IFA 2026 上，ASUS 一口氣展示三款以 NVIDIA RTX Spark 為核心的 ProArt 電腦：16 吋 ProArt P16、較細的 ProArt P14，以及桌面用的 ProArt GR1X 迷你電腦。Acer 同場亦展示一款小型 RTX Spark 桌面電腦設計，但目前較像概念展示，未有公布完整零售規格及最終定價，因此不能直接當成已經上市的 ASUS 同級產品比較。 134

這次更新重點並不只是傳統顯示效能提升，而是 NVIDIA 和合作夥伴希望將較高負載的 AI 工作搬到 Windows 電腦本機處理。由個人 AI 代理、模型推理，到影片、3D 創作及開發工作，理論上不必每一個步驟都交給雲端服務完成。 1721

NVIDIA RTX Spark 究竟是甚麼？

RTX Spark 是一款建基於 Arm 架構的超級晶片，將 NVIDIA Grace CPU 與 Blackwell 世代 RTX GPU 整合於同一平台。最高規格包括 20 核心 Grace CPU、最多 6,144 個核心的 Blackwell RTX GPU，以及支援 FP4 AI 運算的第五代 Tensor Cores；CPU 與 GPU 之間就透過 NVIDIA NVLink-C2C 互連技術連接。 1722

平台最高標稱 1 petaflop FP4 AI 效能，並支援最多 128GB 統一記憶體。所謂統一記憶體，即 CPU 和 GPU 共用同一個高容量記憶體池，讓 AI 模型及創作工作可以使用比傳統 CPU 加獨立顯示卡配置更大的共同空間。 17

NVIDIA 和 ASUS 將 RTX Spark 定位於本地個人 AI 代理、模型開發及推理、即時 3D、創意應用程式和遊戲。ASUS 更表示，平台可支援最多 1,200 億參數的語言模型、超過 90GB 的 3D 場景，以及 4K AI 影片生成；不過這些屬於廠商公布的能力宣稱，並非獨立測試結果。 91750

ASUS 三款 ProArt RTX Spark 電腦有何分別？

ProArt P16：較大工作空間的流動工作站

ProArt P16（H7607） 是 ASUS 兩款 RTX Spark 筆電中尺寸較大的一款，採用 16 吋機身，厚度僅 12.9mm，重量 1.77kg。ASUS 列出的規格包括最高 128GB 統一記憶體，以及最高 99Wh 電池容量。 550

它的定位相當直接：在保留薄身筆電便攜性的同時，提供較大的螢幕工作空間，方便創作者和開發者處理本地 AI、影片、3D 及其他高負載工作。過往這類工作可能要依賴桌面電腦，或者將運算工作上載到雲端。 550

ProArt P14：較輕巧的流動選擇

ProArt P14（H7407） 就將相同的 RTX Spark 概念放入 14 吋機身，厚度 13.9mm，重量 1.48kg。ASUS 公布的資料顯示，P14 電池容量最高 90Wh，而整個平台同樣支援最高 128GB 統一記憶體。 46

因此，P14 是系列中較強調流動性的選擇。它的本地 AI 定位與 P16 大致相同，但機身更輕，較適合需要經常往返不同工作地點的創作者和開發者。至於實際續航力及長時間運作效能，仍要視乎最終配置、電源限制和工作負載而定。

ProArt GR1X：為長時間運算而設的迷你桌面電腦

ProArt GR1X 是系列中的桌面成員。ASUS 列出 Windows 作業系統、RTX Spark 處理器、最高 20 核心 CPU、最多 6,144 核心的 Blackwell RTX GPU、最高 1 petaflop FP4 AI 效能，以及最高 128GB 共享統一記憶體。迷你電腦亦支援 M.2 NVMe 儲存，以及 Wi-Fi 7 連接。 149

與兩款筆電不同，GR1X 採用細小桌面機身，並配備針對長時間運作而設的散熱設計。對於持續本地推理、渲染、模型開發等工作，它可能比依靠電池運作的筆電更合適。ASUS 列出的機身尺寸為 150 × 150 × 51mm，體積相當細小。 1

Acer 的 SFF RTX Spark，與 ASUS 是兩種不同發布方式

Acer 展示的 Acer SFF RTX Spark 是一款超小型桌面電腦設計，同樣以 RTX Spark 平台為核心，標示能力包括最多 6,144 核心的 Blackwell RTX GPU、20 核心 Grace CPU、最高 1 petaflop AI 運算，以及最高 128GB 統一記憶體。Acer 的主要應用方向，是讓本地 AI 代理可以在細小而高效率的桌面電腦上運作。 34

關鍵分別在於產品狀態：ASUS 是以明確型號及已公布規格展示 P16、P14 和 GR1X；Acer 的 IFA 發布則集中於設計展示，未有交代最終零售價格或完整商業配置。因此，現階段不應將 Acer 設計視為一款可以立即購買、並且規格完全可比的 ASUS 替代品。 34

