Veletrh Computex 2026 začal v Tchaj-peji a jako obvykle udala tón společnost NVIDIA svým hlavním projevem Jensena Huanga, který se věnoval celému plánu společnosti. Velkou část jeho projevu tvořily již dříve známé přednosti grafických procesorů pro datová centra, jako je Vera Rubin, která je nyní v plné produkci, a již známé sdělení o agentech, kteří mění každou vrstvu výpočetní techniky. To vše zde nebudeme opakovat.
Skutečně novým materiálem a důvodem, proč byl tento hlavní projev důležitý pro každého, kdo pracuje na straně klienta, byly počítače. Společnosti NVIDIA a Microsoft využily veletrh Computex k oznámení přepracování systému Windows, a to napříč celou produktovou řadou, nikoli jen na jednom zařízení. Než se k tomu ale dostaneme, stojí za bližší pohled na jednu část příběhu datových center.
Bližší pohled na stojan LPX
Jedna položka v datovém centru nás zaujala. Rack LPX se změnil. Zdá se, že systémy se přesunuly z 1 OU na 2 OU a čtyři linky Groq C2C také vypadají fyzicky jinak než v našem dřívějším článku o LPX . NVIDIA nám tentokrát poskytla ještě bližší pohled na rack. Kromě těchto dvou změn se na vnější straně nic jiného zjevně nelišilo, což nás nechává velmi zvědavými, co tato druhá vrstva vlastně obsahuje.
Třívrstvá rodina počítačů
Společnost NVIDIA oznámila řadu klientských počítačů: notebook, stolní počítač a pracovní stanici, všechny postavené na stejném základě Spark a Blackwell a zaměřené také na podporu Windows. Jensen ji koncipoval jako první kompletně přepracovanou řadu počítačů za 40 let. Ať už si koupíte samotný rámec, nebo ne, je důležité pochopit strukturu, protože každá úroveň cílí na velmi odlišného kupce. Probereme je postupně.
Notebooky RTX Spark
Srdcem notebooků je superčip RTX Spark, který NVIDIA na pódiu představila pod kódovým označením N1X a byl vyroben ve spolupráci se společností MediaTek. Jedná se o součástku se 70 miliardami tranzistorů vyrobenou 3nm procesem TSMC, která spojuje dva čipy do jednoho SoC. GPU je velký design Blackwell s 6 144 jádry CUDA a jádry Tensor páté generace s přesností FP4, které dosahují výkonu 1 petaflop FP4 AI. Ten se připojuje přes NVLink-C2C s rychlostí 600 GB/s (číslo NVIDIA je zhruba 5x více než PCIe Gen 5 s mnohem nižší spotřebou) k 20jádrovému procesoru Grace. Paměť dosahuje maximální kapacity 128 GB s šířkou pásma 300 GB/s.
Pokud to zní jako specifikace DGX Spark, je to proto, že to tak skoro je. NVIDIA totéž uvedla během tiskové sekce Q&A a označila čip s plnou specifikací za „založený na stejném systému“ jako DGX Spark, ale optimalizovaný pro jinou platformu, a to jak hardwarově, tak softwarově. Rámec je takový, že DGX Spark je postaven pro vývojáře Linuxu a umělé inteligence, zatímco RTX Spark je produkt primárně pro Windows, který kombinuje herní a tvůrčí stack RTX na stejném křemíku. NVIDIA popisuje výkon jako „ve stejné třídě jako notebooková GPU RTX 5070“, s důraznou výhradou, že srovnání se liší podle pracovní zátěže, protože SoC s unifikovanou pamětí se chová velmi odlišně od samostatné GPU přes PCIe. Právě zde nás naše zkušenost s DGX Spark nejvíce zajímá a očekáváme, že se toto uvedení na trh bude lišit od toho posledního. V našem testování DGX Spark bylo jedním z nejkonzistentnějších zjištění, jak blízko si různé OEM návrhy připadaly. Některé implementace byly lépe navrženy než jiné, ale protože každá jednotka byla postavena v podstatě na stejné referenční platformě NVIDIA se stejným výkonem a tepelnou obálkou, reálný výkon se těsně shlukoval.
