# NVIDIA RTX Spark: laptop e desktop con AI locale su Windows, preordini aperti

_Laptop, desktop compatti e DGX Station per Windows: cosa annunciano NVIDIA e Microsoft e come leggere i dati del produttore_

Fonte: https://andreapirazzini.it/blog/nvidia-rtx-spark-laptop-e-desktop-con-ai-locale-su-windows-preordini · 14 ottobre 2026

> Articolo redatto da un sistema di AI a partire da fonti ufficiali: https://blogs.nvidia.com/blog/local-ai-rtx-spark-microsoft-windows-event/.

## In breve

- NVIDIA e Microsoft hanno presentato RTX Spark, che porta la pila AI di NVIDIA su laptop e desktop compatti con Windows 11.
- I preordini dei laptop sono aperti dal 7 ottobre 2026 e le vendite partono venerdì 16 ottobre, mentre i desktop compatti arrivano a novembre.
- Il superchip RTX Spark combina una GPU Blackwell RTX fino a 6.144 core con una CPU Grace fino a 20 core e fino a 128 GB di memoria unificata.
- DGX Station per Windows, con GB300, è annunciata con disponibilità nel Q4 e dichiara fino a 748 GB di memoria coerente.
- I valori di prestazione citati sono dichiarazioni del produttore, espresse con la formula «fino a» e spesso basate su test interni.

## Perché se ne parla

Mercoledì, durante un evento Windows AI e Surface a San Francisco, **Jensen Huang**, fondatore e CEO di NVIDIA, e **Satya Nadella**, CEO di Microsoft, hanno illustrato il lavoro comune delle due aziende su hardware e software per far girare agenti AI sui PC Windows. Huang ha ricordato che NVIDIA è nata grazie a Windows e che, senza Windows, non esisterebbe GeForce. Il filo del discorso è che il sistema operativo diventa ora il luogo in cui operano gli agenti.

Sul lato della piattaforma, Pavan Davuluri, executive vice president di Windows and Devices, ha annunciato la disponibilità generale di **Microsoft Execution Containers (MXC)**, l'infrastruttura a livello di sistema operativo che permette agli agenti di funzionare in background in modo sicuro e persistente, sotto il controllo del sistema operativo. Davuluri ha spiegato che, insieme a Microsoft Security e Agent 365, MXC serve a rendere gli agenti sicuri, osservabili e governabili.

Nadella ha ripreso il tema affermando che il desktop deve diventare il luogo più sicuro in cui gli agenti possono eseguire attività. Huang ha paragonato MXC a ciò che Windows e DirectX hanno rappresentato per la costruzione delle applicazioni. Per i dettagli su hardware e prodotti, vi rimandiamo a [NVIDIA e Microsoft: un nuovo inizio per i PC Windows](https://blogs.nvidia.com/blog/local-ai-rtx-spark-microsoft-windows-event/).

## RTX Spark in sintesi

RTX Spark è il superchip con cui NVIDIA porta l'AI locale nei PC Windows: una GPU **Blackwell RTX** fino a **6.144 core** e una CPU **Grace** fino a **20 core**, collegate a **600 GB/s**. Il chip offre fino a **un petaflop** di prestazioni FP4 e fino a **128 GB** di memoria unificata. Il produttore afferma che, con questa configurazione, è possibile eseguire modelli in locale senza inviare dati al cloud; si tratta di una dichiarazione di NVIDIA, non verificata in modo indipendente.

I sistemi annunciati arrivano da **Acer**, **ASUS**, **Dell**, **HP**, **Lenovo**, **Microsoft**, **MSI** e **Gigabyte**, dai laptop sottili ai desktop compatti. I preordini dei laptop sono aperti e la vendita parte da venerdì **16 ottobre**; i desktop compatti arriveranno in vendita a **novembre**. Dettagli e modelli sono nella [pagina NVIDIA RTX Spark](https://www.nvidia.com/en-us/products/rtx-spark/).

| Voce | Dettaglio |
| --- | --- |
| Cos'è | Superchip RTX Spark per laptop sottili e desktop compatti con Windows 11 |
| Disponibilità | Laptop: preordini aperti, vendita da venerdì 16 ottobre; desktop compatti: vendita a novembre |
| Prezzi | Non indicati nella fonte |
| Contesto | Annunciato con Microsoft, che ha costruito Surface Laptop Ultra attorno a RTX Spark |
| Limiti dichiarati | Configurazioni PCI Express e capacità HDMI e DisplayPort da verificare con il produttore di ciascun modello |

