The Verge 一周实测 Nvidia RTX Spark N1X 五款笔记本

The Verge：AI· Antonio G. Di Benedetto·2026-10-16 23:00· 22 分钟前AI 评分60

使用 RTX Spark 一周：我们使用 Nvidia 新款笔记本所了解到的一切

AI 导读

The Verge 三位编辑用一周时间测试五款搭载 Nvidia RTX Spark N1X 芯片的 Windows on Arm 笔记本，包括 Surface Laptop Ultra、Asus ProArt P16、Lenovo Yoga 9n 和 HP OmniBook Ultra，售价 $2,599.99 至 $6,999.99。

正文

Nvidia 的 RTX Spark N1X 处理器终于来了，我们一直在共同测试一批价值不菲、搭载这款全新“超级芯片”的强力笔记本。RTX Spark 被设计为一款面向笔记本和小型台式电脑的高性能 Arm 架构 SoC，可与 Apple、Intel、AMD 和 Qualcomm 的最佳产品相抗衡。它拥有大量核心、Nvidia RTX Blackwell 显卡，以及足够的性能与统一内存来运行规模可观的本地 AI 模型。

旗舰级配置搭载于 Microsoft 的 Surface Laptop Ultra 中，拥有惊人的 128GB 统一内存，我们自己的 Tom Warren 已对其进行了完整评测。Sean Hollister 一直在测试 64GB 版本的 Asus ProArt P16，我也测试了其顶配 128GB 配置。由于我是这群人里最受优待的，我手上还有一台 64GB 的 Lenovo Yoga 9n 二合一和一台 32GB 的 HP OmniBook Ultra 用于测试。

这些笔记本全都搭载相同的 N1X 芯片，拥有 20 个 CPU 核心和 6,144 个 GPU CUDA 核心，而且它们全都贵得离谱——从 HP OmniBook 的 $3,199.99 到 Asus ProArt 的 $6,999.99 不等。在更低价的配置中还有一款 18 核 / 5,120 CUDA 的 N1X 芯片，但最低也只能到 $2,599.99，对应一台 Surface Laptop Ultra 或一台内存为 24GB 的较小尺寸 Asus ProArt P14。

这些是搭载新芯片的大尺寸、昂贵笔记本。它们面向开发者、程序员和内容创作者，这些人可能还希望使用本地 AI，甚至借助 DLSS 5 等最新 Nvidia 技术玩游戏。要测试的东西非常多，而我们并没有大量时间来全部测完。所以下面你不会看到对任何一款笔记本的详尽评分评测，而是我们三位作者使用五款笔记本一周后的印象与想法。

Nvidia 的“超级芯片”真的有那么超级吗？Apple、Intel、AMD 和 Qualcomm 是否已正式被警告？我们中有谁睡过觉吗？

它真的能直接可用吗？

Antonio Di Benedetto：Windows on Arm 不再像几年前那样完全是个次等体验了。这在很大程度上要归功于 Qualcomm Snapdragon X 芯片带来的推动，大量开发工作被投入到 Windows 的原生 Arm 应用中。而且许多 x86 应用通过 Microsoft 的 Prism 模拟层也能正常运行。

Adobe 推出原生 Arm 版 Photoshop 和 Premiere 已经有一段时间了，尽管我心爱的 Lightroom Classic 仍是基于 x86 的应用，我在 Arm 上使用它时也没发现任何问题。到了这个阶段，你必须是依赖仅限 x86 的 Windows 专用软件，才会觉得 Windows on Arm 完全不可用——或者你希望毫无兼容性顾虑地畅玩市面上的任何游戏。

Sean Hollister：时不时会有那么一刻，某个应用加载的时间比它应有的更长，我会怀疑它到底能不能加载出来。即便如此，它通常还是能加载。偶尔需要试不止一次。有一天我 Alt-Tab 切走时，我的 Evernote 笔记消失了几次，但强制刷新解决了问题。而且应用似乎不尊重我系统设置的深色模式偏好。

但我在很大程度上同意 Antonio 的看法。我把 RTX Spark 当作日常主力机，装上了我常用的所有工作和个人应用——Signal、Discord、Audacity、CapCut 和 Evernote、Irfanview、Slack、ScreenToGif 等等——到目前为止没有任何一个出过问题。我一次都不需要去想自己运行的是 Arm 应用还是 x86 应用。真正的卡顿出现在游戏和 AI 方面，你会在下面读到。

Tom Warren：过去两年我一直在日常使用一台搭载高通芯片的 Windows on Arm 笔记本，情况已经改善到我已经分辨不出一个应用是不是原生的了。RTX Spark 笔记本上也是同样的情形，而且我觉得 Nvidia 进入这一领域只会让创意应用和游戏的表现变得更好。

