当英伟达入局，AIPC将有哪些改变

2026年6月1日，GTC大会的舞台上，身着标志性皮衣的黄仁勋从口袋掏出了一颗芯片。他说的话不多，但每一个字都像钉子一样钉进了在场所有人的脑子里：“过去四十年，你启动应用，点击，打字。有了RTX Spark，你只需要提问，PC就会完成工作。”

从“两张地图”到“一张蓝图”

要理解这件事的分量，得先搞清楚我们今天的PC到底有多别扭。传统电脑芯片是一个“分工制”架构：CPU管计算，GPU管图形，NPU管AI推理，三颗芯片各司其职，数据在他们之间像在海关办手续——每次跨越一个闸口都要排队、查验、耽搁功夫。这套体系在普通办公中运转了几十年，不痛不痒。但当你在本地跑一个120B参数的大语言模型时，问题就炸锅了：CPU要把数据翻来覆去地处理，GPU的内存哪怕顶配也只有24GB，模型刚加载进去就被挤出来了。数据搬运成了瓶颈，芯片之间来回捯饬，像极了两张没有拼齐的地图。

英伟达用RTX Spark给出的答案是：不搬了。CPU与GPU共享同一份物理内存池，通过NVLink-C2C高速互连，带宽拉满到600GB/s级别。什么意思呢？你电脑里那颗独立显卡的显存天花板从24GB猛涨到128GB，AI模型不再需要被切割成碎片来来回回地传输，它可以像一头大象舒舒服服地盘踞在整个内存池里，随时调用。128GB统一内存，CPU和GPU共享同一份数据，绕开了PCIe显卡那条细窄的通道。

这套思路其实不新鲜。苹果早在M1时代就尝过甜头，用统一内存架构把Mac从“大风扇加独立显卡”的工业审美里拽了出来。英伟达这次只是把同一个逻辑用在了Windows PC上，而且步子迈得更大——苹果的GPU还是苹果的GPU，英伟达把自家最核心的Blackwell RTX架构直接焊接了进去，，大致与桌面级RTX 5070同量级。一台轻薄本从此同时拥有CPU的逻辑处理能力、GPU的并行计算能力、128G的大显存——三样东西齐了，才算真的给本地大模型铺好了床。

数据中心的逻辑渗透了PC

但是，如果你觉得英伟达只是想造一块CPU替代品，那未免小看了黄仁勋的算盘。RTX Spark不是英伟达第一次做Arm PC芯片。2011年，英伟达就发布过Project Denver，宣布要基于ARM架构打造高性能CPU核——那会儿ARM还主要活在手机里，Windows on Arm更是天方夜谭。

结果不出意外地凉了。但英伟达一直没撒手，此后的Grace、Tegra、GB10一路摸着石头过河，直到2026年，等到了三个条件同时成熟：Windows on Arm生态终于不是笑话了，微软为Copilot+PC铺好了路，而AI应用端也长出了一个“本地驻留大模型”的真实需求。

好，那我们追问下一个问题：英伟达这些年在数据中心卖GPU卖得盆满钵满，为什么偏偏要跑回来做PC芯片？

这里面有两层逻辑。第一层，数据中心GPU业务的增长天花板，正在一天天变得更近。AI芯片的更新换代速度远超应用的商业化落地速度，云厂商的采购越来越精打细算。

第二层，也是更深的那一层：英伟达从不满足于只做“平台上的零件”。过去PC的中心是CPU，GPU只是负责加速的外挂设备；而在英伟达的设想中，未来AI PC的中心应该是AI算力、本地模型能力和统一内存。换句话说，它想用AI时代的全新规则，重新定义谁来当PC的“心脏”。而绕开CPU去造一块CPU+GPU合体的超级芯片，就是这条路上最关键的一步棋。

