電腦王

Arm分析代理式AI時代CPU扮演角色，提出效能測試重點

國寶大師李文恩 — Tue, 27 Oct 2026 13:30:00 +0800

Arm於OCP Global Summit 2026開放運算計畫全球高峰會期間的演說分析CPU效能在代理式AI時代所扮演角色，並說明效能測試與衡量。

AI代理的效能需求差異

Arm雲端AI解決方案架構總監Ravi Malhotra於OCP Global Summit 2026開放運算計畫全球高峰會的Rethinking CPU Performance for the Agentic AI Era（重新思考代理式AI時代的CPU效能）演說中，分享對代理式AI的趨勢觀查，並提出5種不同的AI使用情境，探討不同類型AI代理對運算基礎設施的差異化需求，以及如何重新定義CPU（處理器）效能測試方式。

延伸閱讀：
Arm Everywhere 2026：瞄準代理式AI運算需求，推出Arm AGI CPU自有品牌處理器
 AMD發表最高可容納32,768組CPU核心的Helion機櫃，符合OCP規範強化代理式AI應用
 Intel正式發表Intel GPU D系列運算卡，單卡搭載480 GB記憶體可吞300B參數LLM模型

Ravi提出5種目前產業界較為熱門的AI使用情境，筆者將其整理於下。

軟體工程：開發者利用Codex或Claude Code等AI代理生成程式碼、修正檔，以及進行測試與修正錯誤。

企業自動化：大型企業將AI代理運用於超大規模的客戶支援、供應鏈和庫存管理等工作。

科學研究與金融分析：使用多個AI代理進行複雜的模擬運算，並且產生大量特定領域的相關資料。

個人助理：AI代理自動完成排程、家庭旅行規劃和個人財務管理等任務。

機器人技術：透過AI驅動機器人自主行動，此技術處於起步階段，未來發展性極具潛力。

而代理式AI的運作可以粗分為2個階段，第1階段為Token（字詞）生成，主要任務為推論與規劃。這類工作負載通常需要仰賴大型GPU（繪圖處理器）或加速器運算節點，以滿足大規模生成Token，並為AI代理所需的上下文和資料解讀提供充足的記憶體與儲存空間。

第2階段為以推論結果為基礎採取行動，進行工具軟體的操作與編排，通常可在純CPU伺服器上執行，其重點為伺服器需滿足規模化部署，整體基礎設施也需穩定運作。

▲ Arm雲端AI解決方案架構總監Ravi Malhotra將目前產業界較為熱門的AI使用情境分為軟體工程、企業自動化、科學研究與金融分析、個人助理、機器人技術等5大類別。

▲ 各種使用情境對效能有不同的需求。

▲ Ravi也提供各情境在真實世界使用的AI服務、應用程式，以及對應的基準測試工具。

▲ 不同的使用情境對效能的需求不同，推論與規劃相關負載需要CPU搭配GPU或加速器的伺服器，而工具軟體的操作與編排則需要純CPU伺服器。

強化持續效能表現

對於前段文章提到的2個階段的關鍵問題在於，需要什麼樣的CPU才能穩定完成這類工作負載？Ravi表示若是仔細研究前述5類使用情境，就會發現彼此的求都各不相同。

軟體工程在進行編譯和測試程式碼所消耗的時間較長，並會消耗大量CPU資源，因此需要單執行緒效能較高的CPU架構。

而企業自動化與個人助理比較常見的工作負載為存取網頁或資料庫等，單次操作工具軟體的持續時間較短，對CPU資源的需求沒那麼高，但是對網路與資料傳輸的需求比較大。

Ravi提到效能測試的方式也可以粗分為2類，其一為從元件角度出發的基準測試，以測試網頁伺服器、資料庫或模型服務的運作速度，也可針對CPU進行如工具呼叫、I/O、平行化等不同負載的測試評估。

例如從編排的角度來說，強調CPU平行化和利用率，而在推論中，充當主節點的CPU著重分支預測、快取、記憶體延遲、記憶體頻寬等單執行緒相關的效能，可以精確呈現單個元件的效能表現，但無法反映在代理式AI工作流程中協同運行的整體表現。

其二是端到端代理式AI基準測試，它更至著重系統的平行化與可擴展性，效能評估不只看單組CPU能夠負擔多少AI代理，也不只單純追求最高吞吐量，還需要在吞吐量與 SLA（Service Level Agreement，服務水準協議）之間取得平衡，達到持續效能輸出。

Arm也與獨立技術分析機構Signal65合作發表獨立報告，對比了Arm AGI CPU與代號為Turin AMD第5代EPYC處理器在AI代理工作負載的效能，並將研究重點放在電力效率、可擴展性和效能平衡。報告顯示，在相同功耗下Arm AGI CPU每機櫃AI代理工作負載效能約為EPYC 9755的近2倍。

▲ Ravi也進一步分析工具操作、編排、推論與規劃、端到端等應用的詳細需求。

▲ 工具操作偏重CPU的IPC效能與I/O頻寬，編排需要CPU高度利用，推論與規劃則需要CPU的分支預測、快取、記憶體延遲、記憶體頻寬等特性，端到端則靠驗CPU的可擴展性。

▲ Ravi強調需取得SLA（Service Level Agreement，服務水準協議）與效能之間的平衡，才能達到長期穩定的持續效能輸出。

▲ Ravi也提出詳細的測試項目與對應的工作負載。

▲ Arm也與獨立技術分析機構Signal65合作發表獨立報告顯示，在相同功耗下Arm AGI CPU每機櫃AI代理工作負載效能約為EPYC 9755的近2倍。

▲ Arm與ASRock、Lenovo、Supermicro等合作夥伴共同推出多款搭載Arm AGI CPU的產品。

Ravi也強調沒有任何代理式AI的使用情境是完全相同的，尤其是在各項技術快速演進的當下，對於大部分市場來說，Arm AGI CPU的優勢是能夠在效能、可擴展性和電力效率之間取得平衡。

Arm與ASRock、Lenovo、Supermicro等合作夥伴共同推出多款氣冷與液冷散熱方案方與量產平台和商用伺服器，讓客戶能以Arm AGI CPU做為主節點，並搭配外部加速器協同工作。

更多效能測試相關資訊，可以閱讀Arm發表的《How to Define CPU and Software Stack Performance for Agentic AI》白皮書（PDF）。

加入電腦王Facebook粉絲團

NVIDIA RTX Spark《戰爭機器：事變日》效能分析：記憶體配額、DLSS如何設定最佳體驗

國寶大師李文恩 — Thu, 22 Oct 2026 14:00:00 +0800

筆者透過最新推出的《戰爭機器：事變日》遊戲，在RTX Spark平台測試如何分配給記憶體容量與DLSS設定能夠得到最佳遊戲體驗，驗證RTX軟體堆疊所能帶來的最佳化功能。

（本文使用《戰爭機器：事變日》之序號由NVIDIA提供）

重新打造回歸原點的旅程

《戰爭機器》首款作品由Epic Games開發、Microsoft Game Studios發行，於2006年11月7日上市，劇情描述在虛構星球錫拉上人類與獸族對抗，遊戲採第三人稱射擊風格呈現，並導入標誌性的掩體射擊動作，玩家可以在牆壁、花圃、車輛等掩體間移動位置並探頭射擊，帶來更富戰術思維的攻守操作樂趣。最新作《戰爭機器：事變日》於2026年10月6日推出，劇情描述發生於初代14年前獸族從地底破土而出點燃戰火的那天，遊戲採用Unreal Engine 5從新製作。

延伸閱讀：
RTX Spark筆記型電腦效能實測
 RTX Spark Editor’s Day系列文章目錄
 CES 2025：NVIDIA編輯日（上）：RTX 50系列顯示卡與Blackwell架構特色解說

《戰爭機器：事變日》是首款使用虛擬幾何體（Nanite Geometry）繪圖技術的遊戲，透過NVIDIA的RTX Mega Geometry技術於GeForce RTX繪圖處理器上進行運算，能夠改善陰影、全域光照、光線反射和GPU物理模擬等效果，帶來更精細與準確的陰影，讓小的物體、複雜的縫隙等物件也能投射出精確的陰影，並提升複雜物件的陰影和反射連續性，改善輪廓和新進入攝影機的顯示區域周圍的穩定性，並提升物件反射光線的品質。

▲ 《戰爭機器：事變日》將時間軸回推至初代的14年前，講述獸族點燃戰火的始末。

▲ 遊戲中大量採用光線追蹤繪圖，搭配RTX Mega Geometry技術能夠呈現更加細膩的光線照射、反射效果。

▲ 遊戲場景中的光線與物件的互動效果也相當逼真。

▲ 開啟RTX Mega Geometry後（下圖），系統會在計算光線互動行為時考慮更細膩的幾何表面條件。

▲ RTX Mega Geometry的效果反映在實際畫面上，能讓光線照射與反射效果更加真實。

記憶體建議切多少比較好

筆者使用的測試樣品與先前效能實測專題報導一樣為64 GB版本Asus ProArt P16，參考NVIDIA提供的測試指南，將Windows電源模式的連接電源狀態設定為「最佳效能」，並將「總是節能模式」、「使用電池時自動啟動節能模式」、「節能模式時調低螢幕亮度」等選項切換至關閉，然後將Asus ProArt Creator Hub控制軟體的電源模式設定為「效能模式」，透過NVIDIA App切換4 GB、8 GB、12 GB、16 GB以及預設的30.5 GB等不同的內建顯示晶片記憶體配額，搭配不同的畫質範本與DLSS設定交叉測試，驗證記憶體對效能造成的影響。

測試所使用的畫質範本除了最高的「荒謬」之外，也因這個設定有些超出RTX Spark的效能範圍，在不使用DLSS生頻的情況下，原生畫質的平均FPS僅有13.5左右讓顯示延遲達到約75毫秒，會影響遊戲操作的靈敏度，導致不容易移動準備瞄準與射擊的情況，因此筆者反覆試玩後，發現「中」畫質範本的延遲與靈敏度體驗比較理想，故在效能測試時使用這2種畫質範本。

測試使用《戰爭機器：事變日》內建的測試模式，過程皆有插電，進行2輪測試後確定沒有極端值取平均作為成績。

測試平台：
處理器：NVIDIA RTX Spark平台（產品代號：GB10，產品名稱N1X）
主機板：Asus H7607BA（UEFI版號：H7607BA.303）
記憶體：LPDDR5x-9400 64 GB
顯示卡：Blackwell架構、6,144組CUDA核心（內建顯示晶片）
儲存裝置：Samsung MZVL81T0HFLB-00BTW 1TB
軟體環境：Windows 11專業版26H1（Build28000.3086），顯示晶片驅動版號：GeForce Game Ready 617.42

