Bei einer Veranstaltung von Microsoft in San Francisco am Mittwoch erklärten der Gründer und CEO von NVIDIA, Jensen Huang, sowie der CEO von Microsoft, Satya Nadella, wie NVIDIA und Microsoft gemeinsam Hardware und Software für AI-Agenten entwickeln, die auf Windows-PCs laufen können.
NVIDIA wurde wegen Windows gegründet, sagte Huang. Jetzt kommen AI-Agenten zu Windows.
„Wenn man den gesamten Weg unseres Unternehmens betrachtet, dann war Windows im Zentrum davon“, sagte Huang und zeigte auf die Unterstützung von NVIDIA für Windows und Microsoft über mehrere Jahrzehnte. „Ohne Windows gäbe es keine GeForce.“
Huang verband diese Geschichte – und seine langfristige Vision – mit der agentischen Ära am Mittwoch während eines Gesprächs mit Nadella, das von Sriram Krishnan moderiert wurde, einem ehemaligen leitenden Politikberater des Weißen Hauses im Bereich Künstliche Intelligenz bei dem Windows AI und Surface Event in Dogpatch Studios in San Francisco.
„Was ich Jensen wirklich alles zu verdanken habe, ist ehrlich gesagt die Konstanz seiner Vorstellung davon, was das sein könnte – nicht heute, nicht morgen, sondern als sektoriere Trend“, sagte Nadella. „Und das bringt uns in diesen Moment.“
„Der Personalcomputer ist das ultimative Werkzeug – es ist mein ultimatives Werkzeug, und für eine ganze Generation von Menschen ist es unser ultimatives Werkzeug“, sagte Huang. „Was passiert in der Ära der Agenten, wenn der Agent auf Ihrem Computer ist? Er ist jetzt Ihr persönlicher Assistent.“
Das Event begann mit Nadella, bevor Pavan Davuluri, Exekutive Vice President von Windows und Devices bei Microsoft, die Windows-Updates vorstellte, die für die agentische Ära entwickelt wurden.
Microsoft kündigte an, dass Windows zu einer sichen Plattform für Agenten wird – mit der Verfügbarkeit von Microsoft Execution Containers (MXC). Dies ist die auf Systemebene verfügbare Infrastruktur, die es Agenten ermöglicht, sicher und dauerhaft im Hintergrund unter Kontrolle des Betriebssystems zu laufen.
„Wir bauen diese Primitiven direkt in Windows ein, damit Agenten gesichert, überwacht und gesteuert werden können“, erklärte Davuluri. „Mit MXC, Microsoft Security und Agent 365 entfalten wir das volle Potenzial der Agenten auf Windows.“
Nadella kehrte in seinem Gespräch mit Huang zu diesem Thema zurück. „Wir mussten den Desktop zum sichersten Ort machen, an dem Agenten ausführen können“, sagte Nadella.
„Was Satya gerade gesagt hat, wird die Grundlage der nächsten Generation von IT sein, wie wir sie kennen“, sagte Huang. „Genau wie Windows und DirectX die Art und Weise veränderten, wie Anwendungen entwickelt werden, wird MXC die Art und Weise verändern, wie Agenten entwickelt und implementiert werden.“
Ein neues Anfang für Windows-PCs: Buchen Sie die RTX Spark-Laptops noch heute.
Unter den Ankündigungen, die Huang und Nadella am Mittwoch vorstellten, verspricht RTX Spark, das gesamte NVIDIA-AI-Stack auf Windows-Laptops und kompakten Desktops zu bringen. Die Vorbestellungen für Laptops starten heute und sind am Freitag, den 16. Oktober, verfügbar. Die kompakten Desktops werden im November zum Verkauf angeboten.
Windows bringt lokale KI näher an den täglichen Arbeitsalltag, während das neue Hardware-System Entwicklern die Möglichkeit gibt, immer leistungsfähigere Modelle direkt auf ihrem PC zu betreiben. Mit dem Surface Laptop Ultra verbindet Davuluri diese Vision mit NVIDIA RTX Spark.
„Wir haben den Surface Laptop Ultra um NVIDIA RTX Spark herum entwickelt“, sagte Davuluri. „Mit bis zu 128 Gigabyte gemeinsamer Speicher und bis zu einem Petaflop an KI-Rechenleistung können Sie auf diesem Laptop Modelle ausführen, die auf einer traditionellen Maschine einfach nicht möglich sind.“
Systeme kommen von Acer, ASUS, Dell, HP, Lenovo, Microsoft, MSI und Gigabyte – mit Designs von dünnen Laptops bis zu kompakten Desktops, die für immer aktiv laufende Agenten konzipiert sind.
