水曜日にサンフランシスコで開かれたMicrosoftのイベントで、NVIDIA創業者兼CEOのJensen HuangとMicrosoft CEOのSatya Nadellaは、Windows PC上でAIエージェントを動かすために、NVIDIAとMicrosoftがハードウェアとソフトウェアを共同で設計(co-engineering)していることを明らかにしました。対談の場は、サンフランシスコのDogpatch Studiosで開催されたWindows AI and Surfaceイベントで、元ホワイトハウスのAI政策担当上級顧問であるSriram Krishnanが司会を務めました。Huangは、NVIDIAはWindowsがあったから創業されたと述べ、現在はAIエージェントがWindowsにやって来ると語りました。また、NVIDIAが数十年にわたりWindowsとMicrosoftを支えてきた歴史を振り返り、会社の歩み全体を見ればWindowsがその中核にあり、WindowsがなければGeForceは存在しなかったと述べました。
Jensen Huangは、Satya Nadellaとの対談で、NVIDIAとWindowsの歴史と自身の長期的なビジョンを、エージェント時代に結びつけました。Nadellaは、Huangの功績として、それが何になり得るかについてのビジョンの一貫性を挙げました。それは今日や明日の話ではなく、長期的な潮流(secular trend)としてのものであり、それが今の時点につながっていると述べました。
エージェント時代に向けたWindowsの更新
続いてMicrosoftでWindows and Devices担当エグゼクティブバイスプレジデントを務めるPavan Davuluriが、エージェント時代(agentic era)に向けて設計されたWindowsのアップデートについて説明しました。Huangは、パーソナルコンピューターは自分自身やある世代の人々にとって究極のツールであると述べました。そのうえで、エージェントがコンピューター上にいるエージェント時代には、エージェントが個人のアシスタント(personal assistant)になると語りました。
Microsoftは、Windowsをエージェント向けの安全なプラットフォームにするものとして、Microsoft Execution Containers(MXC)の一般提供(general availability)を発表しました。MXCはOSレベルのインフラであり、エージェントがオペレーティングシステムの制御下で、バックグラウンドで安全かつ持続的に動作できるようにします。Pavan Davuluriは、MXC、Microsoft Security、Agent 365によってWindows上のエージェントの可能性を最大限に引き出せると述べました。Pavan Davuluriは、エージェントを保護し、観測し、統制できるよう、そのための基本機能(primitives)をWindowsに直接組み込んでいると説明しました。
RTX Sparkの発売時期と性能
NVIDIAのAIスタック一式をWindowsのノートPCと小型デスクトップに搭載する製品として、RTX Sparkが発表されました。ノートPCは予約受付中で、10月16日(金)に発売され、小型デスクトップは11月に販売されます。MicrosoftのSatya Nadella氏はJensen Huang氏との対談において、デスクトップをエージェントが実行される最も安全な場所にする必要があったと述べました。WindowsはローカルAI(local AI)を日常の業務に近づけています。新しいハードウェアにより、開発者は能力が高まり続けるモデルを自分のPC上で直接実行する余裕を得られます。
イベントはMicrosoftのSatya Nadellaによる登壇で始まり、続いてMicrosoftでWindows and Devices担当エグゼクティブバイスプレジデントを務めるPavan Davuluriが、エージェント時代向けのWindowsのアップデートを説明しました。Pavan DavuluriはSurface Laptop Ultraを紹介する中で、ローカルAIを日常の業務に近づけ、開発者が能力の高いモデルを自分のPC上で動かせるようにするという Windows の構想を、NVIDIA RTX Spark と結びつけました。Davuluriは、NVIDIA RTX Spark を中心に作った Surface Laptop Ultra について、最大128GBのユニファイドメモリ(unified memory)と最大1ペタフロップのAI計算性能を備え、従来型のマシンには収まらないモデルを実行できると述べました。
RTX Sparkは、最大6,144コアのNVIDIA Blackwell RTX GPUと、最大20コアのNVIDIA Grace CPUを組み合わせ、両者は600 GB/sで接続されます。FP4 AI性能が1ペタフロップで、最大128GBのユニファイドメモリを備えており、ローカルAI(local AI)に適しています。51B n-gramを持つ125BモデルであるQwen 3.8 Flash Nextのような、多くのクラウドモデルに匹敵する知能を持つモデルを、データをクラウドへ送らずに、従量課金なしで実行できます。クリエイターは、制作パイプライン全体を通じて、NVFP4対応の第5世代Tensor Core、ハードウェアアクセラレーションされたAV1、4:2:2のビデオエンコード/デコード、DLSS、およびRTXレイトレーシングを利用できます。ゲーマーは、DLSS 5、Reflex、G-SYNCを使って、AAAタイトルを1440pで100フレーム/秒超で動作させられます。
RTX Sparkは、NVIDIAのハードウェア全体で動くのと同じソフトウェアスタックであるNVIDIA CUDAプラットフォームの全体を実行でき、人々がPCを使うあらゆる用途向けに作られています。開発者は、モデル、ツール、ワークフローを書き直すことなく、RTX SparkからDGX Stationまで同じNVIDIA AIスタックを実行して移行できます。
Windows版DGX Stationを紹介
イベントでは、NVIDIA DGX Station for Windowsがプレビューされました。これはGB300 Grace BlackwellクラスのAIインフラをWindowsのエコシステムに直接持ち込む、初のデスクサイド型AIスーパーコンピュータです。
MicrosoftでWindows and Devices担当エグゼクティブバイスプレジデントを務めるPavan Davuluriは、NVIDIA DGX Station for Windowsについて、フロンティア級モデル(frontier-class model)をローカルで動かせるようになると述べました。Davuluriは、かつてはクラスターを借りる必要があった能力が、デスクサイドのスーパーコンピュータで使えるようになるとも述べました。
二重環境の課題とWindows版の性能
これまでDGX StationはLinuxで動作していました。企業の開発者は、重いAIワークロード用のLinuxと、生産性ツール・アプリケーション・ワークフロー用のWindowsという2つの環境を維持する必要がありました。
Fortune 500企業の大多数はWindowsで標準化されており、この隔たりは開発者の時間とリソースを費やさせてきました。開発者はAI計算にアクセスするためにLinuxへ移行するか、Windowsにとどまって大規模モデル開発やマルチエージェントのワークロード向けのハードウェアの選択肢が限られるかのどちらかでした。
NVIDIA DGX Station for WindowsはGB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchipで動作し、748GBのコヒーレントメモリ(coherent memory)と最大20 petaFLOPSのFP4 AI計算性能を提供します。これは最大1兆パラメータ規模のモデルをローカルで動かせる性能です。AIネイティブ企業や主要な研究機関、企業の開発者・研究者のチームは、すでに使っているWindowsのアプリケーションやインフラに直接つながる常時稼働のAIエージェントを構築して動かせます。また、メインのマシンを離れずに大規模モデルのファインチューニングと推論ができ、必要に応じてWSL経由でLinuxのAIツールチェーンも使えます。利用可能になったときに最初に知らせを受け取るためのサインアップも可能です。