旧金山的一场微软活动上，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋和微软首席执行官萨提亚·纳德拉同台，把两家的分工讲明白了：硬件和软件一起做，目标是让 AI 智能体跑进 Windows 电脑里。

黄仁勋说，英伟达当年就是因为 Windows 才有的。现在，智能体也要进 Windows 了。

「回头看我们公司走过的整条路，Windows 一直在正中央。」他把英伟达支持 Windows、支持微软的几十年一路数过来，「没有 Windows，就没有 GeForce。」

合抱之木，生于毫末；九层之台，起于累土。台上这些新东西看着突然，底子是几十年一砖一瓦垒起来的。

对话里，纳德拉接过话头：「我最愿意给黄仁勋记一功的地方，说白了就是那份定力。他认准这件事能成，眼光放在十年二十年这种长期趋势上，今天明天怎么样他不在乎。我们才走到了今天这个节点。」

黄仁勋也把话头拉回工具本身：「个人电脑是终极工具，是我的终极工具。对整整一代人来说，它是我们所有人的终极工具。那到了智能体时代呢？智能体就待在你电脑上，它成了你的私人助理。」

活动由纳德拉开场，随后微软 Windows 与设备部门执行副总裁上台，把 Windows 为智能体时代准备的几项更新逐条讲了一遍。

为了让 Windows 成为智能体安全的落脚点，微软宣布 Microsoft Execution Containers（MXC）正式可用。这是一层操作系统级的基础设施，让智能体在系统管控下安全、长期地跑在后台。

「我们把这些基础件直接做进 Windows，智能体就能被保护、被观测、被管起来。」他解释，「有了 MXC、Microsoft Security 和 Agent 365，Windows 上的智能体才算真正放开了手脚。」

纳德拉在对话里又绕回这个主题：「我们要让桌面成为智能体执行的最安全的地方。」

黄仁勋接了话：「纳德拉刚说的这些，会成为我们认识的下一代 IT 的地基。当年 Windows 加 DirectX，是应用开发方式的分水岭；接下来 MXC 要划出智能体开发部署的那道线。」

Windows PC 的新开始：RTX Spark 笔记本今天开启预订

黄仁勋和纳德拉当天讲的几件事里，RTX Spark 把英伟达整套 AI 技术栈搬进了 Windows 笔记本和小型台式机。笔记本今天开始预订，10 月 16 日周五开售；小型台式机 11 月上市。

Windows 把本地 AI 拉到了日常工作的手边，新硬件也给开发者留出了余地，让他们在 PC 上跑越来越能打的模型。发布 Surface Laptop Ultra 时，微软把这件事和 RTX Spark 绑在了一起。

「Surface Laptop Ultra 就是围着英伟达 RTX Spark 做的。最高 128G 统一内存、最高 1 petaflop 的 AI 算力，传统机器装不下的模型，这台笔记本能跑。」

一批厂商会跟上，宏碁、华硕、戴尔、惠普、联想、微软、微星、技嘉都会出机器，从轻薄笔记本到为常驻智能体设计的小型台式机都有。

RTX Spark 的底子，是英伟达 Blackwell RTX GPU，最多 6144 个核心，加上最多 20 核的 Grace CPU，两者以 600 GB/s 的带宽连在一起。

1 petaflop 的 FP4 AI 算力配上最高 128GB 统一内存，让 RTX Spark 在本地 AI 上很能打。像 Qwen 3.8 Flash Next 这样的模型——1250 亿参数、510 亿 n-gram，智力水平对得上不少云端模型——它能不限量地跑，数据一个字节都不用传上云。

RTX Spark 跑的是完整的英伟达 CUDA 平台，也就是跑在英伟达各种硬件上的同一套软件栈。各种用 PC 的方式，它都照顾到了：

• 开发者搬模型、搬工具、搬工作流不用重写，从 RTX Spark 到 DGX Station 是同一套英伟达 AI 栈。
• 创作者有第五代 Tensor Core，支持 NVFP4，AV1 硬件加速，4:2:2 视频编解码，整条制作链路都能用上 DLSS 和 RTX 光线追踪。
• 玩家靠 DLSS 5、Reflex 和 G-SYNC，能把 AAA 大作在 1440p 下推过 100 帧。

小型台式机那款，把同一颗 RTX Spark 超级芯片塞进小机箱，为 7×24 小时不间断运行设计：一台专供本地 AI 的机器，智能体可以一直跑着。

面向 Windows 的英伟达 DGX Station：把前沿 AI 算力搬到办公桌

活动上还预告了 DGX Station for Windows，这是第一台把 GB300 Grace Blackwell 级别的 AI 基础设施直接搬进 Windows 世界的桌边 AI 超算。

「这一下就打开了本地跑前沿级模型的能力。」微软方面说，「以前得租一整个集群才有的算力，现在就在桌边这台超算里。」

旧时王谢堂前燕，飞入寻常百姓家。这话搁在算力上正合适：昨天还锁在数据中心里、按小时租的东西，今天要落到普通人的办公桌上。

在此之前，DGX Station 只能跑 Linux。企业开发者于是要守两套环境：Linux 干重活，Windows 放生产力工具、应用和工作流。

世界 500 强里绝大多数都把 Windows 当标准配置，这道缝隙一直在让开发者搭时间和资源——要么搬到 Linux 才够得着 AI 算力，要么留在 Windows，却在重载模型开发和多智能体任务上选不到像样的硬件。

DGX Station for Windows 换上了 GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip，748GB 一致内存，最高 20 petaFLOPS 的 FP4 AI 算力，本地跑到万亿参数级别的模型也够用。

海纳百川，有容乃大。Windows 有个好处是它装得下两套世界：需要的时候，Linux 的 AI 工具链照样能通过 WSL 用起来，人不用在两边来回搬。

AI 原生公司、头部研究实验室和企业里的开发者与研究团队，可以搭起常驻的智能体，直接接上他们本来就在用的 Windows 应用和基础设施，在主机上微调、推理大模型，不用换个地方干活。

对个人电脑来说，这件事的分量不小。它还是你手边最好用的那台工具，同时也要开始接住一批替你把活干完的智能体。而这一回，算力的门槛被拆到了办公桌的高度。

原文链接：
https://blogs.nvidia.com/blog/local-ai-rtx-spark-microsoft-windows-event/