[Video: Il video incorporato nella pagina NVIDIA RTX Spark accompagna la presentazione della piattaforma, come punto di ingresso alla descrizione del prodotto. Fonte: NVIDIA.](https://xfzvzyxtnexwldhdjrdj.supabase.co/storage/v1/object/public/blog-media/posts/8d01f5e1-9265-4e59-aa81-eba595c94471/77fd304a-45a6-46a6-b6f7-1ad9868b65e3.mp4)

![Laptop in vista esplosa, con gli strati separati e il chip al centro della scheda, mentre sullo schermo compare una scena 3D di una città con un robot.](https://xfzvzyxtnexwldhdjrdj.supabase.co/storage/v1/object/public/blog-media/posts/8d01f5e1-9265-4e59-aa81-eba595c94471/df2b580e-1be0-4e87-ad4a-75f65cf05b50.jpg)
*L'immagine mostra un laptop scomposto in strati trasparenti, con il chip al centro della scheda interna: la vista esplosa rende visibili i componenti che il superchip RTX Spark integra. Fonte: NVIDIA.*

## I numeri di testa

- **16 ottobre 2026** Uscita dei laptop RTX Spark (Preordini aperti dalla data dell'annuncio)
- **Q4** Disponibilità di DGX Station per Windows (Indicata come «Coming in Q4»)
- **800 Gb/s** Rete ConnectX-8 SuperNIC, fino a
- **1.600 W** Potenza totale di sistema DGX Station (Richiede un circuito da 20A)

_Fonte: Fonte: produttore (NVIDIA)_

Questi valori sono dichiarati da **NVIDIA**: quelli marcati «fino a» indicano la configurazione massima, non quella di ogni modello. Le date riguardano la disponibilità: i laptop con **RTX Spark** arrivano il **16 ottobre 2026**, mentre **DGX Station per Windows** è indicata per il **Q4**. Il consumo di **1.600 W** e la rete a **800 Gb/s** descrivono il lato enterprise, dove il sistema va collegato a un'infrastruttura adeguata.

## Video e cronologia delle GPU

![Innovazione GPU NVIDIA dal 1993 a RTX Spark](https://xfzvzyxtnexwldhdjrdj.supabase.co/storage/v1/object/public/blog-media/posts/8d01f5e1-9265-4e59-aa81-eba595c94471/867b1086-2ed5-41f0-ba7b-95a12f33a693.jpg)
*Banner della pagina ufficiale con la scritta «A New Beginning for Windows PCs», la data del 16 ottobre, il lancio globale e il marchio RTX Spark. Fonte: NVIDIA.*

Secondo quanto dichiara NVIDIA, la pagina di RTX Spark collega oltre **30 anni** di innovazione dell'azienda al nuovo superchip, che porta l'AI eseguita direttamente sul PC accanto alla grafica avanzata. Il lancio è fissato per il **16 ottobre** a livello globale, con preordini già aperti. Per approfondire, potete consultare la [pagina ufficiale](https://www.nvidia.com/en-us/products/rtx-spark/).

[Video: Primo video di approfondimento collegato alla pagina ufficiale di RTX Spark. Fonte: NVIDIA.](https://www.youtube.com/watch?v=4XZzjY4X13A)

[Video: Secondo video di approfondimento collegato alla pagina ufficiale di RTX Spark. Fonte: NVIDIA.](https://www.youtube.com/watch?v=dnz7MDkrCqc)

## Specifiche: laptop e desktop a confronto

### Laptop e desktop: le differenze

La prima tabella confronta le due configurazioni di RTX Spark N1X. Il laptop ha GPU Blackwell RTX da **6.144** core, CPU Grace a **20** core e fino a **128 GB** di memoria LPDDR5X; il desktop ha **5.120** core GPU, CPU a **18** core e fino a **64 GB**. Le tre voci cambiano, mentre il TDP è **45–80 W** per entrambi e le funzioni RTX restano identiche.

