来源:互联网 更新时间:2026-06-01 18:48
「(我口袋里)太多东西了。」老黄用中文吐槽道。

图片来源:英伟达
6月1日,台北电脑展前夕,英伟达创始人黄仁勋用一场GTC Taipei 2026主题演讲,把自己口袋里的家底抖了个干净。从Vera CPU、Vera Rubin、BlueField-4 STX,到DSX和RTX Spark,一口气铺开了一整张围绕英伟达的AI工厂生态图。
如果只看参数,这很像一场典型的英伟达发布会。但真正值得留意的变化是:**英伟达正在把CPU、GPU、网络、存储、散热、Windows PC,甚至安全权限,全部拧进同一个故事里。**
从GPU到CPU,再到重新定义个人电脑——英伟达的野心显然不只是继续卖GPU,它想定义AI时代里,数据中心和个人电脑到底该长什么样。
先看最硬的一块:Vera CPU。
过去几年AI浪潮里,最紧张的其实是GPU——A100、H100、Blackwell,一波接一波。谁的焦虑都绕不开这几个型号。但当大模型从聊天机器人走向智能体,问题开始变复杂了。
一个AI智能体不只是生成一段文字,它要拆任务、查资料、跑代码、调用工具、验证结果,甚至同时维持成千上万个执行环境。说实话,这时候CPU又被推回了舞台中央。

图片来源:英伟达
参数背后,CPU不再只是给GPU打杂的「房管」。在智能体工作流里,代码执行、数据处理、沙盒环境、任务编排,都会变成算力工厂的关键路径。英伟达给出数据:Vera相比x86 CPU能带来1.8倍更快的任务完成速度,2倍能效和50%性能提升。
AI工厂的竞争,已经从「每张卡多少钱」变成了「每瓦电能产出多少token」。Vera Rubin正是这个逻辑的放大版——
也正因为智能体会持续读写企业数据,英伟达还把存储和安全塞进了同一套叙事里。Vera BlueField-4 STX的重点不是另一张DPU,而是把智能体的上下文记忆、文件访问、网络隔离直接放到芯片层面处理。引入DOCA软件框架后,运行时威胁检测比现有无智能体方案快最高1000倍,并在最高800Gb/s的速率下执行网络和文件访问策略。
如果说Vera是AI工厂里的新地基,RTX Spark则是这场发布会里离普通人最近的产品。
英伟达和微软把RTX Spark定义为面向个人AI智能体的Windows PC超级芯片。1 petaflop AI性能、最高128GB统一内存、Blackwell RTX GPU、6144个CUDA核心、第五代Tensor Core和FP4精度,通过NVLink-C2C连接一颗20核Grace CPU。

图片来源:英伟达
RTX Spark的配置听起来不像传统笔记本,更像DGX Spark的消费级改造。英伟达给出的使用场景包括:
- 本地运行1200亿参数大模型和最高100万token上下文;
- 渲染90GB以上3D场景;
- 剪辑12K 4:2:2视频;
- 生成4K AI视频;
- 在1440p下以超过100帧运行3A游戏。

搭载RTX Spark的Surface Laptop Ultra,图片来源:英伟达
过去两年,AI PC最大的尴尬是,很多产品只是在传统PC上加了一个NPU,然后告诉用户「这就是AI PC」。但普通人真正想问的是:能不能不用排队、不用付token账单、不用把私人文件丢进云端,也让AI帮我做点实际工作?
在演讲中,老黄展示了一张围绕英伟达构建的AI工厂生态图,几乎囊括了AI时代全球最有实力的一批公司。联想作为唯一一家港股公司,最近就交出了一份史上最好的财报。
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