智东西

作者 | ZeR0

编辑 | 漠影

智东西 10 月 8 日报道，今日，微软在旧金山举办 Windows AI 和 Surface 活动，宣布其迄今最强 Surface PC Surface Laptop Ultra即日起开启预售，下周五开始发货，起售价为 2599 美元（约合人民币 17425 元）。

这个入门级价格对应的配置是 18 核 CPU、5120 核 GPU、24GB 内存、512GB 固态硬盘。预装的操作系统可选 Windows 11 家庭版和专业版，家庭版只有 24GB 内存，专业版可选 32GB~128GB 内存。

最高配置 20 核 CPU、6144 核 GPU、128GB 内存、1TB 固态硬盘、Windows 11 专业版的对应价格为 5899.99 美元（约合人民币 39557 元）。

英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋穿着黑色皮衣来到现场，与微软董事长兼 CEO 萨蒂亚 · 纳德拉、风险投资家斯里拉姆 · 克里希南热聊 AI PC 趋势。

Surface Laptop Ultra 采用英伟达 RTX Spark N1X 超级芯片，最高配备 128GB 统一内存，可在本地运行拥有超过 1200 亿个参数的 AI 模型。

这台机器不仅能跑 AI 任务，还能进行电影级视频编辑、玩《战争机器》游戏稳定在 60 帧。

据微软披露，相比搭载 M5 Pro 芯片的 16 英寸苹果 MacBook Pro 笔记本电脑，搭载 RTX Spark 的 Windows PC 可实现2.1 倍的首 token 时延效率、4.3 倍的 AI 图像生成速度、6.2 倍的 AI 视频生成速度。

微软商店支持用 MacBook Pro 折价换购 Surface Laptop Ultra，最高可折 1000 美元。

华硕 ProArt P16 和华硕 ProArt P14、戴尔 XPS 16 Creator Edition、惠普 OmniBook Ultra 16、联想 Yoga 9n 二合一笔记本电脑、微星 Prestige N16 Flip AI+ 等 RTX Spark Windows PC 均从今日起接受预订。

面向开发者或内容创作者、搭载 Project Zenith 的Surface RTX Spark Dev Box，同样采用 RTX Spark 芯片，起售价 5999 美元（约合人民币 40221 元），现已开放预订，将于 11 月向美国客户发货。

作为 Project Zenith 系列设备的一部分，Surface RTX Spark Dev Box 提供了一套开箱即用、预配置完成的 Windows 开发环境，预装了开发者最常用的工具、运行时和环境，包括 Visual Studio Code、Git、GitHub CLI、GitHub Copilot、WSL、Python、Node 等。

稍后，微软还将推出全新DGX Station for Windows超级计算机。

DGX Station for Windows 是首款将英伟达 GB300 Grace Blackwell 级 AI 基础设施直接引入 Windows 生态系统的桌面级 AI 超级计算机，提供 748GB 的一致性内存和高达 20petaFLOPS 的 FP4 AI 算力，可在本地运行高达万亿参数规模的前沿模型，包括运行 Kimi K2.6、DeepSeek-V4 Pro 等。

戴尔 Pro Precision with GB300 和惠普 ZGX Fury AI Station 产品都将于今年晚些时候上市。

除了硬件外，微软 Windows 和设备执行副总裁帕万 · 达武鲁里还详细介绍了为智能体时代设计的 Windows 更新，包括如何更好地保护、监控和管理智能体，并称 Windows 是当前最安全的智能体平台。

核心发布包括：

在 Copilot+ PC 上，Copilot 将借助 Windows 混合智能技术提供本地上下文、本地操作、本地模型功能。

Windows 任务栏中的搜索功能将与全新 Copilot 应用集成，在用户允许的情况下，将整个电脑作为上下文信息来源。

在 Windows 11 上正式推出操作系统级基础架构 Microsoft Execution Containers（MXC），保障智能体安全。

发布本地版 MAI-Code-1.1-Flash 模型，模型缩小近 80%，成本降至 1/4。

在 Windows ML 可扩展运行时中支持 llama.cpp，提供更多开源模型选择。

在 Windows 和 GitHub Copilot 引入本地模型和智能编排。

未来会有更多高性能模型进入 Windows。

例如英伟达即将推出的新Nemotron 模型拥有超过 700 亿个参数，可实现 2bit 量化，仅用略高于 20GB 的内存。

一个采用 1.6bit 量化的 284B 参数DeepSeek-V4 Flash模型，已经能在本地设备上运行，仅需 60GB 内存，而且在编程和推理基础测试中超过 GPT-5。