| Voce | Laptop (6.144 core) | Desktop (5.120 core) |
| --- | --- | --- |
| CPU | 20-core NVIDIA Grace CPU | 18-core NVIDIA Grace CPU |
| Memory Type | Unified | Unified |
| OS Support | Windows 11 | Windows 11 |
| Superchip Specs: | — | — |
| GPU | 6144-core NVIDIA Blackwell RTX GPU | 5120-core NVIDIA Blackwell RTX GPU |
| CPU | 20-core NVIDIA Grace CPU | 18-core NVIDIA Grace CPU |
| Power (TDP) | 45 - 80 W | 45 - 80 W |
| Memory Specs: | — | — |
| Memory Configuration | Up to 128 GB LPDDR5X | Up to 64 GB LPDDR5X |
| Technology Support: | — | — |
| Ray Tracing Cores | Fourth Generation | Fourth Generation |
| Tensor Cores (AI) | Fifth Generation | Fifth Generation |
| NVIDIA DLSS | DLSS 5 | DLSS 5 |
| NVIDIA Reflex | Reflex 2 Low Latency Mode Frame Warp | Reflex 2 Low Latency Mode Frame Warp |
| NVIDIA Broadcast | ✓ | ✓ |
| RTX Remix | ✓ | ✓ |
| NVIDIA App | ✓ | ✓ |
| NVIDIA Studio Drivers | ✓ | ✓ |
| Game Ready Drivers | ✓ | ✓ |
| NVIDIA G-SYNC | ✓ | ✓ |
| Microsoft DirectX 12 Ultimate | ✓ | ✓ |
| NVIDIA GPU Boost | ✓ | ✓ |
| PCI Express Gen 5 (1) | ✓ | ✓ |
| Vulkan RT API, OpenGL 4.6 | ✓ | ✓ |
| HDMI (2) | ✓ | ✓ |
| DisplayPort (3) | ✓ | ✓ |
| NVIDIA Encoder | 1x Ninth Generation | 1x Ninth Generation |
| NVIDIA Decoder | 1x Sixth Generation | 1x Sixth Generation |
| CUDA Capability | ✓ | ✓ |

Scheda tecnica NVIDIA delle due configurazioni RTX Spark N1X: unità di calcolo, TDP, memoria e supporto alle tecnologie RTX e AI. Fonte: NVIDIA.

La seconda tabella riporta la configurazione laptop a **6.144** core con TDP di **140 W», come riga di confronto. Rispetto al laptop da **45–80 W**, il consumo sale a **140 W, mentre memoria e funzioni restano le stesse.

| Voce | Configurazione 6.144 core, 140 W |
| --- | --- |
| CPU | 20-core NVIDIA Grace CPU |
| Memory Type | Unified |
| OS Support | Windows 11 |
| Superchip Specs: | — |
| GPU | 6144-core NVIDIA Blackwell RTX GPU |
| CPU | 20-core NVIDIA Grace CPU |
| Power (TDP) | 140 W |
| Memory Specs: | — |
| Memory Configuration | Up to 128 GB LPDDR5X |
| Technology Support: | — |
| Ray Tracing Cores | Fourth Generation |
| Tensor Cores (AI) | Fifth Generation |
| NVIDIA DLSS | DLSS 5 |
| NVIDIA Reflex | Reflex 2 Low Latency Mode Frame Warp |
| NVIDIA Broadcast | ✓ |
| RTX Remix | ✓ |
| NVIDIA App | ✓ |
| NVIDIA Studio Drivers | ✓ |
| Game Ready Drivers | ✓ |
| NVIDIA G-SYNC | ✓ |
| Microsoft DirectX 12 Ultimate | ✓ |
| NVIDIA GPU Boost | ✓ |
| PCI Express Gen 5 (1) | ✓ |
| Vulkan RT API, OpenGL 4.6 | ✓ |
| HDMI (2) | ✓ |
| DisplayPort (3) | ✓ |
| NVIDIA Encoder | 1x Ninth Generation |
| NVIDIA Decoder | 1x Sixth Generation |
| CUDA Capability | ✓ |

Scheda tecnica della configurazione a 6.144 core con TDP di 140 W, usata come riferimento per confrontare il consumo con le versioni da 45–80 W. Fonte: NVIDIA.