相关受益标的方面，华西证券认为包括统一内存提升、Arm/IP、内存链接、边缘/端侧算力模组以及终端 ODM 供应链需求，包括联想集团、华勤技术、软通动力、神州数码、兆易创新、长鑫存储(拟 IPO)、江波龙、佰维存储、网宿科技、美格智能等。

AMD也没闲着，一个“融合竞赛”正在拉开大幕

值得注意的是英伟达不是唯一在这条路上狂奔的选手。AMD的Strix Halo APU早早就在做类似的事情——16个Zen 5核心加40个RDNA 3.5 GPU计算单元，最高128GB内存，本地跑200B参数的大模型。虽然AMD没有英伟达在AI低精度运算上的硬件优势，但在大语言模型推理中，AMD甚至在某些场景中比英伟达的DGX Spark更快。这说明什么？说明融合架构本身正在变成行业共识，无论你是哪条技术路线，大家都在往同一个方向拧螺丝。

更大的想象空间在软件生态。英伟达RTX Spark搭载的不仅是芯片，还有完整的CUDA生态、TensorRT、NVFP4精度、DLSS 4.5，数据中心AI栈与游戏图形栈第一次以原生姿态跑在同一台轻薄本上。Adobe宣布重构Photoshop和Premiere做专享优化，Blender、ComfyUI、拳头游戏已经搭上了车，超过100家Windows软件开发商宣布支持。

对于一个新平台的生死存亡来说，硬件的冷冰冰不如生态的滚烫重要。在这一点上，英伟达握着的CUDA牌，比任何对手都重。

改变已经开始，只是我们还坐在旧电脑前

说完了这些技术上的你追我赶，最实际的问题来了：这些芯片层面的变化，到底跟一个普通用户有什么关系？

第一个直观感受是：PC的交互方式会彻底变样。过去电脑是一个“等你下指令的工具”，你打开软件，点击鼠标，输入文字。未来你只需要告诉它结果——比如“把这篇报道的要点摘出来，做成三页PPT，风格用上次那个模板”——电脑自己去调软件、搜文件、排版、生成。黄仁勋把这次变革类比成十年前功能手机到智能手机的跨越。智能手机改变的不是一块屏幕，而是整个移动互联网的入口；而PC的入口，正从“启动一个App”变为“召唤一个AI Agent”。

第二个变化更实际：你的数据不用再往云端送了。过去你问ChatGPT一个问题，你的聊天内容、文件摘要、甚至隐私信息都要打包飞去远方的数据中心，处理完再飞回来。现在AI可以住在你的电脑里，跑在本地，不上传任何数据到云端。你不用担心隐私泄露，不用依赖网络信号，甚至可以在一万米高空的飞机上让Agent帮你跑一个复杂的方案。Canalys预测，具备AI能力的PC今年出货占比将达到四成左右，再过两年这个数字要翻倍。一台真正意义上的“个人AI计算机”，不再仅仅是商务人士的工具箱，而是每个人桌面上的硅基伙伴。

结语：PC生态有望迎来新时代

2026年之前，不少文章都在分析“CPU与GPU的融合对PC行业的深远影响”，但大家的态度大多停留在“未来展望”层面——谨慎、观望、留有余地。但是当英伟达将20核Grace CPU和Blackwell GPU打包成指甲盖大小、塞进14mm厚的轻薄笔记本时，这种“展望”必须变成“复盘”了。因为改变不是即将到来，而是已经落地在戴尔、惠普、联想、华硕的首批订单里。

这不是一场单纯的技术升级竞赛，这是一场从芯片到生态、从交互到终端体验的全面换血。x86统治了四十年的架构城墙正在被Arm和统一内存一点点凿穿，Wintel联盟的牢不可破正在被英伟达、微软和Arm的“新三角”撕开裂缝。

也许就在这个秋天，当第一批RTX Spark笔记本到达用户手中、当AI Agent真正在自己的电脑里开始工作的时候，人们才会猛然意识到——那部用了四十年的旧电脑，从那一天起，才算真正退休了。