Дебют ноутбука NVIDIA RTX Spark на Bilibili World: локальные 120B-модели, AI-агенты и DGX Spark

Введение

Суперчип NVIDIA RTX Spark перешел из статуса анонса на конференции в работающий потребительский ноутбук.

На выставке Bilibili World в Шанхае компания NVIDIA публично продемонстрировала Lenovo Yoga Pro 15 на базе RTX Spark, выполняющий ресурсоемкие задачи локального ИИ, творчества и игр. Платформа объединяет графический процессор Blackwell RTX и 20-ядерный процессор Grace через соединение NVIDIA NVLink-C2C, с общим объемом унифицированной памяти до 128 ГБ, доступной обоим процессорам.

Конструкция рассчитана на новую категорию ПК под управлением Windows: тонкий ноутбук или компактный настольный компьютер, способный запускать персональных AI-агентов локально, работать с крупными творческими проектами и при этом обеспечивать современные игровые функции RTX.

NVIDIA также продемонстрировала DGX Spark — настольный AI-суперкомпьютер на Linux для разработчиков. Хотя обе системы имеют схожую основу Grace Blackwell, их программное обеспечение, сетевые возможности, целевые пользователи и роли в разработке моделей различаются.

Примечание по терминологии: В источнике говорится, что CPU и GPU «спаяны вместе». Буквально они не спаяны. NVIDIA соединяет два кристалла через высокоскоростное межчиповое соединение NVLink-C2C.

Игры, творчество и ИИ на одной платформе

RTX Spark разработан для трех типов задач, которые обычно требуют разных компьютеров:

1. Локальный искусственный интеллект
2. Профессиональная творческая работа
3. Высокопроизводительные ПК-игры

Традиционные игровые ноутбуки делают упор на производительность дискретного GPU. Машины для разработки ИИ отдают приоритет объему памяти и программным инструментам. Мобильные рабочие станции ориентированы на профессиональные приложения, часто в ущерб весу и времени автономной работы.

RTX Spark пытается объединить все три направления, используя один тесно интегрированный процессорный пакет и большой пул унифицированной памяти.

Основные характеристики RTX Spark

Компонент	Характеристика RTX Spark
GPU	Графический процессор Blackwell RTX
Ядра CUDA	До 6 144
CPU	До 20-ядерный NVIDIA Grace CPU
Архитектура CPU	Arm
Соединение	NVIDIA NVLink-C2C
Производительность ИИ	До 1 петаФЛОПС при FP4
Унифицированная память	До 128 ГБ
Целевые системы	Тонкие ноутбуки на Windows и компактные ПК
Основные задачи	Локальные агенты, разработка ИИ, творчество и игры

Компания MediaTek сотрудничала с NVIDIA при разработке кастомного процессора Grace, предоставив экспертизу в области Arm-систем, энергоэффективности, подключений и реализации CPU.

![Изображение показывает

Внутренняя структура NVIDIA RTX Spark. На прозрачной печатной плате видны множественные чипы и компоненты схем, в центре расположен заметный зелёный дисплей. Эффекты преломления света вокруг платы создают технологичную атмосферу. Логотип NVIDIA и текст «RTX SPARK» отображаются в правом нижнем углу. Это изображение тесно связано с контекстом, предоставляя прямой взгляд на основную аппаратную конфигурацию RTX Spark, что перекликается с текстовым описанием плотно интегрированного процессорного пакета и большого единого пула памяти.](https://we0-cms.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/cms-assets/image/2026/07/55572ed0-3051-4708-a983-2d6bc6e6ba06-6c6c55e5-a413-4486-ba16-be8a192750e6.png)

Почему NVLink-C2C и единая память имеют значение

В обычных ноутбуках с дискретными GPU центральный и графический процессоры обычно используют отдельные пулы памяти. Данные должны перемещаться между системной оперативной памятью и памятью GPU через такое соединение, как PCI Express.

Этот подход хорошо работает для обычных игр и задач производительности, но создаёт ограничения для очень больших моделей ИИ и творческих наборов данных:

• Объём памяти GPU может быть недостаточным.
• Веса модели могут потребовать разделения или выгрузки.
• Передача данных вызывает задержки и потребляет энергию.
• Крупный проект может превысить доступную память одного процессора, даже если в машине достаточно общей памяти.

Вместо этого RTX Spark предоставляет CPU и GPU доступ к общему пулу до 128 ГБ единой памяти. NVLink-C2C обеспечивает высокоскоростное соединение между процессором Grace и графическим процессором Blackwell.

