Ще недавно 128 ГБ оперативної пам’яті в ноутбуці звучали як щось із категорії професійних робочих станцій.

А тепер NVIDIA переносить зовсім інший підхід у компактні Windows-комп’ютери.

RTX Spark — нова платформа NVIDIA для ПК та ноутбуків, створена навколо локального AI, агентів, 3D, відео та одночасно традиційної RTX-графіки.

У максимальній конфігурації платформа пропонує:

• до 128 ГБ unified memory;
• до 1 PFLOP FP4 AI-продуктивності;
• до 6144 ядер Blackwell RTX GPU;
• до 20 ядер NVIDIA Grace CPU;
• Windows 11;
• CUDA;
• RTX;
• DLSS;
• підтримку локальних AI-моделей.

NVIDIA заявляє, що RTX Spark-системи здатні локально працювати з LLM до 120 млрд параметрів, рендерити 3D-сцени понад 90 ГБ і генерувати 4K AI-відео.

І це вже зовсім інша концепція ноутбука.

Що таке RTX Spark?

RTX Spark — це не просто нова відеокарта.

NVIDIA створила суперчип, у якому CPU, GPU та unified memory працюють як єдина система.

У звичайному ноутбуці:

CPU → системна RAM

GPU → окрема VRAM

У RTX Spark:

CPU + GPU → спільний пул пам’яті

Саме це є ключовою особливістю платформи.

NVIDIA заявляє до 128 ГБ LPDDR5X unified memory для старшої конфігурації.

Чому 128 ГБ пам’яті так важливо для AI?

Тут є принципова різниця між звичайною оперативною пам’яттю та unified memory.

Великі локальні AI-моделі можуть займати десятки гігабайтів.

Наприклад, якщо модель не поміщається у доступну VRAM, доводиться:

• переносити частину даних у RAM;
• використовувати CPU;
• зменшувати модель;
• застосовувати квантизацію;
• скорочувати контекст.

Це може впливати на швидкість і можливості системи.

Unified memory RTX Spark створює значно більший спільний простір для CPU та GPU.

NVIDIA заявляє, що RTX Spark із 128 ГБ unified memory призначений для локального запуску моделей до 120B параметрів та контексту до 1 млн токенів у відповідних сценаріях.

120B параметрів — це багато?

Так.

Для порівняння, більшість локальних моделей, які ентузіасти запускають на звичайних домашніх ПК, значно менші.

Модель із десятками або сотнями мільярдів параметрів потребує величезного обсягу пам’яті.

Але тут важливий нюанс:

120B не означає, що будь-яка модель на 120 млрд параметрів автоматично працюватиме на RTX Spark.

На результат впливають:

• формат моделі;
• квантизація;
• контекст;
• runtime;
• overhead;
• конкретна конфігурація пам’яті;
• швидкість GPU.

Тому цифру 120B потрібно сприймати як заявлену можливість платформи в певних конфігураціях, а не як універсальну гарантію для будь-якої LLM.

1 PFLOP AI у ноутбуці

Ще одна дуже велика цифра — 1 PFLOP.

PFLOP означає приблизно:

1 квадрильйон операцій із плаваючою комою за секунду.

Але порівнювати PFLOPS різних платформ напряму без уточнення формату обчислень не можна.

У випадку RTX Spark NVIDIA говорить саме про:

до 1 PFLOP FP4 AI performance.

FP4 — 4-бітний формат, який використовується для певних AI-обчислень.

Тому некоректно порівнювати цей показник із, наприклад, TFLOPS традиційної GPU-графіки.

RTX Spark — це не тільки AI

Ось що робить платформу цікавою.

NVIDIA не прибирає традиційні можливості RTX.

RTX Spark підтримує:

• CUDA;
• Tensor Cores;
• RT Cores;
• Ray Tracing;
• DLSS;
• NVIDIA Studio;
• AI-інструменти;
• відеокодування;
• 3D-рендеринг;
• сучасні ігрові технології.

Тобто концепція приблизно така:

один комп’ютер → AI + робота + 3D + відео + ігри.

RTX Spark для Blender і 3D

Для 3D-художників ця платформа особливо цікава.

NVIDIA заявляє можливість роботи з 90+ ГБ 3D-сценами з використанням OptiX та DLSS.