▲ 這次主要測試的控制變因是內建顯示晶片的記憶體配額，筆者進行4 GB、8 GB、12 GB、16 GB以及預設的30.5 GB等不同容量的測試。

▲ 在畫質設定部分，分別使用能讓操作比較靈敏的「中」以及最高的「荒謬」等2種範本。

▲ 無論哪種範本都開啟「RTX Mega Geometry」、「髮絲」、「物體細節」等3個選項。

▲ 剩餘的「可變速率著色」、「色散」、「膠捲顆粒效果」也都開啟。

▲ DLSS部分則分別進行開、關「平衡升頻品質」與「6倍影格生成」的選項。

▲ 首先我們看到預設分配30.5 GB記憶體給內建顯示晶片的效能表現。設定為「中」畫質範本時，原生平均FPS達到近30幀，具有比較理想的操作靈敏度，開啟DLSS搭配6X多重畫格生成後，FPS成長至5.32倍的157.36幀。「荒謬」畫質範本因原生FPS偏低，造成操作有些許延遲感，不利瞄準與射擊，即便透過DLSS讓FPS提升至102.81幀，仍有操作延遲的問題。

▲ 接下來看不同記憶體容量對遊戲效能的影響，可以看到在「中」畫質範本時，8 GB以上的效能表現比較理想，6 GB與4 GB有比較明顯的效能落差。。

▲ 切換至「荒謬」畫質範本時，同樣建議設定8 GB或12 GB以上以獲得比較理想的效能表現。

從測試結果來看，建議在《戰爭機器：事變日》要分配8 GB記憶體給內建顯示晶片，才能獲得比較理想的效能表現。遊戲筆者拿到的測試機種搭再64 GB記憶體，因此在分配8 GB為顯示記憶體的情況下，系統還有56 GB的配額可作為主記憶體。

由於RTX Spark平台筆記型電腦最低記憶體量為24 GB，若維持相同設定，會讓主記憶體容量僅剩16 GB，對於執行Windows作業系統與遊戲來說相當吃緊，建議讀者採購32 GB以上版本，如此一來可以將主記憶體:顯示記憶體依8:24、12:20、16:16等方式分配，對於遊戲執行來說比較充裕。

若讀者的主要使用情境為多媒體創作、3D開發、AI的話，則需依製作的檔案格式、解析度、長度，以及3D模型的規模、AI模型的參數量，選擇記憶體容量更高的產品。

（回到RTX Spark Editor’s Day系列文章目錄）

加入電腦王Facebook粉絲團

NVIDIA RTX Spark遊戲功能掛保證，RTX功能與防作弊系統通通大丈夫

國寶大師李文恩 — Tue, 20 Oct 2026 16:30:00 +0800

NVIDIA RTX Spark平台搭載的GB10 SoC整合具有6,144組CUDA核心的內建顯示晶片，能夠提供流暢的1440p遊戲體驗。

x86模擬器搭配原生DirectX 12

RTX Spark平台搭載的GB10 SoC採用Arm架構處理器（CPU），具有Arm Cortex-X925與Arm Cortex-A725核心各10組（共20核心），搭配具有6,144組CUDA核心的Blackwell架構繪圖處理器（GPU），受益於與GeForce顯示卡、GB300 Superchip等產品相同的Blackwell架構，因此RTX Spark也支援所有NVIDIA的軟體堆疊，除了通用運算、AI運算等加速函數庫之外，也包含與遊戲相關的RTX光線追蹤、DLSS升頻、Reflex低延遲、G-Sync可變更新頻率等等技術，提供玩家與x86處理器搭配NVIDIA獨立顯示晶片之電競筆電一致的遊戲體驗。

延伸閱讀：
RTX Spark筆記型電腦效能實測
RTX Spark Editor’s Day系列文章目錄
NVIDIA DLSS 5技術解析：不再只是效能禁藥，AI美肌強化紋理與光影效果
 NVIDIA DLSS 5神經渲染效能實測：畫質有感提升但FPS效能砍半

如同前文所述，我們在一般Windows電腦上使用的32bit與64bit的x86架構應用程式與遊戲，可以在Microsoft提供的Prism模擬器協助之下，轉換為RTX Spark平台能夠相容的Arm格式並執行。NVIDIA也與遊戲開發者合作推動原生Arm架構的遊戲，避免模你造成的效能耗損，以提供更流暢的遊戲體驗。

在繪圖功能部分，GB10的Blackwell架構GPU能支援DirectX 12繪圖API，以及光線追蹤、DLSS升頻、DLSS 5神經渲染、ACE遊戲AI角色、RTX Remix遊戲重製等技術，讓更多遊戲與技術能夠在RTX Spark平台順利運作。

另一方面NVIDIA也與許多開發商合作，讓防作弊系統能夠辨識GB10 SoC並正確運作，其中也包含以核心模式（Kernel Mode）運作的防作弊系統，讓玩家可以正常遊玩遊戲，而不會因CPU的架構不同而造成誤判的情況。

需要注意的是RTX Spark平台所使用的Prism模擬器與SteamOS使用的Proton相容層在概念上並不相同。對於x86架構的遊戲而言，RTX Spark平台透過模擬器的方式讓Arm架構CPU執行x86架構的遊戲程式，繪圖部分則可直接使用DirectX、Vulkan等API，在CPU部分的效能耗損可能會比較高，但實際情況會因遊戲而異。

SteamOS基本上還是運作於x86架構CPU上，只是其作業系統為Linux，Proton相容層的功能為將遊戲的系統呼叫（System Call）轉換成與POSIX格式，並透過VKD3D-Proton與DXVK分別將DirectX 12與DirectX 9~11的繪圖API轉換為Vulkan指令以進行繪圖。

▲ RTX Spark平台使用的GB10 SoC採用小晶片（Chiplet）設計，CPU小晶片具有10組Arm Cortex-X925核心與10組Arm Cortex-A725核心，GPU小晶片部分則具有6,144組Blackwell架構CUDA核心，以及第4代RT核心、第5代Tensor核心，2者採用頻寬高達600 GB/s的NVLink-C2C互連技術進行資料交換。

▲ RTX Spark的GPU採用Blackwell架構，能夠支援包含各種GeForce與RTX技術在內NVIDIA軟體堆疊。

▲ 舉例來說RTX Spark支援DLSS升頻、Remix遊戲重製、ACE AI角色與助理、G-Sync可變更新頻率、Game Ready驅動程式等技術。此外也支援多媒體創作與AI的加速運算。

▲ NVIDIA表示RTX Spark的效能可以滿足1440p解析度的遊戲需求。讀者也可以參考先前的效能實測專題，瞭解遊戲體驗。

▲ RTX Spark支援許多AI遊戲功能，例如以圖像生成為基礎的DLSS 5神經渲染，還有應用於《絕地求生》的AI隊友，以及應用於遊戲重製的RTX Remix。

▲ DLSS 5神經渲染透過AI圖像生成的方式強化3D繪製畫面的紋理與光照效果，能夠帶來更逼真的遊戲畫質，詳細介紹可以參考《DLSS 5神經渲染效能實測》一文。

▲ NVIDIANVIDIA也與許多開發商合作，讓RTX Spark平台能夠相容多種不同的防作弊系統，例如使用Easy Anti-Cheat的《戰爭機器：事變日》也能夠正常運作。

▲ ACE AI助理功能可以在遊戲過程協助玩家查尋攻略、調整電腦設定，如《絕地求生》、《伊莫》等遊戲還將此功能整合至遊戲內，提供AI隊友與AI寵互等更深入的互動體驗。

▲ NVIDIA也發表更輕盈的Nemotron 3.5 Bolt E4B大型語言模型（Large Language Model，LLM），提供更精確的語音對話式代理AI功能。

▲ RTX Spark不但支援使用Remix技術進行重製的遊戲，本身的AI功能也可以協助遊戲改造開發社群開發重製版遊戲與修改模組。

效能最佳化、改善DLSS升頻模型效率

為了提升RTX Spark平台的執行效率，Microsoft也改善了Windows作業系統對統一架構記憶體的支援，提高GPU可存取的記憶體容量上限，有助於執行參數量更大的AI模型，以及進行規模更大的3D開發或創作專案。Microsoft同時也改善Windows管理共享記憶體區域中分頁檔容量（Page Size）的方式，支援更大的記憶體分頁以滿足高負載運算的需求，同時讓開發人員能夠靈活對CPU和GPU的記憶體存取進行最佳化。

另一方面，Microsoft也針對RTX Spark進行負載設定檔排程（Workload Profile Scheduling，WPS）進行最佳化，強化Windows執行程式時調度處理器核心的效率。RTX Spark也支援Microsoft電源與散熱框架（Microsoft Power and Thermal Framework，MPTF），能夠協助系統根據工作負載的變化調整效能、功耗和散熱（如風扇轉速）等配置，以帶來更加平衡的效能與續航力體驗。

NVIDIA方面則是推出運算效率更高的DLSS 5神經渲染以及畫格生成的新版模型，前者可以將神經渲染的運算效能提升至2倍，支援GeForce RTX 50系列顯示卡與RTX Spark，後者則能改善畫格生成的效率，支援GeForce RTX 40 / 50系列顯示卡與RTX Spark。根據NVIDIA提供的數據，使用新版模型最高分別能夠提升38.46%、31.46%遊戲FPS，帶來更流暢的遊戲視覺體驗。

▲ NVIDIA也在10月推出運算效率更高的DLSS 5神經渲染以及畫格生成的新版模型。

▲ 新版DLSS 5神經渲染模型能夠將遊戲FPS效能由65幀提升至90幀，增幅達38.46%。

▲ 新版畫格生成模型在使用6X倍率情況下，能將FPS效能由213幀提升至280幀，增幅達31.46%。

筆者已在先前的效能實測專題報導中測試RTX Spark執行多款遊戲的效能，接下來也預計針對最新推出的《戰爭機器：事變日》進行測試，並驗證為內建顯示晶片分配不同容量記憶體對效能的影響。更多相關報導請參考下方目錄連結。