Meta 个人 AI 智能体应用Muse也将发布原生 Windows 版应用。

一、Surface Laptop Ultra：本地可跑 1200 亿参数模型，配置 USB-C 磁吸式充电

会上，黄仁勋回顾道，英伟达可以说是因为 Windows 系统才诞生的，如果没有 Windows，就不会有 GeForce，没有 GeForce，就不会有 CUDA，也就不会发现能用来进行深度学习研究的计算平台。

在这样一个新时代，怎样才能打造一台 " 完美的 PC"？黄仁勋说，他们在 4 年前就开始讨论这件事。

这一次，他们彻底重新发明了 PC，把过去分别存在于游戏 PC、笔记本电脑、工作站、超级计算机和云端的各种能力统一于同一种架构，运行在一颗超级芯片上。

为此，微软重新思考高性能 Windows PC 的定义，与英伟达深度合作，旨在优化 Windows 系统，并围绕该平台从零开始设计了一款全新的设备 Surface Laptop Ultra，力求充分发挥英伟达 RTX Spark 超级芯片的优势。

RTX Spark 超级芯片结合了最高20 核的 Grace CPU 和最高6144 核的 Blackwell RTX GPU，连接速度为600GB/s，具备1petaflop的 FP4 AI 性能和高达128GB的 LPDDR5x 统一内存，支持在本地运行参数规模超过1200 亿的 AI 模型。

黄仁勋强调，当年开启 AI 革命的 DGX-1 超级计算机，算力也是 1petaflop，现在同等级别的算力进入了笔记本电脑。

Surface Laptop Ultra 支持在创意工作、开发、智能体编程和沉浸式游戏之间无缝切换，使用户可将更多工作保留在设备上，减少对云的依赖，并能访问 CUDA 生态系统和完整的 Windows AI 软件栈，以及英伟达光线追踪、DLSS 和 Reflex 技术。

这款 Surface 机身厚度不足18 毫米，重量不足4.5 磅，触控板面积增大30%，配备 15 英寸全新 PixelSense Ultra 触控屏，拥有所有笔记本电脑中最高的峰值 HDR 亮度（比 MacBook Pro M5 高出 25%）。

为优化能效，微软设计了一种全新的散热架构，散热能力是现有 Surface 笔记本电脑的2.5 倍，电池续航时间可满足一整天的使用需求。

Surface Laptop Ultra 提供了 Surface 迄今最完整的端口选择，包括 3 个 USB-C 端口、HDMI、USB-A、SD 卡读卡器、3.5 毫米耳机插孔，可驱动多达 3 台 4K 显示器，无需适配器即可导入视频素材。

其中，尤其引人注目的是全新Magnetic Connect——全球首款内置于笔记本电脑的磁吸式 USB-C 充电接口。

随附的充电线采用磁吸式设计，可轻松吸附在右侧 USB-C 接口上。该接口仍可正常用于视频、数据传输和其他 USB-C 设备。

Surface Laptop Ultra 还配备了先进的触觉反馈技术，可在要求苛刻的创意工作流程中实现精准操控。

其存储设备可由用户自行拆卸，支持升级、更换或保护自己的存储设备。

二、用混合智能增强 Copilot 性能，让 Windows PC 更适合跑智能体

纳德拉称，Windows 平台未来的发展方向，是从聊天、写作到代码、智能体、Autopilot 汇聚在一起，能够赋能任何人的应用和智能体。

据达武鲁里分享，全球有超过 10 亿的 Windows 11 用户，如今超过 40% 的商用笔记本电脑都是 Copilot+ PC，每月有超过 2 万亿次推理在 Copilot+ PC 上本地运行，为搜索、图像和视频通话体验带来改善。