Das RTX Spark kombiniert eine NVIDIA Blackwell RTX-GPU mit bis zu 6.144 Kerne sowie eine NVIDIA Grace-CPU mit bis zu 20 Kernen, die über eine Übertragungsgeschwindigkeit von 600 GB/s verbunden sind.
Eine Leistung von einem Petaflop in FP4-AI und bis zu 128 GB zusammenhängender Speicher machen RTX Spark für lokale AI effektiv. Es kann Modelle wie Qwen 3.8 Flash Next ausführen, ein 125-Billionen-Darstellung-Modell mit 51-Billionen-N-Grammen, das die Intelligenz vieler Cloud-Modelle erreicht, ohne Limitierung und ohne Daten an den Cloud-Service zu senden.
RTX Spark führt die gesamte NVIDIA-CUDA-Plattform aus – das gleiche Softwarestack, das auf NVIDIA-Hardware läuft – und ist für alle Arten von PC-Nutzung konzipiert:
- Entwickler können Modelle, Tools und Workflows ohne Umbruch verwenden und den gleichen NVIDIA AI-Stack von RTX Spark auf DGX Station nutzen.
- Creators erhalten die 5. Generation von Tensor Cores mit NVFP4-Unterstützung, Hardware-Accelerated AV1, sowie 4:2:2-Video-Enkodierung und -Dekodierung, DLSS und RTX-Ray-Tracing im gesamten Produktionsprozess.
- Gamern können AAA-Spiele bei 1440p und 100 Frames pro Sekunde mit DLSS 5, Reflex und G-SYNC spielen.
Die kompakte Desktop-Konfiguration setzt denselben RTX Spark-Superchip in einen kleinen Gehäuse, der für die 24/7-Betriebung entwickelt wurde – ein dedizierter lokaler AI-System, der die Agenten kontinuierlich laufen lässt. Vorbestellen des RTX Spark heute.
NVIDIA DGX Station for Windows: Frontier AI Compute auf dem Unternehmensdesktop
Das Event hat heute den NVIDIA DGX Station for Windows vorgestellt – den ersten Desktop-AI-Supercomputer, der die GB300 Grace Blackwell-Klasse-AI-Infrastruktur direkt in das Windows-Ecosystem einbringt.
„Dadurch wird die Möglichkeit entstehen, Modelle der Klasse Frontier lokal zu betreiben“, sagte Davuluri. „Fähigkeiten, die früher den Ankauf eines Clusters erforderten, können jetzt mit einem Desktop-Supercomputer realisiert werden.“
Bis jetzt funktionierte die DGX-Station auf Linux – was bedeutete, dass Unternehmen entwickler zwei getrennte Umgebungen verwendeten: Linux für schwere KI-Arbeitslasten und Windows für Produktivitätstools, Anwendungen und Workflows.
Die überwiegende Mehrheit der Fortune-500-Unternehmen ist auf Windows standardisiert, und diese Lücke hat den Entwicklern Zeit und Ressourcen gekostet – die Entwickler mussten entweder zu Linux wechseln, um Zugang zu KI-Rechenleistung zu erhalten, oder weiterhin unter Windows bleiben, mit begrenzten Hardwaremöglichkeiten für den Entwickelng von schweren Modellen und multiplen Agentenlasten.
Die NVIDIA DGX Station for Windows läuft auf dem GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip und bietet 748 GB kohärenten Speicher sowie bis zu 20 petaFLOPS an FP4-AI-Rechenleistung – ausreichend, um Modelle im Bereich von einer Billion Parametern lokally auszuführen.
Gruppen von Entwicklern und Forschern bei Unternehmen, die auf KI basieren, sowie führenden Forschungslaboren und Unternehmen können stets aktiv laufende KI-Agenten entwickeln und betreiben, die direkt mit den bereits verwendeten Windows-Anwendungen und -Infrastruktur verbunden sind, und große Modelle ohne das Hauptgerät zu verlassen, fein anpassen und inferenzieren. Die Linux-KI-Toolchains bleiben über WSL zugänglich, wenn benötigt wird.
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