本文来自微信公众号： 爱范儿 ，作者：发现明日产品的，编辑：肖钦鹏，原文标题：《英伟达：带领 PC，重铸 PC｜硬哲学》
过去48小时，对于Windows电脑市场来说可谓地震不断——
不是微软要发Win 12了，也不是苹果重新内置BootCamp了，而是英伟达要造消费级CPU了。
更重要的是，老黄插手CPU（SoC）领域，可不是来和英特尔、AMD和苹果分蛋糕的……
他是来掀桌子的。
在刚结束的微软Build与英伟达GTC显卡技术大会开幕式上，我们见到了来自英伟达的「终极PC解决方案」：RTX Spark N1X处理器。
老黄期望通过RTX Spark打造的电脑很简单：
造出目前最全能、最智能、最面向未来十年甚至二十年AI潮流的终极Windows全能本。
支撑英伟达这一设计的根本逻辑，是老黄在GTC开幕演讲上的一个大胆判断——
面向人类用户设计计算产品的时代已经结束，未来我们应该面向智能体（intelligent agent）的需求设计计算硬件。
图｜YouTube@Nvidia
下一个AI时代属于智能体
开场不久，介绍过AI技术如何塑造了当下的产业经济之后，老黄就拿出了他本次演讲的核心观点：
相比单独使用某个LLM（大语言模型），智能体将是下一个阶段我们使用算力的主要方式（a new kind of computing pattern）。
这个核心观点如此重要，以至于老黄在演讲的前中后期反反复复提起这一页keynote，将它重复播放了很多遍。
整个演讲上公布的新硬件——比如正式投产的Vera Rubin计算平台、企业级AI工具包、底层模型等等，全都是围绕着这个核心理论而设计的。
图｜YouTube@Nvidia
根据老黄的介绍，智能体之所以能够成为下一阶段的核心算力使用方式，原因主要有4个——
1：解放用户生产力
过去几年里，单纯的生成式AI（Generative AI）虽然能力得到了很大的提升，但并没有拓展出非常多的使用场景。
即使它可以画图、做视频、直接制作各种文件，但本质交互方式依然是用户问一句、AI答一句。
智能体则不然——它的运作模式中包含「观察、推理、规划、使用工具」的闭环能力，这种模式让人类用户从工具操作者进化成了工具指挥者，可以被看作是一种形式的生产力解放。
2：减少隐性资源消耗
除了自身的运行模式之外，智能体还会彻底改变过去半个多世纪中，人类与计算机的核心人机交互模式。
换言之，智能体将曾经需要手动打开程序、点击工具和操作的流程后置了一步，让人的工作从「动手」变成了「动口」，用解释意图（intents）取代具体的操作。
这种变化的意义，在于它结束了「人学习和适应软件」的时代。而一个「软件学习和适应人」的阶段，将会节省大量人类学习和练习使用软件所需的时间资源。
3：无视物理数量限制
最「大力出奇迹」的优点是，智能体不会像人类一样，受到各种原因导致的数量限制。
在演讲中，老黄列举了几个例子：AI编码智能体的出现，让GitHub上的代码提交量在2026年初同比近乎翻了三倍。
英伟达内部也计划通过部署「数十万个Cadance超级智能体」，将芯片设计验证的耗时从数周缩短到数小时。
换言之：只要算力资源允许，智能体就可以将单个人类的能力「超级加倍」，让生产力获得指数级放大。
4：比LLM更万能
相比传统LLM，智能体还拥有一个非常具体的优势——普适性。
智能体的运作模式（模型+外壳+工具+运行环境）在所有应用场景中都是通配的，这种强大的通用性让它可以无孔不入。
比如大规模的云端SaaS服务、个人电脑部署、自动驾驶和人形机器人底层系统等等。
也就是说，智能体是LLM的一个「万能接口」，它自己就是完整的工具组件、可以直接嵌入具体的生产环节里，不需要人类在中间辛苦地做「回答搬运工」。
图｜YouTube@Nvidia
基于以上四点论据，老黄指出了一种「面向智能体」的算力设计思路：
过去四十多年，所有计算硬件都是围绕人类的需求设计的，但智能体的世界以纳秒计算、对于各种资源（比如内存和电力）的需求模式和人类截然不同。
在这样的大背景下，老黄宣布了新一代全栈POD超级计算平台「Vera Rubin」的正式投产：
图｜YouTube@Nvidia
相比年初在CES上首次介绍Vera Rubin平台，老黄在演讲中再次强调了这一代架构「专门为智能体设计」的属性。
尤其最新的Vera CPU，就直接打上了「CPU for Agents」的标签——这颗88核心176线程的处理器的主要工作，用老黄的话说，是一位「指挥家」。
换言之，Vera CPU主要控制智能体的调度、工具调用、内存和上下文管理，负责将Rubin GPU的巨量算力以最高效率、最低空置、最快速度的方式调度起来：
图｜YouTube@Nvidia
在此基础上，其他机柜组件——BlueField-4 DPU、NVL72交换机、ConnectX-9 SuperNIC网卡、Spectrum-6以太网交换机等等，才能和Vera Rubin共同构成这套「面向智能体」的算力解决方案。
图｜YouTube@Nvidia
但就像前面说的，老黄除了公布Vera Rubin投产之外，同时也将这个「AI的未来属于智能体」的观点投向了一个更偏向消费电子的领域——PC。
给智能体设计的电脑
之前提到，老黄今年GTC开幕演讲的主旨其实就一句话：
给人类用户设计硬件的时代结束了，我们下一步要面向智能体设计硬件。
但智能体的使用者不止Oracle、OpenAI、Anthropic、AWS这些企业巨头，个人AI用户的数量同样不可忽视。
