英伟达 RTX Spark 笔记本实测：128GB 统一内存可跑本地大模型

Nvidia 的 RTX Spark N1X 处理器终于来了，我们集体测试了一批搭载这款新"超级芯片"的强力笔记本，加起来价值不菲。RTX Spark 被设计为一款面向笔记本和小型台式机的高性能 Arm 架构 SoC，对标 Apple、Intel、AMD 和 Qualcomm 的最强产品。它拥有大量核心、Nvidia RTX Blackwell 显卡，以及足以在本地运行大型 AI 模型的算力和统一内存。

旗舰配置搭载于 Microsoft 的 Surface Laptop Ultra，配备惊人的 128GB 统一内存，我们自己的Tom Warren 已做了完整评测。Sean Hollister 一直在测试 64GB 版的 Asus ProArt P16，我也在测试其顶配 128GB 版本。由于我是这群人里最受优待的，我手上还有一台 64GB 的 Lenovo Yoga 9n 二合一和一台 32GB 的 HP OmniBook Ultra 在测。

这些笔记本全都搭载同一颗 N1X 芯片，拥有 20 个 CPU 核心和 6,144 个 GPU CUDA 核心，而且全都贵得离谱——从 HP OmniBook 的 3,199.99 美元到 Asus ProArt 的 6,999.99 美元不等。更低价的配置中有一颗 18 核 / 5,120 CUDA 的 N1X 芯片，但最低也只能到 2,599.99 美元，对应的是Surface Laptop Ultra或更小的Asus ProArt P14配备 24GB 内存。

这些是基于新芯片打造的大尺寸、高价位笔记本。它们面向开发者、程序员和内容创作者，这些人可能还想用本地 AI，甚至借助 DLSS 5 等最新 Nvidia 技术玩游戏。有很多东西要测，而我们并没有太多时间全部测完。所以下面你不会看到对任何一台笔记本的详尽打分评测，而是我们三位作者使用五台笔记本一周后的印象与想法。

Nvidia 的"超级芯片"真的有那么超级吗？Apple、Intel、AMD 和 Qualcomm 是否该正式警惕了？我们有人睡过觉吗？

Antonio Di Benedetto：Windows on Arm 不再是几年前那种完全不堪的体验了。这在很大程度上要归功于 Qualcomm Snapdragon X 芯片带动的推动，大量开发工作投入到了 Windows 的原生 Arm 应用上。而且许多 x86 应用通过 Microsoft 的 Prism 模拟层也能正常运行。

Adobe 推出原生 Arm 版 Photoshop 和 Premiere 已经有一段时间了，尽管我珍爱的 Lightroom Classic 仍是基于 x86 的应用，但我在 Arm 上使用它并没有发现任何问题。到了这个阶段，除非你依赖的是仅限 x86 的专用软件，否则 Windows on Arm 对你来说不会是个无法接受的选择——或者你想毫无顾虑地畅玩任何游戏，不用担心兼容性问题。

Sean Hollister：每隔一段时间，总会有那么一刻，某个应用加载的时间比它该有的更长，我就会怀疑它到底能不能加载出来。即便那样，它通常还是能加载。偶尔，需要不止一次尝试。有一天我 Alt-Tab 切走时，我的 Evernote 笔记消失了几次，但强制刷新就解决了。而且应用似乎不尊重我系统设置的深色模式偏好。

但我大体上同意 Antonio 的看法。我把一台 RTX Spark 作为日常主力机，装上了我常用的所有工作和个人应用——Signal、Discord、Audacity、CapCut 和 Evernote、Irfanview、Slack、ScreenToGif 等等——到目前为止没有任何一个让我失望。我一次都不需要去想自己运行的是 Arm 应用还是 x86 应用。真正的卡顿出现在游戏和 AI 方面，你会在下面读到。

Tom Warren：过去两年我每天都在用一台搭载高通芯片的 Windows on Arm 笔记本，情况已经改善到我再也没法分辨一个应用是不是原生的了。RTX Spark 笔记本上也是同样的情况，我觉得 Nvidia 进入这个品类只会让创意应用和游戏的情况变得更好。

TW：在此之前，Windows on Arm 从未看起来像一个严肃的游戏平台。虽然原生 Arm 游戏仍然不多，但 Nvidia 的 GPU 有助于强行闯过模拟层。你在游戏中的体验会因游戏而异，但大多数情况下我发现，中等画质、1440p 分辨率加 DLSS 性能模式，能让大多数游戏稳定跑到 60fps。