它能玩游戏吗？

TW：在此之前，Windows on Arm 从来都不像是一个正经的游戏平台。虽然原生 Arm 游戏仍然不多，但 Nvidia 的 GPU 有助于强行闯过模拟层。你的游戏体验会因游戏而异，但大多数情况下我发现，中等画质、1440p 分辨率加 DLSS 性能模式，能让大多数游戏稳定跑到 60fps。

我主要在台式机上玩游戏，平时用 RTX 5090 配 32 英寸 4K 屏幕、画质全部拉满，已经把我惯坏了，但我并不介意 15 英寸屏幕上中等画质的效果。我能在原生分辨率（3270 x 2180）下以中等画质并开启 DLSS 性能模式运行《黑神话：悟空》，平均 70fps。我在《赛博朋克 2077》中用同样的中等画质和 DLSS 性能模式，平均 66fps，而《极限竞速：地平线 6》的平均帧率为 57fps。

不过在某些游戏中，你可能需要降低分辨率或画质。这绝对比不上专门的游戏笔记本，但对于一台大致相当于 MacBook Pro 水平的设备来说，用来随时随地玩游戏已经绰绰有余了。

SH：就像 Tom 说的，GPU 性能是够的——但 CPU 可能会拖累你的一些游戏。我在《死亡回归》（1440p 高画质）、《光与影：33 号远征队》（DLSS“性能”模式升采样到 1200p、高画质）、《绝地：幸存者》（DLSS“性能”模式升采样到 1200p、中等画质）和《古墓丽影：暗影》（原生 1800p、最高画质）中都有足够的性能跑到流畅的 60fps。

但当我启动《绝地潜兵 2》时，即使降到 DLSS 升采样后的 1080p，也无法保证在最高难度任务中跑到 60fps。屏幕上的敌人实在太多，Spark 跟不上。《星球大战：零号连队》更是受 CPU 限制——无论我把画质和屏幕分辨率调到最高还是最低，Spark 都无动于衷。不管我怎么尝试，战斗中帧率通常都被卡在 37fps 到 39fps 之间。

即使是年代久远、配置要求很低的游戏也可能有怪毛病。我试了 2003 年的《马克思·佩恩 2》，发现有些情况下帧率会掉到 50fps。我甚至在出色的《UFO 50》——一款 2D 游戏合集——中看到了一些卡顿，不过另外几款 2D 游戏运行得很好。

我也不确定 RTX Spark 是否适合 VR。出色的《泰坦陨落 2》VR mod能运行，起初似乎一切正常，但几分钟后稳定性就有所下降。这可能是我的 Wi-Fi 问题，因为 Valve 的 Steam Frame 无线适配器驱动无法在 Spark 上安装。Steam 的流式音频方案也没装上，所以音频是从 Nvidia 笔记本而不是头显里传出来的。

先说清楚，这一切的前提是你想要一台风扇狂转、把热量直接排到桌面或腿上的笔记本。这对轻薄游戏本来说并不稀奇，但它比一台好的台式机或掌机要吵得多、热得多。

AD：我一直想要一台既有 MacBook Pro 风范、又具备完整 PC 游戏实力的笔记本，所以我对这些笔记本在图形性能上兑现承诺充满期待。第一天晚上，我设置好 Asus ProArt P16，它那大得离谱的 128GB 内存全部就位，当我启动《Big Walk》准备和朋友们按计划进行线上之夜时，我的第一个念头是：“嗯，看起来还行吧。我猜。”我知道《Big Walk》不是什么 3A 图形大作，但它在“朋友乐色”这个类型里画质要求还算挺高的。我本以为 N1X 能把它拉满，或者至少接近拉满，但并没有。

我不得不把 P16 的 4K 屏幕降到 2560 x 1600，而且没有用《Big Walk》的最高或非常高画质预设，而是降到高，以维持还算稳定的 60 帧左右。对于一个和哥们儿一起解谜的傻乎乎的合作游戏来说，这些真的重要吗？当然不重要。毕竟它看起来还行。但这清醒地提醒了我，这颗“超级芯片”并不是图形魔法师。

正如 Tom 和 Sean 指出的，RTX Spark 能应付一些还不错的游戏，但你要降低预期，某些情况下得接受中甚至低画质，并准备好依赖 DLSS 和帧生成。不可否认，更便宜的台式机、甚至搭载独立 Nvidia 显卡的笔记本都能轻松击败 N1X。Nvidia 声称它相当于把 RTX 5070 笔记本 GPU 塞进了一颗 SoC，但在我的测试中，它介于那和 RTX 5060 笔记本 GPU 之间——当然不算差，但如果你首先是名玩家，把钱花在传统 Nvidia 显卡上要划算得多。