**Memoria unificata e coerente: RTX Spark N1X contro DGX Station per Windows** — Capacità massima di memoria (GB) per eseguire modelli AI e agenti in locale su Windows

| Voce | Memoria massima (GB) |
| --- | --- |
| DGX Station per Windows (GB300) | 748GB |
| RTX Spark N1X Laptop (6.144 core) | 128GB |
| RTX Spark N1X Desktop (5.120 core) | 64GB |

_Fonte: Schede tecniche ufficiali NVIDIA RTX Spark e DGX Station for Windows_

## Creatori, sviluppatori e giocatori

### Creatori, sviluppatori e giocatori

Per i creatori, il chip include Tensor Core di **quinta generazione** e codifica e decodifica hardware di HEVC, H.264 e AV1. Le scene 3D possono arrivare a **90 GB** grazie alla **128 GB** di memoria unificata, e il materiale 4:2:2 si può portare direttamente dalla fotocamera in timeline ([scheda prodotto](https://www.nvidia.com/en-us/products/rtx-spark/)).

![Una donna sorridente seduta su un divano in un salotto luminoso, con un laptop MSI aperto appoggiato su un tavolino di vetro accanto a piante e oggetti decorativi.](https://xfzvzyxtnexwldhdjrdj.supabase.co/storage/v1/object/public/blog-media/posts/8d01f5e1-9265-4e59-aa81-eba595c94471/fab2aa92-bcaa-4f1c-9df8-d947c337e979.jpg)
*Un esempio di uso quotidiano: lavorare dal divano di casa, con il portatile sul tavolino e la luce del giorno intorno. Fonte: NVIDIA.*

Per gli sviluppatori, NVIDIA indica la possibilità di eseguire in locale modelli fino a **120 miliardi di parametri** con contesto da **1 milione di token**, usando lo stack CUDA e NVFP4. Secondo il produttore, questo evita i costi delle API e lascia i dati sul proprio dispositivo.

Per i giocatori la scheda elenca ray tracing, **DLSS 5**, NVIDIA Reflex e G-SYNC, tecnologie che migliorano qualità dell'immagine, reattività e fluidità. Il produttore le presenta come disponibili sia nei portatili sottili sia nei desktop compatti.

### Glossario essenziale

- **Tensor Core**: unità del chip pensate per i calcoli dell'intelligenza artificiale.
- **NVFP4**: formato numerico usato per far girare i modelli in modo più efficiente.
- **Memoria unificata**: memoria condivisa tra processore grafico e processore principale.
- **Token**: piccole unità di testo che un modello legge e produce.
- **AV1 e 4:2:2**: formato di compressione video moderno e schema di colore usato nelle riprese professionali.
- **Ray tracing**: calcolo della luce che rende più realistici riflessi e ombre nei giochi.

## DGX Station per Windows: GB300 sulla scrivania

### Una stazione AI da scrivania per Windows

NVIDIA presenta DGX Station per Windows come stazione AI da scrivania basata sul superchip **GB300** Grace Blackwell Ultra, con disponibilità annunciata per il **Q4** ([NVIDIA](https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-station-for-windows/)). Secondo il produttore, la macchina offre fino a **748 GB** di memoria coerente e fino a **20 petaFLOPS** di calcolo FP4 con sparsità, e può eseguire modelli fino a **1 trilione** di parametri in un unico pool di memoria.

![Vista laterale di un case nero con pannello trasparente, con la scheda madre e il superchip dorato visibili all'interno e un modulo NVIDIA sotto.](https://xfzvzyxtnexwldhdjrdj.supabase.co/storage/v1/object/public/blog-media/posts/8d01f5e1-9265-4e59-aa81-eba595c94471/d9e0ceac-ef36-4911-93b5-88cac1d0f22d.jpg)
*Il case da scrivania mostra il superchip GB300 montato sulla scheda madre, il componente centrale della configurazione descritta. Fonte: NVIDIA.*

Il sistema si integra nell'infrastruttura Windows già esistente, senza nuove policy di gruppo né modifiche al sistema operativo, come dichiara NVIDIA. Gli strumenti Linux restano accessibili tramite WSL. Il collegamento tra più postazioni avviene con la scheda di rete ConnectX-8 SuperNIC, fino a **800 Gb/s**.

