NVIDIA i Microsoft za Windows računala s AI agentima

Na Microsoftovom događaju u San Franciscu, Jensen Huang i Satya Nadella opisali su kako NVIDIA i Microsoft zajednički razvijaju hardver i softver za AI agente koji će se pokretati na Windows računalima.

Osnivač i izvršni direktor NVIDIA-e, Jensen Huang, povezao je povijest i svoju dugoročnu viziju s agentskom erom tijekom razgovora s izvršnim direktorom Microsofta, Satyom Nadellom, na događaju Windows AI and Surface, održanom u Dogpatch Studiosu u San Franciscu.

Pretvarajući Windows u sigurnu platformu za agente, Microsoft je najavio opću dostupnost Microsoft Execution Containers (MXC), infrastrukture na razini operacijskog sustava koja omogućuje agentima sigurno pokretanje u pozadini, pod kontrolom operacijskog sustava.

„Osobno računalo je ultimativni alat za mene i za cijelu generaciju ljudi“, rekao je Huang. „Što se događa u eri agenata, kada je agent na vašem računalu? Ono je sada vaš osobni asistent.“

Među najavama koje su Huang i Nadella istaknuli, RTX Spark uvodi cijeli NVIDIA AI paket u Windows prijenosna računala i kompaktna stolna računala, a prednarudžbe za prijenosna računala već su otvorene i dostupne od 16. listopada, dok će kompaktna stolna računala biti dostupna za prodaju u studenom.

Windows približava lokalnu umjetnu inteligenciju svakodnevnom radu, dok novi hardver daje programerima prostor za pokretanje sve sposobnijih modela izravno na svojim računalima. Predstavljajući Surface Laptop Ultra, Pavan Davuluri,  izvršni potpredsjednik Microsofta za Windows i uređaje povezao je tu viziju s NVIDIA RTX Sparkom.

„Izgradili smo Surface Laptop Ultra oko NVIDIA RTX Sparka. S do 128 gigabajta objedinjene memorije i do petaflopa AI računanja, na ovom prijenosnom računalu možete pokretati modele koji jednostavno ne stanu na tradicionalni stroj“, rekao je Davuluri.

Sustavi dolaze od Acera, ASUS-a, Della, HP-a, Lenova, Microsofta, MSI-ja i Gigabytea s dizajnom koji se kreće od tankih prijenosnih računala do kompaktnih stolnih računala napravljenih za agente koji su uvijek uključeni.

RTX Spark kombinira NVIDIA Blackwell RTX GPU s do 6144 jezgre i NVIDIA Grace CPU s do 20 jezgri spojenih na 600 GB/s.

Jedan petaflop FP4 AI performansi i do 128 GB objedinjene memorije čine RTX Spark učinkovitim za lokalnu AI. Može pokretati modele kao što je Qwen 3.8 Flash Next koji odgovara inteligenciji mnogih cloud modela, bez mjerenja i bez slanja podataka u oblak.

RTX Spark pokreće punu NVIDIA CUDA platformu, isti softverski paket koji se pokreće na NVIDIA hardveru i izgrađen je za svaki način na koji ljudi koriste računalo.

Razvojni programeri mogu premještati modele, alate i tijekove rada bez prepisivanja, koristeći isti NVIDIA AI stog iz RTX Sparka u DGX Station. Kreatori dobivaju Tensor jezgre 5. generacije s podrškom za NVFP4, hardverski ubrzanim AV1 i 4:2:2 video kodiranjem i dekodiranjem, DLSS i RTX praćenjem zraka u cijelom produkcijskom procesu. Gameri mogu pokretati AAA igre u 1440p rezoluciji preko 100 sličica u sekundi s DLSS 5, Reflexom i G-SYNC-om.

Kompaktna konfiguracija desktop računala stavlja isti RTX Spark superčip u malo kućište dizajnirano za rad 24/7, namjenski lokalni AI sustav koji osigurava kontinuirani rad agenata.

Na događaju je predstavljen NVIDIA DGX Station za Windows, prvo desktop AI superračunalo koje donosi AI infrastrukturu klase GB300 Grace Blackwell izravno u Windows ekosustav.

Do sada je DGX Station radio na Linuxu, što je značilo da su poslovni razvojni programeri održavali dva odvojena okruženja, Linux za velika AI opterećenja i Windows za alate za produktivnost, aplikacije i tijekove rada.

NVIDIA DGX Station za Windows radi na GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchipu, pružajući 748 GB koherentne memorije i do 20 petaFLOPS-a FP4 AI računanja, dovoljno za lokalno pokretanje modela do skale od bilijun parametara.

Timovi programera i istraživača u tvrtkama koje se bave umjetnom inteligencijom, vodećim istraživačkim laboratorijima i poduzećima mogu izgraditi i pokretati stalno aktivne AI agente koji se izravno povezuju s Windows aplikacijama i infrastrukturom koju već koriste te fino podesiti i zaključiti velike modele bez napuštanja primarnog računala. Linux AI alati ostaju dostupni putem WSL-a kada je to potrebno.