（回到系列文章目錄）

加入電腦王Facebook粉絲團

NVIDIA RTX Spark架構與平台分析：當Windows on Arm遇到最強GPU，遊戲、AI、創作全面暴走！

國寶大師李文恩 — Fri, 16 Oct 2026 23:28:00 +0800

NVIDIA於RTX Spark Editor’s Day活動中詳細介紹RTX Spark平台的架構、平台、AI功能等特色，讓我們一起來看看這台搭載GB10 SoC的奇行種有什麼過人之處。

迷你AI超級電腦轉生Windows筆電

NVIDIA於2025年初的CES消費性電子展發表搭載GB10 SoC的DGX Spark迷你AI超級電腦，並於同年10月15日正式上市。到了2026年6月的Computex台北國際電腦展，則是將這顆SoC應用於Windows on Arm平台https://www.techbang.com/posts/129852-nvidia-rtx-spark，與合作夥伴同推出多款RTX Spark迷你電腦與筆記型電腦，並給予N1X的新名稱。簡單來說GB10、DGX Spark、RTX Spark、N1X都是指同款晶片，只是應用於不同產品的產品名稱差異。

延伸閱讀：
RTX Spark筆記型電腦效能實測
RTX Spark Editor’s Day系列文章目錄
 【GIGABYTE AI TOP ATOM動手玩（1）】：NVIDIA DGX Spark迷你AI工作站規格分析
 Snapdragon X2系列平台功能解析：為Windows平台打造並整合豐富平台功能，讓筆電也能有智慧手機的流暢體驗

RTX Spark平台與Qualcomm的Snapdragon X2系列平台類似，彼此都是採用Arm架構處理器（CPU），搭配Windows on Arm平台執行Windows作業系統，可以原生支援Arm架構應用程式，並透過Microsoft提供的Prism模擬器支援32bit與64bit的x86架構應用程式，但運作時會因模擬而造成效能耗損。

Snapdragon X2系列平台的設計概念比較像是從智慧型手機的角度出發，將手機的使用者體驗帶到Windows生態系統，提供超長續航力、常時連網，並透過整合式繪圖處理器（GPU）、神經處理器（NPU）提供豐富的AI應用程式等等功能。

而RTX Spark平台則比較像從電腦的角度出發，同樣借助Arm架構處理器省電的優勢，不同之處在於搭配規模更大的GPU，不但能夠帶來充沛的AI運算效能，並足以執行高參數量大語言模型（Large Language Model，LLM），以及圖像、影片生成與代理式AI等重度AI功能，並在遊戲、多媒體創作、3D開發、CAD等應用方面也有出色的效能表現，更像是將傳統Windows生態系中的電競或創作者筆電換上更省電的處理器，同時大幅強化AI效能與功能。

筆者將在本文解析GB10的硬體架構，並在後續文章中介紹RTX Spark平台的遊戲、創作、AI等功能，讀者可以參考RTX Spark Editor’s Day系列文章目錄閱讀其他章節。

▲ NVIDIA於2025年初的CES消費性電子展發表搭載GB10 SoC的DGX Spark迷你AI超級電腦，採用的作業系統為以Linux為基礎的Ubuntu發行版本。

▲ GB10 SoC整合具有10組Arm Cortex-X925核心、10組Arm Cortex-A725核心的處理器，以及6,144組CUDA核心之Blackwell架構內建顯示晶片。

▲ 筆者先前也針對GIGABYTE推出的DGX Spark產品AI TOP ATOM進行詳細測試與介紹，並在上面透過模擬器執行Windows 98作業系統。

▲ NVIDIA於2026年10月16日正式推出同樣採用GB10 SoC，並支援Windows 11作業系統的RTX Spark平台筆記型電腦與迷你電腦。

▲ NVIDIA會與Asus、Dell、HP、Lenovo、Microsoft、Msi等合作夥伴共同推出RTX Spark平台筆記型電腦。

▲ NVIDIA也會與Acer、Asus、Dell、GIGABYTE、HP、Lenovo、Microsoft、Msi等合作夥伴共同推出RTX Spark迷你電腦。

▲ NVIDIA於RTX Spark Editor’s Day活動會場展示多款RTX Spark產品。

▲ 活動現場展開Asus、Dell、HP、Lenovo、Microsoft、Msi等合作夥伴推出的RTX Spark平台筆記型電腦。

▲ 此外也展示了Asus、Dell、Msi推出的迷你電腦，以及Microsoft推出的Surface RTX Spark Dev Box。

▲ Surface RTX Spark Dev Box的造型相當特別，從上面看過去點像一大片巧克力。

▲ 從側面看過去，Surface RTX Spark Dev Box的主體應該為於機身下半部，上半部應為大型散熱片。

▲ Surface RTX Spark Dev Box的機身採用陽極氧化鋁材質，機身上具有高達1,000個排氣散熱孔。

▲ 滿血版GB10將會應用於記憶體容量為24 GB ~ 128 GB之間的RTX Spark筆記型電腦，與64 GB ~ 128 GB之間的RTX Spark迷你電腦。具有18組CPU核心與5120組CUDA核心內建顯示晶片的版本則應用於記憶體容量為24 GB ~ 32 GB之間的RTX Spark筆記型電腦。

▲ NVIDIA表示RTX Spark能夠滿足創作者、遊戲、代理式AI等多元使用需求。

▲ RTX Spark支援所有GeForce RTX遊戲功能，也包含最新的DLSS 5神經渲染等功能。

▲ 在Blackwell架構的顯示與編解碼引擎協助下，RTX Spark支援多種影片格式的硬體編碼、解碼加速，並支援YCbCr 4:2:2色採取樣模式，同時也具有充沛的GPU加速運算效能，能夠提升創作者的工作效率。

▲ RTX Spark支援容量最高達128 GB的統一架構記憶體，能夠執行參數量高達125B的Qwen 3.8 Flash-Next本機代理式AI模型。

（下頁還有GB10硬體架構分析）

將Grace Blackwell放進Windows筆電

NVIDIA資深產品總監Justin Walker在RTX Spark Editor’s Day活動上說明，RTX Spark所採用的Blackwell繪圖架構集合25年來NVIDIA於GeForce繪圖技術的創新，包含GPU、可程式化渲染器（Programmable Shader）、CUDA統一運算架構（Compute Unified Devices Architecture）、RTX繪圖技術等，同時Blackwell繪圖架構GPU也應用於資料中心加速AI運算，可以說是集3D繪圖、遊戲、AI於一身的運算單元。

RTX Spark所採用的GB10 SoC（即N1X）與資料中心的GB200 Superchip、GB300 Superchip一樣，都是採用Grace架構CPU與Blackwell架構GPU，只不過GB10的規模小了許多。

GB10的採用小晶片（Chiplet）設計，CPU小晶片具有10組Arm Cortex-X925核心與10組Arm Cortex-A725核心，GPU小晶片部分則具有6,144組CUDA核心，以及第4代RT核心、第5代Tensor核心，能在FP4資料類型下提供1PFLOS的AI運算效能，2種小晶片採用頻寬高達600 GB/s的NVLink-C2C互連技術進行資料交換。

受益於Blackwell架構GPU，GB10能夠完整支援NVIDIA的軟體堆疊，包含CUDA統一運算架構、TensorRT AI推論執行環境、NVFP4資料類型，以及與遊戲相關的RTX光線追蹤、DLSS升頻、Reflex低延遲、G-Sync可變更新頻率等等技術，能夠相容豐富的現有AI應用程式與遊戲。

GB10的記憶體子系統支援容量最高達128 GB的LPDDR5x統一架構記憶體，其控制器位於CPU小晶片上，GPU小晶片讀取資料時須透過NVLink-C2C連接至CPU小晶片才能存取記憶體。GB10的NVLink-C2C具有雙向一致性（Bidirectional Coherency）功能，讓CPU與GPU能夠共享統一架構記憶體中的資料，並提升共用資料的存取效能。

這部分與筆記型電腦的獨立顯示晶片類似，當獨立顯示晶片需要存取記憶體時，處理器需先讀取資料，再經由PCIe匯流排傳輸至GPU。GB10將中間的PCIe匯流排替換為NVLink-C2C，並因２種小晶片封裝在同一晶片中，因此距離相當短，能夠讓資料交換的電力效率提升25倍，對於時常需要存取資料的遊戲、AI等應用來說能夠節省許多電力。

Justin Walker表示GB10在設計之初就將重點放在電力效率，追求在有限的供電條件下發揮最佳效能，而非追求將「油門踩到底」的用最高功耗換取最高效能表現，讓GB10與x86架構處理器搭配顯示卡的組態相比，能夠在消耗60 W電力的情況下得到2倍相對效能表現，並在RTX Spark筆記型電腦以電池供電的情況下，達到接近連接電源的峰值效能表現。

NVIDIA也在簡報中表示GB10是Windows生態系SoC的新分類，根據NVIDIA提供的數據，GB10與競爭對手Intel的Core Ultra 9 386H、Core Ultra X9 388H以及AMD的Ryzen AI Max+ 395相比，在多項遊戲、3D開發、AI圖像與影片生成、代理式AI、模型微調等應用的效能都有顯著領先。

需要注意的是，雖然GB10 SoC具有規模更大的內建顯示晶片，但是執行Windows 11作業系統的RTX Spark平台中的GB10之TDP為80 W，與的Core Ultra 9 386H、Core Ultra X9 388H的TDP上限相同，而Ryzen AI Max+ 395的最高可調整式TDP可達120 W，雖然可以說GB10用「更大張的顯示卡砸死人」有點補講武德，但是彼此仍在相近的電力與功耗條件下進行比較，仍有一定參考價值

▲ NVIDIA資深產品總監Justin Walker在RTX Spark Editor’s Day活動上展示RTX Spark平台筆記型電腦。

▲ Justin Walker表示NVIDIA在25年中推出15個世代的GPU，並推出GPU、可程式化渲染器、CUDA統一運算架構RTX繪圖技術等創新。

▲ 隨著2026年初暱稱「龍蝦」的OpenClaw出現之後，代理式AI應用也走入本機環境與個人電腦。

▲ 基本上AI模型的參數量越大，執行時就需求容量越大的記憶體，相對仰賴效能更強、功耗更高的運算單元。RTX Spark平台描準80 W的「低功耗」環境，並支援最高128 GB的記憶體容量，能夠部署Qwen 3.8-Flach-Next AI代理。

▲ RTX Spark平台使用的GB10 SoC具有10組Arm Cortex-X925核心、10組Arm Cortex-A725核心處理器，以及6,144組CUDA核心之Blackwell架構內建顯示晶片，最高支援容量達的128 GB統一架構記憶體，處理器與內建顯示等2組小晶片之間採用NVLink-C2C互連技術。