> **Attenzione:** Le cifre di prestazione sono dichiarazioni del produttore, espresse con la formula «fino a» e con sparsità attiva. La scheda precisa inoltre che il supporto alle GPU RTX PRO varia per sistema e va verificato con l'OEM.

### Sintesi e specifiche

| Voce | Dettaglio dalla scheda |
| --- | --- |
| Cos'è | Stazione AI da scrivania per Windows con superchip GB300 |
| Disponibilità | Annunciata per il Q4, con iscrizione alle notifiche sulla pagina |
| Prezzo | Non indicato nella scheda |
| Contesto | Agenti AI collegati ad applicazioni aziendali, sviluppo e fine-tuning, strumenti Linux via WSL |
| Limiti dichiarati | Supporto GPU RTX PRO variabile per sistema; alimentazione con circuito da 20A |

| Componente | Valore dichiarato |
| --- | --- |
| NVIDIA CPU | 1x Grace 72-Core Neoverse V2 |
| GPU Memory | 252 GB HBM3e \| 7.1 TB/s |
| CPU Memory | 496 GB LPDDR5X \| 396 GB/s |
| NVLink-C2C | 900 GB/s |
| Networking \| Peak Bandwidth | NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC \| Up to 800 Gb/s \| Ethernet |
| Supported OS | Microsoft Windows |
| FP4 Tensor Core | 20 \| 15 3 PFLOPS |
| FP8 / FP6 Tensor Core | 10 PFLOPS |
| Int8 Tensor Core | 330 TOPS |
| FP16/BF16 Tensor Core | 5 PFLOPS |
| TF32 Tensor Core | 2.5 PFLOPS |
| FP32 | 80 TFLOPS |
| FP64 / FP64 Tensor Core | 1.3 TFLOPS |
| Total System Power | 1,600 W \| 20A circuit required |
| Decoders | 7 NVDEC 7 nvJPEG |
| Supported RTX PRO GPU 4 | NVIDIA RTX PRO 6000 Workstation Edition RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition RTX PRO 4000 Blackwell SFF Edition RTX PRO 2000 Blackwell |
| Storage | 4x M.2 Gen 5 Slots |
| Ethernet Ports | 2x QSFP112 (400 Gbs per port) 1x RJ45 10GbE 1x RJ45 1GbE (BMC for system management) |
| PCIe Slots | 1x PCIe Gen 5 x16 2x PCIe Gen 5 x16 (x8 electrical) |
| Additional Ports and Connectors 4 | Front IO: 2x USB Type C (USB3.1), 2x USB Type A (USB3.1), Audio Rear IO: 4x USB Type A, USB Micro-B (BMC) mDP 5 (BMC), Audio |

Specifiche principali di DGX Station per Windows secondo la scheda tecnica NVIDIA. Fonte: NVIDIA.

## Agenti sempre attivi e inferenza in locale

### Agenti sempre attivi sul desktop

Secondo NVIDIA, [DGX Station for Windows](https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-station-for-windows/) serve a costruire e far girare agenti AI, cioè programmi che svolgono compiti in autonomia collegandosi alle applicazioni di produttività, design e ingegneria. Il produttore indica che questi agenti possono restare attivi a lungo e che, generando i token in locale, si riducono i costi.

![Autonomous AI agents connected to Windows apps](https://xfzvzyxtnexwldhdjrdj.supabase.co/storage/v1/object/public/blog-media/posts/8d01f5e1-9265-4e59-aa81-eba595c94471/558b9020-17a1-437f-aa87-d981a299f577.jpg)
*Un personaggio 3D in primo piano su sfondo nero: l'immagine accompagna il concetto di agenti AI autonomi collegati alle app di Windows. Fonte: NVIDIA.*

### Inferenza di modelli grandi in locale

L'inferenza è la fase in cui un modello già addestrato risponde alle richieste. Per NVIDIA, il sistema accelera l'inferenza locale di modelli grandi, con generazione rapida di token e analisi dei dati. Le specifiche indicano fino a **748 GB** di memoria coerente, fino a **1 trilione** di parametri e fino a **20 PFLOPS** di calcolo FP4. La fonte non riporta misure di velocità.