Neočekáváme, že to tak bude i u nás. RTX Spark se chystá do notebooků, některé tenké jen 14 mm a lehké jen 3 kg. NVIDIA potvrdila, že tyto čipy budou mít výkon od jednotkových wattů až po zhruba 80 W v nejvyšším limitu pro největší konfigurace, přičemž každý výrobce OEM si může zvolit vlastní chladicí přístup, od parních komor až po pokročilé tepelné trubice. V tak tenkém šasi bude čip téměř jistě omezený z hlediska výkonu, což ho zase omezuje tepelně a frekvenčně. To není problém. Je to fyzika. Znamená to ale, že výrobce OEM, který vyrobí lepší tepelné řešení, dá čipu vyšší trvalý výkonový rozpočet a dobře vyladí křivky ventilátorů, by mohl otevřít skutečnou a trvalou výkonnostní mezeru oproti tenčímu a tiššímu konkurentovi s identickým křemíkem. Dva notebooky se stejným čipem a stejnou pamětí by mohly poskytovat znatelně odlišnou trvalou propustnost a zjistit, který výrobce OEM skutečně nechá čip natáhnout nohy, je přesně ten druh testování, pro který žijeme. RTX Spark také zahrnuje celou řadu čipů. NVIDIA jasně uvedla, že bude k dispozici několik modelů SKU, přičemž na vrcholu bude plnohodnotná verze (20 jader CPU, až 128 GB). V rámci širší rodiny se paměť bude pohybovat od 16 GB do 128 GB a NVIDIA očekává v první vlně více než 30 notebooků a více než 10 stolních počítačů od všech významných výrobců OEM, včetně jmenovaných modelů, jako jsou Dell XPS 16 Creator Edition, HP OmniBook a Microsoft Surface Laptop Ultra.
Dva hardwarové detaily nás naplňují optimismem. Prvním je síťové připojení, respektive jeho nedostatek. DGX Spark byl dodáván s integrovaným síťovým rozhraním NVIDIA ConnectX-7 a 200GbE připojením, což bylo skvělé pro vývojářský cluster, ale spotřebovávalo místo na desce, energii a náklady. NVIDIA potvrdila, že notebooky RTX Spark nebudou mít balíček CX7. Pro spotřebitelský notebook s Windows je to správné rozhodnutí a s uvolněným prostorem na desce a rozpočtem na energii chceme v těchto jednotkách vidět mnohem lepší dodávky úložišť. Úložiště DGX Spark bylo provozuschopné, ale nikdy se nestalo hvězdou večera, a spotřebitelský notebook bez síťového křemíku k napájení má všechny důvody k dodávání rychlejšího a většího NVMe. Druhým je I/O. Protože každý DGX Spark používal stejnou referenční desku, každá jednotka byla dodávána se stejnými porty. Po uniformitě DGX Spark by byla vítána skutečná rozmanitost I/O pro jednotlivé OEM výrobce.
Výdrž baterie je poslední otázkou týkající se notebooků a tou, pro kterou jsou naše benchmarky stavěny. NVIDIA slíbila celodenní výdrž baterie pro produktivitu a prohlížení webu, i když je upřímná, že hraní her nebo plnohodnotný provoz s umělou inteligencí vybije jakýkoli notebook za 45 minut až hodinu. Co už se nemůžeme dočkat, až budeme moci kvantifikovat, je výdrž baterie při skutečné práci s umělou inteligencí. Agent, který běží, i když uživatel neběží, je hezká prezentace, ale lokální inference na baterii je skutečným lákadlem a rozdíl mezi celodenním používáním e-mailu a celodenním provozem modelu s kapacitou 120 MB by mohl být obrovský. Máme připravenou kompletní sadu vlastních osobních benchmarků pro výpočetní techniku s umělou inteligencí přesně pro tento typ platformy a plánujeme měřit skutečný nárůst produktivity, spíše než brát marketingová čísla za nominální hodnotu.
Stolní počítač RTX Spark
NVIDIA potvrdila, že na podzim dorazí vedle notebooků i malé stolní počítače s RTX Spark a na pódiu jeden od MSI ukázala. Upřímně řečeno, na první pohled vypadá jako DGX Spark, a to je asi tak vše, co o něm víme. Průmyslový design se od DGX Spark, který jsme recenzovali, liší, ale kromě toho NVIDIA sdělila jen velmi málo.
