NVIDIA在Computex正式開展前一日的GTC Taipei主題演講的重頭戲，就是眾所矚目的NVIDIA N1系列處理器，並賦予NVIDIA RTX Spark，也是NVIDIA繼在Windows RT時代以Tegra挑戰Windows on Arm(WOA)生態系鎩羽而歸後重返PC級處理器市場，然而WOA生態已與當年截然不同，有著高通及微軟在前兩年忽然加速Arm相容性的基礎，輔以NVIDIA最擅長的圖形運算技術，NVIDIA希冀以N1系列處理器重新定義AI PC，強調與微軟合作不僅可執行所有Windows生態系的日常、專業應用及遊戲娛樂，更為PC賦予AI代理能力，同時也終結現行高通獨佔WOA晶片的情況。

首波推出NVIDIA N1系列處理器的終端裝置預計秋季推出，品牌夥伴及產品線包括宏碁，華碩ProArt，Dell XPS，技嘉，聯想、HP，微星Prestige以及微軟Surface。

N1X為GB10雙生架構

NVIDIA N1系列的架構與NVIDIA及聯發科合作的GB10基本上相同，率先亮相的N1X具備20核Arm架構CPU及採用Blackwell架構、達6,144個CUDA Core的GPU，意味著GPU的基礎運算性能與GeForce RTX 5070相近，但卻可搭配高達128GB的LPDDR5統一記憶體，意味著相較於RTX 50獨立顯示的電競機種，N1系列處理器的優勢在於GPU可分配到更豐沛的記憶體，有助於在裝置端執行現行流行的各類AI應用，也包括裝置端代理式AI。

主打AI PC及創作者應用的頂尖行動工作站級平台

雖然NVIDIA N1有著強勁的NVIDIA圖形技術，但從首波的合作品牌產品線，不難感受到N1系列平台的目標市場並非電競筆電，而是鎖定裝置端AI及創作者等需求；畢竟從客觀的角度，N1系列的遊戲性能勢必不及RTX 5070 Ti及RTX 5080等級的獨顯電競筆電，在官方敘述聚焦在1440p遊戲體驗，同時雖然WOA的遊戲相容性正不斷提升，但也未能到完美，以高達128GB統一記憶體的機種當成電競筆電也有些大材小用，是故首波合作的RTX Spark筆電幾乎清一色為高階商用機型。

與高通Snapdragon X截然不同的高效能定位

雖然NVIDIA N1系列與高通Snapdragon X系列同樣基於Arm指令集CPU，但兩者的產品定位仍有明顯的落差，高通Snapdragon X把能耗效能的平衡性擺在優先，比較偏向針對超薄高效能筆電所設計，同時即便可支援大容量的記憶體配置，但市面上即便是效能最高的Snapdragon X2 Elite Extreme也僅支援48GB記憶體，同時TDP仍低於100W；反觀NVIDIA N1把重點放在在單一處理器整合高性能GPU與大容量記憶體，產品定位更類似於AMD的Ryzen AI Max系列的頂級行動工作站

美光Micron在Computex完全聚焦在AI及資料中心相關記憶體與儲存解決方案，包括資料中心級的各式記憶體、先進商用級PCIe儲存，再到AI終端所需的LPDDR及模組還有針對B2B的SSD等；美光強調，AI重塑記憶體角色，使記憶體需在設計之初就須與產業緊密偕同，美光將憑藉深厚的DRAM與NAND製程技術攜手生態系夥伴進行協同設計與工程合作，加速AI平台落地。

此外美光亦在美國、印度、日本、新加坡及台灣的製造及研發據點積極擴大投資，實現全球性的大規模創新。

滿足AI資料中心對新一代高效能記憶體及儲存需求

美光在AI資料中心的產品組合囊擴HBM、LPDDR與DDR以及高速且穩定的企業級SSD，也在AI資料中心扮演不同階段的重要角色；其中HBM驅動高速模型的執行與快取，用於系統主記憶體的LPDDR及DDR則負責調度編排與上下文擴展，高容量且穩定的企業SSD則提供KV快取提供海量的資料湖，美光也在此次展現最新成果。