Це відкриває цікаві сценарії для:

• Blender;
• 3D-моделювання;
• архітектурної візуалізації;
• CGI;
• VFX;
• створення ігрових сцен.

І тут 128 ГБ unified memory може бути важливішою характеристикою, ніж просто максимальна частота CPU.

А що з відеомонтажем?

RTX Spark також орієнтований на професійне відео.

NVIDIA заявляє підтримку:

12K 4:2:2 video workflows

і генерацію:

4K AI video.

Платформа також має апаратні можливості для сучасних відеокодеків та AI-обробки.

Тому один такий ноутбук потенційно може бути робочим інструментом одночасно для:

Premiere Pro → Blender → локальний AI → Photoshop.

Які ноутбуки отримають RTX Spark?

Станом на вересень 2026 року NVIDIA заявляє, що RTX Spark-пристрої виходять від різних партнерів.

Серед них:

• ASUS;
• Acer;
• Dell;
• HP;
• Lenovo;
• MSI;
• Microsoft Surface.

Наприклад, ASUS уже представила ProArt P14 та P16 на RTX Spark.

ASUS заявляє для цих систем:

до 128 ГБ unified memory

до 1 PFLOP FP4

до 120B LLM

до 1 млн токенів контексту

90+ ГБ 3D-сцен

4K AI video.

HP також переходить на RTX Spark

HP представила нові OmniBook Ultra 16 та OmniBook X 14, побудовані на RTX Spark.

Компанія позиціонує їх як системи для:

• локального AI;
• AI-агентів;
• розробників;
• творців контенту;
• геймерів;
• професійних користувачів.

HP окремо наголошує на поєднанні мобільності та локального AI.

Чи означає це кінець звичайних ноутбуків із RTX 5070/5080/5090?

Ні.

RTX Spark — це інша архітектура та інший сценарій використання.

Звичайний RTX-ноутбук має окрему відеопам’ять.

Наприклад:

RTX 5070 Laptop → 12 ГБ VRAM

RTX 5080 Laptop → 16 ГБ VRAM

RTX 5090 Laptop → 24 ГБ VRAM

RTX Spark може запропонувати значно більший спільний пул пам’яті.

Але це не означає автоматично, що RTX Spark буде швидшим у кожній грі.

128 ГБ unified memory не дорівнює 128 ГБ VRAM

Це дуже важливо.

Не можна сказати:

«RTX Spark має 128 ГБ VRAM».

Правильніше:

RTX Spark має до 128 ГБ unified memory, спільної для CPU та GPU.

Це принципово різні речі.

У класичній системі:

128 ГБ RAM + 24 ГБ VRAM

не означають те саме, що:

128 ГБ unified memory.

Архітектура доступу до пам’яті, пропускна здатність і поведінка конкретного workload відрізняються.

А як RTX Spark почувається в іграх?

NVIDIA позиціонує RTX Spark також як Game Ready платформу з RTX, DLSS, Reflex і Ray Tracing.

Але якщо ваша основна мета — саме максимальний FPS у сучасних AAA-іграх, не варто вибирати ноутбук тільки через величезний обсяг unified memory.

Для gaming потрібно дивитися на:

• GPU;
• частоти;
• TGP;
• охолодження;
• CPU;
• дисплей;
• роздільну здатність;
• конкретні тести FPS.

RTX Spark насамперед цікавий тим, хто хоче об’єднати AI та творчі задачі з нормальною RTX-графікою в одному мобільному пристрої.

Локальний AI стає головним сценарієм

Це, мабуть, найбільш важлива тенденція.

Ще кілька років тому AI переважно асоціювався з хмарою:

відправив запит → сервер обробив → отримав відповідь.

Зараз дедалі більше задач переносяться безпосередньо на ПК.

Наприклад, NVIDIA вже додала підтримку локального Perplexity Portable Computer для Windows RTX-систем. Платформа призначена для багатокрокових AI-задач і може виконувати частину роботи локально.

Але для Portable Computer є окрема вимога: сумісна RTX/RTX PRO система повинна мати щонайменше 24 ГБ VRAM.

Тобто вимоги локального AI вже сьогодні можуть бути значно вищими за вимоги звичайного офісного ноутбука.

Що зміниться для покупця ноутбука?

Раніше при виборі ноутбука ми дивилися:

CPU → GPU → RAM → SSD.

Тепер для AI-орієнтованих систем потрібно дивитися ще й на:

NPU → VRAM → unified memory → локальні AI-можливості.