Naše otázky jsou zřejmé a budou muset počkat, až se nám podaří vyzkoušet hardware. Jak si stolní počítač vede v porovnání s notebooky a DGX Sparkem, když by měl mít mnohem větší tepelný prostor než 14mm notebook? A zachová si stolní počítač síťové rozhraní 200G, které definovalo DGX Spark, nebo se stejně jako notebooky zbaví balíčku CX7, aby dosáhl nižší ceny pro spotřebitele?
Stanice DGX
Třetí úroveň je ta velká a je to stroj, který už známe. NVIDIA již dříve veřejně ukázala DGX Station a nedávno jsme měli tu čest si jednu osobně vyzkoušet. Nebudeme zde zacházet do velkých detailů, protože hlavní specifikace jsou veřejné již nějakou dobu a v naší brzké recenzi si toho budeme mít mnohem více co říct.
Stručně řečeno: DGX Station pro Windows je postavena na superčipu GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, který kombinuje grafickou kartu Blackwell Ultra s 72jádrovým procesorem Grace. Má až 748 GB koherentní paměti a až 20 petaflopů FP4, což stačí k lokálnímu spouštění modelů s biliony parametrů a, slovy NVIDIA, stovek agentů najednou. Na rozdíl od spotřebitelských strojů Spark tento obsahuje rychlé síťové připojení s kartou ConnectX-8 SuperNIC s rychlostí až 800 Gb/s a volitelnou grafickou kartu RTX PRO 6000 Blackwell pro pracovní stanice.
Velká hvězdička: dokáže to Microsoft?
Řekněme si jasně, kde se nacházíme. DGX Spark byl pro NVIDIA velkým úspěchem a my jsme ohledně celé této rodiny velmi optimističtí. Hardwarová píseň má správné tóny, efektivita je na místě a NVIDIA již osvědčila svůj křemík. Jsme skeptičtí ohledně schopnosti Microsoftu tato zařízení podporovat.
Microsoft se v poslední době dostal na titulní stránky novin z nesprávných důvodů, a to z důvodu rostoucí nespokojenosti uživatelů se směřováním Windows. Někteří uživatelé tomu říkají „mikroflák“. Stížnosti jsou známé: agresivní prosazování Copilota do všech koutů operačního systému, vertikální integrace umělé inteligence napříč celým stackem a dlouhodobé praktiky, jako je efektivní vnucování OneDrive lidem. Navíc Windows on Arm není platforma, kterou by někdo označil za zralou. NVIDIA silně sází na to, že tentokrát je to jiné, a poukazuje na roky společné práce na emulátoru Prism a spolupráci se všemi hlavními dodavateli anti-cheatů. Odpověď společnosti na otázku „Proč Windows on Arm uspěje právě teď?“ zní v podstatě: „Protože se za to konečně všichni vrhají plnou silou.“ To může být pravda. Je to také víceméně to, co jsme slyšeli naposledy.
Osobně fandím Microsoftu, aby to dokázal, protože pozitiva jsou skutečná. RTX Spark je schopný herní stroj, zhruba třídy RTX 5070. Pokud příběh s emulací a ovladači obstojí pohromadě, mohl by se stát levnější a efektivnější alternativou k hraní her na noteboocích s dedikovanou grafickou kartou od NVIDIA. Existuje také aspekt Linuxu, který nemůžeme ignorovat. Křemík je křemík, takže RTX Spark by měl zdědit stejnou silnou podporu Linuxu, která z DGX Spark udělala tak schopný malý stroj, a jsme velmi zvědaví, zda se herní a grafická práce v rámci Windows stacku projeví i jako herní vylepšení na Linuxu. Pokud Microsoft vytvoří tak dobrou platformu, linuxový rodokmen znamená, že by to mohl být start, který konečně zahájí rok linuxového desktopu pro masy.