▲ GB10的CPU小晶片具有2組分別具有5+5核心的CPU叢集，總共具有25 MB L2快取記憶體，以及32 MB L3快取記憶體。此外還有頻寬高達300 GB/s的LPDDR5x-9400記憶體介面，以及PCIe Gen5、4組USB4、Wi-Fi 7等高速I/O介面，HDMI 2.1a與DisplayPort 2.0顯示介面。

▲ GPU小晶片具有6,144組CUDA核心，以及第4代RT核心、第5代Tensor核心，搭載24MB L2快取記憶體以及Blackwell影像引擎，並透過頻寬高達600 GB/s的NVLink-C2C互連技術與CPU小晶片進行資料交換。

▲ GB10的GPU採用最新Blackwell架構，不但具有出色的遊戲與多媒體創作效能，也很適合進行本機AI運算。

▲ GB10完整支援NVIDIA的軟體堆疊，提供多種遊戲、多媒體創作、AI的加速運算與附加功能。

▲ 從圖表中可以看到，在60 W功耗的條件下，GB10的相對效能能夠達到與x86架構處理器搭配顯示卡的2倍。但是後者可以在效耗更多電力的情況下持續推高效能表現。

▲ NVIDIA表示RTX Spark筆記型電腦以電池供電的情況下，峰值效能最高能夠維持連接電源的99%。

▲ NVIDIA表示GB10是Windows生態系SoC的新分類，在多項遊戲、3D開發、AI圖像與影片生成、代理式AI、模型微調等應用的效能顯著領先競爭對手。

筆者已經於先前的RTX Spark效能實測專題中測試了它的效能表現，並會在後續文章中繼續分析RTX Spark平台的遊戲、創作、AI等功能，請讀者參考下方目錄繼續閱讀。

（回到RTX Spark Editor’s Day系列文章目錄）

加入電腦王Facebook粉絲團

NVIDIA強襲筆電市場！RTX Spark效能公開，Arm架構搭Blackwell晶片讓遊戲AI全都行

國寶大師李文恩 — Thu, 15 Oct 2026 20:00:00 +0800

NVIDIA於RTX Spark Editor’s Day活動詳細介紹產品特色，並提供可以搶先於上市前夕測試產品的機會，就讓我們一起來看看這台搭載Arm架構處理器的Windows筆電表現如何。

集遊戲、AI、創作於一身

NVIDIA於美國舊金山舉辦的RTX Spark Editor’s Day活動中，詳細介紹RTX Spark平台的架構、平台、AI功能等特色，它採用結合Arm架構Grace CPU（處理器）與Blackwell架構GPU（繪圖處理器）的GB10 SoC，並支援Windows 11作業系統，發揮Arm CPU省電以及NVIDIA GPU高效繪圖、AI的特色，除了具備電競、創作者筆電應有的效能外，也能夠支援在本機執行圖像與影片生成、代理式AI等應用程式，帶來截然不同的使用體驗。

延伸閱讀：
【COMPUTEX 2026】NVIDIA RTX Spark處理器解析：Windows on Arm原生支援、x86模擬，AI遊戲雙重升級！
Snapdragon X2系列平台功能解析：為Windows平台打造並整合豐富平台功能，讓筆電也能有智慧手機的流暢體驗
 迷你AI鋼鐵小霸王！NVIDIA DGX Spark推出64GB版抗漲，搭配NVIDIA Sync管理平台可四台串接挑戰運算極限

筆者有幸取得NVIDIA為RTX Spark Editor’s Day活動的參與者提供、能搶先於台灣時間2026年10月15日公開效能數據的測試名額，因此我們調整過去先說明產品軟、硬體架構的慣例，改為先在新聞解禁的時間點發表效能實測，讓讀者能夠在第一時間瞭解產品的表現。至於其他架構說明的專題文章，可參考本文末的系列文章目錄。

這次筆者收到的測試樣品為Asus ProArt P16，搭載具有10組Arm Cortex-X925核心、10組Arm Cortex-A725核心處理器，以及6,144組CUDA核心之Blackwell架構內建顯示晶片的滿血版GB10 SoC，SoC TDP限制為80W，系統會自動平衡處理器與內建顯示晶片的功耗預算。

搭配的記憶體為容量64GB的LPDDR5x-9600，顯示器採用解析度為2880 x 1800的OLED面板，支援120 Hz更新頻率以及VRR、G-Sync等可變更新頻率技術，峰值亮度達1,600 nits，並具有Delta E＜1色彩準確度，搭配容量為99.9Wh之電池，機身厚度為1.29 cm，重量為1.77 KG。

▲ NVIDIA資深產品總監Justin Walker在RTX Spark Editor’s Day活動上展示RTX Spark平台筆記型電腦。

▲ Asus ProArt P16的外觀相當簡潔方正，在鍵盤左右兩側設有揚聲器，鍵盤並不具備數字鍵區。

▲ 機身上蓋（A件）具有銀色亮面ProArt字樣。

▲ 機身左側具有2組全功能USB4 Type-C（支援顯示輸出、電源輸入、40Gbps資料傳輸），以及HDMI 2.1、3.5mm耳機麥克風複合端子各1組。

▲ 機身右側則有全功能USB4 Type-C、USB 3.2 Gen 2、SD Express 7.0讀卡機各1組。

▲ Asus ProArt P16的主機板與散熱模組，採用2組風扇進行主動式散熱。

▲ GB10 SoC為於主機板的中央，兩側則設有LPDDR5x-9600記憶體。

測試平台規格說明

在開始測試之前，筆者參考NVIDIA提供的測試指南，將Windows電源模式的連接電源狀態設定為「最佳效能」，並將「總是節能模式」、「使用電池時自動啟動節能模式」、「節能模式時調低螢幕亮度」等選項切換至關閉，然後將Asus ProArt Creator Hub控制軟體的電源模式設定為「效能模式」。NVIDIA App中的內建顯示晶片記憶體配額為持預設的30.5GB。

測試過程中除了續航力測試之外皆有插電，而所有成績除了續航力之外僅執行1輪之外，其餘項目都是進行2輪測試，在確定沒有極端值後取平均。

在遊戲測試部分使用遊戲內建的測試模式，而《絕對武力2》使用CS2 FPS Benchmark工作坊地圖進行測試，考量NVIDIA將RTX Spark的遊戲效能表現定位於2K解析度（2160 x 1440）等級，因此進行1080p、2K以及ProArt P16顯示器原生的2880 x 1800解析度搭配最高畫質設定，若有設定範本則套用最高範本，若無則將所有畫質相關項目調至最高，關閉VRS或動態解析度等設定，並僅進行開、關光線追蹤功能的調整。

這次的對照組為搭載AMD Ryzen AI 9 HX 370處理器的Asus TUF Gaming A16、搭載Intel Core Ultra 7 358H處理器的MSI Prestige 14 Flip AI+，以及搭載Snapdragon X2 Elite Extreme X2E-96-100 SoC的Asus Zenbook A16。測試數據分別取自《AMD Ryzen 9 AI 9 HX 370效能實測》、《Intel Panther Lake效能實測》、《Snapdragon X2 Elite Extreme效能實測》等專題。

另一方面考量RTX Spark的CPU、GPU配置比較特殊，因此運算方面與的效能與上述3款電腦進行比較，而AI與遊戲部分礙於這次工作時間有限而來不及準備其他行動版平台之測試數據，故以桌上型之GeForce RTX 5070與GeForce RTX 5060 Ti 16GB等顯示卡測試專題的數據進行比較。

其中GeForce RTX 5070的CUDA核心數量與RTX Spark同為6,144組，而GeForce RTX 5060 Ti 16GB則為4,608組，但因桌上型顯示卡TDP分別高達250 W、180 W，均比RTX Spark平台處理器與內建顯示晶片加總僅80W的TDP高出許多，且搭配的處理器為針對遊戲應用強化的AMD Ryzen 7 9800X3D，故可預期遊戲效能表現會有比較大的落差。

測試平台：
處理器：NVIDIA RTX Spark平台（產品代號：GB10，產品名稱N1X）
主機板：Asus H7607BA（UEFI版號：H7607BA.303）
記憶體：LPDDR5x-9400 64 GB
顯示卡：Blackwell架構、6,144組CUDA核心（內建顯示晶片）
儲存裝置：Samsung MZVL81T0HFLB-00BTW 1TB
軟體環境：Windows 11專業版26H1（Build28000.3086），顯示晶片驅動版號：GeForce Game Ready 617.42

▲ Asus ProArt P16的CPU-Z資訊，處理器名稱顯示NVIDIA RTX Spark。

▲ 由於截稿前GPU-Z尚無法正常運作，故內建顯示晶片晶片仍資訊仍由CPU-Z提供，可以看到搭配的記憶體為LPDDR5x-9400 64 GB。

續航力與AI效能測試

在續航力測試部分，由於PCMark 10的生產力、遊戲續航力測試不支援RTX Spark的Arm架構處理器，故僅以Procyon Video Playback進行續航力測試，過程將螢幕亮度調至最高，關閉Wi-Fi無線網路，關閉鍵盤背光，音量調至靜音。

AI測試部分則使用Procyon AI文字生成與AI圖像生成進行測試，由於AI圖像生成部份因程式版本更新而與先前測試不同，故不列出對照成績。而RTX Spark平台不支援電腦視覺測試1.0，電腦視覺測試2.0雖可執行但無法正確完成測試流程，有待日後版本更新改進此問題。

▲ Asus ProArt P16搭載容量高達99.9Wh之電池，能在螢幕亮度最高的情況下，在Procyon Video Playback續航力測試跑出11小時52分鐘的佳績。

▲ 在Procyon AI文字生成測試中，RTX Spark平台為TDP有限的筆記型電腦，筆者因工作時間有限而來不及與其他行動版平台相比，故與桌上型顯示卡之數據對照。

▲ 首個Token生成的TTFT時間方面，RTX Spark的表現大約落在桌上型RTX 5060 Ti 與RTX 5070之間，延遲表現不錯。

▲ 在Token的生成速度部分，雖然不及桌上型顯示卡，但仍有每秒27.7~73.657組Token的速度，能夠滿足許多本機AI推論的需求。

▲ Procyon 提供Stable Diffusion 1.5、Stable Diffusion 1.5 Light、Stable Diffusion XL等3種不同負荷的AI圖像生成測試項目。