Практическое преимущество заключается не в том, что копирование исчезает для каждой рабочей нагрузки — программное обеспечение всё равно должно правильно управлять данными. Скорее, преимущество в том, что приложения могут работать с гораздо большим когерентным пространством памяти, не полагаясь на небольшой изолированный пул памяти GPU.

Для локальных LLM, 3D-сцен, видеомонтажа и контекстов агентов объём памяти может быть так же важен, как и вычислительная мощность.

Запуск модели на 120 миллиардов параметров локально

NVIDIA заявляет, что системы RTX Spark могут запускать большие языковые модели с объёмом до 120 миллиардов параметров и поддерживать рабочие процессы агентов с длиной контекста до одного миллиона токенов.

Это не означает, что каждая модель на 120 миллиардов параметров будет работать с полной точностью или одинаковой скоростью. Фактическая возможность зависит от:

• Архитектуры модели
• Формата квантования
• Активных параметров
• Требований к KV-кэшу
• Длины контекста
• Механизма инференса
• Доступной памяти после операционной системы и приложений
• Желаемой скорости генерации токенов

Даже с учётом этих условий портативный компьютер с 128 ГБ общей памяти меняет возможности локального тестирования.

Большие документы, базы кода, истории диалогов и результаты поиска могут оставаться на машине, а не разбиваться на мелкие облачные запросы. Локальное выполнение также может снизить сетевую задержку и оставить конфиденциальную информацию под контролем пользователя.

Официальные материалы NVIDIA по RTX Spark перечисляют несколько ключевых локальных возможностей:

• Запуск LLM на 120 миллиардов параметров
• Использование до одного миллиона токенов контекста
• Генерация 4K AI-видео
• Рендеринг 3D-сцен объёмом более 90 ГБ
• Редактирование видео 12K 4:2:2
• Запуск AAA-игр с частотой более 100 кадров в секунду при разрешении 1440p

Это заявления о максимальных возможностях платформы.

а не гарантии для каждой конфигурации ноутбука или программного проекта.

Персональным агентам нужно больше, чем просто быстрое оборудование

Локально запускаемый ИИ-агент может читать файлы, открывать приложения, выполнять команды, искать в интернете, отправлять запросы и изменять данные.

Такой уровень доступа создаёт проблему безопасности. Мощная модель не должна автоматически получать неограниченный контроль над компьютером пользователя.

NVIDIA и Microsoft решают эту проблему с помощью новых примитивов безопасности Windows и NVIDIA OpenShell.

OpenShell предназначен для обеспечения:

• Изолированного выполнения (песочницы)
• Разрешений на основе политик
• Сетевого контроля
• Маршрутизации запросов к моделям
• Правил конфиденциальности
• Границ доступа к инструментам

Пользователь или администратор может определить, какие операции разрешено выполнять агенту. Запросы также могут маршрутизироваться

в соответствии с требованиями конфиденциальности — например, оставлять конфиденциальную информацию на локальной модели, отправляя очищенные задачи облачной модели.

NVIDIA заявляет, что OpenClaw и Nous Research's Hermes интегрируют OpenShell и агентские примитивы безопасности Microsoft в свои Windows-приложения.

Это создаёт гибридную модель:

1. Конфиденциальные данные обрабатываются локально.
2. Запросы с низким уровнем риска могут отправляться в облачную модель.
3. Доступ к инструментам ограничен явными политиками.
4. Процессы агентов выполняются в контролируемых средах.
5. Долгосрочные ассистенты остаются доступными без получения неограниченных системных привилегий.

Уровень безопасности критически важен. Локальный ИИ улучшает конфиденциальность только тогда, когда среда выполнения агента, права доступа к файлам, сетевое поведение и маршрутизация моделей также контролируются.

Локальные творческие рабочие процессы

Конструкция с 128 ГБ унифицированной памяти также предназначена для создателей, работающих с проектами, слишком большими для обычных графических процессоров ноутбуков.

На стенде Bilibili World компания NVIDIA продемонстрировала проект Unreal Engine 5, содержащий детализированную 3D-среду Манхэттена. Сообщается, что файлы проекта превышали 90 ГБ.

Источники сообщают, что пользователь мог плавно перемещаться по сцене как при подключённом к сети ноутбуке, так и при работе от аккумулятора.