在 Copilot+ PC 上，微软 Copilot 将借助 Windows 混合智能技术得到全面升级，提供 3 项关键的本地功能：

1、本地上下文。经用户许可，Copilot 可了解电脑上的相关内容，包括文件和最近活动，并将本地上下文融入工作流程。

2、本地操作。Copilot 可代表用户在 Windows 系统中执行操作，帮助完成整理文件、评估设备诊断、排除故障、编写代码以及直接在设备上执行工作流程等任务。

3、本地模型。Copilot 可利用运行在用户电脑上的 AI 模型，在合适的任务中使用本地计算，并在需要时结合云端智能。

达武鲁里说，这三件事会将你的 PC 变成个人软件工厂。

由此三个核心体验得以增强：

在Home（主页）中，Copilot 可使用 PC 上的本地上下文来提取用户一直在处理的文件，并帮助将它们转换为可供协作的成果。

在Code中，混合智能可帮助用户从一个提示词创建原生 Windows 应用，降低软件开发门槛，并通过引入 MXC 支持实现更安全地运行代码。

混合智能技术还将增强持续、主动、个性化的企业级智能助手Autopilot。

比如用 Autopilot 整理报税所需材料，输入一个简单的提示词后，Autopilot 会翻看邮箱，查看需要准备的文件清单，基于整台 PC 构建上下文，经散落在各处文件夹的内容整理到一个新文件夹中并重命名，最后将所有文件压缩成一个 ZIP 文件，把该文件作为附件上传到邮件中，发给会计师。

由混合智能驱动的 Copilot 功能将在未来几个月内在 Copilot+ 电脑上推出。

为了让 PC 更适用于智能体工作，微软今天还宣布推出一种更简便安全的智能体启动方式，只需点击几下，即可在迷你台式电脑上轻松安装常用智能体程序，不需要复杂配置。

对于 OpenClaw 用户，微软推出了一个原生 Windows 网关，简化了设置过程，并集成了 MXC，有助于将智能体程序安全地隔离在沙箱环境中。

三、让 Windows 搜索更快，改善意图理解

新的 Windows 搜索，核心在于让搜索更快、更高效，让你能够更快找到应用、设置和文件。

从今年秋季开始，在 Windows 11 PC 上，你可以直接通过任务栏搜索执行数千种快速操作，比如切换到深色模式、开启勿扰模式、调高音量、发送短信等等，就像 Mac Spotlight 那样。

当你的请求需要 Copilot 时，你也可以直接从任务栏连接到全新的 Copilot 应用。当你提出一个简单的问题，Copilot 会直接在搜索界面中给出答案。如果你想进行更深入的对话，也可以从搜索跳转到完整的 Copilot 应用。

面向 Windows 预览体验成员，微软今日推出基于 WinUI 3 的全新 Windows 搜索体验，使 Windows 搜索速度更快、资源利用效率更高，同时提供了更加精简和专注的设计，将用户所需信息集中呈现。

Windows 搜索对用户搜索意图的理解也在改进，包括更好地匹配拼写错误和同义词。今年晚些时候，内联预览和更丰富的文件详细信息将使区分相似结果更加容易，并在打开文件之前为用户提供更多上下文信息。

Windows 搜索会在搜索结果中直接显示 PowerPoint 演示文稿、Word 文档和照片的内联预览

四、智能体能操作电脑了，怎么实现安全隔离？

今日，Microsoft Execution Containers（MXC）在 Windows 11 上正式发布。借助 MXC，组织可定义智能体可访问哪些文件和网络，而 Windows 会在运行时强制执行这些策略。

开发者可使用 MXC 来控制智能体访问范围，让智能体只能访问经过批准的资源。

MXC 是一个策略驱动的执行层，用于处理不受信任的代码或动态生成的工作负载。它将工作负载需求与平台特定的容器细节隔离，极大地简化了开发者的体验。

开发者使用统一的 JSON 配置模式和多语言 SDK 进行集成，而 MXC 将请求的控件映射到 Windows、macOS 或 Linux 上的选定后端。

Windows 也将很快让 Microsoft Entra 能帮助区分智能体活动和用户活动，确保用户即使在需要限制智能体访问的情况下也能保持高效工作，并将 Microsoft Agent 365 控制扩展到设备上的本地智能体，使 IT 团队能够管理 MXC 容器、应用策略和监控智能体活动。