▲ Stable Diffusion 1.5會進行4批次同時生成4張512 x 512的圖片測試（共16張），RTX Spark在2輪測試中，平均速度為每4.057秒生成1張圖片。

▲ Stable Diffusion 1.5 Light分8次進行單次生成1張解析度為512 x 512的圖片（共8張），平均速度為每2.65秒生成1張圖片。

▲ Stable Diffusion XL則是16次進行單次生成1張解析度為1024 x 1024的圖片（共16張），平均速度為每24秒生成1張圖片。

（下頁還有更多效能測試數據分析）

處理器運算效能與3DMark測試

在接下來的段落中，筆者將針對RTX Spark平台的處理器效能進行測試，並搭配3DMark驗證理論遊戲效能。由於PCMark 10與部份測試工具目前不支援Arm64架構處理器，故無進行此項目的測試。

需要注意的是，RTX Spark能夠支援包含DLSS在內的GeForce RTX功能，但因3DMark目前尚無法正常執行DLSS測試，而暫無測試成績。

▲ 由於RTX Spark平台無法執行PCMark 10測試，故以CrossMark驗證綜合效能表現。整體表現與同為Arm64架構處理器的Snapdragon X2 Elite Extreme X2E-96-100 SoC接近。

▲ 在Cinebench 2024處理器渲染測試中，筆者分別以x64與Arm64版本程式對RTX Spark進行測試，單核心的部分落後X2E-96-100約14%，多核心則領先4.24%。

▲ 因RTX Spark無法執行x86版本Cinebench 2026，故僅進行Arm64版本測試。單、多核心與X2E-96-100相比分別落後9.95%、領先6.98%。

▲ 3DMark CPU Profile處理器多工測試能夠看出同處理器在不同負載的效能表現。由於測試使用x64架構，RTX Spark平台在經過Prism模擬器損失較多效能，故表現較為落後。

▲ 看到多核心增益部分，具有Arm Cortex-X925與Arm Cortex-A725核心各10組的RTX Spark在Max Threads（最高執行緒）的部分能夠輸出單執行緒的10.72效能，考量到大、小核的差異與電力預算，表現不算太差。

▲ 在3DMark部分先看到採用Direct X 12搭配2K解析度的Time Spy，RTX Spark的表現雖然明顯落後桌上型電腦平台，但是受益於較強的內建顯示晶片，表現仍領先Qualcomm X2 Elite Extreme X2E-96-100。

▲ 3DMark Port Royal採用DirectX Raytracing（DXR）光線追蹤繪圖技術搭配2K解析度，RTX Spark的表現輕鬆領先Intel Core Ultra X7 358H與X2E-96-100數倍。

▲ 3DMark Solar Bay採用Vulkan繪圖API搭配2K解析度，並會使用光線追蹤，但整體負載偏輕，適合應用於行動裝置。具有規模更大內建顯示晶片的RTX Spark同樣遙遙領先。

▲ Speed Way是採用DirectX 12 Ultimate繪API與DirectX Raytracing tier 1.1光線追蹤技術，具有全域照明與反射等效果，並透過Mesh Shaders進行效能最佳化，可以反映最新AAA大作遊戲的效能表現。RTX Spark以3倍以上的成績領先X7 358H。

▲ Steel Nomad採用DirectX 12繪圖API搭配4K解析度，雖然不使用光線追蹤技術，但仍具有較高的繪圖運算負載。RTX Spark同樣輕騎過關。

遊戲效能測試

接下來我們繼續分析RTX Spark平台實際執行遊戲的效能表現，驗證是否能帶來流暢的遊戲體驗。

▲ 競技類的《絕對武力2》對於處理器的運算延遲比較敏感，造成RTX Spark平台即便有較佳的顯示效能，也被處理器效能瓶頸（CPU Bound）限制。所幸在2880 x 1800解析度下平均FPS仍有85.7幀，99% FPS也達到52.05，尚能帶來流暢與靈敏的遊戲體驗。

▲ 《古墓奇兵：暗影》開啟光線追蹤後，RTX Spark在2880 x 1800解析度的平均FPS為52.8幀，略低於60幀門檻，可以透過G-Sync可變更新頻率功能補償視覺流暢度。

▲ 《看門狗：自由軍團》關閉光線追蹤時，RTX Spark在2880 x 1800解析度的平均FPS為56幀，可透過DLSS強化效能表現。

▲ 《看門狗：自由軍團》開啟光線追蹤後，平均FPS下滑至32幀，可以考慮調低部分畫質設定改善流暢度。

▲ 《極地戰嚎6》對處理器延遲也是相當敏感，可以看到3種解析度的平均FPS很接近，代表效能卡在處理器瓶頸。

▲ 《極地戰嚎6》開啟光線追蹤後，3種解析度的平均FPS差異也不大。

▲ 《刺客任務III》Dubai（杜拜）測試項目包含多種場景與NPC角色，整體負擔較低，RTX Spark在2880 x 1800解析度的平均FPS能夠衝上100.72幀。

▲ 《刺客任務III》Dubai開啟光線追蹤後，平均FPS滑落至31.52幀，落差比較大。

▲ 《刺客任務III》Dartmoor（達特穆爾）測試項目則包含許多槍枝射擊與爆炸效果，充滿物理與粒子模擬，對處理器的要求比較高，造成RTX Spark的表現不甚理想。

▲ 《刺客任務III》Dartmoor開啟光線追蹤後，RTX Spark的效能並沒有明顯降低，可見效能是被處理器瓶頸所限制。

▲ 《黑神話：悟空》關閉光線追蹤時，RTX Spark在2880 x 1800解析度的平均FPS為27幀，可以透過DLSS超解析度與畫格生成提高FPS效能與流暢度表體驗。

▲ 《黑神話：悟空》開啟光線追蹤後平均FPS降至10幀，建議關閉光線追蹤以達到比較流暢的視覺效果。

▲ 《電馭叛客2077》關閉光線追蹤時，RTX Spark的平均FPS為37.71幀，表現普普。

▲ 《電馭叛客2077》開啟光線追蹤後平均FPS降至18.35幀，接下來就是見證DLSS效能禁藥的時刻了！

▲ 接下來筆者測試《電馭叛客2077》的DLSS升頻效果，使用「Transformer模型」、「自動畫質」搭配多重畫格生成。遊戲中的設定選項可以開啟DLSS 4X多重畫格生成，如果想要開啟6X多重畫格生成的話，則需要到NVIDIA App中使用DLSS覆寫功能設定。

▲ 開啟DLSS後，讓開啟光線追蹤時2880 x 1800解析度的平均FPS飆上137.95幀，效能倍率達到原始的7.51倍，效果相當出色！

Windows on Arm的另一條出路

從測試的數據可以看出，RTX Spark平台在效能的表現並非頂尖，但請不要忘記Asus ProArt P16是台重量僅為1.77 KG的筆記型電腦，而且處理器加內建顯示晶片整體能夠分配的TDP總額只有80 W，所以它本來就不是追求極致效能的產品，而是在效能、攜帶性、重量、續航力等表現之間互相妥協的結果，在維持輕薄、長效續航的同時，帶來相對出色的效能表現。

在測試的過程中，仍有如GPU-Z、Cinebench 2026 x86 64位元版等程式無法執行的問題，但所有我們例行測試的遊戲皆可正常執行，《戰慄深隧：流亡》遊戲本身與效能測試工具仍然能夠正常執行，唯測試模式結束後不會出現成績報告，算是一點小小的遺珠，不過整體而言，RTX Spark平台對於x86架構的軟體與遊戲相容性還是相當理想。

筆者先前測試的Qualcomm Snapdragon X2系列平台同樣為使用Arm架構的Windows on Arm筆記型電腦，但是它的設計概念比較像是將智慧型手機的使用者體驗帶到Windows生態系統，提供超長續航力、常時連網的體驗，並支援智慧型手機等級較輕量的AI應用程式與App，本身的定位為輕薄型文書、多媒體娛樂筆記型電腦。

而RTX Spark平台則比較像從電腦的角度出發，在Arm架構處理器上整合規模更大、效能更高的內建顯示晶片，並可支援容量最高達128 GB的記憶體，不但可以做為電競筆電、創作者筆電使用，更可以在本機執行圖像、影片生成，以及部署參數量更高的大語言模型（Large Language Model，LLM），甚至能夠支援代理式AI，對於需要更高顯示記憶體（VRAM）容量的AI應用程式與模型而言，RTX Spark平台在特定應用領域甚至超越x86架構處理器搭配NVIDIA獨立顯示晶片的解決方案。

隨著產品上市與時間持續推進，未來Windows on Arm生態系中預期會有更多原生Arm架構應用程式，x86架構模擬器的相容性與效率也有望持續改善，屆時使用者能夠在不購買新硬體的前提下，透過軟體與驅動程式更新的方式改善特定程式的相容性與效能。

筆者將在後續報導中持續介紹RTX Spark平台的架構與功能，請讀者參考下方目錄繼續閱讀相關內容。

RTX Spark Editor’s Day系列文章目錄
NVIDIA RTX Spark效能實測：Asus ProArt P16不只創作，還是輕薄Windows on Arm電競筆電！（本文）
NVIDIA RTX Spark平台與架構分析：當Windows on Arm遇到最強GPU，遊戲、AI、創作全面暴走！
NVIDIA RTX Spark遊戲功能掛保證，RTX功能與防作弊系統通通大丈夫
 NVIDIA RTX Spark《戰爭機器：事變日》效能分析，DLSS、記憶體配額要如何設定
NVIDIA RTX Spark AI與創作功能分析：為Windows筆電獻上代理式AI體驗、透過Pair串連全家AI PC（工作中）
NVIDIA RTX Spark AI功能實測（暫定，規劃中）

加入電腦王Facebook粉絲團

Intel正式發表Intel GPU D系列運算卡，單卡搭載480 GB記憶體可吞300B參數LLM模型

國寶大師李文恩 — Wed, 14 Oct 2026 17:25:00 +0800

Intel於OCP Global Summit 2026開放運算計畫全球高峰會公布Intel GPU D系列技術細節，強調搭載容量高達480 GB的記憶體，提供1.3 PFLOPS的FP8運算效能。

Intel於OCP Global Summit 2026開放運算計畫全球高峰會公布代號Crescent Island的Intel GPU D系列最新技術細節，強調搭載容量高達480 GB的LPDDR5x記憶體，提供1.3 PFLOPS的FP8運算效能。