美光新一代HBM4 36GB 12H可提供較HBM3E高出一倍的頻寬，使大型語言模型的Token/s吞吐量提高2.6倍；美光基於LPDDR5X暨技術的SOCAMM2模組則提供最大256GB，並相對RDIMM可在能耗及空間減少2/3，同時還能納入系統的整體散熱；美光已於近期向客戶送樣採用1-gamma的256GB DDR5 RDIMM，相對現行模組提高40%傳輸速度、達9,200MT/s，且相對使用兩組128GB模組可減少40%能耗；另外美光也以9650 SSD也率先實現PCIe Gen 6 SSD的商用，同時針對密度與能源效率的HDD取代需求，提供高達245TB的6600 ION SSD。

為邊際AI而生的多元佈局

雖然美光已經退出消費市場，但仍以B2B模式持續提供新一代AI終端裝置用的高性能記憶體與儲存解決方案，因應代理式AI常駐需求以高密度DRAM提供後盾，同時針對AI PC的裝置端模型快取、車載感測器融合等應用提供「主動式作業層」的儲存方案。

美光的新一代LPDDR技術具有領先的功耗效能優勢，可滿足PC、智慧手機、機器人與新一代智慧車載平台需求，並針對輕薄商用筆電，以基於LPDDR5X的LPCAMM2提供高達9,600MT/s的性能，但同時具備可升及替換的模組化；而針對GPU推論應用，美光的GDDR7提供高達1.5TB/s頻寬，相對GDDR6高出60%，時現在AI吞吐量達33%的提升；此外在消費級AI PC，美光的4600 PCIe Gen 5 NVMe SSD可在1秒載入LLM模型，並較前一代產品提高107%能源效率；最後針對車用需求，美光的車規級UFS 4.1可達到4.2GB/s的傳輸速度，並具備115度耐高溫與車歸功能安全標準。

NVIDIA在消費級產品導覽與媒體溝通RTX Spark的介紹，實際上與筆者數年參加高通Windows on Snapdragon平台裝置的介紹體驗很類似：Arm架構在Windows的體驗已經與x86不再有明顯區隔，不過不同於高通在PC市場相對AMD、Intel及NVIDIA的新進者身分，長期憑藉GPU耕耘PC市場的NVIDIA賦予RTX Spark裝置的使命不僅於此，NVIDIA希望用戶不僅在RTX Spark有相同的Windows體驗，更重要的是具備只有RTX Spark才有的附加價值。

Arm相容性(應該)已不是問題，積極與微軟合作加速原生支援

NVIDIA跳過RTX Spark最基本的日常文書展示，畢竟在微軟與高通長期合作之下包括文書軟體、瀏覽器、Office與印表機支援的問題已經算是解決，NVIDIA聚焦在透過RTX Spark裝置執行代理式AI、內容創作以及遊戲；在多年前與微軟溝通Windows on Arm時，微軟就表示只要解決相容，GPU並不需要任何轉譯就能100%發揮效能，RTX Spark則透過高達20核心高效能Arm PC級CPU作為後盾，並在微軟持續改善Prisma模擬器下，相容性已不再是嚴峻的情況。

NVIDIA以多項大型應用程式、包括AI、遊戲及創作等示範RTX Spark能夠如同使用搭載RTX獨立顯示的PC裝置一樣使用，也提到NVIDIA與微軟積極與軟體開發商合作進一步，確保基於Arm CPU的RTX Spark有最佳的效能；不過NVIDIA的工作人員表示，雖然當前最新的Prism模擬器實現AVX指令集的相容模擬，基本上已經可相容玩家熟悉的各種Windows環境的應用程式及遊戲，不過畢竟轉譯勢必造成效能的耗損，NVIDIA仍會與微軟合作促使更多應用可原生支援Arm CPU。

遊戲同樣RTX On，強調技術、軟體更新與NVIDIA顯示卡體驗相同

畢竟冠上RTX的名稱，RTX Spark能夠執行遊戲勢必是理所當然，而且GPU驅動原本就是NVIDIA的強項，除了目前玩家熟悉的完整DLSS技術以外，NVIDIA表示(原則上)RTX Spark的驅動更新節奏會與NVIDIA獨立顯示卡看齊，讓玩家同樣保有熱門遊戲Day0的最佳化支援能力；此外現場展示的遊戲當中，已有像是Alan Wake 2原生支援Arm CPU，永劫無間則也提供測試中的原生Arm版本。