续航怎么样？

SH：Nvidia 的合作伙伴觉得，给他们的首批 RTX Spark 笔记本配上你能带上飞机而不会被盘问的最大容量电池是合适的——但即便像我手上这台 Asus ProArt P16 一样拥有 99.9 瓦时的电池，这些笔记本也不会在续航上拿奖。当 Tom 和 Antonio 整天测试各种使用场景时，我把 P16 当作日常主力机来做普通工作，同时像鹰一样盯着电量表。这主要意味着在网页浏览器里写稿，而它撑不过一整天。

我最好的一次成绩是在 50% 亮度下进行 5 小时 40 分钟的真实工作，其中包括与 Tom 和 Antonio 进行的一小时视频通话，讨论我们的 RTX Spark 报道计划。第二天，我充满电后只用了大约 5 小时，因为其中两小时我都在 Capcut 里剪辑这段视频。第三次耗尽电池时，也用了 5 小时。

进行网页工作时，在笔记本默认设置下，我通常看到 13-17 瓦的电池耗电，但轻度视频工作会升到 20-30 瓦，在（短暂的）Capcut 视频导出期间高达 50 瓦，而玩《夺宝奇兵：古老之圈》时我让它一路飙到 120 瓦。电池无法以那种速率持续供电——它慢慢下降，在 30% 电量时我看到了明显的性能下降，功耗急剧降至 60 瓦。

好消息是，Asus 从 140W USB-C PD 电源充电很快。从没电到 50% 电量用了 20 分钟，再花 15 分钟到 70%，总共 1 小时 15 分钟达到 95% 电量。

AD：我不得不在插电状态下跑很多基准测试，所以没能像平常那样花那么多时间测试电池续航。从个例来看，在大量断断续续的使用中，电池续航似乎还算扎实。正如 Sean 所见，除非你刻意追求高效，否则不太可能撑过完整的八小时工作日。而如果你启动任何重负载任务，比如本地 AI 模型（稍后会详细说），你甚至撑不到午饭。随着我继续使用这些笔记本，我最终会做更彻底的电池测试，包括我们惯常的续航测试，以便进行一些 1:1 对比。

本地 AI 看起来有用吗？

TW：还没有。现在这一切感觉都像是面向开发者的测试版：从 AI 代理安装时闪出命令提示符和 Visual Studio，到最基础的查询都会让风扇狂转。

我很难为这些芯片在本地 AI 工作上的能力想出多少有说服力的用例。很多任务完全可以用免费的云端模型更快完成，而且不会让笔记本风扇狂转。这里的真正威力其实在于让代理全速运行一整夜来构建某些东西，执行开发者会青睐的任务。

把所有东西都放在本地设备上也不错，不必与云服务共享邮件和文件，也不用担心隐私问题。尽管如此，我还是会经常关闭 OpenClaw 或 Hermes，不让它们整天在后台运行，尤其是当我给了它们访问本地文件的权限时。我只是还没准备好完全信任 AI，无论是不是本地的。

微软和英伟达都设想了一个未来：AI 代理能在你的 PC 上自动完成各种事情，但我仍然没有完全被说服。虽然有些枯燥的任务我确实可以自动化，但我喜欢用 PC 来编辑照片或视频、写作和玩游戏。我不想坐在那里看着机器人替我做所有这些事。对我来说，这正是计算乐趣的一部分。

SH：我走出 英伟达 Editor's Day 时，以为自己终于有理由启动本地 AI 了。我让运行 Qwen3.8-27B 的 Hermes 为我构建一份每日新闻简报，就像英伟达舞台演示中的那样。它花了 10 分钟，并消耗了我整个 99.9 瓦时电池的 10%，才最终生成了一份新闻列表，而基于云的 Claude（Opus 5.5）只用了一半时间——同时它还完全占用了我的 GPU，并让 Spark 笔记本急剧升温。只要我保持 Hermes 打开，笔记本就一直很热，而且有点卡顿。

Claude 还给出了更好的结果，细节更多，来源也更可靠。我想，我获得本地 AI token 算是“免费”的，我不会把电子邮件交给 Claude 处理，而且我本可以用一个更小、更轻量的模型。但我选择了程序推荐的方案，结果就是这样。我尝试干净地重新安装 Hermes，以确保不是配置错误，但这一次，提示耗时更长，并消耗了我 60% 的电池。哎哟。

