NVIDIA RTX Spark下一盘甚麽棋？　黄仁勳恐剑指苹果与Google

从RTX Spark角度来看，黄仁勳在意的对手，恐怕不是高通，而是苹果，甚至Google。李建梁摄

NVIDIACEO黄仁勳于NVIDIA GTC Taipei发表与联发科合作的「RTX Spark」，PC品牌厂预计2026年第3季推出相关产品，外界普遍视为是NVIDIA继15年前黯然退场后，再次跨入Windows on ARM（WOA）市场的里程碑，也认为将对高通（Qualcomm）形成直接挑战。

然而，供应链人士指出，从NVIDIA近年AI战略观察，RTX Spark的意义不只是一款AI PC产品，竞争对手更包括苹果（Apple）与Google，甚至还有第三大阵营：中国业者。

从短期竞争来看，RTX Spark瞄准的是目前在地端AI开发市场占据优势的苹果，中长期角度来看，黄仁勳想争夺的则是AI时代的终端入口，并对抗Google逐步建立的一条龙生态系。

业者分析，市场误解并把RTX Spark视为NVIDIA版Windows NB，并以传统PC竞争角度解读，然由黄仁勳此行多次说明内容来看，核心并非NB本身，而是AI代理（AI Agent）。

NVIDIA正重新定义终端设备。过去40年PC产业围绕操作系统与应用程序发展，未来则转向以大型语言模型（LLM）与AI代理为核心的新型态运算架构。RTX Spark想抢占的并非单纯PC市占率，而是AI时代的使用者入口。

此背景下，另一问题就是，既然NVIDIA已拥有Grace CPU及最新Vera CPU等，为何仍需联发科协助？

供应链人士指出，外界将数据中心CPU与消费性CPU视为同件事，但两者是完全不同的技术领域。

NVIDIA过去30多年来建立的核心竞争力，都围绕数据中心与高效运算（HPC）发展。然而消费性平台涉及的技术范围，远超过CPU核心本身，还包括低功耗设计、通讯模块、ISP、多媒体引擎、存储器控制器、Windows最佳化以及SoC整合能力等。

联发科过去20多年持续深耕智能手机与移动运算市场，每年出货数亿颗SoC，在CPU、GPU、NPU、5G通讯、ISP以及电源管理领域累积大量技术与IP。反观NVIDIA虽曾透过Tegra进军移动市场，但最终未能建立规模经济。

此外，很多人只看到当年NVIDIA的Tegra在NB、手机与SHIELD Portable的失败，其实后续人才流失更严重。业者透露，过去参与Tegra与相关CPU、SoC开发的人才，有不少流向Google、Tesla等。

即使未来NVIDIA持续强化CPU布局，也不太可能完全舍弃联发科，双方合作是成本最低、效率最高的选择，NVIDIA也不再需要再筹组庞大CPU研发人力。

市场普遍认为RTX Spark将与高通Snapdragon X Elite正面交锋，供应链人士则认为两者实际上并不处于「同一竞争层级。」

高通近年推动WoA平台，核心策略仍是将手机成功经验带进PC市场，强调低功耗、高续航与永远连接（Always Connected）体验，本质上仍是传统PC延伸。相较之下，NVIDIA更在意AI代理时代的终端平台定位。

「高通做的是Windows PC，黄仁勳做的是Agent Computer。」

供应链业者指出，未来装置价值不再只是硬件规格，而是背后连结的模型、生态系与运算平台。也因此，从目前市况来看，RTX Spark直接的竞争对手其实是苹果。

在所有终端设备中，MacBook Pro与Mac mini等逐渐成为地端AI开发者偏好的平台。此外，由于AI助理需要读取大量工作数据与个人信息，不少企业与开发者也更偏好macOS较为封闭且权限控管严格的环境。

不过，部分业者也认为，苹果最大的优势同时也是限制。苹果拥有优秀的硬件架构与产品设计能力，但缺乏完整AI软件生态系。相较之下，NVIDIA最大的武器不是RTX Spark本身，而是CUDA。

目前全球主流AI框架，包括PyTorch、TensorFlow以及各种推论引擎与开发工具，大多围绕CUDA进行最佳化。过去CUDA主要存在于数据中心与工作站市场，如今透过RTX Spark延伸至终端设备，意味着NVIDIA首次将完整AI生态系从云端带到个人电脑。

黄仁勳与NVIDIA更警戒的是Google。

近期Gemini 3 Pro能力大幅提升，市场对Google AI竞争力评价拉升，Google最大的优势不只有Gemini，而是投入研发多年的TPU。

Google目前同时掌握TPU、Gemini、Android、Chrome与Workspace等核心资源，并拥有全球最大规模数据中心之一。与NVIDIA透过GPU及InfiniBand平台建立AI基础设施不同，Google采用TPU Pods、ICI互连架构与Ring Attention技术，建立另一套AI运算平台。

也因为AI大咖们都希望能以「系统平台」公司的角度推进，可预期的是，全球AI产业逐渐形成三大阵营。

第一是以CUDA GPU为核心的NVIDIA体系；第二是以TPU、Gemini与ICI互连架构为核心的Google体系；第三则是以DeepSeek、华为昇腾、寒武纪、龙芯及海光等为代表的中国自主体系。

 
责任编辑：何致中