Notebooks Nvidia RTX Spark chegam às lojas a partir de US$ 2.599

Notebooks com o chip RTX Spark da Nvidia chegaram às lojas na sexta-feira, 16 de outubro de 2026, pelas mãos de seis fabricantes, com preços a partir de US$ 2.599. Cada um traz até 128 GB de memória compartilhada pelo processador e pelo chip gráfico. Isso basta para rodar grandes modelos de IA e agentes de IA no próprio notebook, sem serviço de nuvem, e essa é toda a proposta.

Preços e configurações variam conforme a região, e as máquinas são vendidas nos sites dos fabricantes e nos grandes varejistas, informa o Investing.com. O modelo da própria Microsoft, o Surface Laptop Ultra, abriu a pré-venda em 8 de outubro por US$ 2.599,99.

Os notebooks à venda

O Investing.com e o The Next Web listam os mesmos modelos de lançamento:

Fabricante	Modelos
ASUS	ProArt P14, ProArt P16
Dell	XPS 16
HP	OmniBook Ultra, OmniBook X 14
Lenovo	Yoga Pro 9n
Microsoft	Surface Laptop Ultra
MSI	Prestige N16, Prestige N16 Flip AI+

O anúncio original da Nvidia, em 31 de maio, dizia que Acer e GIGABYTE viriam depois. Ele também descrevia notebooks com apenas 14 milímetros de espessura e só três libras de peso, em tamanhos de 14 a 16 polegadas.

O que tem dentro

O RTX Spark é um único "superchip". Ele une um chip gráfico Blackwell RTX a um processador Grace, uma CPU que a MediaTek ajudou a projetar. A Nvidia indica até 1 petaflop de desempenho de IA em FP4, um formato numérico de baixa precisão usado para cálculos rápidos de IA.

A memória compartilhada é a parte principal. Na maioria dos notebooks, o chip gráfico tem sua própria reserva pequena de memória, o que limita o tamanho do modelo de IA que ele consegue carregar. Aqui, até 128 GB ficam disponíveis para os dois chips. Segundo o anúncio da Nvidia em maio, as máquinas conseguem rodar modelos com 120 bilhões de parâmetros e até 1 milhão de tokens de contexto. Tokens são os pedaços de palavras que um modelo lê.

Nemotron 3.5 Bolt, o modelo feito para essas máquinas

A Nvidia lançou um novo modelo aberto para essas máquinas na quinta-feira, 15 de outubro. O post no blog da Nvidia o chama de Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B. Ele tem 74 bilhões de parâmetros no total, mas só 9 bilhões ficam ativos a cada etapa. Esse design se chama mistura de especialistas (mixture of experts). Comprimido para números de 2 bits, o modelo cabe em 24 GB de memória.

A Nvidia diz que o modelo é totalmente aberto, incluindo dados de treinamento, pesos e receitas de treinamento. Ele roda nas ferramentas locais mais comuns: llama.cpp, Ollama, LM Studio, Unsloth e vLLM. Uma versão menor, de 4 GB, o Nemotron 3.5 Bolt E4B, está prevista para 23 de outubro.

O The Next Web traz um choque de realidade. O Bolt marca 21 no Artificial Analysis Intelligence Index, contra 58 do Claude Opus 5.5, da Anthropic. Um modelo local economiza custos de nuvem, mas não é um modelo de fronteira. A Nvidia também lançou nesta semana o Nemotron 3.5 Super VL, um modelo aberto maior, de 120B.

Agentes e software no lançamento

Os agentes de lançamento incluem GitHub Copilot, Hermes, OpenClaw, Perplexity, Pi e WorkBuddy, segundo a Nvidia. O The Next Web informa que eles são instalados sem linha de comando.

Duas sandboxes limitam o que um agente pode acessar: o OpenShell, da Nvidia, e o Execution Containers, da Microsoft. Um roteador chamado Switchyard, previsto para mais tarde em outubro, permite que o agente Hermes divida o trabalho entre modelos locais e na nuvem, segundo o The Next Web.

"Estamos construindo o Windows para ser a plataforma da inteligência híbrida, em que a IA pode rodar localmente quando fizer sentido", disse Yusuf Mehdi, vice-presidente executivo da Microsoft. O suporte no Photoshop e no Premiere, da Adobe, começa em beta, e o Substance 3D chega depois.

O que isso significa para desenvolvedores

• Confira seu stack de Python. Esses notebooks rodam Windows on Arm. A Nvidia diz que o primeiro build do PyTorch-CUDA para essa plataforma está pronto e que 97% dos 15 mil principais pacotes Python funcionam. Teste os outros 3% antes de comprar para uma equipe.
• Dimensione os modelos pela memória. O Bolt precisa de 24 GB com precisão de 2 bits. Uma máquina de 128 GB deixa espaço para um modelo maior ou vários ao mesmo tempo, mas a RAM é fixa. Por isso, escolha a configuração para o maior modelo que você pretende rodar.
• Faça benchmarks antes de desligar a nuvem. A nota 21 do Bolt contra 58 do Claude Opus 5.5 é uma diferença grande. Mande tarefas simples, privadas ou de alto volume para o modelo local e deixe as difíceis em um modelo na nuvem.
• Defina as permissões dos agentes primeiro. O OpenShell e o Execution Containers existem para limitar o que um agente pode ler e alterar. Configure-os antes de dar a um agente acesso a e-mail, código ou arquivos.
• Conte com preços regionais. US$ 2.599 é o preço inicial, e o Investing.com diz que os preços variam conforme a região. Confira preços e estoque locais antes de fazer o orçamento.