![RTX Station accelerates local inference](https://xfzvzyxtnexwldhdjrdj.supabase.co/storage/v1/object/public/blog-media/posts/8d01f5e1-9265-4e59-aa81-eba595c94471/0ae5b242-4832-483c-b61c-78a9d2f1e441.jpg)
*Tante immagini di casi d'uso, tra grafici, codice, laptop e applicazioni, disposte attorno a un cubo verde con una rete di nodi: rappresenta l'inferenza di modelli AI in locale. Fonte: NVIDIA.*

- **Token**: unità di testo, come parole o parti di parole, che il modello legge e produce.
- **Inferenza**: l'uso di un modello già addestrato per generare risposte.
- **Parametri**: i valori interni di un modello che ne determinano il comportamento.
- **PFLOPS**: un milione di miliardi di operazioni al secondo.

## DGX Station: la versione Linux

La versione Linux di [NVIDIA DGX Station](https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-station/) funziona con **Ubuntu** e **NVIDIA AI Developer Tools**, un ambiente preconfigurato con le librerie CUDA-X essenziali per sviluppo, data science e inferenza locale. È distinta dalla variante Windows, annunciata come DGX Station for Windows e pensata per collegare agenti AI alle applicazioni aziendali. Il sistema si ordina tramite partner OEM: la pagina invita a iscriversi per ricevere un avviso sulla disponibilità.

![NVIDIA DGX Station](https://xfzvzyxtnexwldhdjrdj.supabase.co/storage/v1/object/public/blog-media/posts/8d01f5e1-9265-4e59-aa81-eba595c94471/ecbd8a44-3733-41dd-af7c-f0db060b0368.jpg)
*Il sistema DGX Station presentato da NVIDIA, con la scheda madre e il case in primo piano accanto a una scheda grafica. Fonte: NVIDIA.*

| Voce | Dettaglio |
| --- | --- |
| Versione | Linux, con Ubuntu e NVIDIA AI Developer Tools |
| Disponibilità | Notifica di disponibilità; ordine tramite partner OEM |
| Prezzo | Non indicato nella fonte |
| Contesto | Versione Windows separata: DGX Station for Windows |
| Partizionamento | Fino a **sette istanze MIG** |
| Limiti dichiarati | Supporto NIM previsto a **giugno**; production branch previsto a **ottobre** |

Il produttore precisa che il supporto può variare a seconda del sistema e va confermato con l'OEM. Le specifiche complete restano nella tabella della sezione dedicata.

## Strumenti per sviluppare e far girare modelli

### Dal progetto all'agente: il flusso di sviluppo

Il flusso parte dagli agenti. **NemoClaw** è uno stack open source che aggiunge controlli di privacy e sicurezza a OpenClaw: con un solo comando si avviano agenti sempre attivi, che possono evolvere nel tempo, anche in locale. Secondo NVIDIA, abbinarlo a **DGX Station** riduce i costi aggiuntivi dei token ([fonte](https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-station/)).

![Artistic image depicting NVIDIA OpenShell](https://xfzvzyxtnexwldhdjrdj.supabase.co/storage/v1/object/public/blog-media/posts/8d01f5e1-9265-4e59-aa81-eba595c94471/15dd20ab-8ca6-4477-8fef-2ea7734de805.jpg)
*Illustrazione artistica legata a NVIDIA OpenShell, non una schermata del prodotto: serve a dare un'idea visiva del tema degli agenti, non a mostrare l'interfaccia. Fonte: NVIDIA.*

### Modelli e dati sulla stessa macchina

Per addestrare e mettere a punto i modelli, la piattaforma include librerie **CUDA** ottimizzate per il deep learning e il machine learning. Per la data science entrano in gioco le librerie open source **RAPIDS**: il grande pool di memoria coerente permette di caricare interi data lake direttamente in memoria, evitando i colli di bottiglia che rallentano i flussi di lavoro.

![AI Development](https://xfzvzyxtnexwldhdjrdj.supabase.co/storage/v1/object/public/blog-media/posts/8d01f5e1-9265-4e59-aa81-eba595c94471/cac9dbc0-495f-4632-8e5c-d24c8063297c.jpg)
*Codice di un progetto di esempio su GitHub, che mostra il tipo di lavoro di sviluppo con cui si costruiscono applicazioni basate su modelli AI. Fonte: NVIDIA.*

### Piccolo glossario

- **Agente AI**: programma che svolge compiti in autonomia, anche per lunghi periodi.
- **Deep learning**: ramo del machine learning basato su reti neurali a più strati.
- **Inferenza**: uso di un modello già addestrato per produrre risposte o risultati.
- **Token**: unità di testo che un modello elabora, spesso alla base del costo d'uso.
- **Data lake**: grande archivio di dati grezzi, di vari formati.
- **Open source**: software il cui codice è pubblico e può essere usato e modificato.