Větším překvapením pro nás bylo rozhodnutí společnosti NVIDIA vůbec nainstalovat Windows na DGX Station. Když byl produkt v roce 2025 poprvé oznámen, mnoho našich přátel z jiných publikací a my jsme si mysleli, že je to geniální tah. Softwarová podpora historicky zpožďovala nový hardware, často o roky, než jádro a nástroje dostatečně dozrály, aby mohly skutečně využít toho, co křemík dokáže. DGX Station byl stroj, který si mohly koupit špičkové laboratoře umělé inteligence, výzkumníci a organizace, aby mohly začít vyvíjet na nejnovější architektuře, dlouho předtím, než se kolem něj rozvinula datová centra. Problém je v tom, že produkt přichází s ročním zpožděním. A i když jsme si čas strávený se systémem skutečně užili, pomineme-li předprodukční zvláštnosti (pár z nich mi způsobily noční můru), nemůžeme si docela ospravedlnit instalaci Windows na stroj, který je tak jasně postaven pro hardcore AI. B300 nemá žádná RT jádra, takže mnoho vlastních pracovních zátěží NVIDIA by se spoléhalo na volitelnou samostatnou kartu RTX PRO, a B300 by zůstala jen pro úkoly umělé inteligence. Jsme velmi zvědaví, jak si podpora Windows na stanici DGX ve skutečnosti vede, a upřímně řečeno, jsme skeptičtí, že Microsoft dokáže poskytnout dobrý zážitek a skutečně využít síťové možnosti B300 a 800G ConnectX-8 na jednom hostiteli.
Nová produktová řada, každá generace
Detail z úvodního projevu, který nám nejvíce utkvěl v paměti, nebyla specifikace.
Jensen představil tuto řadu počítačů jako stálou produktovou řadu a sliboval stolní počítače, notebooky a pracovní stanice pro každou budoucí generaci architektury, přičemž tvrdí, že se jedná o 100 % odvětví počítačů.
Jen tak mimochodem, konečně jsme se dočkali menšího 400 TFlopového superčipu N1 Grace Blackwell Spark, o kterém se zde mluvilo. Bude zajímavé sledovat, jaká zařízení nakonec tento čip obsáhnou.
Za hranicemi PC: Fyzická umělá inteligence
Poslední polovina úvodního projevu se výrazně stočila k fyzické umělé inteligenci. Je to jiný svět než klientský hardware výše, ale doplňuje to obraz Computexu. NVIDIA také využila veletrh k open-source rozsáhlé sbírce nástrojů a dovedností pro fyzické agenty umělé inteligence, zveřejněných na github.com/NVIDIA/skills, včetně dovedností pro syntetická data, jako je neuronová rekonstrukce, augmentace videa a generování obrazu defektů, které výrobní partneři, včetně TSMC, Foxconn a SK hynix, již provozují na výrobních linkách. Hlavní platformy jsou uvedeny níže.
Referenční humanoidní robot Isaac GR00T
Společnost NVIDIA vydala otevřený referenční návrh humanoidního robota, postaveného na šasi Unitree H2 Plus, které je vysoké téměř dva metry a váží 73 kilogramů. Díky duálním pětiprstým rukou Sharpa Wave má celkem 75 stupňů volnosti. Pohony jsou seriózní, s točivým momentem na pažích až 120 newtonmetrů, na nohou až 360 stupňů a jmenovitou nosností 7 kg, která dosahuje maxima 15 kg. Pro snímání je robot vybaven stereokamerou na hlavě se zorným polem 140 stupňů, kamerami na zápěstí pro manipulaci, inerciální měřicí jednotkou a obvyklým připojením Wi-Fi 6 a Bluetooth 5.2. Mozkem je NVIDIA Jetson AGX Thor T5000 s grafickým procesorem Blackwell s výkonem 2 070 FP4 teraflopů, 14jádrovým procesorem Arm a 128 GB unifikované paměti. Robotický robot spotřebovává konfigurovatelný příkon 40 až 130 wattů a běží na baterii s kapacitou zhruba 1 kWh, která vydrží přibližně tři hodiny. Celý stack, od Isaaca Teleopa pro sběr dat přes Isaaca Sima a Isaac Lab až po základní modely GR00T a middleware Isaac ROS pro nasazení, je otevřený a výzkumníci si svá vlastní data udržují pod kontrolou. Stanford, ETH Zurich, UC San Diego a Ai2 patří mezi ty, kteří jej přijali jako první, přičemž hardware bude od Unitree k dispozici koncem roku 2026 a referenční pracovní postup Unitree G1 by měl být brzy k dispozici na GitHubu a Hugging Face. Jensen vsadil na charakteristicky vysoké cíle a humanoidní roboty označil za „ekonomickou příležitost v hodnotě několika bilionů dolarů“.
