微软和英伟达推出统一智能体AI技术栈,横跨Windows PC与Azure云端。双方从硬件、模型、运行时到底层安全,全部进行了共同设计,旨在让开发者能够无缝地在本地设备和云端构建、部署和扩展自主式AI智能体。 硬件核心是全新的Surface RTX Spark开发箱,搭载英伟达RTX Spark芯片,提供高达1千万亿次(Petaflop)的AI算力和128GB统一内存,能够本地运行高达1200亿参数的模型,免去高昂的云端成本。

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Microsoft and Nvidia announce at Build 2026 regarding a unified AI agent stack, including the hardware, models, security measures,. Article summary: At Microsoft Build 2026, NVIDIA and Microsoft announced a unified agentic AI stack spanning from Windows PCs to Azure cloud, co-designed across hardware, models, runtimes, security, and deployment platforms [8][13].. Topic tags: general, documentation, general web, user generated. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "### Microsoft unveiled seven self-developed models at its Build 2026 developer conference, heralding the arrival of the "Agent-first" era. * Microsoft Build 2026 focuses on practic" source context "Microsoft unveiled seven self-developed models at its Build 2026 ..." Reference image 2: visual subject "##
在刚刚结束的微软Build 2026开发者大会上,微软与英伟达宣布了一项全面且深度的合作伙伴关系扩张,共同推出一个统一设计的智能体AI (Agentic AI) 全栈架构,涵盖了从底层硅芯片到上层应用服务的每一个环节 。
这并非简单的功能集成,而是一个从设计之初就开始共同打造的完整平台。目标十分明确:为开发者创建一个独一无二的、具有高度一致性的平台,用于在 Windows PC、桌面级 DGX 系统以及 Azure 云基础设施上构建、部署和保护 AI 智能体 (Agent) 。这个全栈方案包括了定制硬件、全新模型家族、安全的原生 Windows 运行时以及一整套开发者平台。
本次大会最引人注目的硬件发布是 Surface RTX Spark 开发箱。这是一款为AI工作负载量身定制的工作站,由英伟达全新的 RTX Spark 系统级芯片(SoC)驱动 。
这款机器的诞生,旨在将海量的计算能力直接带到开发者的本地桌面。它能够提供高达 1 千万亿次 (1 Petaflop) 的AI算力,并配备了 128GB 的统一内存,由CPU和GPU共享 。这种强大的配置意味着开发者可以直接在本地运行参数多达 1200亿 (120B) 的模型,彻底消除了许多AI工作负载对云端算力的延迟依赖和高昂成本
。
除了这款Surface设备,统一技术栈还包含了 面向Windows的Nvidia DGX Station 等桌面级DGX系统。这为开发者提供了一条清晰的算力扩展路径:他们可以先在本地RTX Spark PC上创建原型,然后将相同的智能体工作负载无缝地扩展到更强大的本地工作站,或直接迁移到Azure的AI基础架构上 。这便是该硬件蓝图的核心承诺:一个从边缘到云端的加速计算连续体。
统一技术栈在模型层面秉持“模型多样性”的设计理念。此次合作中,两家公司都发布了重大的模型公告。
微软的AI超级智能团队一次性发布了七个全新的内部模型家族,其中的明星产品是 MAI-Thinking-1,这是微软的首个推理模型 。作为其性能的初步证明,在盲测中,独立评审员对其表现的偏好超过了 Claude Sonnet 4.6,并且它在 SWE Bench Pro 编程基准测试中的能力已与 Opus 4.6 相当
。这些MAI模型与微软自研的 Maia 200 芯片协同设计,通过软硬件联合优化,实现了 1.4倍 的效率提升
。同时,微软还公布了 Project Polaris,这是一个自研的AI编程模型,并计划在 2026年8月 前用它取代 GPT-4,成为 GitHub Copilot 的驱动核心
。
对此,英伟达也拿出了自己的开源产品作为回应。大会上,英伟达发布了包含 5500亿参数 的混合专家模型(MoE)Nemotron 3 Ultra。英伟达的整个开源模型家族,现在都能通过 Microsoft Foundry 平台直接获取,用于开发和部署 。
对于个人AI智能体来说,最关键的挑战是信任。一个强大到能在应用程序和文件之间代表你采取行动的智能体,同样需要强大的安全控制。Build 2026的公告正是从操作系统层面来应对这一挑战 。
微软发布了全新的 Windows安全原语,专门用于智能体的隔离、身份识别和可管理性。这些是操作系统底层的基石能力,而非事后打补丁的应用防护。其核心是 微软执行容器 (MXC) 框架,这是一个用于定义和规范智能体进程的隔离与策略执行的策略层 。
在此之上,英伟达推出了 OpenShell,这是一个构建于 MXC 之上的安全 Windows 运行时。OpenShell 运用内核级别控制来隔离智能体的进程,并根据任务上下文限制其权限,将零信任模型引入这些自主运行、永不离线的智能体 。
此外,还有行业级的治理工具作为补充。微软发布了 智能体控制协议 (ACS),这是一项新的开源标准,允许安全团队定义细粒度的策略文件,明确规定智能体能做什么、绝对不能做什么,包括在何种情况下需要人类批准 。面向企业用户,Agent 365 SDK 已正式可用,它将可观测性、访问控制和合规性执行直接集成到了智能体的开发生命周期中
。
硬件、模型和安全层的统一,最终由一系列全新或更新的开发者平台来串联落地。
总而言之,Build 2026 的一系列发布代表了一个决定性的转变。微软与英伟达共同打造的统一技术栈,并不仅仅是提供工具;它更是为一个即将到来的“智能体时代”,精心设计了一个安全、可扩展且与模型无关的操作系统 。
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微软和英伟达推出统一智能体AI技术栈,横跨Windows PC与Azure云端。双方从硬件、模型、运行时到底层安全,全部进行了共同设计,旨在让开发者能够无缝地在本地设备和云端构建、部署和扩展自主式AI智能体。
微软和英伟达推出统一智能体AI技术栈,横跨Windows PC与Azure云端。双方从硬件、模型、运行时到底层安全,全部进行了共同设计,旨在让开发者能够无缝地在本地设备和云端构建、部署和扩展自主式AI智能体。 硬件核心是全新的Surface RTX Spark开发箱,搭载英伟达RTX Spark芯片,提供高达1千万亿次(Petaflop)的AI算力和128GB统一内存,能够本地运行高达1200亿参数的模型,免去高昂的云端成本。
安全方面,合作引入了基于Windows系统底层的安全措施:通过新的Windows安全原语和英伟达的OpenShell安全运行时,为AI智能体提供内核级别的进程隔离和策略强制,实现零信任安全模型。