“（我口袋里）东西实在太多了。”黄仁勋在台北用中文这样调侃自己。
6月1日，在台北电脑展前夕，GPU行业最具代表性的“带货主播”、英伟达创始人黄仁勋，带来了一场名为GTC Taipei 2026的主题演讲。围绕英伟达打造的AI工厂生态系统，他一口气发布了多款重磅新品：Vera CPU、Vera Rubin、Vera BlueField-4 STX、DSX、RTX Spark……一连串新品名称密集登场，普通用户最直观的感受大概只有两个字：强悍。
如果只看硬件参数，这场演讲依然像是一场标准的英伟达新品发布会。但真正值得关注的变化在于，英伟达正在尝试把CPU、GPU、网络、存储、散热、Windows PC，甚至安全权限管理，全部整合进同一个AI叙事框架中。
这个新故事的核心关键词，就是“智能体AI”。而其中最关键的两个新角色，一个是面向数据中心与AI基础设施的Vera CPU，另一个则是面向个人电脑与AI PC市场的RTX Spark（此前网传代号为N1X）。从GPU扩展到CPU，再到“重新定义个人电脑”，英伟达显然不只是想继续卖GPU，它更希望在AI时代，为数据中心和个人PC描绘新的计算蓝图。
英伟达Vera炸场：AI时代的原生CPU
先看最硬核、也最值得行业关注的部分：Vera CPU。
过去几年的AI浪潮中，英伟达的核心竞争力始终集中在GPU。从A100、H100到Blackwell，整个AI产业链的焦虑点也大多围绕GPU展开：谁能买到？谁能稳定供货？谁能把机柜真正堆起来？但当大模型从聊天机器人进一步演进为智能体AI，问题开始明显变得更复杂。
一个AI智能体不只是生成文本内容，它还需要拆解任务、检索资料、执行代码、调用工具、验证结果，甚至同时维护成千上万个执行环境。在这种工作负载下，CPU的重要性再次被推回台前。也正因此，我们看到了英伟达专门为AI时代设计的原生CPU——Vera。
英伟达对Vera的定位非常直接：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。在Vera Rubin系统中，它还能通过第二代NVLink-C2C与GPU实现最高1.8TB/s的一致性带宽连接。
在这些参数背后，CPU在AI基础设施中的角色已经发生变化。它不再只是为GPU“打下手”的配套部件。在智能体工作流中，代码执行、数据处理、沙盒环境和任务编排，都会成为AI算力工厂中的关键路径。按照英伟达公布的数据，Vera相比传统x86 CPU可带来1.8倍更快的任务完成速度，此前官方也强调过其2倍能效与50%的性能提升。
如今，AI工厂的竞争逻辑，已经从“每张卡卖多少钱”逐渐转向“每瓦电能究竟能产出多少token”。Vera Rubin正是这一逻辑的强化版本。黄仁勋宣布，Vera Rubin已进入全面量产阶段，系统由Vera CPU、Rubin GPU、Groq 3 LPX、BlueField-4 STX存储以及Spectrum-6网络等机架级组件构成。根据最新数据，相比上一代Grace Blackwell，Vera Rubin在大规模智能体吞吐能力上最高可达10倍。
也正因为智能体AI会持续读写企业数据，英伟达把存储与安全能力一并纳入了这套AI工厂叙事中。Vera BlueField-4 STX的重点，不只是再推出一款DPU，而是把智能体的上下文记忆、文件访问控制和网络隔离能力，直接下沉到芯片层面处理。按照英伟达给出的数据，Vera BlueField-4 STX在引入DOCA后，运行时威胁检测速度相比现有无智能体方案最高可快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就是这场发布会中距离普通用户最近、也最有机会引爆AI PC市场的产品。
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128GB统一内存，采用Blackwell RTX GPU，配备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。
顺带一提，这颗SoC中的Grace CPU部分由英伟达与联发科联合定制设计。而首款搭载RTX Spark的笔记本电脑，将是微软的Surface Laptop Ultra，计划于今年晚些时候正式发布。与此同时，联想、戴尔、惠普、华硕、宏碁等厂商的同类AI PC产品，也都已在上市路上。
RTX Spark的硬件配置，听起来已经不像传统笔记本电脑，更像是DGX Spark的消费级版本。英伟达给出的使用场景同样十分明确：
- 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。
过去两年，AI PC最大的尴尬在于，不少产品只是在传统PC中加入一个NPU，然后就直接告诉用户“这就是AI PC”。但普通用户真正关心的问题是：能不能不用排队等待云端算力、不额外支付token费用、不把私人文件上传到云端，也能让AI真正帮我完成一些实际工作？
RTX Spark给出的答案显然更激进——让AI智能体直接进入Windows工作流。英伟达和微软将提供新的Windows安全基础架构，以及英伟达OpenShell，使智能体在本地运行时具备身份认证、隔离机制、策略管理和权限控制能力。Adobe也宣布，将为RTX Spark重构Photoshop和Premiere，并声称AI与图形性能最高可提升2倍。
这当然不意味着PC会立刻从工具变成“同事”。真正的门槛依然存在于软件层面：智能体是否能稳定调用应用程序？是否能准确理解本地文件？一旦出错由谁负责？用户又是否愿意把更多权限交给它？这些问题显然不是单靠1 petaflop算力就能彻底解决的。
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上市公司，近期也交出了一份历史最佳财报。
当然，这场台北演讲的重点并不只有Vera和RTX Spark。英伟达还把“AI工厂”的整体施工图继续向前推进，发布了DSX平台；对应桌面端，则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、Isaac GR00T人形机器人参考设计，还进一步扩展了DRIVE Hyperion robotaxi生态。
正如黄仁勋自己所说，口袋里的东西确实太多了。从晶圆厂、AI工厂、企业级桌面，到医院、机器人以及自动驾驶，英伟达正在尝试把“智能体”打造为下一代计算平台的默认用户。而在这套宏大布局中，最关键的两大核心节点，依然是数据中心和个人PC。