NVIDIA официально позиционирует RTX Spark для 3D-проектов размером более 90 ГБ, хотя фактическая скорость работы редактора зависит от сложности сцены, потоковой передачи ассетов, скорости накопителя, охлаждения, оптимизации приложений и настроек электропитания ноутбука.

Создание видео и изображений

Медиа-движок Blackwell в RTX Spark включает аппаратную поддержку кодирования и декодирования 4:2:2. NVIDIA заявляет, что платформа может работать с рабочими процессами видео 12K 4:2:2.

Adobe перестраивает части Photoshop и Premiere, чтобы воспользоваться преимуществами единой памяти RTX Spark, ускорения TensorRT, компоновки GPU и медиа-конвейера.

Ожидаемые преимущества включают:

• Более отзывчивые большие временные шкалы
• Более быстрое применение ИИ-эффектов
• Цветокоррекция с ускорением GPU
• Более эффективный рендеринг
• Крупные медиа-проекты на портативных системах
• Снижение необходимости переносить проекты на отдельную рабочую станцию

Оптимизации Adobe для RTX Spark ожидаются вместе с выходом оборудования, поэтому производительность будет частично зависеть от поддержки приложений.

Игры RTX на процессоре Arm

RTX Spark основан на архитектуре Arm, а не на x86, используемой большинством игровых ПК с Windows.

Это поднимает очевидный вопрос совместимости: будут ли существующие ПК-игры и античит-системы работать корректно?

Ответ NVIDIA сочетает нативные версии для Arm, работу по совместимости с Windows и поддержку крупных издателей.

Компании, публично поддерживающие RTX Spark, включают:

• KRAFTON
• NetEase
• Remedy Entertainment
• Riot Games
• Xbox

На выставке Bilibili World NVIDIA продемонстрировала нативную для Arm версию игры NetEase NARAKA: BLADEPOINT на ноутбуке NVIDIA RTX Spark.

Сообщается, что демонстрация использовала высокие визуальные настройки, трассировку лучей, генерацию множества кадров DLSS и другие функции RTX, сохраняя плавный геймплей.

Более широкая платформенная цель NVIDIA — AAA-игры в разрешении 1440p с частотой более 100 кадров в секунду. Результаты будут существенно различаться в зависимости от игры, охлаждения ноутбука, ограничения мощности, разрешения экрана, режима DLSS, генерации кадров, а также от того, является ли игра нативной или переведённой.

Функции RTX

RTX Spark поддерживает стандартный современный стек технологий RTX:

• Аппаратная трассировка лучей
• DLSS
• Генерация множества кадров
• NVIDIA Reflex
• G-SYNC
• Ускорение творчества RTX
• CUDA
• Тензорные ядра пятого поколения

Долгосрочный игровой опыт будет зависеть от того, как быстро разработчики выпустят нативные сборки для Arm и насколько хорошо Windows будет обрабатывать устаревшие игры для x86.

DGX Spark: Настольный ИИ-суперкомпьютер для разработчиков

RTX Spark — это в первую очередь потребительская и просьюмерская платформа. DGX Spark разрабатывается как система для разработки.

DGX Spark использует суперчип NVIDIA GB10 Grace Blackwell с 20-ядерным процессором Arm, производительностью ИИ до 1 петафлопса FP4 и 128 ГБ когерентной единой системной памяти.

Он поставляется с программным стеком ИИ от NVIDIA.

работает на DGX OS — платформе на базе Linux, предназначенной для разработки ИИ.

Официальные возможности DGX Spark

Нагрузка	Возможности DGX Spark
Локальный вывод	Модели до 200 млрд параметров
Тонкая настройка	Модели до 70 млрд параметров
Вывод с двумя системами	Модели до 405 млрд параметров
Производительность ИИ	До 1 петаФЛОПС FP4
Память	128 ГБ единой системной памяти
Сеть	ConnectX-7, до 200 Гбит/с
Операционная платформа	DGX OS / Linux
Основная аудитория	Разработчики ИИ, исследователи, специалисты по данным

Две системы DGX Spark могут быть объединены через сеть ConnectX для работы с более крупными моделями. Это важное отличие от потребительской платформы RTX Spark.

Разработчики могут прототипировать, настраивать, проверять и запускать модели локально, прежде чем переносить рабочие нагрузки в NVIDIA DGX Cloud или инфраструктуру дата-центров.

RTX Spark против DGX Spark

Системы схожи по архитектуре и объему памяти, но не являются взаимозаменяемыми.