NVIDIA 的整體合作夥伴路線圖，就將 RTX Spark 帶到多個品牌的輕薄 Windows 筆電及小型桌面電腦，包括 ASUS、Dell、HP、Lenovo、Microsoft Surface 及 MSI；Acer 和 GIGABYTE 則列為其後加入的合作夥伴。 2124

統一記憶體為何對本地 AI 重要？

大型 AI 模型往往要與圖像處理及創作程式爭用記憶體。RTX Spark 的統一記憶體架構，目標是讓 CPU 和 GPU 共用同一個最高 128GB 的高容量池，支援模型原型開發、微調及推理，以及影片和 3D 創作工作。 17

但這不代表每一個模型或應用程式都會有相同表現。128GB 是平台最高上限，實際結果會受模型量化方式、軟件支援、散熱、功耗限制，以及每部裝置的具體記憶體配置影響。至於 NVIDIA 宣傳的 1 petaflop，亦應理解為 FP4 AI 運算的峰值評級，而不是所有應用程式的通用速度指標。

ASUS 主打「本地運行」的 AI 代理創作

ASUS 並不只是將 ProArt 包裝成換上新處理器的創作者筆電，而是將它們描述為面向「代理式創作」的電腦。概念是讓 AI 代理在裝置上跨越不同創作工具及工作執行任務，並使用本地檔案、模型和指令，而不是每一步都傳送到遠端服務。 59

更多工作在本機完成，理論上可帶來較高私隱、較低延遲，以及更大程度的工作流程自訂空間，亦可減少對穩定網絡連線或按用量收費的雲端推理依賴。不過，實際體驗仍取決於 Windows on Arm 的應用程式兼容性、本地模型供應，以及電腦能否在長時間負載下維持效能。

實際上應該點睇？

ASUS 在 IFA 2026 的陣容，展示了 RTX Spark 在三種機身形態上的方向：P16 適合需要較大流動工作空間的人，P14 針對更輕便的工作模式，而 GR1X 就以細小桌面機身應付持續運算。Acer 的 SFF 設計則顯示 RTX Spark 亦正走向小型桌面電腦，但其上市安排、定價及完整規格仍有待公布。

整個平台提出的想法相當進取：將足夠的 AI 運算能力及記憶體放入主流 Windows 機身，令更多 AI 代理和創作工作可以在本地完成。不過，RTX Spark 最終是否實用，關鍵未必只是宣傳中的 1 petaflop，而是軟件兼容性、散熱表現、筆電電池續航，以及日後有多少模型真正針對平台優化。

IFA 2026 上，ASUS 一口氣展示三款以 NVIDIA RTX Spark 為核心的 ProArt 電腦：16 吋 ProArt P16、較細的 ProArt P14，以及桌面用的 ProArt GR1X 迷你電腦。Acer 同場亦展示一款小型 RTX Spark 桌面電腦設計，但目前較像概念展示，未有公布完整零售規格及最終定價，因此不能直接當成已經上市的 ASUS 同級產品比較。 134

這次更新重點並不只是傳統顯示效能提升，而是 NVIDIA 和合作夥伴希望將較高負載的 AI 工作搬到 Windows 電腦本機處理。由個人 AI 代理、模型推理，到影片、3D 創作及開發工作，理論上不必每一個步驟都交給雲端服務完成。 1721

NVIDIA RTX Spark 究竟是甚麼？

RTX Spark 是一款建基於 Arm 架構的超級晶片，將 NVIDIA Grace CPU 與 Blackwell 世代 RTX GPU 整合於同一平台。最高規格包括 20 核心 Grace CPU、最多 6,144 個核心的 Blackwell RTX GPU，以及支援 FP4 AI 運算的第五代 Tensor Cores；CPU 與 GPU 之間就透過 NVIDIA NVLink-C2C 互連技術連接。 1722

平台最高標稱 1 petaflop FP4 AI 效能，並支援最多 128GB 統一記憶體。所謂統一記憶體，即 CPU 和 GPU 共用同一個高容量記憶體池，讓 AI 模型及創作工作可以使用比傳統 CPU 加獨立顯示卡配置更大的共同空間。 17

NVIDIA 和 ASUS 將 RTX Spark 定位於本地個人 AI 代理、模型開發及推理、即時 3D、創意應用程式和遊戲。ASUS 更表示，平台可支援最多 1,200 億參數的語言模型、超過 90GB 的 3D 場景，以及 4K AI 影片生成；不過這些屬於廠商公布的能力宣稱，並非獨立測試結果。 91750

ASUS 三款 ProArt RTX Spark 電腦有何分別？

ProArt P16：較大工作空間的流動工作站

ProArt P16（H7607） 是 ASUS 兩款 RTX Spark 筆電中尺寸較大的一款，採用 16 吋機身，厚度僅 12.9mm，重量 1.77kg。ASUS 列出的規格包括最高 128GB 統一記憶體，以及最高 99Wh 電池容量。 550