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AD：我在学习使用本地 AI 的旅程中还处于早期阶段，这些 RTX Spark 笔记本显然是可行的——尽管昂贵——选择。但即使你有 128GB 内存来运行一些大型模型，对初学者来说，这仍然不是一种用户友好的体验。微软在 Windows 11 中的“入门”介绍提供了一键安装 Hermes Agent、OpenClaw 和 Perplexity 的便捷方式。（不知为何，它们都有 ESRB 评级？）但之后，你基本上就得靠自己了。我坚持使用 Hermes，因为那是我已经在 Mac Studio 上使用的东西，但如果你在内存为 32GB 或更少的系统上使用它，它只会告诉你，没有足够的内存来运行其推荐的本地 Qwen 模型——要么引导你转向云端，要么完全依靠你自己去获取一个更小的模型。

与云端模型相比，使用本地 AI 在隐私方面有重大优势，但它肯定没那么方便，因为本地 LLM 处理速度慢得多，对系统的负担也更大。让本地模型在你的笔记本内存中运转，会耗尽这些笔记本的大容量电池，而且 LLM 的结果仍然参差不齐。我花了 36 分钟，消耗了联想 Yoga 9n 电池的 30%，才让 Qwen 3.8 27B 模型调整五张 PNG 格式产品图片的大小并添加白色背景——结果它裁剪错了图片，还切掉了产品。在几次后续提示后，我才让它做对，同时还得插上电源线，以防 Hermes 在这个过程中把笔记本搞死机。

硬件真的那么棒吗？

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Photo: Antonio G. Di Benedetto / The Verge

AD：这些笔记本非常昂贵，但这也意味着厂商大多拿出了看家本领。在 Asus、HP、Lenovo 以及我从 Tom 对 Surface 的看法中了解到的信息来看，RTX Spark 系列在触控板、键盘、屏幕和扬声器方面都达到了优秀到极致的水平。我测试的三款机型金属机身触感极佳。OLED 显示屏看起来都很棒。而且对于这类工作站级笔记本来说，每一款都相当轻薄。

如果仅凭硬件让我自己选一台，我可能会选 Asus ProArt。它对我来说满足的条件最多：三个 USB-C 接口、超亮显示屏、更优秀的方向键倒 T 形布局，以及全尺寸 SD 卡槽。HP 实际上手感最好，机身坚固得令人印象深刻，但近五磅的重量是这批里最重的，而且它的 microSD 卡槽对我来说用处小得多。

至于 Lenovo，它实际上一直是我暗中偏爱的选择。它是我测试的这批中唯一的二合一机型，这让它更灵活（双关语）也更有趣。你可以在屏幕或大触控板上使用它的大号触控笔，为图形和设计工作提供了更多可能。而帐篷模式下 16 英寸 120Hz OLED 大屏，偶尔玩游戏或看剧看电影都很惬意——只是不如 Asus 那么亮。

SH：到目前为止我只真正深度使用过 Asus P16，但在 Nvidia 编辑日上，整个 RTX Spark 首发笔记本阵容的做工品质都让我印象深刻。就我个人而言，Asus P16 可能不会是我的选择，因为它的屏幕额外反光，触控板也过于灵敏。我喜欢在有大量环境光的房间里使用笔记本，结果发现我必须把这块原本极其出色的校准 OLED 屏幕亮度调高。同时，我的手掌在打字时会不小心蹭到触控板，导致光标点到我不想点的东西。

扬声器和摄像头也有待改进，但 Windows Hello 人脸登录和接近感应非常出色。我一走开，屏幕就变暗，只要看一眼笔记本就能重新登录。尽管发热，Asus 的风扇并不刺耳——它们非常响、很明显，但至少是呼呼声而不是尖啸声。

TW：虽然我在测试 Surface Laptop Ultra 时遇到了一些奇怪的 bug，但硬件本身无可挑剔。外观和手感与 MacBook Pro 非常相似，磁吸 USB-C 接口真的感觉是 Apple 应该做的事——就是那么好。大尺寸触控板延续了 Surface 优秀触控板的传统，还额外提供了微妙的触觉反馈，当你移动窗口或在 PowerPoint 等应用中对齐对象时就能感受到。

我本希望 Laptop Ultra 能配备 OLED 显示屏，但我发现把默认的“鲜艳”色彩选项切换到“增强”后，MicroLED 面板的对比度有所改善。我也非常欣赏 Laptop Ultra 的接口配置，尤其是它有一个全尺寸 SD 读卡器，甚至还有一个 USB-A 接口。更多想法请查看我的完整评测。