Категория	RTX Spark	DGX Spark
Основные форм-факторы	Тонкие ноутбуки и компактные ПК	Компактный настольный ИИ-суперкомпьютер
Операционная система	Windows	DGX OS / Linux
Целевые пользователи	Потребители, творческие специалисты, геймеры, пользователи агентов	Разработчики, исследователи, специалисты по данным
Целевые модели ИИ	Локальные модели до 120 млрд в стандартном рабочем процессе NVIDIA	Вывод до 200 млрд
Тонкая настройка	Ориентация на разработку и прототипирование; зависит от конфигурации	Официально поддерживает тонкую настройку до 70 млрд
Игры	Полноценный игровой фокус RTX	Не позиционируется как игровая система
Творческие приложения	Adobe, 3D, медиа и творческие рабочие процессы Windows	Программный стек для разработки ИИ
Масштабируемая сеть	Потребительские системы не ориентированы на масштабирование через ConnectX	ConnectX-7 может связывать две системы
Безопасность агентов	Примитивы безопасности Windows и OpenShell	OpenShell, Agent Toolkit и NemoClaw
Портативность	Варианты ноутбуков и компактных настольных ПК	Настольная система

Простейшее различие:

• RTX Spark — это персональный ИИ-ПК на Windows, который также может создавать контент и запускать игры.
• DGX Spark — это локальный компьютер для разработки ИИ, который приносит программный стек NVIDIA на рабочий стол.

Создание более безопасных агентов с помощью NVIDIA Agent Toolkit

DGX Spark включает экосистему программного обеспечения NVIDIA AI и позиционируется как локальная платформа для разработки автономных агентов.

NVIDIA Agent Toolkit помогает разработчикам подключать агентные системы к инструментам, источникам данных, моделям и компонентам наблюдаемости.

OpenShell обеспечивает изоляцию, контроль политик и управление выводом. NemoClaw опирается на эту основу, упрощая безопасное развертывание постоянно активных агентов.

Такое разделение обязанностей полезно:

• Agent Toolkit помогает создавать и подключать рабочий процесс агента.
• OpenShell предоставляет песочницу и управляемую политиками среду выполнения.
• NemoClaw предлагает онбординг, управление жизненным циклом и безопасную работу для поддерживаемых сред автономных агентов.

NemoClaw может использоваться с OpenClaw, Hermes, LangChain Deep Agents, локальными открытыми моделями, облачными передовыми моделями или механизмом вывода.

маршрутизатор.

Превращение ручного наброска в веб-страницу

На демонстрации Bilibili World компания NVIDIA запустила персонального агента на DGX Spark, используя мультимодальную модель Qwen с 35 миллиардами параметров.

Ведущий нарисовал на бумаге упрощённую диаграмму «пятислойного AI-пирога» и показал её камере. Агент интерпретировал рисунок и за считанные секунды создал полноценную локальную веб-страницу.

Затем результат можно было доработать с помощью последующих инструкций.

Эта демонстрация объединяет несколько возможностей:

1. Ввод с камеры
2. Мультимодальное визуальное понимание
3. Структурированная интерпретация
4. Генерация HTML и CSS
5. Локальное выполнение
6. Итеративное редактирование

Поскольку модель и агент работали локально, рабочий процесс не зависел от посекундной тарификации облачных вычислений во время демонстрации.

Это не означает, что локальное выполнение бесплатно. Приобретение оборудования, электроэнергия, обслуживание, хранение данных и инженерные затраты остаются реальными расходами. Это меняет модель затрат: от тарифицированного удалённого вывода к собственному локальному потенциалу.

NemoClaw для постоянно работающих приватных ассистентов

NVIDIA адаптировала NemoClaw для DGX Spark и всей своей линейки локальных AI-решений.

NemoClaw — это открытый эталонный набор инструментов для запуска постоянно работающих агентов в песочницах OpenShell. Он добавляет:

• Онбординг агентов
• Управление жизненным циклом
• Выполнение в песочнице
• Сетевые политики
• Контроль конфиденциальности
• Маршрутизацию вывода
• Поддержку локальных и облачных моделей

Для пользователей DGX Spark ключевая привлекательность заключается в возможности долгосрочного локального запуска агента, снижая необходимость загрузки конфиденциальных данных в облачный сервис.

Официальные варианты установки в настоящее время включают OpenClaw, Hermes и LangChain Deep Agents.