycast已經明確了支持意向。

MXC加持讓Windows平臺的混合智能體變得更爲高效可控，半年前吐槽的龍蝦毀信息可時代已經極速成爲過去時。現在Windows混合智能讓Copilot獲得三項本地能力，包括本地上下文，瞭解你的文件和活動；本地操作，代你執行整理文件、排障、寫代碼等任務；本地模型，按需調用端側算力。

另外HydraFusion智能編排可以更好的自動路由任務到本地或雲端模型，10月15日以實驗預覽版登陸GitHub Copilot應用、CLI和VS Code。同時全新的Windows搜索也蓄勢待發，任務欄直達數千種快捷操作、拼寫容錯與同義詞理解、文件內聯預覽，目前已經向Windows預覽體驗成員推送。

另外本地大模型也獲得全面升級。其中MAI Code 1.1 Flash本地版擁有1370億參數 MoE，3bit量化後僅53GB，本地支持256K上下文，成本僅爲雲端版1/4，SWE-Bench Verified達72.6%。

NVIDIA也同步推出了全新的Nemotron模型，擁有700億以上參數、2bit量化僅需約20GB內存，10月15日發佈。另外DeepSeek-V4 Flash擁有284B參數、1.6bit量化、60GB內存即可本地運行，編程與推理基準超過GPT-5，在旗艦型Surface Laptop Ultra以及Surface RTX Spark Dev Box主機上都可以運行。

更猛的在後面

除了Surface Laptop Ultra，宏碁、華碩、戴爾、惠普、聯想、微軟、微星、技嘉均已經確認推出對應的RTX Spark產品，其中部分機型在第二天的NVIDIA RTX Spark編輯日活動上進行展示。包括華碩ProArt P16/P14、戴爾XPS 16 Creator Edition、惠普OmniBook Ultra 16、聯想Yoga 9n二合一、微星Prestige N16 Flip AI+，目前已經陸續開啓預定。

關於更多RTX Spark筆記本的細節，愛極物第一時間在舊金山現場進行了初步的體驗，後續會給大家分享更多細節。另外也預告下週將會放出RTX Spark筆記本的詳細首發測試內容，不要走開，更猛的在後面。

毫無疑問的是，這是NVIDIA時隔十餘年第二次進軍PC處理器市場，直接對標Intel Core Ultra、AMD Ryzen AI、高通驍龍X，以及蘋果M系列，雖然目前數據中心佔據NVIDIA絕大部分營收，Windows on Arm軟件兼容性存在諸多變數，但作爲一個消費者、一個PC用戶而言，筆者非常歡迎這樣的改變。把強勁的智能體裝進揹包，不再需要和搭建未曾接觸專業軟件和平臺，開箱即用，加速把所有的筆記本變成真正能用的智能體終端，並且在有限的功耗和重量內將遊戲畫質和體驗拉滿，無論哪一點都是極具吸引力的。