Surface Laptop Ultra 主板体验：最强的 Windows 笔记本电脑，也是 AI 时代的全能本

从 5 月首秀，到 10 月预售，等了小半年，英伟达给 Windows 准备的「最强外援」RTX Spark 终于来了。 10 月 7 日，微软在旧金山举行 Windows 与 Surface 发布会。黄仁勋与纳德拉同台对谈，搭载 RTX Spark N1X 的 Surface Laptop Ultra 和第一批 RTX Spark OEM 机型开启预售，将于 10 月 16 日正式上市。 图｜黄仁勋与纳德拉在 Windows 与 Surface 发布会现场（来源 Microsoft） 爱范儿也第一时间拿到了这台 Surface Laptop Ultra，并上手了现场多款 RTX Spark 电脑。从让 WorkBuddy 在本地干活，到直接拉开复杂的虚幻 5 工程，再到用 DLSS 5 玩游戏，这批 Windows AI PC 的实际表现，确实比预想中更扎实。 英伟达把 20 核 CPU、Blackwell 显卡和 128GB 内存打包塞进了这颗芯片，但落到实际的产品体验上，这台由微软操刀的 Surface Laptop Ultra，用起来究竟怎么样？ 图｜Surface Laptop Ultra 与 Surface RTX Spark Dev Box（来源 Microsoft） Surface 的硬件，老黄的芯片 Surface Laptop Ultra 上手的第一印象，是系列一如既往的踏实感。 全金属机身、利落平直的线条，依然是熟悉的 Surface 味道。正面这块 15 英寸 3:2 触控屏用上了 Mini LED 发光材料，HDR 峰值亮度达到了 2000 尼特，不管是审片调色还是跑虚幻 5 的光影演示，色彩和细节都让人印象深刻。 整机厚度做到了大约 18mm，重量刚好压在 2.0kg。虽然放进双肩包的电脑仓不算吃力，但只要你把它单手拿在手里，沉甸甸的扎实分量会立刻提醒你：它就是一台冲着性能来的随身「AI 超算」。 为了保证 RTX Spark 的性能极致释放，微软还给 Surface Laptop Ultra 上足了散热冗余，机身的厚度和分量显然为此做了让步。 图｜Surface Laptop Ultra 官方散热结构演示画面（来源 Microsoft） 右侧的磁吸 USB-C 接口，是一个让我爱不释手的小设计。 微软把它叫做 Magnetic Connect。插上官方磁吸线，它能像 MagSafe 一样防绊防扯；拔掉磁吸头，它依然是个能传数据、能接显示器的满血 Type-C。既兼顾了磁吸的顺手，又没有浪费宝贵的高速接口，这种细节对经常带着电脑四处跑的人非常友好。 图｜Magnetic Connect 磁吸 USB-C 充电接口（来源 Microsoft） 右侧除了磁吸口，还留出了 USB-A 3.1、HDMI 2.1、全尺寸 SD 卡槽和 3.5mm 耳机孔；机身左侧则排布有两个满血 USB-C。作为一台移动工作站，它的接口表现确实很合格，出门在外处理工作，也不需要局促地挂着拓展坞。 图｜Microsoft 不过，真正让这台 Surface 产生质变的，还是藏在精致外壳内部的那颗 RTX Spark 芯片。 RTX Spark N1X 平台最高提供 20 核 Grace CPU、6144 个 CUDA 核心的 Blackwell RTX GPU，以及最大 128GB 的统一内存。 图｜NVIDIA 官方标称它在 FP4 精度与稀疏计算下，最高 AI 算力能达到惊人的 1 PFLOPS，相当于每秒整整一千万亿次浮点运算。 很多人可能对这串天文数字没有直观概念——这个数字是目前主流轻薄 AI PC（40–50 TOPS 级别）的整整二十多倍，以往这种规模的算力，通常只能在机房里的数据中心或者大型工作站上才能见到。 但更重要的，还是最高支持 128GB 的统一内存，这才是整台机器的杀手锏。 在传统 PC 上折腾过本地 AI 的人都知道，卡脖子的从来不是显卡算力，而是显存。哪怕买到顶配如 5080 显卡，也就 16GB 显存。 想跑参数稍大一点的模型？对不起，连权重文件都加载不进去，直接就报错闪退了。 而在统一内存架构下，显卡能直接调用整块 128GB 内存池，哪怕扣除掉操作系统和日常软件的开销，剩下留给模型的空间，也足够在本地跑起以往只能放在服务器上的超大模型了。 图｜RTX Spark 芯片官方示意（来源 Microsoft） 英伟达的 CUDA 生态，这次 RTX Spark 也能原生支持。开发者能把原本在台式机或服务器上跑得顺手的整套工具链，无缝地搬到这台随身笔记本上，省去了重新折腾适配环境的麻烦。 无论是模型推理还是 3D 渲染，有成熟的 CUDA 生态兜底，硬件的性能都能无损转化为随时可用的生产力。 在英伟达和微软的号召下，Windows 阵营的 OEM 制造商们也推出了自家的 RTX Spark 机型，让这次新平台的首发阵容格外强悍。 譬如华硕，就在一台仅重 1.48kg、14 英寸的 ProArt P14 上，硬生生塞进了最高 128GB 的统一内存；联想和微星，则推出了能翻折、能手写的二合一 PC；还有戴尔 XPS 16、惠普 OmniBook 等也都推出了 RTX Spark 版本。 显然，这 就是有史以来最强的 Windows on Arm 阵容——微软是铁了心要把这个系统扶起来。 图｜RTX Spark 合作厂商机型（来源 NVIDIA） 智能、超能、全能 在拿到 Surface Laptop Ultra 的这段时间，爱范儿也体验了多个使用场景，其中让人印象最深刻的应用，是 WorkBuddy。 不同于市面上云端的 WorkBuddy，Surface Laptop Ultra 上的最新版本，已经可以下载本地模型，直接调用这台电脑的端侧算力执行 Agent 任务。 实际体验下来，响应和吐字速度都很跟手，部分任务在断网离线状态下也能直接跑完。 WorkBuddy 让人眼前一亮的地方，在于它直接把本地大模型做成了能落地的日常生产力。你不需要懂什么复杂的推理环境配置，它就能直接接管系统权限，调动各种本地工具替你处理文件、跑任务流程。 这就让 AI Agent 类产品，同时拥有了 端侧和云端 算力 。 遇到复杂的逻辑推理或者要查最新信息，就可以调用云端的大模型去深度思考；如果是整理本地文档、批量格式转换这种琐碎活，用笔记本自己的算力，就能在本地哐哐开干。 费脑子的重活让云端算，涉及本地文件的跑腿活就在电脑里解决，既能出色地完成任务，又能帮你剩下不少 Token。 尽管目前，WorkBuddy 还不支持「端云混合」的模式，自动切换云端或本地模型，但 RTX Spark 的出现，无疑为这样的场景提供了丰富的想象力。 图｜Windows 混合智能示意（来源 Microsoft） 统一内存带来的底气，最直观的体现就是本地大模型。像 Qwen 3.5、Qwen 3.8 这些开源模型，现在都能在端侧实现真正的「Token 自由」。 我们在本地通过 Ollama + Open WebUI 跑了实测：Qwen3.5 35B-A3B（Q4 量化）跑出了接近 60 Token 每秒（59