【Part3】要價超過 18 萬的筆電能幫你自動剪影片？ NVIDIA RTX Spark AI 新手實戰

陳拔 · 2026-10-16T10:11:27+08:00

NVIDIA RTX Spark 讓 AI 新手也能在筆電上快速架設 AI 代理並且開始使用。在看過了 RTX Spark 系統的整體概述（請見：【Part1】要價超過 18 萬的筆電能玩什麼？NVIDIA RTX Spark Editors Day 美國舊金山現場揭密）、遊戲效能表現（請見：【Part2】要價超過 18 萬的筆電能玩遊戲嗎？ NVIDIA RTX Spark 遊戲效能實機測試）之後，接著這篇來看這次 RTX Spark 可說是最重要的部分：AI 代理應用，從 NVIDIA 在概述的簡報中就可以看出，RTX Spark 就是為了在日常低功耗的使用環境下，提供大容量記憶體配置來運作 AI 的產物，加上相對專業 GPU 便宜的售價，可說是為了想要進入地端 AI 領域的使用者，另一個提供完整 CUDA 環境的選擇，加上這次 NVIDIA 跟微軟聯手在 Windows 作業系統內打造的輕鬆設定／安全環境，可說是相當適合對作為於 AI 有興趣（且多金）的地端 AI 新手入門選擇。更多 RTX Spark 體驗與介紹：【Part1】要價超過 18 萬的筆電能玩什麼？NVIDIA RTX Spark Editors Day 美國舊金山現場揭密【Part2】要價超過 18 萬的筆電能玩遊戲嗎？ NVIDIA RTX Spark 遊戲效能實機測試核心效能測試：NVIDIA RTX Spark 輕薄筆電測試報告｜AI 生成、內容創作與遊戲效能真能一機搞定？！另外陳拔也拍了一段 RTX Spark 的體驗心得影片，如果不想看圖文的人可以看看這邊：NVIDIA 官方簡報介紹同樣的先來看 NVIDIA 的官方對於 RTX Spark 在 AI 代理的應用，這部分是由地端 AI 與遊戲部門的副總裁 Jason Paul 來介紹。首先 Jason Paul 就表示，新世代的個人電腦已經走向一個新的階段，使用者輸入之後進行處理的不再是軟體，而是在一個封閉沙盒中運作的 AI 代理，在認知、理解、批判、動作的循環中，了解使用者輸入的意圖，呼叫 Skill 或工具，搭配 LLM 在 GPU 內運算出使用者期待的結果並且執行。而這樣的新 PC 工作流，也讓 PC 的角色由過去的單純被動使用工具，成為主動協助使用的隊友角色，不管是在一般生產力作業、內容創作、程式撰寫或是遊戲部分，AI 都帶來了相當革命性的轉變。而在雲端 AI 跟地端 AI 的選擇上，地端 AI 具備了隱私保護、隨時可用、可以快速反應以及幾乎無限制的使用量等優勢。而過往雲端 AI 最大的效能優勢部分，現在在地端 AI 也有了接近前沿 AI 效能表現，幾乎已經僅有 6 個月左右的差距。以可以在 RTX Spark 上運作的 Qwen 3.8 Flash-Next 開源模型來說好了，效能已經可以跟 Claude Opus 4.7 Max 以及 Claude Sonnet 5.5 Medium 這類的雲端前沿 AI 模型看齊了，而且在花費更少，以同樣每月輸出 6100 萬的 Token 的數量來說好了，雲端前沿 AI 模型需要 1200 元美金的課金成本，但是在地端模型就只需要差不多 20 美元的額外電費。不過地端 AI 有價格優勢，雲端前沿 AI 有效能優勢（時不時還會降價或是回復額度），如果只選擇一邊用真的很吃虧，所以這次 NVIDIA 還推出了一個混合雲端的概念，透過 Nemo Switchyard 的混合路由設計，結合了地端 AI 的成本優勢以及雲端 AI 的效能優勢，在 AI 代理搭配本地 LLM 模