我主要在台式机上玩游戏，每天用 RTX 5090 配 32 英寸 4K 屏幕、画质拉满，把我惯坏了，但我并不介意 15 英寸屏幕上中等画质的样子。我能够运行《黑神话：悟空》在原生分辨率（3270 x 2180）下、中等画质并开启 DLSS 性能模式时，平均为 70fps。我在同样的中等画质和 DLSS 性能模式下运行了Cyberpunk 2077，平均为 66fps，而Forza Horizon 6平均为 57fps。

不过，在某些游戏中，你可能需要降低分辨率或画质设置。这绝对不如一台专用游戏笔记本，但对于大致相当于 MacBook Pro 水平的产品来说，用于移动游戏已经绰绰有余。

SH：正如 Tom 所说，GPU 性能是够的——但 CPU 可能会拖累你的一些游戏。在Returnal（1440p、高画质）中，我有足够的性能来流畅达到 60fps，Expedition 33（DLSS“性能”模式放大到 1200p、高画质）、Jedi Survivor（DLSS“性能”模式放大到 1200p、中等画质）以及Shadow of the Tomb Raider（原生 1800p、最高画质）也是如此。

但当我启动Helldivers 2时，即使降到 DLSS 放大后的 1080p，在最高难度任务中也不能保证 60fps。屏幕上的敌人实在太多，Spark 跟不上。Star Wars Zero Company更是受限于 CPU ——无论我是把画质和屏幕分辨率调到最高还是最低，Spark 都无所谓。不管我怎么尝试，战斗中帧率通常都被限制在 37fps 到 39fps 之间。

即使是古老且低功耗的游戏也可能有怪毛病。我试了 2003 年的Max Payne 2，看到帧率在某些情况下掉到 50fps。我甚至在出色的UFO 50（一款 2D 游戏合集）中看到了一些卡顿，不过另外几款 2D 游戏运行得很好。

我也不确定 RTX Spark 是否适合 VR。出色的Titanfall 2VR 模组可以运行，起初似乎运行良好，但几分钟后稳定性略有下降。那可能是我的 Wi-Fi 问题，因为 Valve 的Steam Frame无线适配器驱动无法在 Spark 上安装。Steam 的流式音频方案也没装上，所以音频是从 Nvidia 笔记本而不是头显中传出的。

需要说明的是，这一切都假设你希望笔记本风扇全速运转，并把热量直接排到你的桌面或腿上。这对轻薄游戏本来说并不罕见，但这实在太比好的台式机或掌机更响、更热。

广告：我一直想要一台像 MacBook Pro 那样、同时具备完整 PC 游戏能力的笔记本电脑，所以我对这些笔记本在图形性能上的表现充满期待。第一天晚上，我设置好了 Asus ProArt P16，它那大得离谱的 128GB 内存全部就位，当我启动Big Walk准备和朋友们进行计划中的线上夜晚时，我的第一个想法是：“嗯，看起来还行吧。我猜。”我知道Big Walk算不上什么 3A 图形巨作，但它在“friend slop”这一类型里有着相当吃配置的画面。我本以为 N1X 能把它拉满，或者至少接近拉满，但并没有。

我不得不把 P16 的 4K 显示屏降到 2560 x 1600，而且没有用Big Walk 的Highest 或 Very high 画质预设，而是降到了 High，以维持一个还算稳定的 60 帧左右。对于一个和好友一起解谜的傻乎乎的合作游戏来说，这些真的重要吗？当然不重要。毕竟它看起来还行。但这清醒地提醒了我，这颗“超级芯片”并不是图形魔法师。

正如 Tom 和 Sean 指出的，RTX Spark 能应付一些不错的游戏，但在某些情况下，对中等甚至低画质设置要放低期待，并准备好依赖 DLSS 和帧生成。不可否认，更便宜的台式机、甚至搭载独立 Nvidia 显卡的笔记本都能轻松胜过 N1X。Nvidia 声称它相当于把一块 RTX 5070 Laptop GPU 塞进 SoC 里，但在我的测试中，它介于 RTX 5070 Laptop GPU 和 RTX 5060 Laptop GPU 之间——当然不算差，但如果你是游戏玩家优先，把钱花在传统 Nvidia 显卡上要划算得多。

