- Un utente ha trovato un prototipo di Microsoft Surface Laptop Ultra con il nuovo chip NVIDIA RTX Spark abbandonato per strada vicino al campus Microsoft e lo ha testato per un mese.
- Il chip promette 1 petaflop di potenza per far girare modelli AI da 120 miliardi di parametri interamente in locale, ma i benchmark sono deludenti
- È hardware e software pre-produzione, ma il divario tra promessa e realtà merita attenzione per chi segue l'AI locale.
Un prototipo di Microsoft Surface Laptop Ultra abbandonato a bordo strada vicino al campus Microsoft di Redmond è diventato, per puro caso, il primo banco di prova indipendente al mondo per NVIDIA RTX Spark, il chip che promette di far girare in locale modelli AI da 120 miliardi di parametri. Il verdetto, dopo un mese di utilizzo, è più vicino a una scheda video desktop di fascia media che al petaflop dichiarato nel comunicato NVIDIA.
Il prototipo del Surface Laptop Ultra abbandonato in strada
La storia arriva dal forum TechPowerUp, dove un utente conosciuto come Fouquin racconta di aver trovato il dispositivo abbandonato, scambiandolo inizialmente per un rifiuto elettronico. Una volta acceso, si è rivelato un esemplare EV1.5, cioè un’unità di validazione ingegneristica pre-produzione, confermata autentica da un riscontro indipendente di TechSpot. Fouquin lo ha usato per circa un mese, da metà giugno 2026, pubblicando poi un resoconto dettagliato con la suite di test Phoronix. Non è una recensione ufficiale, ma è il primo dato pratico disponibile settimane prima dell’uscita commerciale prevista.
Specifiche RTX Spark: 1 Petaflop per l’AI in locale
Il prototipo monta la configurazione più completa della gamma, la RTX Spark N1X: processore Arm a 20 core, GPU Blackwell con 6.144 core CUDA, 24GB di memoria unificata e SSD da 512GB. Annunciato al Computex 2026 di Taipei, il chip punta tutto su un solo numero nel marketing NVIDIA: 1 petaflop di potenza FP4, dichiarata sufficiente per far girare modelli linguistici da 120 miliardi di parametri interamente sul dispositivo, senza abbonamento cloud. È la stessa fascia di modelli di cui abbiamo parlato nella nostra guida all’AI locale, ed è proprio per questo che il primo test pratico pesa più del solito.
Benchmark e consumi: le prestazioni reali del chip
Sui benchmark tradizionali, i risultati sono discreti ma non sorprendenti: 1.386 punti nel multicore di Cinebench 2024, saliti a 5.771 con Cinebench 2026. Sul fronte grafico, i test 3DMark Port Royal (ray tracing) e Steel Nomad in 4K hanno restituito rispettivamente 31 e circa 22 fotogrammi al secondo, valori più vicini a una RTX 3060 Ti desktop che alla fascia alta attesa da un chip presentato come piattaforma di riferimento per l’AI su dispositivo. Sul fronte termico, la CPU ha toccato 98-100 gradi in modalità Prestazioni, con un TGP limitato di default a 50W dal profilo Max-Q di NVIDIA e un consumo a riposo che, tra un driver e l’altro, è oscillato tra 7 e 23W.
Test AI falliti: i problemi con i driver CUDA
Il dato più rilevante non riguarda i giochi. Nei test della suite Phoronix pensati per misurare le prestazioni AI, i workload CUDA non sono riusciti a completarsi, né con il driver più datato né con una versione di sviluppo successiva che aggiungeva supporto CUDA 13.4. È esattamente la capacità che rende utile un chip come questo per chi vuole far girare modelli in locale invece che passare da un abbonamento cloud: se il livello software non regge ancora, il numero da un petaflop resta per ora una promessa sulla carta, non un’esperienza verificabile.
Data di uscita e aspettative per il modello finale
Va detto con chiarezza: questo è hardware e software pre-produzione, non va letto come le prestazioni definitive del prodotto commerciale. NVIDIA ha ancora mesi per rifinire i driver prima del lancio previsto in autunno 2026, e non è raro che chip nuovi arrivino sul mercato con software ancora acerbo rispetto all’hardware. Ma proprio per questo motivo il divario emerso tra la promessa (120 miliardi di parametri, un petaflop) e il primo riscontro pratico (CUDA che non completa i test) è il tipo di dettaglio che vale la pena tenere d’occhio prima di considerare RTX Spark una soluzione pronta per l’uso.
FAQ
Cos’è NVIDIA RTX Spark?
È un chip Arm sviluppato da NVIDIA che integra una CPU a 20 core e una GPU Blackwell con fino a 6.144 core CUDA, pensato per notebook e mini PC dedicati all’AI locale. NVIDIA lo ha presentato al Computex 2026 come piattaforma capace di far girare modelli linguistici molto grandi direttamente sul dispositivo, senza dipendere dal cloud.
Il test trovato online è affidabile?
È il primo dato pratico disponibile, ma va preso con cautela: proviene da un singolo utente su un forum, non da una recensione ufficiale, su un esemplare di pre-produzione con driver ancora in sviluppo. I numeri indicano una tendenza reale (il divario tra promessa e prestazioni CUDA), ma le prestazioni finali del prodotto commerciale potrebbero cambiare.
Quando arriva RTX Spark sul mercato?
NVIDIA ha indicato l’autunno 2026 come finestra di lancio per i primi notebook e mini PC basati su questa piattaforma, ma la data esatta non è stata confermata ufficialmente al momento di questo articolo.