英伟达已将 OpenShell 集成到 MXC 中，为 MXC 提供策略控制。GitHub Copilot、OpenClaw、OpenAI Codex、Replit、LM Studio、Unsloth AI 等主流智能体和智能体框架已支持 MXC。

许多其他智能体和框架也将陆续发布对 MXC 的支持，例如 Anthropic Claude Code、Box、Egnyte、Heidi Health、Nous Research 的 Hermes Agent、Manus、Perplexity、Raycast 和 Simular 等。

黄仁勋评价说：" 正如 Windows 和 DirectX 彻底改变了应用程序的构建方式一样，MXC 也将彻底改变智能体的构建和部署方式。"

五、本地版 MAI-Code-1.1-Flash：成本仅为 1/4，支持 256K 上下文

微软在今年 Build 大会上推出了混合专家模型 MAI Code 1.1 Flash，它共有 1370 亿个参数，其中 68 亿个是活跃参数。

如今，为了实现更好的本地化开发体验，微软 AI 开发了本地版 MAI Code 1.1 Flash，通过 3bit 量化将这一模型缩小近 80%（与 Bfloat16 云版本相比），容量为 53GB，降低了内存需求，同时保持编程质量。

该模型可在设备端支持本地256K 上下文窗口，并在 SWE-Bench Verified 和 Terminal-Bench 2.1 上具有与其全精度对应物相当的编程性能。

其生成的代码质量更高，token 效率提升25%，模型完成任务所需的 token 数量减少了25%，成本仅为微软在 6 月 Build 大会上发布模型的1/4。

该模型可下载到本地运行。微软建议使用 RAM 大于 120GB 的设备。

在 Surface Laptop Ultra 上，微软首个发布的 MAI Code 1.1 Flash 版本在不同上下文长度下实现了以下性能：在 256k 上下文长度下峰值内存使用量为 75.5GB，在 64k 和 128k 上下文长度下提示符处理吞吐量分别达到每秒 923.5 个和 769.8 个 token。

MAI-Code-1.1-Flash 现已在 GitHub Copilot 中投入生产使用。到本月底，GitHub Copilot 应用、GitHub Copilot CLI 和 Visual Studio Code 将提供 GitHub Copilot 的实验性访问权限。

六、混合智能需要引入本地模型和智能编排

GitHub Copilot 新增了两种在 GitHub Copilot CLI、Copilot 应用和 VS Code 中使用本地模型的方式。

开发者可借助 Copilot 的智能自动编排功能来选择何时使用本地推理或云端推理，也可以为需要直接控制的工作流显式选择本地模型。

为匹配适合不同任务的模型，GitHub 提供了来自主流模型提供商的前沿模型，以及像 Project HydraFusion 编排器这样的选项，它可以将每个任务智能路由到云端的正确模型，同时平衡性能、成本和延迟。

今天，微软将这种智能扩展到 Windows，使 HydraFusion 能够利用设备本地运行的模型。

由 HydraFusion 提供支持的 Windows 混合智能，将于 10 月 15 日以实验预览版的形式登陆 GitHub Copilot 应用、GitHub Copilot CLI 和 Visual Studio Code。

届时 GitHub Copilot 将能判断何时最适合使用设备端智能来处理任务，何时应该利用云端模型。

对于 Surface Laptop Ultra 等搭载英伟达 RTX Spark 的 Windows PC 而言，这意味着将在 GitHub Copilot 中启用本地编程功能。

这项成果有望成为 HydraFusion 愿景的下一步：实现跨越多个模型以及包括边缘计算在内的多个计算环境的智能编排。

结语：打通 PC 与云计算，微软将混合智能引入 Windows

随着智能体融入日常工作，它们也提高了计算、安全和控制的标准。

对于企业而言，在决定是否采用新软件时，安全性始终是关键因素，而这正是微软的优势所在。而当企业希望在预算范围内更充分地利用 AI 资源，将本地 AI 与云端 AI 结合的混合智能需求变得迫切。

要实现这一点，需要强大的本地模型、智能编排、高性能运行时和功能强大的芯片协同。微软正将 Windows 构建为混合智能中心，让智能体按需在本地运行或连接至云端，并确保安全性和可管理性。