RTX Spark 笔记本定价公布：2600 至 7000 美元 10月16日发售

• RTX Spark 笔记本电脑的价格将从 $2,600 一直延伸到 $7,000。
• 预购现已开启。
• 发布日期为 2026 年 10 月 16 日。

这是最好的时代，也是最坏的时代，来发布一整套全新的 agentic 与本地 AI 聚焦的笔记本电脑。新的 RTX Spark 笔记本硬件 正进入一大批知名大品牌笔记本中，预购现已开启，并且鉴于其中必然配备的统一内存水平，定价正变得近乎令人却步。

但事情本来就注定如此。这些是为 AI 处理而打造的笔记本电脑，它们需要海量内存，而 AI 现在是重中之重，所以我们需要从零开始设计、能完美运行最佳本地模型的笔记本。但我们也同样处于 AI 当下是重中之重的阶段，这吞噬了所有可用的内存制造产能，使得生产新 PC 硬件昂贵得令人不适。

围绕这些新机器有一种某种衔尾蛇般的感觉，它们是为这样一个世界设计的：这个世界正具体地让类似它们的系统更难制造并卖给没有七位数收入的普通人。

新机器配备两种 Nvidia N1X 处理器；要么是 20 核、6144 CUDA 核的设计，要么是 18 核、5120 CUDA 核版本。借助这些搭载 Nvidia GPU 组件的 Arm-based SoCs，你将获得不同层级不可升级、焊接固定的统一内存，从 24 GB 一直到 128 GB。

并且，如果我们以新款 Microsoft Surface Ultra 笔记本 的入门级版本为例，那种 24 GB 配置，搭载 18 核 N1X，将花费你约 $2,600。内置 512 GB SSD。对于一款重度依赖模拟——至少目前而言——且内部硬件不多的 Arm-based 笔记本来说，这是一大笔钱，尤其是当围绕 RTX Spark 的舆论是关于其作为本地 AI 猛兽的实用性时。

24 GB 统一内存，因此在 CPU 和 GPU 之间共享，感觉无法让你用上最佳本地模型，而那 512 GB SSD 也无法容纳太多模型。我承认，这是个有点苹果对橘子的比较，但一台配备 RTX 5070 Ti 和 16 GB RAM 的笔记本将拥有更大的内存池可供调用，而且你可以以比当今最便宜的 Surface Ultra 低 少约 $1,000 的价格买到其中一台。

老实说，我现在很难为最低规格的 Sparks 辩护，尽管我知道本地模型在内存受限环境中正变得越来越高效和强大。但如果我现在正掏出重金在一台定位为专为本地 AI 计算设计的笔记本上，我想确认我拥有一池在其生命周期内都稳固的内存。而这必须如此，因为一旦你配置好购买，那内存就无从升级。

那些模型可能正变得更高效，但我仍会希望在我的本地硬件上运行尽可能接近前沿模型的程序，而那总是需要一大池优质内存。

但这并不是说我就一定无法对较贵的型号持积极态度。而且它们确实变得昂贵。完全配备的 Asus ProArt P16，拥有 128 GB 统一内存和 2 TB SSD，会花你 $7,000 😱 但64 GB 版本是更合理的 $4,500，而且你可以用那个家伙享受大量本地 AI 乐趣。并且 ProArt P16 相当华丽，看起来完全像一台非常 严肃的 Zephyrus G16。如果你想要售价 $4,300 的 64 GB Surface Ultra，也算是一种比较。

当考虑到一台配备 RTX 5080 和 64 GB RAM 的 Blade 16 会让你花费 $4,700 这一事实时，这开始让人感觉合理多了——当然是在这整个乱七八糟的 AI 生成 PC 硬件定价世界的背景下。高端硬件整体上贵得痛苦。

不过我得承认，我真的很高兴能上手一台 RTX Spark 笔记本电脑，并让它跑一圈。我知道游戏不是主要焦点，更多是令人愉悦的副产品，也是 AI 构建者在挂起他们那顶智能体帽子度过一天后放松享受的明确福利。但我们期望从这些机器中获得 RTX 5070 级别的游戏性能（它们拥有更多核心，但由于统一的 LPDDR5x 内存，功耗预算更低且内存带宽更受限），并且预期无论它们是否插电，情况都一样。

我曾在展会上用它们玩过游戏，但当我们将完整的 PC Gamer 基准测试套件扔到其中一台上时，我将会很感兴趣看看表现如何。

这本身就很有趣，但在过去一年里我也花了很多时间鼓捣本地 AI 模型，而且我真的很期待看到当我把 ComfyUI 和 Unsloth desktop 也塞进去时会发生什么。

但定价显然是一个痛点，就像目前任何系统一样，无论高端与否，这些初代设备将很难向更广泛的受众推销，而不是已经投入的 AI 构建者群体。但这有可能成为行业的一个重大转折点。

我们不仅看到 Microsoft 完全去掉了其面向 Arm 的 OS 的 'On Arm' 后缀，不仅有一个主流的 Arm SoC，而且它还与一个性能可观、实质上是独立性的 GPU 组件相关联。

而且不仅如此 但 Windows 新的 Hybrid Intelligence 开关有可能将大量曾经被推到云端的 AI 处理——不必要地占用数据中心容量来为你的乐队或孩子生日派对画传单——变成本地处理，而最终用户无需真正去考虑它。

这有可能缓解数据中心负担，并且也许，只是也许，缓解内存危机本身的一些部分。所以，如果你试图保持积极，也许这条衔尾蛇即将吐出它自己的尾巴。