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Nvidia hat auf der Computex 2026 den RTX Spark vorgestellt - und Linus Sebastian war einer der Ersten, der die darauf basierenden Laptops in die Hand nehmen durfte. Sein Fazit: Was er sieht, fühlt sich zum ersten Mal an wie ein echter Apple-Silicon-Konkurrent auf Windows.

Der Chip: Blackwell trifft ARM

Der RTX Spark packt 20 ARM-CPU-Kerne (Cortex X925), eine Blackwell-basierte GPU mit über 6.000 CUDA-Cores und bis zu 128 GB LPDDR5X-Speicher in ein einziges Package. Die Architektur erinnert bewusst an Apples Konzept: CPU, GPU und Speicher sitzen auf einem Chip, verbunden über einen schnellen Interconnect statt über den vergleichsweise langsamen PCIe-Bus.

Das Ergebnis soll RTX 5070-Klasse an Grafikleistung liefern - in Geräten, die kaum dicker als ein MacBook Air sind. Die ersten Geräte, die Linus zeigt: das ASUS ProArt P14 und P16 sowie das Microsoft Surface Ultra. Alle drei sind verblüffend dünn für die verbaute Leistung.

Warum es diesmal funktionieren könnte

Nvidia hat schon einmal versucht, ARM auf Windows zu bringen - 2013 mit Tegra. Das scheiterte. Linus nennt drei Gründe, warum die Ausgangslage heute fundamental anders ist:

  • ARM ist überall: Telefone, Wearables, Rechenzentren - nur PCs fehlen noch. Entwickler kennen die Plattform.
  • Übersetzungsschichten funktionieren: Apples Rosetta 2, Valves FEX und Microsofts Prism machen x86-Software auf ARM nutzbar - nicht perfekt, aber brauchbar.
  • Nvidia hat das Geld und den Druck: Als 5-Billionen-Dollar-Unternehmen kann Nvidia Partner zwingen, mitzuziehen. Gaming-DRM und Anticheat sollen von Anfang an funktionieren.

KI lokal statt in der Cloud

Für Linus ist der spannendste Aspekt nicht die reine Rechenleistung, sondern die lokale KI-Fähigkeit. 128 GB Unified Memory reichen für ein 120-Milliarden-Parameter-Modell mit einer Million Token Kontext. Ohne Cloud, ohne Abo, ohne dass Daten das Gerät verlassen.

Nvidia baut dafür zusammen mit Microsoft ein neues Framework: Windows Agent Manager plus Nvidia OpenShell. Nutzer sollen selbst festlegen können, welche Modelle lokal laufen, wann Daten in die Cloud gehen und welche Informationen vorher anonymisiert werden. Adobe baut Premiere Pro und Photoshop bereits so um, dass KI-Agenten direkt in die Anwendungen greifen können.

Die unbequemen Fragen

Linus stellt auch die Fragen, die Nvidia lieber nicht beantwortet: Wie teuer werden die Geräte? (DGX Spark, die Desktop-Variante, kostet bereits über 3.000 Dollar.) Wie gut ist die CPU-Performance wirklich? (Nvidia schweigt auffällig.) Und wie sieht es mit der Akkulaufzeit unter Last aus? Bei 140 Watt Vollast-TDP und einem 100-Wh-Akku rechnet er vor: unter 40 Minuten. Nvidia verspricht „angenehme Überraschungen" - liefert aber keine Zahlen.

Auch das Thema VRAM-Limit bei Desktop-GPUs spricht er an: Die neuen KI-Features nutzen den Unified Memory des Spark-Chips. Wer eine diskrete GeForce 5080 mit 16 GB VRAM hat, kommt an diese Kapazität nicht heran. Das Compute ist zwar schneller, aber 128 GB vs. 16 GB ist ein Faktor acht.

🎯 Warum sich dieses Video lohnt

Linus Tech Tips liefert den bisher umfassendsten Hands-on-Bericht zu Nvidias RTX Spark: Vom Teardown des ASUS ProArt P16 über den direkten Vergleich mit Apple Silicon bis zu unbequemen Fragen an Nvidia zu Preis, CPU-Performance und Akkulaufzeit. Pflichtprogramm für jeden, der verstehen will, warum dieser Chip die ARM-auf-Windows-Debatte endgültig entscheiden könnte - und wo die offenen Fragen liegen.