單卡即可滿足大規模LLM推論運算

先前Intel於Hot Chips 2026大會展出採用Xe3P架構的Crescent Island AI推論加速器，這次不但公布更多技術細節，也確定產品名稱為「Intel GPU D系列」。

延伸閱讀：
地表最強PCIe推論卡？Intel Crescent Island正式現身，搭載480GB超大容量記憶體與Xe3P新架構
 Intel於Hot Chips 2026展示代理式AI與企業級產品，Diamond Rapids導入Intel 18A-P製程與扇出拓樸
 【COMPUTEX 2025】Intel發表Arc Pro B系列運算卡，還有雙GPU魔改卡與Battlematrix工作站

Intel表示隨著開放式模型改變代理式AI的經濟性，市場需要具有更高彈性、成本效益與高能源效率的基礎設置。代理式AI的運作流程涵蓋資訊檢索、推理、協調、工具使用與執行，其中不只是負擔AI運算的GPU（繪圖處理器）或ASIC（Application Specific Integrated Circuit，特定應用積體電路），能夠相容於龐大軟體生態系x86架構CPU（處理器）也扮演關鍵角色。

Intel以成熟的x86軟體生態系為基礎，透過開放且可互通的軟體，結合CPU、GPU、加速器的異質運算，讓不同工作負載能使用最合適的運算單元，進而提升整體工作流程的資源利用率、效能與效率。

專為高效率、大規模推論設計的Intel GPU D系列採用最新的Xe3P架構，FP8資料類型的理論效能達到1.3 PFLOPS，最高TDP為350 W，可搭配容量最高達480 GB、頻寬為1.5 TB/s的LPDDR5X記憶體，兼顧記憶體容量、運算效能與能源效率，並能夠滿足長時間運作、記憶體密集型的AI推論運算成本效益。

Intel GPU D系列採用共通的Xe軟體基礎，有利於開發人員移植現有應用程式，降低部署新硬體的門檻，並能夠滿足LLM（Large Language Model，大型語言模型）、長上下文工作負載與平行推論服務打造。單卡可支援參數量高達300B的模型，搭載8張運算卡的系統則可支援超過1000B參數的模型，適用於多租戶AI服務、機器人，以及延遲敏感型的工作負載。

▲ 從官方公布的Intel GPU D系列產品圖片可以看出它是針對運算推出的產品，並沒有搭載影音輸出端子。

▲ Intel GPU D系列最大的特色莫過於支援容量最高達480 GB的記憶體。

▲ Intel GPU D系列採用針對AI運算最佳化的Xe3P架構，並支援FP4~FP64以及MXFP4等資料類型運算。

▲ Intel也於開放運算計畫全球高峰會公布與生態系夥伴共同開發、採用Xeon處理器的新款機櫃設計，其中許多設計採用開放運算計畫的Open Rack v3（ORv3）標準，簡化在開放式資料中心基礎設置的部署與整合，滿足代理式AI日益成長的運算需求。

Intel GPU D系列已開始提供客戶樣品，Intel也將持續擴大硬體、軟體與開放生態系，協助企業在既有及新建資料中心基礎架構中部署並擴展AI推論應用。

加入電腦王Facebook粉絲團

AMD發表最高可容納32,768組CPU核心的Helion機櫃，符合OCP規範強化代理式AI應用

國寶大師李文恩 — Tue, 13 Oct 2026 14:15:00 +0800

AMD於OCP Global Summit 2026開放運算計畫全球高峰會期間展示Helion機櫃，以高達32,768組核心的純CPU以及整合CPU與GPU的方案，提供強大的代理式AI運算效能。

GB-Link USB V2雲端Game Boy傳輸線讓原始主機也能網路對戰，還可與模擬器連線

國寶大師李文恩 — Mon, 12 Oct 2026 15:00:00 +0800

GB-Link USB V2是款支援Game Boy與Game Boy Anvance的傳輸線擴充工具，能夠透過電腦中介進行遠端網路對戰，還可與模擬器連線並使用下載遊玩、E-Reader等功能。

面對面連線的年代

元祖版Game Boy於1989年推出，其硬體設計的特色除了包含可以透過更換卡匣的方式執行不同遊戲，並在主機上加入通訊端子，讓玩家可以透過傳輸線連接2台主機，進行如《俄羅斯方塊》的對戰，或是在《寶可夢》遊戲中交換彼此收集的寶可夢，帶來了更多元的遊戲進行方式。

延伸閱讀：
用FPGA打造的Game Bub遊戲機，支援GB、GBA實體卡匣還可連線對戰
 純硬體模擬，Analogue Pocket透過FPGA相容多款掌上型遊戲機卡匣
 AMD Artix UltraScale+ FPGA 成為 ModRetro M64，透過硬體模擬方式完整還原 Nintendo N64 主機

隨後推出的Game Boy Pocket、Game Boy Light等主機為輕量化與加入冷光的版本，1998年推出的Game Boy Color則是加入彩色顯示功能，能夠從32,768色的色盤中同時顯示56色，除了可以執行彩色版遊戲之外，也相於先前的黑白遊戲，上述這些主機的通訊功能皆相同，彼此能使用相同的傳輸線進行對戰或資料傳輸。

2001年推出的Game Boy Advance則採用不同的硬體架構，但保留對先前世代Game Boy、Game Boy Color的遊戲與周邊設備相容性。在進行Game Boy Advance遊戲對戰時需使用新款的專用傳輸線，若是進行Game Boy、Game Boy Color遊戲對戰則需舊款傳輸線，2者不能混用。

▲ Game Boy（左）與Game Boy Color有點像是1代與1.5代之間的關係，2者遊戲有一定的互換性，惟部分遊戲限定必須於Game Boy Color才能執行。（圖片來源：維基百科，本圖採用創用CC姓名標示-相同方式分享，作者為Evan-Amos，下同）

▲ 2台Game Boy主機可以透過傳輸線連接，進行雙人對戰遊戲或交換遊戲內的道具。

▲ Game Boy Advance則為下一世代的主機，不但可以執行Game Boy Advance遊戲，也能相容Game Boy、Game Boy Color的遊戲與周邊，並且可以與Game Boy主機連線。

▲ 將Nintendo E-Reader插入Game Boy Advance之後，可以透過卡匣上的讀卡機掃瞄專用卡片的條碼並執行附加內容，或是透過傳輸線將附加內容傳送至另一台主機。（圖片來源：維基百科，本圖採用創用CC姓名標示-相同方式分享，作者為Synyster Zombie）

土砲轉接器帶來雲端連線功能

GB-Link USB V2是款由GB-Link團隊研發的硬體轉接器，它以Raspberry Pi RP2040微控制器為硬體核心，能夠將Game Boy、Game Boy Color、Game Boy Advance等主機或是Analogue Pocket、Game Bub等相容FPGA互換機的通訊端子轉接為USB並連接至電腦，玩家可以透過網頁介面操作並與遠端的朋友連線，提供類似線上對戰的遊戲體驗。

對於Game Boy Advance而言，玩家還可以利用下載遊玩功能，透過GB-Link USB V2將自製程式傳送至主機執行，也能夠直接傳送E-Reader的附加內容，而不需使用E-Reader硬體與卡片。

另一方面GB-Link USB V2也可透過RetroArch模擬器的網路連線橋接功能，讓實體主機與模擬器連線，使用寶可夢第1~3世代的道具交換，以及第3世代的對戰等連線功能。此外也能透過Game Boy印表機模擬功能，將Game Boy攝影機拍攝的照片傳輸至電腦。

▲ GB-Link USB V2是款由可以將Game Boy與Game Boy Anvance的傳輸線轉接至電腦的轉接器。

▲ 其尺寸約為2.92 x 4.25 cm，重量為8.5 g。

▲ 它以Raspberry Pi RP2040微控制器為硬體核心，並具有Game Boy Anvance通訊端子與USB Type-C端子。

▲ 玩家可以透過GB-Link USB V2將實體主機經由網路與遠端的另一台實體主機連現。

▲ GB-Link USB V2也能用於傳輸Game Boy Advance的下載遊玩與E-Reader等附加內容。

▲ GB-Link USB V2包裝內將附上1條線長120 cm的Game Boy Advance傳輸線。

GB-Link USB V2的預定上市日期為2027年1月14日，預定售價為美金45元（約合新台幣1,450元）。

加入電腦王Facebook粉絲團

怕AI帳單爆錶嗎？Token Monitor桌面小螢幕幫你追蹤額度用量

國寶大師李文恩 — Fri, 09 Oct 2026 09:00:00 +0800

Token Monitor是款搭載4吋觸控螢幕的Token額度顯示器，能夠綁定多種雲端AI服務，讓使用者能夠輕鬆掌握使用量與剩餘額度。

帳單防爆器幫你盯緊額度

許多雲端AI服務會依照使用者輸入與生成的Token（字詞）數量收費，如果使用者沒有時時注意Token的使用量，就可能會發生超出每月額度而被追加收費的問題。在同時使用多種服務的情況下，要如何有效監控、管理各帳號的使用量將變的更加棘手。

延伸閱讀：
Paperd.ink開源電子紙看板，灰階與3色雙款式都可自行改造
 Meta 員工 30 天燒掉 60 兆 Tokens！緊急祭出「AI 節食計畫」：不准再亂刷 KPI
【COMPUTEX 2026】Qualcomm 會後訪談：歡迎NVIDIA 加入Windows on Arm家族、Token就是AI時代的新貨幣

Token Monitor以ESP32-S3微控制器為硬體核心，搭載解析度為480 x 480的4吋觸控螢幕，並具有Wi-Fi無線網路與續航力達5小時的內建電池，也可透過USB Type-C提供電源，

使用者只需在電腦透過命令列介面（CLI）程式連接Antigravity、Claude、Codex等服務的API，就能將Token使用量透過HTTPS協定的區域網路加密連線將資訊同步傳輸至Token Monitor，如此一來Token Monitor的螢幕就能顯示Token使用量、剩餘額度、預估費用資訊，方便使用者控管帳號狀態，避免發生過度使用造成費用高築的問題。