І питання:

«Скільки у нього оперативної пам’яті?»

поступово перетворюється на:

«Який обсяг пам’яті доступний AI та GPU і як саме вона організована?»

Кому RTX Spark справді може бути потрібен?

AI-розробнику

Якщо ви працюєте з локальними LLM, агентами, RAG та inference.

3D-художнику

Якщо ви працюєте з великими сценами, текстурами та рендерингом.

Відеомейкеру

Особливо якщо використовуються 4K/8K/12K матеріали та AI-інструменти.

Програмісту

Для локальних coding agents та тестування AI-моделей.

Професійному користувачу

Коли один ноутбук має виконувати одразу декілька важких задач.

Кому RTX Spark не потрібен?

Якщо ноутбук використовується для:

• браузера;
• Word;
• Excel;
• навчання;
• YouTube;
• Zoom;
• простих програм;
• невимогливих ігор,

то 128 ГБ unified memory — це надлишок.

У такому випадку набагато розумніше витратити бюджет на збалансовану конфігурацію.

Чи стане 128 ГБ новим стандартом?

Найімовірніше, ні для масового сегмента.

128 ГБ — це величезний запас для спеціалізованих задач.

Але сама тенденція дуже важлива.

Ще недавно:

16 ГБ → багато

Потім:

32 ГБ → комфортний рівень

Для професійних систем:

64 ГБ → серйозна конфігурація

А тепер з’являються ноутбуки:

128 ГБ unified memory → локальний AI та великі моделі.

Це не означає, що кожному користувачу потрібно 128 ГБ.

Це означає, що верхня межа можливостей ноутбуків швидко зміщується вгору.

Що буде далі?

NVIDIA планує появу RTX Spark Windows-систем у жовтні 2026 року.

І це може стати початком нової категорії комп’ютерів.

Не просто:

Gaming PC

і не просто:

AI PC

а:

Personal AI Computer

Комп’ютер, який може постійно працювати поруч із користувачем, запускати локальні моделі, працювати з файлами, генерувати контент, програмувати та паралельно залишатися повноцінним Windows-комп’ютером.

Висновок

RTX Spark цікавий не просто цифрою 128 ГБ.

Головна зміна — в самій архітектурі.

NVIDIA намагається створити Windows-комп’ютер, де CPU, GPU, AI та великий спільний пул пам’яті працюють як єдина система.

Для звичайного користувача це поки що може бути надмірністю.

А для AI-розробника, 3D-художника, програміста або творця контенту RTX Spark може стати дуже цікавим напрямком.

Особливо на фоні того, що локальні AI-агенти вже переходять із експериментального режиму в реальні Windows-застосунки.

2026 рік поступово перетворює ноутбук із пристрою, на якому ми запускаємо програми, на пристрій, який сам може виконувати частину роботи.

FAQ

Що таке RTX Spark?
Нова платформа NVIDIA для Windows-комп’ютерів із Blackwell RTX GPU, Grace CPU та unified memory, орієнтована на локальний AI, творчі задачі та ігри.

Скільки пам’яті має RTX Spark?
У старших конфігураціях — до 128 ГБ LPDDR5X unified memory.

Чи є RTX Spark звичайною відеокартою?
Ні. Це інтегрована платформа/суперчип, що об’єднує CPU та GPU в одній системі.

Чи можна на RTX Spark запускати локальні LLM?
Так. NVIDIA та партнери позиціонують платформу саме для локального AI, зокрема моделей до 120B у відповідних конфігураціях.

Чи підходить RTX Spark для ігор?
Так, NVIDIA заявляє підтримку RTX, DLSS, Reflex та Ray Tracing. Але для суто ігрового ноутбука потрібно порівнювати реальну GPU-продуктивність конкретних моделей.

Коли з’являться RTX Spark ноутбуки?
NVIDIA заявляє старт RTX Spark Windows PC у жовтні 2026 року.

Потрібен ноутбук для AI, ігор або роботи?

У Hulk Laptops можна підібрати ноутбук під конкретні задачі — від повсякденної роботи та навчання до gaming, 3D, відеомонтажу та AI. Головне — не переплачувати за характеристики, які вам не потрібні, а підібрати правильний баланс CPU, GPU, RAM, VRAM, SSD та охолодження під реальні програми й навантаження.