“（我口袋里）东西实在太多了。”黄仁勋用中文调侃道。

图片来源：英伟达

6月1日，在台北电脑展前夕，GPU行业最强“带货主播”黄仁勋再次登台亮相。这场GTC Taipei 2026主题演讲的重点，是集中展示英伟达围绕AI工厂打造的完整生态体系，同时正式发布Vera CPU、Vera Rubin、BlueField-4 STX、DSX、RTX Spark等多款重磅新品。

这一连串产品名称抛出来后，普通用户大概只会留下一个直观印象：确实很强。

如果只看硬件参数，这场演讲依旧像一场典型的英伟达新品发布会。但真正值得关注的变化在于，英伟达正在把CPU、GPU、网络、存储、散热、Windows PC，甚至安全与权限管理，全部纳入同一个AI叙事框架。

这个故事的核心主题，就是“智能体AI”。而其中最受关注的两个新角色，分别是面向数据中心的Vera CPU，以及面向个人电脑市场的RTX Spark（也就是此前网络流传的N1X）。

从GPU延伸到CPU，再到“重新定义个人电脑”，英伟达显然不只是想继续卖GPU。它真正想做的，是在AI时代持续定义数据中心和个人电脑究竟应该是什么样子。

英伟达Vera炸场：AI时代的原生CPU

先来看这次最硬核的部分：Vera CPU。

过去几年，英伟达的核心竞争力一直围绕GPU展开。从A100、H100到Blackwell，整个AI产业链的焦虑几乎都围着GPU打转——谁能买到、谁能供货、谁能把机柜堆起来。但当大模型从聊天机器人走向AI智能体，计算需求开始变得更加复杂。

一个AI智能体不只是生成一段文本内容。它还要拆解任务、检索资料、运行代码、调用工具、验证结果，甚至同时维护成千上万个执行环境。

到了这个阶段，CPU再次被推回舞台中央。于是，我们看到了英伟达专门面向AI时代打造的Vera CPU。

英伟达对Vera的定义非常直接：这是第一颗专为AI智能体超大规模运行打造的CPU。它拥有88个自研Olympus核心，支持Spatial Multithreading，LPDDR5X内存带宽最高可达1.2TB/s。当它被集成进Vera Rubin系统后，还能通过第二代NVLink-C2C与GPU实现最高1.8TB/s的一致性带宽互联。

图片来源：英伟达

这些参数背后，其实揭示了一个关键趋势：CPU不再只是给GPU打辅助的“后勤角色”。在AI智能体工作流中，代码执行、数据处理、沙盒环境和任务编排，都将成为算力工厂里的关键路径。英伟达给出的数据显示，Vera相比x86 CPU，可将任务完成速度提升1.8倍，同时此前还强调过其具备2倍能效提升和50%的性能提升。

AI工厂的竞争逻辑，也已经从“每张卡卖多少钱”逐步演变成“每瓦电能到底能产出多少token”。而Vera Rubin，正是这一逻辑的进一步放大。

黄仁勋在会上宣布，Vera Rubin已经进入全面量产阶段。该系统由Vera CPU、Rubin GPU、Groq 3 LPX、BlueField-4 STX存储以及Spectrum-6网络等机架级组件组成。按照英伟达官方说法，相比上一代Grace Blackwell，Vera Rubin在规模化AI智能体吞吐方面可实现10倍提升。

也正因为AI智能体需要持续读写企业级数据，英伟达才把存储和安全一起纳入同一套产品逻辑中。Vera BlueField-4 STX的重点，并不只是新增一张DPU，而是把智能体的上下文记忆、文件访问以及网络隔离，直接下沉到芯片层面处理。

根据英伟达公布的数据，Vera BlueField-4 STX在引入DOCA框架后，可让运行时威胁检测比现有无智能体方案最高快1000倍，并能在最高800Gb/s速率下执行网络与文件访问策略。

RTX Spark将彻底引爆个人PC智能体

如果说Vera是AI工厂的新地基，那么RTX Spark就是这场发布会上距离普通用户最近的一款产品。

英伟达与微软将RTX Spark定义为面向个人AI智能体的Windows PC超级芯片。它拥有1 petaflop的AI算力，最高支持128GB统一内存，采用Blackwell RTX GPU、6144个CUDA核心、第五代Tensor Core和FP4精度，并通过NVLink-C2C连接一颗20核Grace CPU。

图片来源：英伟达

值得注意的是，这颗SoC中的Grace CPU部分，是由英伟达与联发科联合定制设计。首款搭载RTX Spark的笔记本电脑，则是微软Surface Laptop Ultra，预计将在今年晚些时候正式上市。随后，联想、戴尔、惠普、华硕、宏碁等品牌的RTX Spark笔记本电脑也将陆续推出。

RTX Spark的整体配置，听起来已经完全不像传统笔记本，更像是DGX Spark的消费级版本。英伟达给出的使用场景也相当“夸张”：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；以及在1440p分辨率下以超过100帧运行3A游戏。

- 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最大的尴尬在于，很多产品只是给传统PC加上一颗NPU，然后就告诉用户“这就是AI PC”。但普通用户真正关心的问题是：能不能不排队、不支付token费用、不把私人文件上传到云端，也能让AI真正帮我完成实际工作？

RTX Spark给出的答案显然更激进——它希望让AI智能体直接进入Windows工作流。英伟达和微软将为此提供新的Windows安全基础架构，以及英伟达OpenShell，让智能体在本地运行时具备身份、隔离、策略和权限控制能力。Adobe也将针对RTX Spark重构Photoshop和Premiere，并宣称AI与图形性能最高可提升2倍。

当然，这并不意味着PC会立刻从工具变成同事。真正的门槛依然在软件层面：智能体能否稳定调用应用程序？能否真正理解本地文件？一旦出错该由谁负责？用户是否愿意把系统权限交给它？这些问题，都不是单靠1 petaflop算力就能独立解决的。

写在最后

在演讲中，黄仁勋展示了一张围绕英伟达构建的AI工厂生态图，几乎覆盖了AI时代全球最具实力的一批公司。其中，联想作为唯一一家港股公司，近期还交出了一份历史最佳财报。

当然，这场台北演讲的焦点也不止Vera和RTX Spark。英伟达还把“AI工厂”的整体施工图继续向前推进，正式发布了DSX平台。同时，在桌面端，英伟达也推出了面向企业用户的DGX Station for Windows。

另一条重要主线则是物理AI。英伟达不仅发布了Cosmos 3开放世界基础模型、物理AI开源工具与技能，以及Isaac GR00T人形机器人参考设计，还进一步扩展了DRIVE Hyperion robotaxi生态。

正如黄仁勋所说，英伟达口袋里的东西确实太多了。从晶圆厂、AI工厂、企业桌面，到医院、机器人和自动驾驶，英伟达都在努力把“智能体”塑造成下一代计算平台的默认用户。而在这一战略版图中，最关键的两个节点，无疑仍然是数据中心和个人PC。