Os laptops RTX Spark da Nvidia foram criados para um ponto forte específico: executar localmente cargas de trabalho exigentes de IA. A PCWorld testou vários modelos, incluindo o Surface Laptop Ultra da Microsoft, o OmniBook Ultra da HP e um ASUS ProArt P16 de US$ 7.000 com 128 GB de memória unificada. Os testes abrangeram tarefas do dia a dia, jogos e modelos de IA locais, incluindo o gpt-oss, da OpenAI, com 120 bilhões de parâmetros.
A plataforma combina uma CPU Arm de 20 núcleos e uma GPU integrada Blackwell com um conjunto compartilhado de memória que pode chegar a 128 GB. Ao contrário de um laptop convencional para jogos, que tem uma quantidade menor de memória dedicada à placa de vídeo, o RTX Spark permite que a CPU e a GPU acessem o mesmo conjunto. No ProArt, cerca de 96 GB podiam ser alocados à GPU, possibilitando executar modelos que ultrapassam a memória disponível em muitos sistemas convencionais.
Em um teste, o ProArt processou 472.084 tokens com o modelo gpt-oss em 33 minutos e 13 segundos. Um desktop equipado com uma GeForce RTX 5090 levou 52 minutos e 51 segundos para concluir a mesma tarefa. A PCWorld observou que a GPU do laptop não é, em geral, mais rápida: o resultado refletiu a quantidade excepcionalmente grande de memória acessível à GPU necessária para aquela tarefa específica. Quando uma carga de trabalho cabe nos 32 GB de memória gráfica da RTX 5090, o desktop pode aproveitar melhor sua GPU mais rápida.
Isso torna o RTX Spark mais relevante para desenvolvedores e pesquisadores que executam modelos grandes em suas próprias máquinas, ou que querem evitar pagar por inferência na nuvem e manter os dados localmente. Para modelos locais menores ou para o uso comum de serviços de IA online, a capacidade extra pode não ser necessária. A análise alertou que quem considera uma configuração cara deve ter cargas de trabalho capazes de aproveitar sua memória.
Também é possível jogar. Os testes da PCWorld constataram que os gráficos Blackwell integrados têm desempenho aproximadamente comparável ao de uma GeForce RTX 5070, com recursos da Nvidia, como o upscaling DLSS e a geração de quadros, disponíveis em jogos compatíveis. No entanto, laptops convencionais com GeForce ofereceram melhor desempenho em jogos por menos dinheiro, e a memória unificada adicional não melhorou os resultados nos jogos. Por isso, a análise considera os jogos um extra útil, e não um motivo para comprar uma máquina RTX Spark.
No uso cotidiano, esses laptops funcionam de maneira muito parecida com outros PCs com Windows 11. O Surface Laptop Ultra apresentou forte desempenho em tarefas com vários núcleos, embora seus resultados com um único núcleo tenham sido menos impressionantes. A bateria durou cerca de 10 horas nos testes de trabalho de escritório da PCWorld. Trabalhos pesados de IA exigem mais: durante uma execução no ProArt, as ventoinhas ficaram barulhentas e o laptop consumiu 46% da bateria em 33 minutos.
A arquitetura do processador Arm é outro fator a considerar. A camada de tradução Prism da Microsoft oferece suporte a uma ampla variedade de softwares tradicionais do Windows para x86, e o suporte nativo a Arm está se expandindo, mas a compatibilidade não é universal. Durante os testes, a PCWorld encontrou problemas de software, incluindo a necessidade de usar uma versão beta do Adobe Premiere, pois a versão lançada não oferecia suporte adequado à GPU da plataforma. Quem depende de programas, drivers ou plug-ins especializados deve verificar a compatibilidade antes de comprar.
A avaliação da PCWorld é que o RTX Spark se destina a um grupo relativamente pequeno: pessoas com cargas de trabalho substanciais de IA local, incluindo alguns profissionais criativos cujo software essencial funciona na plataforma. Jogadores e compradores que procuram um laptop premium para o dia a dia encontram opções mais adequadas por menos. O atrativo do RTX Spark está em levar grandes quantidades de memória compartilhada e computação local séria de IA a um PC portátil, não em ser a melhor opção em termos de custo-benefício para todos.
Fontes: PCWorld.