SH：Nvidia 的合作伙伴认为，给首批 RTX Spark 笔记本配备你能带上飞机而不会被盘问的最大容量电池是合适的——但即便是我这台 Asus ProArt P16 里的 99.9 瓦时电池组，这些笔记本也不会在续航上拿奖。Tom 和 Antonio 整天测试各种使用场景时，我把 P16 当作日常主力机来日常工作，同时像鹰一样盯着电量计。这主要意味着在网页浏览器里写稿，而它撑不过一整天。

我最好的一次是 50% 亮度下 5 小时 40 分钟的真实工作，其中包括与 Tom 和 Antonio 进行的一小时视频通话，讨论我们的 RTX Spark 报道计划。第二天，满电只用了约 5 小时，因为其中两小时我花在剪辑这段视频上，用的是 Capcut。第三次把电池耗尽，也是 5 小时。

进行网页工作时，笔记本默认设置下我通常看到 13-17 瓦的电池耗电，但轻度视频工作会升到 20-30 瓦，Capcut 视频导出时（短暂地）高达 50 瓦，而玩《夺宝奇兵：古老之圈》时我让它一路飙到 120 瓦。电池无法以那种速率持续供电——它慢慢下降，在 30% 电量时我看到明显的性能下降，功耗骤降到 60 瓦。

好消息是，这台 Asus 从 140W USB-C PD 电源充电很快。从没电充到 50% 用了 20 分钟，再 15 分钟到 70%，总共 1 小时 15 分钟达到 95% 电量。

AD：我在插电状态下跑了很多基准测试，所以没能像平时那样花那么多时间测试续航。 anecdotal 地说，在断断续续的使用中，续航看起来还不错。正如 Sean 所见，除非你刻意追求高效，否则不太可能撑过完整的八小时工作日。而如果你启动任何重负载的东西，比如本地 AI 模型（稍后会详细说），你甚至撑不到午饭。随着我继续使用这些笔记本，我最终会做更彻底的续航测试，包括我们惯常的 rundown 测试，以便做一些 1:1 对比。

TW：还没有。现在这一切感觉都像是面向开发者的 beta 版：从 AI 智能体安装时闪出命令提示符和 Visual Studio，到最基础的查询就让风扇狂转。

我很难为这些芯片在本地 AI 工作上的能力想出多少有说服力的用例。很多任务完全可以用免费的云端模型更快完成，而且笔记本风扇也不会转起来。真正的威力在于让智能体全速运行一整夜来构建东西，运行开发者会青睐的任务。

把这一切都放在本地设备上也不错，不必与云服务共享邮件和文件，也不用担心隐私问题。不过，我还是会经常关掉 OpenClaw 或 Hermes，不让它们整天在后台运行，尤其是当我给了它们访问本地文件的权限时。我只是还没准备好完全信任 AI，不管是不是本地的。

微软和 Nvidia 都设想了一个 AI 智能体在你的 PC 上自动化处理事务的未来，但我仍未完全信服。虽然有些琐碎任务我确实可以自动化，但我喜欢用 PC 来编辑照片或视频、写作和玩游戏。我不想坐在那里看着机器人替我做所有这些事。这对我来说是计算乐趣的一部分。

SH：我走出Nvidia 的 Editor's Daythinking 我可能终于有理由启动本地 AI 了。我让运行 Qwen3.8-27B 的 Hermes 为我构建一份每日新闻简报，就像 Nvidia 舞台上演示的那样。它花了 10 分钟，并消耗了我整个 99.9 瓦时电池的 10%，才终于生成了一份新闻列表，而基于云的 Claude（Opus 5.5）只花了一半时间——同时它还完全占用了我的 GPU，并让 Spark 笔记本明显发热。只要我开着 Hermes，笔记本就一直发烫，还有点卡顿。

Claude 的结果也更好，细节更多，来源也更可靠。我想我算是“免费”得到了本地 AI 的 token，但我不会把邮箱交给 Claude，而且我大概本可以用一个更小、更轻量的模型。但我用了程序推荐的那个，结果就是这样。我尝试干净地重装 Hermes，以确保不是配置错误，但这一次，提示词花的时间更长，还消耗了60% 的电池。哎哟。