Cosmos 3
Cosmos 3 je model od společnosti NVIDIA pro fyzickou umělou inteligenci s otevřenou hranicí. Tento omnimodel kombinující transformátory zpracovává text, obrázky, video, ambientní zvuk a akce v jednom zásobníku, trénovaný na miliardách multimodálních vzorků. Hraje tři role: model vizuální jazyka pro multimodální uvažování, model světa pro simulaci fyzického prostředí a páteř pro modely světové akce, které trénují roboty na specifické úkoly. Dodává se jako Cosmos 3 Super pro vysoce přesnou robotiku a post-trénování AV, Cosmos 3 Nano pro rychlé video a akční uvažování a Cosmos 3 Edge pro inferenci v reálném čase, která bude brzy k dispozici. NVIDIA uvádí, že je lídrem v oblasti otevřených modelů v dlouhém seznamu benchmarků, včetně Physics-IQ a R-Bench pro generování světů, RoboLab a RoboArena pro akční politiku a VANTAGE-Bench pro porozumění zraku, a že dokáže zkrátit cykly trénování a hodnocení fyzické umělé inteligence z měsíců na dny. Je k dispozici na Hugging Face, GitHubu a build.nvidia.com jako mikroslužby NIM a kolem něj je koalice, která zahrnuje Agile Robots, Black Forest Labs, Runway a Skild AI, a mezi přijímající společnosti patří Samsung, LG Electronics, Li Auto a Doosan Robotics.
Alpamayo 2 Super
Pro autonomní řízení představila společnost NVIDIA Alpamayo 2 Super. Jedná se o otevřený model vizuálně-jazykově-akčního uvažování s 32 miliardami parametrů, postavený na modelech Cosmos World Foundation, který uvažuje, plánuje a jedná napříč celým stackem řízení pro vývoj úrovně 4. Škáluje se z předchozích 10 miliard parametrických verzí a rozšiřuje se na plné 360stupňové prostorové vnímání. Produkuje také jak makro rozhodnutí o řízení, tak i řetězce kauzality, které je vysvětlují, a jeho automatické označování uvažování dokáže zkrátit cykly anotací z měsíců na dny. NVIDIA jej pozicionuje jako učitelský model, který se destiluje do menších sítí pro nasazení ve vozidle na DRIVE AGX Thor a spáruje jej s podpůrnými nástroji v AlpaGym pro učení s uzavřenou smyčkou, OmniDreams pro generativní vytváření scénářů a Neural Reconstruction postavenou na Omniverse NuRec pro převod dat o vozovém parku do 3D scén. Starší verze Alpamayo byly staženy téměř 400 000krát. Nový model získal ocenění COMPUTEX Best Choice a očekává se, že bude k dispozici na GitHubu a Hugging Face toto léto.
DRIVE Hyperion
Pokud je Alpamayo mozkem, pak DRIVE Hyperion je auto, ve kterém jezdí. O Hyperionu jsme se zmínili již dříve, takže se zde o této platformě nebudeme znovu rozepisovat, jen poznamenáme, že se jedná o referenční vozidlo od NVIDIA s technologií Level 4, postavené na bezpečnostním systému Halos a DriveOS s výpočetními technologiemi DRIVE AGX. Zajímavějším příběhem tentokrát je, kdo za ní stojí. Uber integruje několik flotil poháněných Hyperionem, včetně programu robotických taxi v Mnichově, který bude spuštěn koncem tohoto roku. Foxconn a Foxtron plánují spuštění robotických taxi na Tchaj-wanu v roce 2028, počínaje v Kao-siungu a expandující po celé Asii. VinFast přináší vozidla Level 4 do jihovýchodní Asie, Autobrains spolupracuje s VinFastem i Uberem a HUMAIN je přináší do Saúdské Arábie. Právě tento seznam partnerů, více než kterákoli jiná specifikace, je to, co dělá Hyperion tím, co stojí za to sledovat.
Závěrečné myšlenky
NVIDIA má křemík a teď ho tlačí všude, od 14mm notebooku přes stolní GB300 až po humanoidní hruď, a té části věříme. Co nám specifikace neřekne, je to, zda Microsoft dokáže vyrobit Windows na Arm za cenu hardwaru, zda výrobci OEM nechají čip Spark natáhnout nohy, nebo ho uškrtí v příliš tenkém šasi, a zda tvrzení o petaflopech a výdrži baterie obstojí, jakmile je budeme moci změřit. Jsme optimističtí ohledně hardwaru a skeptičtí k softwaru (Microsoft, ne Linux) a budeme se držet obou pozic, dokud se stroje nedostanou do laboratoře. Až se tak stane, budou hotové benchmarky.
Amazon