不過剛好同業友人看到在場遊戲展示並未率先展示預計在2026年8月隸屬DLSS 4.5當中的第二代光線路徑追蹤，也向展示人員詢問是否有支援性的問題；NVIDIA工作人員表示主要是RTX Spark本身並非鎖定極致遊戲玩家，其GPU性能是考量纖薄設計及效能的平衡點所規劃(註：NVIDIA並未溝通、但外界預期性能約略與GeForce RTX 5070相當)，光線路徑追蹤主要是為了4K、全特效情境的技術，故並未特地進行展示，但確實RTX Spark同樣支援路徑光線追蹤，然而要有頂尖的遊戲體驗，NVIDIA仍建議選擇搭載更高規格獨立顯示的電競筆電。

大容量統一記憶體於內容創作及裝置端AI的意義

受限GPU本身性能，RTX Spark高達128GB的大容量統一記憶體對遊戲的影響並不大，但在專業內容創作及AI就完全不同；以內容創作來說，過往高畫質、無損的影音內容剪輯會受限GPU記憶體不得不以CPU執行，然而高達128GB的統一記憶體，使得這些高品質素材可透過RTX Spark的Blackwell GPU以加速方式進行流暢的剪接，並受惠Blackwell透過硬體加速的全新影片格式。

另一個例子則是3D影片及遊戲開發者，NVIDIA展示Unreal Engine 5的大型程式場景，若以一般對於影像品質的需求，實際上支援DLSS增強技術的RTX 5070就已經足以提供相當精緻的3D動畫，但由於獨立顯示卡的VRAM限制，會導致無法載入大型場景，對一些並非需要高精度的3D內容創作者而言，只能不得不由於VRAM需求購買昂貴但VRAM容量及大的RTX PRO專業卡，然而RTX Spark高達128GB的統一記憶體，則能載入一個超大規模的城市場景。

最後就是AI應用，NVIDIA相當自豪RTX顯示卡是Windows平台具有最佳效能的AI加速硬體，同時NVIDIA也提供廣泛且迅速的各種AI支援，但面臨大參數的生成式AI或代理式AI，即便Blackwell架構支援效率更佳的NVFP4精度，畢竟最高階的消費級顯示卡的記憶體仍有上限，容易造成執行上的問題，或代理的過程無法一次性把所有模型載入VRAM，導致過程須不斷中斷重新載入下一個步驟所需的模型，除了費時以外也可能造成模型轉換之間資料的遺失以及前後文錯誤。

高達128GB的統一記憶體，使得RTX Spark得以在裝置上執行更大參數的生成式AI模型，或是透過混合專家(MoE)AI模型，使用戶可在安全、隱私的裝置端打造個人化，且具備更穩定的連續上下文理解能力與更快速的執行速度。

Dell首款採用RTX Spark的筆電為隸屬2026年CES重啟的XPS輕薄高效能系列筆電的XPS 16 Creator Edition，從名稱就可感受Dell將這款產品定位為內容創作者的利器，同時強調在纖薄的設計有著整合全方位內容創作及支援裝置端AI的特色。

高效能RTX Spark帶來超越以往獨顯XPS機型

Dell的工作人員表示，Dell在2026年CES重啟CES，不少XPS鐵粉都在詢問怎麼只有纖薄機型，他們希望Dell能夠提供以往曾有的獨顯高性能機型，而XPS 16 Creator Edition可說是Dell對這些獨顯XPS愛好者的答案，甚至更超越以往的獨顯XPS。

XPS 16 Creator Edition不僅具有纖薄的特色，同時搭載效能強大的RTX Spark平台與高達128GB的統一記憶體，在纖薄的裝置具備能夠流暢處理4:2:2 4K的影片剪輯，還可透過裝置端代理式AI協助內容創作，這都是過往受限GPU記憶體的獨顯XPS辦不到的特色，更不用說XPS 16 Creator Edition還同時有長續航力的優點。

NVIDIA於2026年6月1日的GTC Taipei主題演講正式宣布睽違多年的Windows PC平台RTX Spark，不同於Tegra時代的半調子Window RT支援，NVIDIA強調在完整的Windows體驗下還有更多附加價值，並標榜RTX Spark足以重塑PC體驗；雖然NVIDIA話說得很滿，不過筆者想從最根本的架構及效能探討RTX Spark的價值。

RTX Spark=消費級的DGX Spark

雖然NVIDIA打算待到2026年秋季再正式公布RTX Spark的晶片規格，然而種種的跡象都指向代號N1x的晶片本質就是消費級的DGX Spark的GB10晶片；包括與聯發科合作的20核心Arm CPU以及Blackwell GPU約略1PFLOPS的AI算力，還有實體晶片的樣貌，輔以Arm在主題演講提到聯發科是Arm CSS for PC的夥伴等。

