联想首款搭载英伟达芯片新品中国预售

2026-10-10 太阳城体育资讯

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封面新闻记者孟梅

10月8日，联想集团宣布，全球首批搭载英伟达RTX Spark N1X芯片的AI PC新品——联想YOGA Pro 15 RTX Spark（海外型号Yoga Pro 9n）正式在中国市场开启全网预售，并将于10月16日正式开售。

新品面向AI开发者、专业创作者及高性能计算需求用户，最高配备128GB统一内存，支持超千亿参数大模型本地运行，并出厂自带35B本地大模型。结合联想天禧AI全新超能模式，将高性能本地AI计算、个人智能体应用与专业内容创作能力融为一体，进一步拓展联想AI PC产品布局。

作为NVIDIA RTX Spark的全球首批合作伙伴之一，联想持续推进芯片平台、整机工程与个人AI软件的协同创新。此次新品在中国市场开启预售，将为本地模型开发、AI内容生成和专业内容创作提供新的终端选择，进一步拓展联想在Agent时代的个人AI计算布局。

软硬协同释放端侧AI算力，推动PC向智能体平台演进

2026年5月31日，英伟达在GTC Taipei首次发布RTX Spark芯片，面向个人AI智能体、专业创作及游戏等应用，推出新一代Windows PC计算平台。RTX Spark将英伟达在AI计算、图形处理及CUDA软件生态领域的技术能力集成至个人电脑，标志着英伟达进一步拓展PC计算市场，也为高性能本地AI推理和个人智能体应用提供了新的硬件基础。

联想YOGA Pro 15 RTX Spark是全球首批采用该平台的AI PC新品之一。其搭载的NVIDIA RTX Spark N1X芯片，集成最高20核NVIDIA Grace CPU与拥有6144个CUDA核心的Blackwell RTX GPU，峰值FP4 AI算力最高可达1 PFLOPS。CPU与GPU协同工作，配合原生支持的NVIDIA CUDA软件生态，为本地模型开发、AI推理和专业内容创作提供高性能计算支持。

统一内存架构是RTX Spark的一项核心技术创新。YOGA Pro 15 RTX Spark最高配备128GB统一内存与2TB SSD存储，CPU与GPU共享内存资源，缓解传统独立GPU显存容量对大模型部署的限制，使更大参数规模的AI模型能够在个人PC本地运行，并支持复杂AI任务处理。

在个人AI体验方面，YOGA Pro 15 RTX Spark支持本地运行超千亿参数大模型，并出厂自带35B本地大模型开箱即用。新品同时搭载经过专门优化的天禧AI超能模式，支持用户完成多种复杂任务，实现私密的本地工作流，不受网络及Token的限制，进一步拓展个人智能体在本地计算环境中的应用能力。

此前，联想于当地时间9月3日在德国柏林IFA 2026期间举行的Lenovo Innovation World上，面向全球发布Yoga Pro 9n和Yoga 9n 2-in-1两款搭载RTX Spark平台的高端AI PC新品。其中，Yoga Pro 9n即此次在中国市场开启预售的YOGA Pro 15 RTX Spark，定位高性能AI开发与专业创作笔记本，最高支持128GB统一内存；Yoga 9n 2-in-1则采用360度翻转设计，配备16英寸OLED触控屏，最高支持64GB统一内存，侧重数字绘画、创意设计及多形态交互体验。两款产品基于相同的AI计算平台，通过差异化设计满足不同用户需求，共同拓展联想高端AI PC产品布局。

Agent时代个人计算加速变革，联想混合式AI布局构筑竞争优势

随着人工智能从大模型向自主智能体（AI Agent）演进，AI PC正在向具备任务规划、工具调用和跨应用执行能力的Agent PC发展，推动个人电脑从传统生产力工具向个人智能体计算平台升级。研究机构Gartner在2026年8月发布的研究中指出，Agentic AI PC正在推动个人计算从操作应用程序向通过AI智能体实现任务目标转变。由此，个人计算的竞争也将从单一硬件性能与AI功能，进一步延伸至软硬件协同、个人智能体能力及跨终端生态。

面向这一趋势，联想集团持续推进混合式AI战略，通过端、边、云混合算力架构，为不同场景下的AI应用提供计算支持。在个人AI领域，联想以“一体多端”为核心布局，以个人超级智能体为中心，连接PC、智能手机、平板电脑及可穿戴设备等多种终端，推动个人AI体验从单一设备向跨终端、跨场景协同发展。

在中国市场，联想持续推进天禧AI个人智能体的功能升级及生态布局，完善个人知识管理、任务执行与多设备协同能力。此次YOGA Pro 15 RTX Spark搭载经过专门优化的天禧AI超能模式，进一步增强了个人AI在本地复杂任务处理方面的能力。在海外市场，联想于2026年1月正式发布Lenovo & Motorola Qira个人AI超级智能体，并持续拓展其在PC、智能手机、平板电脑等设备上的应用，通过跨设备上下文延续与第三方应用生态连接，推动个人AI从信息交互向任务执行演进。

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