它的定位相當直接：在保留薄身筆電便攜性的同時，提供較大的螢幕工作空間，方便創作者和開發者處理本地 AI、影片、3D 及其他高負載工作。過往這類工作可能要依賴桌面電腦，或者將運算工作上載到雲端。 550

ProArt P14：較輕巧的流動選擇

ProArt P14（H7407） 就將相同的 RTX Spark 概念放入 14 吋機身，厚度 13.9mm，重量 1.48kg。ASUS 公布的資料顯示，P14 電池容量最高 90Wh，而整個平台同樣支援最高 128GB 統一記憶體。 46

因此，P14 是系列中較強調流動性的選擇。它的本地 AI 定位與 P16 大致相同，但機身更輕，較適合需要經常往返不同工作地點的創作者和開發者。至於實際續航力及長時間運作效能，仍要視乎最終配置、電源限制和工作負載而定。

ProArt GR1X：為長時間運算而設的迷你桌面電腦

ProArt GR1X 是系列中的桌面成員。ASUS 列出 Windows 作業系統、RTX Spark 處理器、最高 20 核心 CPU、最多 6,144 核心的 Blackwell RTX GPU、最高 1 petaflop FP4 AI 效能，以及最高 128GB 共享統一記憶體。迷你電腦亦支援 M.2 NVMe 儲存，以及 Wi-Fi 7 連接。 149

與兩款筆電不同，GR1X 採用細小桌面機身，並配備針對長時間運作而設的散熱設計。對於持續本地推理、渲染、模型開發等工作，它可能比依靠電池運作的筆電更合適。ASUS 列出的機身尺寸為 150 × 150 × 51mm，體積相當細小。 1

Acer 的 SFF RTX Spark，與 ASUS 是兩種不同發布方式

Acer 展示的 Acer SFF RTX Spark 是一款超小型桌面電腦設計，同樣以 RTX Spark 平台為核心，標示能力包括最多 6,144 核心的 Blackwell RTX GPU、20 核心 Grace CPU、最高 1 petaflop AI 運算，以及最高 128GB 統一記憶體。Acer 的主要應用方向，是讓本地 AI 代理可以在細小而高效率的桌面電腦上運作。 34

關鍵分別在於產品狀態：ASUS 是以明確型號及已公布規格展示 P16、P14 和 GR1X；Acer 的 IFA 發布則集中於設計展示，未有交代最終零售價格或完整商業配置。因此，現階段不應將 Acer 設計視為一款可以立即購買、並且規格完全可比的 ASUS 替代品。 34

NVIDIA 的整體合作夥伴路線圖，就將 RTX Spark 帶到多個品牌的輕薄 Windows 筆電及小型桌面電腦，包括 ASUS、Dell、HP、Lenovo、Microsoft Surface 及 MSI；Acer 和 GIGABYTE 則列為其後加入的合作夥伴。 2124

統一記憶體為何對本地 AI 重要？

大型 AI 模型往往要與圖像處理及創作程式爭用記憶體。RTX Spark 的統一記憶體架構，目標是讓 CPU 和 GPU 共用同一個最高 128GB 的高容量池，支援模型原型開發、微調及推理，以及影片和 3D 創作工作。 17

但這不代表每一個模型或應用程式都會有相同表現。128GB 是平台最高上限，實際結果會受模型量化方式、軟件支援、散熱、功耗限制，以及每部裝置的具體記憶體配置影響。至於 NVIDIA 宣傳的 1 petaflop，亦應理解為 FP4 AI 運算的峰值評級，而不是所有應用程式的通用速度指標。

ASUS 主打「本地運行」的 AI 代理創作

ASUS 並不只是將 ProArt 包裝成換上新處理器的創作者筆電，而是將它們描述為面向「代理式創作」的電腦。概念是讓 AI 代理在裝置上跨越不同創作工具及工作執行任務，並使用本地檔案、模型和指令，而不是每一步都傳送到遠端服務。 59

更多工作在本機完成，理論上可帶來較高私隱、較低延遲，以及更大程度的工作流程自訂空間，亦可減少對穩定網絡連線或按用量收費的雲端推理依賴。不過，實際體驗仍取決於 Windows on Arm 的應用程式兼容性、本地模型供應，以及電腦能否在長時間負載下維持效能。

實際上應該點睇？

ASUS 在 IFA 2026 的陣容，展示了 RTX Spark 在三種機身形態上的方向：P16 適合需要較大流動工作空間的人，P14 針對更輕便的工作模式，而 GR1X 就以細小桌面機身應付持續運算。Acer 的 SFF 設計則顯示 RTX Spark 亦正走向小型桌面電腦，但其上市安排、定價及完整規格仍有待公布。

整個平台提出的想法相當進取：將足夠的 AI 運算能力及記憶體放入主流 Windows 機身，令更多 AI 代理和創作工作可以在本地完成。不過，RTX Spark 最終是否實用，關鍵未必只是宣傳中的 1 petaflop，而是軟件兼容性、散熱表現、筆電電池續航，以及日後有多少模型真正針對平台優化。