1= ▲ Token Monitor是款搭載4吋觸控螢幕的雲端AI服務Token額度顯示器。

▲ 使用者可以在螢幕上確認目前的Token的使用狀況與計費區間重置前的剩餘額度。

▲ Token Monitor能夠直接讀取Antigravity、Claude、Codex等服務的API，即時顯示準確的Token使用量資訊。

▲ Token Monitor可以透過Wi-Fi無線網路連接至電腦，使用上更加方便。

▲ 與雲端服務對接的程式都在本地電腦運作，可以降低個資外洩的風險。

Token Monito的預定上市日期為2027年1月，預定售價為歐元135元（約合新台幣5,110元）。

加入電腦王Facebook粉絲團

Microsoft與NVIDIA共同發表RTX Spark超級AI Surface Laptop Ultra筆電，10/16上市定價美金2,599元起

國寶大師李文恩 — Thu, 08 Oct 2026 11:57:00 +0800

Microsoft於發表會中與NVIDIA共同宣佈RTX Spark超級AI筆電將於2026年10月16日上市，除了自家的Surface產品之外，也會與其他合作夥伴共同推出多種機型。

Microsoft於「Something new is coming from Windows」發表會中，與NVIDIA共同宣佈RTX Spark超級AI筆電將於2026年10月16日上市，除了自家的Surface產品之外，也會與其他合作夥伴共同推出多種機型。

搭載GB10的效能怪獸

NVIDIA在Computex 2026台北國際電腦展中，正式發表代號為GB10的RTX Spark SoC晶片，它具有Arm架構的Cortex-X925處理器核心以及Cortex-A725核心各10組，搭配具有6,144組CUDA核心的Blackwell架構內建顯示晶片（GPU），最高支援128 GB LPDDR5x統一架構記憶體，能夠帶來強悍的遊戲、3D繪圖、AI運算效能。

延伸閱讀：
【COMPUTEX 2026】NVIDIA RTX Spark處理器解析：Windows on Arm原生支援、x86模擬，AI遊戲雙重升級！
NVIDIA RTX Spark SoC 深度解析：GB10 晶片威力全開，Arm 架構筆電也能爽玩遊戲？
NVIDIA RTX Spark 筆電、迷你電腦齊發：NVIDIA RTX Spark 機構內部分解，超強散熱系統成 AI 運算關鍵

Windows +裝置執行副總裁Pavan Davuluri在活動中正式發表搭載RTX Spark SoC的Surface Laptop Ultra筆記型電腦，並開放接受預購，產品將於2026年10月16日正式上市。

活動也邀請Microsoft執行長Satya Nadella、NVIDIA執行長黃仁勳，以及白宮資深AI政策顧問Sriram Krishnan共同分享對AI趨勢的觀點。黃仁勳表示要是沒有Microsoft的Windows中的DirectX與可程式化渲染器（Programable Shader）等技術，就不會催生出成為AI運算重要基礎的CUDA通用運算技術，可見2間公司的關係相當深厚。

▲ Microsoft於Something new is coming from Windows發表會正式發表搭載RTX Spark SoC的Surface Laptop Ultra筆記型電腦。

▲ Surface Laptop Ultra最大的特色就是採用Arm架構處理器搭配Windows 11作業系統，並透過RTX Spark SoC晶片強悍的內建顯示晶片強化遊戲、3D繪圖、AI使用體驗。

▲ Surface Laptop Ultra最高支援128 GB LPDDR5x統一架構記憶體，有助於執行參數量更大的AI模型。

▲ NVIDIA執行長黃仁勳也於訪談中提到，CUDA通用運算技術的淵源可以回溯至Microsoft的DirectX與可程式化渲染器等技術。

Windows筆電也有磁吸式充電

Pavan也在發表會中說明Surface Laptop Ultra的特色，除了搭載RTX Spark So之外，它也強化了散熱設計，整體解熱能力達到先前產品的2.5倍，並搭載具有超高HDR亮度的15吋PixelSense顯示器，其機身厚度為1.8 mm，重量則為2.04 KG，並支援磁吸式USB Type-C充電端子。

搭載18核心處理器、5120 CUDA Core內建顯示晶片搭配24 GB記憶體的版本預定售價為美金2599.99元（約合新台幣83,380元），滿血的20核心處理器、6144 CUDA Core內建顯示晶片搭配128 GB記憶體的版本預定售價為美金5899,99元（約合新台幣189,210元）。

Asus同時也發表了搭載14、16吋OLED面板顯示器的ProArt P14、P16筆記型電腦，前者重量僅1.48 KG、厚度13.9mm，搭載90Wh電池；後者則為1.77 KG、12.9mm，並配備99.9Wh大容量電池， 128 GB容量記憶體版本建議售價分別為新台幣249,999、269,999元，預計10月16日晚上8點正式上市。

▲ Surface Laptop Ultra最高支援128 GB LPDDR5x統一架構記憶體，並可在NVFP4資料類型運算時提供1PFLOF的理論效能。

▲ 在使用電池運作的時候，Surface Laptop Ultra能夠維持插電運作的99%效能表現。

▲ Surface Laptop Ultra提供USB Type-C、HDMI、3.5mm耳機麥克風複合端子、SD讀卡機等豐富I/O功能。

▲ Surface Laptop Ultra也導入世界首款磁吸式USB Type-C充電端子。

▲ Pavan預告決勝時刻(Call of Duty) 系列作品將會登陸RTX Spark平台，並確保效能最佳化。

▲ Surface Laptop Ultra的預定售價為美金2599元（約合新台幣83,380元）起。另一方面Microsoft也推出預定售價為美金5999元（約合新台幣192,390元）的RTX Spark Dev Box開發套件。

▲ 此外Microsoft與NVIDIA也會與Asus、Dell、HP、Lenovo、Msi等合作夥伴共同推出多款搭載RTX Spark SoC的機種。

▲ Asus ProArt P14、P16筆記型電腦提供14、16吋OLED面板顯示器以及多種記憶體容量選擇。

更多廠商推出的RTX Spar產品可以參考筆者先前於在Computex 2026台北國際電腦展製作的專題報導。

加入電腦王Facebook粉絲團

Qualcomm Snapdragon X平台通吃Windows、Linux與Googlebook，不只把平板變大更注入AI功能！

國寶大師李文恩 — Wed, 07 Oct 2026 09:00:00 +0800

Qualcomm宣佈將Snapdragon X系列運算平板從Windows作業系統推廣至Linux與Googlebook，並發表採用Snapdragon X Elite的Googlebook筆電。

Qualcomm於Snapdragon Summit宣佈將Snapdragon X系列運算平板從Windows作業系統推廣至Linux與Googlebook，並發表採用Snapdragon X Elite的Googlebook筆電。

Snapdragon X2不只有Windows，還能跑Linux

Qualcomm於2025年Snapdragon Summit大會發表Snapdragon X2系列SoC，整合最多18組第3代Oryon處理器核心的處理器（CPU），以及Adreno繪圖處理器（GPU）與Hexagon神經處理器（NPU），能夠透過Microsoft於Windows 11 24H2中整合的Prism模擬器，直接執行Windows 11作業系統以及傳統x86與x64架構的程式。

延伸閱讀：Snapdragon Compute Architecture Deep Dive 2025系列文章目錄
 ASUS ZenBook A16 搭載 Qualcomm Snapdragon X2 Elite Extreme 效能實測：Arm 架構輕薄筆電化身 Windows 效能怪獸
 Qualcomm Snapdragon C處理器規格分析，平價Windows筆電也能全日持久！

Qualcomm也2026年8月發表Snapdragon C系列SoC，維持全日電池續航力，以及低溫且安靜的使用體驗，提供美金300元價位帶的入門級筆記型電腦產品選擇。

到了2026年Snapdragon Summit大會，Qualcomm發表Snapdragon X2系列SoC即將支援Linux作業系統，讓更多習慣Linux環境的使用者以及開發人員能夠享受Snapdragon X2平台筆記型電腦帶來的輕薄、長續航力與AI功能等體驗。

Qualcomm表示目前正將包含Adreno GPU與Hexagon NPU在內的核心驅動程式提交至Linux上游社群，並預計於2026年底前率先支援Debian發行版本，並持續與 Canonical合作，預計於2027年上半年完成Snapdragon X2於Ubuntu發行版本的認證，並與Asus、HP、HUMAIN等合作夥伴於2027年上半年推出預載Linux作業系統的筆記型電腦。

▲ 先前筆者測試的Asus Zenbook A16筆記型電腦搭載Snapdragon X2 Elite Extreme X2E-96-100 SoC，並預載Windows 11作業系統。

▲ Snapdragon C平台的設計目標為在300元價位帶的入門級筆記型電腦提供全日電池續航力、靈敏效能、相容AI功能，以及低溫且安靜的使用體驗。。

▲ Qualcomm與Asus、HP、HUMAIN等合作夥伴預計於2027年上半年推出預載Linux作業系統的筆記型電腦。

與Google合作推出原生支援Android的Googlebook

2026年Snapdragon Summit大會的另一大亮點，是Qualcomm與Google合作推出搭載Snapdragon X系列SoC的Googlebook筆記型電腦，其作業系統底層使用Linux核心（Kernel），搭配原生Android軟體堆疊，如此一來不需透過模擬器或直譯器，就能夠直接執行Arm架構的作業系統與應用程式，不但降低模擬所造成的效能耗損，更有助於延長電池續航力。

Googlebook筆記型電腦，能夠原生相容Android應用程式，讓使用者能在智慧型手機、平板電腦、筆記型電腦等裝置之間保持無縫延續體驗，舉例來說智慧搜尋功能可以跨裝置運作，使用者能在筆記型電腦上即時搜尋、存取Android手機上的照片，並藉由Googlebook強大的NPU進一步改善AI體驗與運作的流暢度。

另一方面，Google也發揮在智慧型手機領域累積的經驗，為Googlebook導入Gemini Intelligence功能，舉例來說能夠在背景提供行事曆建議、找出電子郵件中的詳細資訊、智慧型檔案搜尋、協助管理複雜任務等。

Googlebook整合Antigravity AI輔助程式開發平台，使用者可以在電腦上透過Vibe Coding的方式開發程式，並可搭配Rambler AI語音辨識功能，在進行語音轉文字的同時整理使用者口述的邏輯、修正錯字與冗言贅字，並且能夠支援多國語言辨識（例如中英混雜的晶晶體），而Magic Pointer則可讓使用者將滑鼠游標指到的位置或圈選的區域與AI代理人互動，利如辨識圖片、整理文章重點等等。

Google筆記型電腦與平板電腦工程副總裁（Vice President, Engineering, Laptops and Tablets）Prajakta “PJ” Gudadhe，也在說明會中展示Googlebook的AI功能（說明會影片1:02:46處開始）。與她搭配的同事表示想要利用Antigravity開發財務管理的Android App，於是透過Rambler辨識中英混雜且有講到一半修正錯誤、結構不完整的口述內容，並透過Magic Pointer標定螢幕中的程式，並指定App的視覺風格要與其相同，於是乎App就這樣完成了。