## Workstation virtuali NVIDIA RTX

### Cos'è una workstation virtuale

Una workstation virtuale è una postazione di lavoro potente che gira in un data center o nel cloud e si usa da qualsiasi dispositivo. Secondo NVIDIA, RTX vWS unisce il proprio software alle GPU per grafica, ingegneria, data science e AI, e i file restano nel data center.

![Sfondo azzurro chiaro con cinque sfere lucide argentate appoggiate su piccole piattaforme verdi.](https://xfzvzyxtnexwldhdjrdj.supabase.co/storage/v1/object/public/blog-media/posts/8d01f5e1-9265-4e59-aa81-eba595c94471/8e0d76c6-e1b2-4510-bc14-7e41604e905c.jpg)
*Il banner richiama il tema della notizia: più elementi collegati tra loro, in un'immagine che rappresenta la workstation virtuale come insieme di componenti. Fonte: NVIDIA.*

### I numeri dichiarati dal produttore

NVIDIA dichiara fino a **4,1 volte** la prestazione grafica con la **L40S** e fino a **1,5 volte** la prestazione per dollaro con la **A10**. Il test è stato eseguito su DaVinci Resolve 19 Beta, con un utente per GPU e un costo che include hardware e **quattro anni** di software vGPU.

### Glossario essenziale

- **GPU**: il processore specializzato nella grafica e nei calcoli pesanti.
- **vGPU**: una GPU condivisa tra più utenti virtuali.
- **Data center**: il centro di server dove stanno i dati e le applicazioni.
- **Cloud**: servizi informatici usati via internet, senza hardware di proprietà.

[Video: Il video di NVIDIA mostra la costruzione di un'applicazione RAG con RTX vWS, come esempio pratico dell'uso dell'AI sulle workstation virtuali. Il riferimento completo è nella [documentazione ufficiale](lnk5). Fonte: NVIDIA.](https://www.youtube.com/watch?v=bagJeryUHOk)

## Come leggere questi numeri

### Cosa misura ciascun valore

I valori di calcolo sono dichiarazioni di NVIDIA, riportate nella [pagina RTX Spark](https://www.nvidia.com/en-us/products/rtx-spark/) e nelle specifiche di DGX Station. Il dato FP4 di DGX Station per Windows dipende dalla sparsità: **20 PFLOPS** con sparsità, **15 PFLOPS** senza. Le specifiche precisano che i valori dei Tensor Core sono con sparsità, salvo diversa indicazione. Il dato più alto è quindi il più favorevole e presuppone questa tecnica, che le fonti non spiegano nel dettaglio.

Anche «fino a» indica un massimo dichiarato. Il valore reale dipende dalla configurazione scelta e dal carico di lavoro.

### Le condizioni del test vWS

I grafici sulle prestazioni grafiche della pagina [Virtual Workstations](https://www.nvidia.com/en-us/design-visualization/virtual-workstation/) derivano da un test con **un utente per GPU**, su un server configurato con **64 GB di RAM per utente**. Il test ha usato DaVinci Resolve 19 Beta e misura il FPS geomean. Il risultato descrive quindi un server condiviso, non un laptop o un desktop singolo.

> **Attenzione:** Sono tutte dichiarazioni del produttore. Prima di confrontare sistemi diversi verificate sparsità, configurazione, memoria e tipo di carico, perché le fonti non riportano test indipendenti su questi valori.

## Cautela: cosa le fonti non dicono

> **Attenzione:** Tutti i benchmark e i valori citati, come **1 petaflop** di calcolo FP4 o **128 GB** di memoria unificata, sono dichiarazioni di **NVIDIA** e **Microsoft**, non verifiche indipendenti. Anche l'affermazione che **Qwen 3.8 Flash Next** eguagli molti modelli cloud è un dato del produttore non verificato. Le fonti non riportano prezzi dei sistemi, quindi non ne proponiamo stime: verificate i listini con i produttori. Le date (laptop disponibili dal **16 ottobre**, desktop da **novembre**, DGX Station for Windows previsto nel **Q4**) possono cambiare. Per DGX Station su Linux, il supporto **NIM** e il production branch sono indicati come previsti, rispettivamente a giugno e a ottobre.