为了占住极为分散但规模庞大的C端市场，老黄在今年的演讲中公布了英伟达首款面向个人消费市场的CPU产品——RTX Spark超级芯片。
图｜YouTube@Nvidia
老黄对RTX Spark首型号N1X的介绍相当动情：「它集合了我们33年来的全部技术经验，因为它支持所有英伟达已有的技术栈」。
与苹果的Apple Silicon思路类似，RTX Spark N1X是一块集成CPU、GPU和统一内存的ARM架构SoC，采用台积电3nm工艺制造，CPU与联发科共同设计。
图｜Nvidia
尽管用着上一代Grace Blackwell平台，而非最新的Vera Rubin，RTX Spark N1X依然可以实现最高1 PFLOPS（一千万亿次浮点）的AI算力。
根据英伟达工程师的介绍，N1X的整体性能与RTX 5070笔记本接近，相比早期泄露的「与M3 Max跑分近似」又有了一些提升：
图｜YouTube@Nvidia
在产品形态方面，RTX Spark最主要的平台将会是14-16寸的笔记本，合作方也是那几个熟悉的巨头——联想、微软、惠普、华硕等等。
其中当属英伟达与微软的合作最为密切，毕竟RTX Spark是要运行Windows on ARM的。
而老黄的ARM处理器能否追上苹果，微软是其中不可或缺的因素。
相应的，微软也在演讲后更新了搭载RTX Spark的Surface Laptop Ultra预告片：
图｜YouTube@Microsoft Surface
而相比高通的ARM架构笔记本，RTX Spark还有一个得天独厚的优势：它支持所有英伟达已经有的技术，从光线追踪到DLSS，再到Cuda加速和TensorRT。
换言之，RTX Spark笔记本不仅有Win on ARM上相对优秀的游戏体验，更是能够在本地AI工具加速之类的严肃场合提供「货真价实的生产力」。
图｜YouTube@Nvidia
更重要的是——按照老黄的说法——RTX Spark所驱动的笔记本、小型主机和台式机都是「为智能体操作而设计」的。
除了Windows本身和软件商之外，甚至连Adobe都宣布将会为RTX Spark彻底重构Premiere和Photoshop：
图｜YouTube@Nvidia
就拿Premiere来说，Adobe将会在RTX Spark电脑上带来一套全新的、以指挥智能体为主的交互模式，以及更多的MCP支持。
再大胆一点设想，所有剪辑师都熟悉的「时间轴式UI」很有可能在智能体时代被一个多模态指令框所替代——
听起来很酷，也很可怕。
在RTX Spark笔电上运行Premiere Pro｜Tom's Guide
换言之，AI不仅重塑了硬件的设计方式，也终于开始重塑一些已成定局十多年的软件UI交互规范了。
RTX Spark的应用场景也不止笔电，在老黄的GTC开幕演讲与当天稍晚些的微软开发者Build大会上，我们看到了很多以此为基础的小型主机平台。
就比如这个长得神似Xbox的微软RTX Spark Dev Box：
图｜Microsoft
AI需求塑造物理世界
纵观老黄的整个GTC演讲，以及同期召开的COMPUTEX和微软Build大会，我们可以明显地感受到：
AI从「生成式」向「智能体」的转变，将会重塑人们使用计算机的主要方式，并且这种重塑也反过来影响了计算硬件上下游的设计和形态。
换言之，英伟达不仅定义了下一个AI时代的核心问题：「什么是生产力-是智能体」，更是为自己的观点拿出了一套相当具有说服力的配套产品。
图｜YouTube@Nvidia
而RTX Spark的目标，是让新时代的全能本既要本地跑模型，又要兼顾生产力和娱乐——
毕竟支持RTX和Cuda对于Windows on ARM一直是个老大难问题，直到英伟达亲自下场。
只不过在为下一个AI时代催生新硬件感到兴奋的同时，我们也需要理性地看待RTX Spark N1X处理器：因为它并不是一个非常新鲜的东西。
还记得去年的DGX Spark吗？里面的「GB10超级芯片」基本上就是N1X的先行版本。
从芯片刻字上看，老黄在COMPUTEX上展示的N1X生产周期甚至是2024年，早期泄露跑分接近2023年的M3 Max也就不意外了。
图｜YouTube@High Yield
虽然所有消费级产品都要等到今年秋天，但看到RTX Spark N1X的这些零星信息，也很难不让人微微担心——
一颗CPU两年前、GPU一年前且不满血的SoC，真能为未来10年20年的智能体需求准备好吗？
尽管N1X既没用上最新的Vera Rubin架构，也不如今年的骁龙X2 Elite Extreme甚至去年的AMD Strix HALO，但它标志着一个开端：
一个芯片优先考虑智能体需求、并顺势开始影响操作系统、软件程序，直至硬件商品形态的时代的开端。
至于究竟谁能代表AI时代的操作系统，微软选择和英伟达联手，「再给Win on ARM一个机会」，明显是意识到了自己被macOS和Linux夹攻的困境。
图｜Microsoft
然而成也Win on ARM，败也Win on ARM——RTX Spark主动带来全套的英伟达技术适配，并不能解决Win on ARM在其他体验上的长期瘸腿。
毕竟一个足够好的面向AI的操作系统（比如macOS），即使它自己不倾向于开放，也会有用户通过逆向工程的方式帮它开放。
而在这一层上，RTX Spark+Win on ARM所以立足的基点，就显得不是那么稳固了。