广告：我在学习使用本地 AI 的旅程中还处于早期阶段，而这些 RTX Spark 笔记本显然是一个可行的——尽管昂贵的——选择。但即使你有 128GB 内存来运行一些大块头模型，对初学者来说这仍然不是一种用户友好的体验。Windows 11 里的 Microsoft“入门”引导为你提供了一键安装 Hermes Agent、OpenClaw 和 Perplexity 的便捷方式。（不知为何它们都有 ESRB 分级？）但在这之后，你基本上就得靠自己了。我坚持用 Hermes，因为那是我已经在 Mac Studio 上使用的东西，但如果你在内存为 32GB 或更少的系统上使用它，它只会告诉你没有足够的内存来运行其推荐的本地 Qwen 模型——要么把你引向云端，要么完全靠你自己去获取一个更小的模型。

使用本地 AI 相比云端模型有显著的隐私优势，但便利性确实差不少，因为本地 LLM 处理速度慢得多，对系统负担也更重。让本地模型在笔记本内存里跑起来会迅速耗尽这些笔记本的大容量电池，而且 LLM 的输出结果仍然参差不齐。我花了 36 分钟耗掉联想 Yoga 9n 30% 的电量，让一个 Qwen 3.8 27B 模型为五张 PNG 格式的产品图调整尺寸并添加白色背景——结果它把图片裁剪错了，产品被切掉了。我又追加了几条提示词才让它做对，期间还得赶紧插上电源线，免得 Hermes 在这个过程中把笔记本搞死机。

广告：这些笔记本非常贵，但这也意味着厂商大多拿出了看家本领。在华硕、惠普、联想，以及我从Tom 对 Surface 的看法中了解到的，RTX Spark 系列在触控板、键盘、屏幕和扬声器上都达到了优秀到极致的水平。我测试的三台机器金属机身手感极佳。OLED 屏幕看起来都很惊艳。而且对于这类工作站级笔记本来说，它们每一台都相当薄。

如果只凭硬件让我给自己挑一台，我大概会选华硕 ProArt。它最符合我的需求：三个 USB-C 接口、超亮屏幕、更顺手的倒 T 形方向键，还有全尺寸 SD 卡槽。惠普这台手感其实最好，机身坚固得令人印象深刻，但接近 5 磅的重量是这批里最沉的，而且它的 microSD 卡槽对我来说用处小得多。

至于联想，它实际上一直是我暗自最喜欢的。它是我在这批测试中唯一的一款二合一设备，这让它更灵活（双关语）也更有趣。你可以在屏幕或大触控板上使用它的大号手写笔，这让它在图形和设计工作方面有更大的潜力。而帐篷模式配上 16 英寸 120Hz OLED 大屏，偶尔打打游戏或看剧看电影都很惬意——只是它没有华硕那么亮。

SH：到目前为止我只真正深度使用过华硕 P16，但在 Nvidia 编辑日上，我对整个 RTX Spark 首发笔记本阵容的做工质量印象深刻。就我个人而言，华硕 P16 可能不会是我的选择，因为它的屏幕格外反光，触控板也过于灵敏。我喜欢在有大量环境光的房间里使用笔记本，结果发现我必须把这块原本出色校准过的 OLED 屏幕亮度调得很高。与此同时，我的手掌总是不小心蹭到触控板，导致光标点到我不想点的东西。

扬声器和摄像头也有些不尽如人意，但 Windows Hello 人脸登录和接近感应非常出色。我一走开，屏幕就会变暗，而只要看一眼笔记本就能立刻重新登录。尽管发热明显，华硕的风扇声音并不刺耳——游戏时非常响、很明显，但至少是呼呼而不是尖啸。

TW：虽然我在测试 Surface Laptop Ultra 时遇到了一些奇怪的 bug，但硬件本身无可挑剔。它的外观和手感与 MacBook Pro 非常相似，磁吸 USB-C 接口真的让人觉得这是 Apple 早该做的事——就是这么好。大尺寸触觉触控板延续了 Surface 优秀触控板的传统，还额外带来了细微的触觉反馈，比如在移动窗口或在 PowerPoint 等应用中对齐对象时。

我本希望 Laptop Ultra 用上 OLED 显示屏，但我发现把默认的“Vivid”色彩选项切换为“Enhanced”后，mini-LED 面板的对比度有所改善。我也非常欣赏 Laptop Ultra 的接口部分，尤其是它有一个全尺寸 SD 卡读卡器，甚至还有一个 USB-A 接口。查看我的完整评测了解更多想法。