▲ Qualcomm與Google合作推出搭載Snapdragon X系列SoC的Googlebook筆記型電腦。

▲ Snapdragon X運算平台具有領先效能、超長續航力、AI功能等多重優勢。

▲ Googlebook可不只是「有鍵盤的Android平板電腦」，Snapdragon X SoC整合的NPU能夠賦予它更強大的AI功能。

▲ Googlebook也整合了Google的Gemini AI功能。

▲ 另一方面由於Snapdragon X SoC採用Arm架構CPU，所以能夠原生支援Android軟體堆疊與App，並完整釋放效能

▲ Antigravity是款Vibe Coding類型的AI輔助程式開發平台。

▲ Rambler可以在語音辨識的同時整理輸入的資訊。

▲ Magic Pointer是使用者與螢幕中顯示內容的互動介面，能夠讓AI代理人處理畫面中特定資訊。

▲ File AI則是能夠智慧搜尋檔案內容的工具，例如能夠快速篩選出狗的照片。

▲Google筆記型電腦與平板電腦工程副總裁Prajakta “PJ” Gudadhe展示利用Antigravity、Rambler、Magic Pointer等工具開發財務管理Android App的流程。（影片1:02:46處）

Qualcomm將與Acer、Asus、Dell、HP、Lenovo等合作夥伴共同推出Googlebook產品，預定售價由美金899元（約合新台幣28,800元）起，更多詳細消息有待日後發表。

加入電腦王Facebook粉絲團

AMD就是霸氣！宣示唯一能執行Claude Opus 4.8同等級模型的Windows筆記型電腦

國寶大師李文恩 — Tue, 06 Oct 2026 09:00:00 +0800

AMD在說明會中，分析Ryzen AI Max處理器的特長與AI能力，並表示能在筆記型電腦尺寸的裝置上，執行參數量高達300B的高階AI模型。

AMD在「Agentic Micro Devices since 2025」說明會中，分析Ryzen AI Max處理器的特長與AI能力，並表示能在筆記型電腦尺寸的裝置上，執行參數量高達300B的高階AI模型。

三大運算單元一次滿足

AMD的公司名稱為Advanced Micro Devices（直譯為先進微型裝置），而這場說明會則以Agentic Micro Devices為名（直譯為代理式AI微型裝置），不但帶有文字上的趣味，也將可以在筆記型電腦尺寸的裝置上執行代理式AI應用程式的特色融於其中。

延伸閱讀：
AMD正式發表Ryzen AI Halo迷你電腦將於9月上市，未來將推Ryzen AI 400 Max系列處理器與對應升級版
 【CES 2026】AMD火力全開！Ryzen 9850X3D、Ryzen AI 400系列強勢登場，效能再創巔峰！
CES2025：AMD發表多款行動版處理器，Ryzen 9 9955HX3D、Ryzen Z2、以及超大內建顯示的Ryzen AI Max

在說明會中，AMD回顧2023年推出的Ryzen 7000系列處理器，是首款搭載產品名稱為Ryzen AI加速器的神經處理器（NPU）的x86架構消費級產品，雖然其AI運算效能已經被後續幾年推出的產品超越，但是仍具有開創性的歷史定位。

隨後於2024年推出的Ryzen AI 300系列處理器，則是首款達到AI PC產品需求的處理器，全新XDNA 2世代的NPU能夠提供高達50 TOPS的AI運算效能。

2025年出的Ryzen AI Max 300系列處理器維持AI運算效能為50 TOPS的NPU，並進一步將原先僅有12組運算單元（CUs）的內建繪圖處理器（GPU）擴充至40組RNDA 3.5繪圖架構運算單元，並可支援容量最大為128 GB的LPDDR5記憶體，帶來更強悍的AI運算效能，以及支援參數量更大的AI模型。

2026年則是推出最大可支援192GB LPDDR5x記憶體的Ryzen AI Max 400系列處理器，能夠支援參數量達到300B的AI模型。

▲ AMD表示自己身為運算產業的領導者，提供領導地位的代理式AI解決方案，並具有廣大的生態系統。

▲ AMD回顧2023年推出首款搭載NPU的處理器，並在2026年推出支援192GB LPDDR5記憶體的Ryzen AI Max 400系列處理器。

▲ Ryzen AI、Ryzen AI Max等處理器分別適合應用於輕薄與一般尺寸筆記型電腦，工作站則可搭配Radeon AI PRO運算卡強化AI運算效能。

▲ Ryzen 7000系列處理器整合名為Ryzen AI加速器的NPU，可以透過XDNA AI引擎加速AI運算效能。

▲ Ryzen AI 300系列處理器同時導入Zen 5運算、RDNA 3.5繪圖、XDNA 2 AI等架構，集合3種不同類型的運算單元於一身。

Ryzen AI Max 400帶來強大AI與遊戲效能

AMD在CES 26拉斯維加斯消費性電子展發表的Ryzen AI 400系列處理器算是小改款產品，隨後發表的Ryzen AI Max 400系列處理器同樣搭載40組運算單元的內建繪圖處理器，並進一步將記憶體容量上限擴展至192 GB，其中160 GB可做為顯示記憶體，有利於支援參數量體更大的AI模型。

AMD也表示Ryzen AI Max 400系列處理器採用x86架構，能夠不需要透過模擬器就能原生支援Windows與x86架構Linux作業系統，帶來廣大的應用軟體相容性，對於能夠自動操作第三方軟體的代理式AI應用來說相當重要，而旗艦款的Ryzen AI Max+ 495處理器採用16核32緒處理器（CPU）核心配置，能夠帶來更強大的多工處理效能。

AMD強調Ryzen AI Max 400系列處理器能夠支援參數量高達300B的AI模型，也是唯一能夠於本地端執行與Claude Opus 4.8等級相同AI模型(Ｏpus 4.8 Class)的筆記型電腦，並可同時執行多組Opus 4.7 AI模型且使用獨立KV Cache快取。

在效能表現方面，執行參數量高達320B的GLM 5.3 Flash AI模型每秒能夠輸出20組Token（字詞），若是參數量為125B加上51B N-gram嵌入層（共176B）的Qwen 3.8 Flash Next AI模型，每秒能夠輸出42組Token，效能表現具有相當實用價值。

AMD也不忘了宣傳一下Ryzen AI Max 400系列處理器的內建繪圖處理器之效能表現已經達到獨立顯示卡等級，不但適合用於3D建模、CAD、多媒體創作，並搭配強大的AI功能，同時也支援FSR升頻技術，能夠帶來流暢的遊戲體驗，因此適合應用於遊戲、電競筆電。

▲ Ryzen AI Max 400系列處理器最大的改進之處，在於將記憶體容量上限擴展至192 GB。

▲ 192 GB記憶體代表能夠執行參數量高達300B的AI模型，帶來更高階的智慧功能。

▲ 根據AMD提供的數據，Ryzen AI Max+ Pro 495在執行參數量為320B的GLM 5.3 Flash AI模型推論運算時，每秒能夠輸出20組Token。

▲ 若是執行參數量為125B+51B的Qwen 3.8 Flash Next AI模型，每秒則能輸出42組Token。

▲ Ryzen AI Max 400系列處理器也能執行包含3D建模、CAD、多媒體創作等豐富的Windows平台應用程式。

▲ Ryzen AI Max+ Pro 495在多項AI運算測試的效能可達競爭對手Intel Core Ultra X9 388H的1.3~32.2倍。

▲ Ryzen AI Max 400系列處理器因具有強悍的繪圖效並支援FSR升頻技術，同時也很適合遊戲應用。

AMD將與合作夥伴推出多款搭載Ryzen AI Max 400系列處理器的產品，AMD自己也會將搭載Ryzen AI Max+ 395處理器的Ryzen AI Halo迷你電腦，於日後升級至Ryzen AI Max+ 495處理器，透過擴充記憶體的方式，帶來更彈性的AI應用功能。

加入電腦王Facebook粉絲團

電腦王

Arm分析代理式AI時代CPU扮演角色，提出效能測試重點

AI代理的效能需求差異

強化持續效能表現

NVIDIA RTX Spark《戰爭機器：事變日》效能分析：記憶體配額、DLSS如何設定最佳體驗

重新打造回歸原點的旅程

記憶體建議切多少比較好

NVIDIA RTX Spark遊戲功能掛保證，RTX功能與防作弊系統通通大丈夫

x86模擬器搭配原生DirectX 12

效能最佳化、改善DLSS升頻模型效率

NVIDIA RTX Spark架構與平台分析：當Windows on Arm遇到最強GPU，遊戲、AI、創作全面暴走！

迷你AI超級電腦轉生Windows筆電

將Grace Blackwell放進Windows筆電

NVIDIA強襲筆電市場！RTX Spark效能公開，Arm架構搭Blackwell晶片讓遊戲AI全都行

集遊戲、AI、創作於一身

測試平台規格說明

續航力與AI效能測試

處理器運算效能與3DMark測試

遊戲效能測試

Windows on Arm的另一條出路

Intel正式發表Intel GPU D系列運算卡，單卡搭載480 GB記憶體可吞300B參數LLM模型

單卡即可滿足大規模LLM推論運算

AMD發表最高可容納32,768組CPU核心的Helion機櫃，符合OCP規範強化代理式AI應用

更多CPU核心滿足代理式AI需求

GB-Link USB V2雲端Game Boy傳輸線讓原始主機也能網路對戰，還可與模擬器連線

面對面連線的年代

土砲轉接器帶來雲端連線功能

怕AI帳單爆錶嗎？Token Monitor桌面小螢幕幫你追蹤額度用量

帳單防爆器幫你盯緊額度

Microsoft與NVIDIA共同發表RTX Spark超級AI Surface Laptop Ultra筆電，10/16上市定價美金2,599元起

搭載GB10的效能怪獸

Windows筆電也有磁吸式充電

Qualcomm Snapdragon X平台通吃Windows、Linux與Googlebook，不只把平板變大更注入AI功能！

Snapdragon X2不只有Windows，還能跑Linux

與Google合作推出原生支援Android的Googlebook

AMD就是霸氣！宣示唯一能執行Claude Opus 4.8同等級模型的Windows筆記型電腦

三大運算單元一次滿足

Ryzen AI Max 400帶來強大AI與遊戲效能