## Cosa significa per un'azienda

1. Decidete quali carichi di lavoro tenere in locale: secondo il produttore, con RTX Spark i dati restano sul dispositivo e il cloud serve solo quando lo scegliete.
2. Verificate l'infrastruttura Windows esistente, perché il produttore sostiene che **DGX Station per Windows** non richiede nuove group policy né modifiche al sistema operativo, ma è annunciato per il **Q4**.
3. Se i vostri team usano Linux, valutate **WSL**, che secondo NVIDIA permette di eseguire i toolchain AI Linux su Windows.
4. Per agenti attivi **24/7**, confrontate i desktop compatti, in vendita a **novembre**, con i laptop, disponibili dal **16 ottobre** dopo il preordine.
5. Per la grafica remota, valutate **RTX vWS**: le fonti citano solo il nome della linea Virtual Workstation senza specifiche, quindi verificate i dati direttamente presso NVIDIA prima di decidere.

Per un inquadramento sull'uso dell'AI nelle aziende italiane, leggete [Chi fa intelligenza artificiale per le aziende in Italia](https://andreapirazzini.it/blog/chi-fa-intelligenza-artificiale-per-aziende-italia).

## Domande frequenti

**Quando posso acquistare un RTX Spark?**

I preordini dei laptop sono aperti e i modelli saranno disponibili venerdì **16 ottobre**. I desktop compatti andranno in vendita a **novembre**.

**Cos'è DGX Station for Windows e quando arriva?**

È una **supercomputer AI da scrivania** basata sul **GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip**, con fino a **748 GB** di memoria coerente e fino a **20 petaFLOPS** di calcolo FP4. Il produttore lo indica in arrivo nel **Q4** e invita a iscriversi per ricevere un avviso sulla disponibilità. Gli strumenti Linux restano accessibili tramite **WSL**.

**Cosa significa «fino a» nelle specifiche?**

Sono valori massimi della configurazione più potente. Per esempio, **128 GB** di memoria unificata e fino a **6.144 core** GPU non riguardano necessariamente ogni modello. Il produttore precisa che i picchi di prestazione si basano sulla frequenza di boost e che il valore FP4 di DGX Station è riportato con sparsity.

**I dati restano in locale?**

Per l'uso locale, sì: il produttore indica che i dati restano sul dispositivo. Il cloud è disponibile a scelta, quando serve maggiore scala, e il codice può girarvi senza modifiche.

Questo articolo è stato scritto con l'aiuto dell'intelligenza artificiale; i dati provengono dalle pagine e dal comunicato ufficiali di NVIDIA citati nel testo.

## Come è stato calcolato il voto

Il voto della valutazione è la media di questi criteri, ciascuno motivato con un fatto delle fonti ufficiali.

| Criterio | Voto | Motivo |
| --- | --- | --- |
| Prestazioni dichiarate | 6/10 | Le fonti indicano GPU fino a 6.144 core, CPU fino a 20 core, fino a 1 petaflop FP4 e fino a 128 GB di memoria unificata, ma sono valori "fino a" dichiarati dal produttore e spesso basati su test interni, non verificati da terzi. |
| Disponibilità e preordini | 7/10 | I preordini dei laptop sono aperti dal 7 ottobre 2026, con vendite dal 16 ottobre, mentre i desktop compatti sono previsti per novembre; la data dei preordini è riportata dalla notizia ma non confermata nelle pagine ufficiali citate. |
| Prezzo | 2/10 | Nelle fonti non sono indicati prezzi per i laptop, i desktop o la DGX Station for Windows. |
| Uso locale e privacy dei dati | 7/10 | Le fonti affermano che l'esecuzione locale evita l'invio dei dati al cloud, senza costi per prompt o abbonamenti, ma sono affermazioni del produttore. |
| Disponibilità DGX Station for Windows | 4/10 | La DGX Station for Windows è indicata come in arrivo nel Q4, con pagina di iscrizione per la notifica, quindi non ancora acquistabile. |