AD：是的，RTX Spark N1X 是一颗强大的芯片。我们一直在测试的这些配备大容量统一内存的高端笔记本配置，旨在与 Apple MacBook Pro 中的 Pro 和 Max 芯片竞争。虽然它们在一些 GPU 性能测试中能跟上，比如在 Blender 渲染中与顶配 M5 Max 打平，但 Apple 的 CPU 要强大得多。

Apple 在其自研处理器以及 M6、M5 Pro 和 M5 Max 芯片的超快“超级核心”上投入了大量开发。而且，坦白说，在单核性能上没有什么能与这些芯片竞争——连 Nvidia 的“超级芯片”也不行。（说真的，我们能不能别再提“超级”这个词了？）但 RTX Spark 的 20 核 CPU 最令人难受的一点是，就连低端的 12 核 M6 Mac Mini 都能在多核性能上与它竞争——而 Mac Mini 起售价仅为 $900。

无需独立 GPU 就能看到这样的图形性能，这很棒，可以实现更薄的系统设计和更安静的散热风扇。我很喜欢，就像我喜欢 AMD 的 Strix Halo APU 一样——但和 Strix Halo 一样，Nvidia 的 RTX Spark 也是一款昂贵的部件。而且不可否认，Apple 的产品是更全面的性能选手，只要你不那么在意游戏。

TW：它确实名列前茅，但我认为 Qualcomm 在 CPU 方面更接近 Apple 的 M 系列芯片。Qualcomm 在收购 Nuvia 之前也在 Windows on Arm 上进行了多年试验，并成功用 Snapdragon X 系列打造出了有竞争力的芯片。

我认为 Nvidia 在未来的 RTX Spark 芯片上，需要在 CPU 方面投入类似的工作量才能赶上。RTX Spark 的开发至少花了三年时间，我从熟悉 Nvidia 计划的消息人士那里听说，这些芯片本应在去年推出。所以工作一直在进行，但 CPU 方面仍然有点令人失望。

Nvidia 为其基于 Arm 的 CPU 选择了 MediaTek，这家芯片厂商更出名的是笔记本电脑里的 Wi-Fi 硬件，而不是 CPU。我真希望下一代能更强大。在测试 Surface Laptop Ultra 的整个过程中，我忍不住想，那个禁忌之梦就是高通 CPU 与 Nvidia GPU 的结合。我看这在现实中永远不会发生，但要是能看到一定很有意思。

TW：我认为这会提升人们对 Windows on Arm 在创作和游戏任务上的兴趣，原因很简单：在此之前，我们还没有真正能跑游戏的基于 Arm 的 Windows 笔记本电脑。Nvidia 首批 RTX Spark 笔记本电脑瞄准的是创作者和开发者，但这里显然存在一个空缺，可以推出一款更实惠、主打游戏的版本。也许那就是我们听到传闻的 N1 芯片。

SH：不错，但太贵了。当你做那些理论上能证明这个价格合理的事情时，它又太热、太吵。我在意它们代表什么，以及它们所指的方向，远胜于我在意是否拥有一台。

AD：我很喜欢笔记本电脑领域现在有了更多竞争，但超高的价格让 RTX Spark 笔记本电脑大多遥不可及。我希望看到更便宜的选项出现，也希望最终能有第二代产品带来更高的 CPU 性能，从而有望进一步缩小与 Apple 的差距。我还希望这能推动基于 Arm 和兼容 Arm 的游戏向前发展。也许有一天，这甚至意味着游戏能更容易地移植到 macOS。那岂不是个有趣的结果？

继续测试这些超高端 RTX Spark 机型固然很酷，但我最兴奋的是能上手一台基础款 Surface Laptop Ultra 或 24GB 内存的 Asus ProArt P14，看看它们与入门级 14 英寸 M5 MacBook Pro 相比表现如何。那是我个人心目中 Apple 产品线的甜点——人民的 MacBook Pro。（好吧，如今它起价两千美元，就没那么是了。）

在芯片选择方面，这是计算领域激动人心的时刻，但拜 RAMageddon 和天价所赐，这也是一个绝对被诅咒的时刻。我一直在想，像这些 RTX Spark 甚至Googlebooks如果 AI 需求没有推高 RAM 和存储的价格，本可能要花多少钱。我不知道在 PC 整体销量似乎呈下降趋势的情况下，谁会花高达 7000 美元买这些笔记本电脑，但它们存在这件事挺酷的。