CPU效能對比高通、蘋果並未有優勢

雖然目前高效能版的N1x還無法確定正式推出時的效能，不過可以從測試平台的GB10的測試數據做為參考，就結果來說，雖然GB10的20核心CPU效能確實不差，但怎樣都並非最新世代的Arm CPU架構，只論CPU，面對採用客製化Arm架構的高通Snapdragon X2、蘋果M5 Pro等並不佔優勢。

而且別忘了，在微軟Windows不可能像蘋果MacOS對x86直接斷捨離強迫生態系轉向原生Arm支援下，RTX Spark在許多Windows應用仍仰賴Prism的x86模擬功能，且即便微軟的Prism再完美，仍會遇到轉換後效能降低的情況

等同RTX 5070的GPU效能主要是設法在能耗及性能找到平衡點

雖然在NVIDIA發表會與宣傳素材沒有提供GPU的數據，但在NVIDIA的展示會場都隱約透露大致上與RTX 5070相當，且從GB10的GPU測試數據，也幾乎與RTX 5070雷同，這也表示無論是DGX Spark或是RTX Spark，都是優先評估在纖薄設計之下可允許的GPU規模，畢竟再往上一階除了平白增加電晶體成本外，也可能在較低的功率設定難以達到出色的能源轉換效率。

倘若以OpenCL為基準，確實GB10無論是對比蘋果M5 Pro或AMD的Ryzen AI Max+ 395都有明顯的領先優勢，畢竟蘋果的GPU起步不算早，而AMD Ryzen AI Max+ 395則是使用針對低功耗的RDNA 3.5架構並非嶄新的RDNA 4架構。

押寶Windows生態系RTX PC體驗延續的策略

就以設定功率更高的GB10做為類比，在Geekbench的整體數據來說，RTX Spark只論純性能大致上與中階輕薄電競PC相近，但由於SoC設計以及龐大的128GB記憶體，使RTX Spark裝置相對搭載RTX 5070的電競筆電有更多的應用情境，尤其是在需要大容量記憶體的代理式AI領域。

就筆者的觀點，NVIDIA RTX Spark的競爭力是建立在NVIDIA在Windows生態系布局已久的RTX PC體驗生態系，畢竟在Windows環境只要解決CPU相容問題，GPU並不需要編譯轉換的問題，「原則上」可徹底發揮RTX Spark的GPU的性能與支援能力，除了遊戲娛樂及創作軟體的GPU加速運算外，其中也包括Blackwell架構率先支援NVFP4在代理式AI及生成式AI的優勢。

對創作者、個人代理式AI用戶較有吸引力

在NVIDIA的RTX Spark的導覽，工作人員明確表示若有重度遊戲需求，仍建議優先考慮搭載獨立顯示的機型，因為就遊戲來說，128GB的統一記憶體對RTX Spark GPU的性能幫助不大，但恐怕使價格暴增，若只需要相同的效能層級，市售搭配RTX 5070的輕薄電競筆電價格更低、而相同的價位理應可買到GPU效能更好的獨顯電競機種。

但若從內容創作與裝置端代理式AI，RTX Spark高達128GB的記憶體就有了難以取代的價值，因為NVIDIA示範了透過大容量的統一記憶體，使RTX Spark可啟用基於GPU的4:2:2高畫質素材的剪輯，或是在遊戲開發、3D場景建構載入超大型的城市場景，這都是普遍16GB VRAM、最大32GB VRAM的消費級電競PC辦不到的。

而在代理式AI應用，雖然理論上Ubuntu環境是更符合開發者環境的，但對於個人使用而言，倘若原本就有在RTX PC使用NVIDIA的AI資源的經驗，RTX Spark高達128GB的統一記憶體，則能使原本熟悉Windows環境的AI用戶無痛轉移，並使用更大規模的記憶體載入更大參數的AI模型。

這樣的情況也體現在首批公布的RTX Spark裝置幾乎都是以創作者為目標客群的情況，因為就現實而言，若以遊戲需求，以性能定位相似、搭載Ryzen AI Max+ 395的電競筆電做為參考組，RTX Spark搭配32GB的統一記憶體應該也不至於太差，不過NVIDIA是否會在後續搭配較低的統一記憶體推出針對電競市場的RTX Spark仍是未知數。