它快吗？能和 Apple M 系列芯片一较高下吗？

AD：是的，RTX Spark N1X 是一颗强大的芯片。我们一直在测试的这些配备大量统一内存的高端笔记本配置，旨在与 Apple MacBook Pro 中的 Pro 和 Max 芯片竞争。虽然它们在某些 GPU 性能测试中能一较高下，比如在 Blender 渲染中与顶配 M5 Max 打平，但 Apple 的 CPU 要强大得多。

Apple 在其自研处理器以及 M6、M5 Pro 和 M5 Max 芯片的超快“超级核心”上投入了大量研发。坦率地说，在单核性能上没有什么能与这些芯片竞争——甚至 Nvidia 的“超级芯片”也不行。（说真的，我们能不用“超级”这个词了吗？）但 RTX Spark 的 20 核 CPU 最令人痛心的地方在于，就连低端的 12 核 M6 Mac Mini 也能在多核性能上与之抗衡——而 Mac Mini 起售价仅为 900 美元。

无需独立 GPU 就能看到这种图形性能真是太好了，这让系统设计可以更薄、风扇噪音更小。我很喜欢，就像我喜欢 AMD 的 Strix Halo APU 一样——但和 Strix Halo 一样，Nvidia 的 RTX Spark 也是一款昂贵的部件。不可否认，Apple 的产品是更全面的选手，只要你不那么在意游戏。

TW：它确实算得上顶尖，但我认为在 CPU 方面 Qualcomm 更接近 Apple 的 M 系列芯片。Qualcomm 在收购 Nuvia 之前也在 Windows on Arm 上进行了多年试验，最终凭借 Snapdragon X 系列打造出了一款有竞争力的芯片。

我认为 Nvidia 在未来的 RTX Spark 芯片上需要在 CPU 方面投入类似的工作量才能赶上。RTX Spark 的研发至少花了三年时间，我从熟悉 Nvidia 计划的消息人士那里听说，这些芯片本应在去年推出。所以研发一直在进行，但 CPU 方面仍然有点令人失望。

Nvidia 为其基于 Arm 的 CPU 选择了 MediaTek，这家芯片制造商更出名的是笔记本电脑中的 Wi-Fi 硬件，而不是 CPU。我真希望下一代能更强大。在测试 Surface Laptop Ultra 的整个过程中，我忍不住想，那个禁忌之梦就是高通 CPU 和 Nvidia GPU 的结合。我看不出这在现实中会发生，但看到它肯定会很有趣。

那么到目前为止，我们对 RTX Spark 有什么看法？

TW：我认为这会提升人们对 Windows on Arm 在创意和游戏任务方面的兴趣，因为直到现在，我们还没有真正能够运行游戏的基于 Arm 的 Windows 笔记本电脑。Nvidia 的首批 RTX Spark 笔记本电脑瞄准的是创作者和开发者，但这里肯定存在一个缺口，可以推出更实惠、专注于游戏的版本。也许那就是我们听说过传闻的 N1 芯片。

SH：不错，但太贵了。当你做那些理论上能证明这个价格合理的事情时，它又太热、太吵。我关心它们代表什么，以及它们指向的方向，远胜于关心自己是否拥有一台。

AD：我喜欢笔记本电脑领域现在有了更多竞争，但超高的价格让 RTX Spark 笔记本电脑大多遥不可及。我希望看到更低成本的选项出现，以及最终推出 CPU 性能更高的第二代产品，希望能进一步缩小与 Apple 的差距。我也希望这能推动基于 Arm 和兼容 Arm 的游戏向前发展。也许有一天甚至意味着游戏能更容易地移植到 macOS。那岂不是个有趣的结果？

继续测试这些超高端 RTX Spark 机型固然很酷，但我最兴奋的是能拿到一台基础款 Surface Laptop Ultra 或配备 24GB 内存的 Asus ProArt P14，看看它们与入门级 14 英寸 M5 MacBook Pro 相比如何。那是我个人心目中 Apple 产品线的甜蜜点——人民的 MacBook Pro。（好吧，如今它起价两千美元，所以没那么亲民了。）

在芯片选择方面，这是计算机领域激动人心的时刻，但也是绝对被诅咒的时刻，因为内存末日和天价。我一直在想，如果 AI 需求没有推高内存和存储的价格，像这些 RTX Spark 甚至 Googlebooks 这样的笔记本电脑可能会卖多少钱。我不知道当 PC 整体销量似乎呈下降趋势时，谁会花高达 7,000 美元买这些笔记本电脑，但它们存在就很酷。

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