NVIDIA与微软合作推出智能体AI部署统一技术栈，覆盖Windows设备、云及本地环境

NVIDIA Blog 2026/06/02 19:00 新闻

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摘要

NVIDIA与微软深化合作，推出面向智能体AI部署的统一技术栈，涵盖Windows PC（RTX Spark、DGX Station）、Azure云及本地环境，并带来全新开放模型与安全运行时。

<div id="bsf_rt_marker"></div>智能体AI时代已经到来，但要兑现其承诺，仅靠优秀的模型是不够的。还需要高速硬件、安全运行时、响应式数据层以及针对长时间推理任务调优的模型。NVIDIA与微软正将这一完整技术栈带给Windows设备、Azure云及本地部署的开发者。 在Microsoft Build大会上，NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋通过台北现场直播，与微软董事长兼CEO萨提亚·纳德拉一同发表了主题演讲，探讨了双方扩大的合作：<a target="_blank" href="https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-microsoft-windows-pcs-agents-rtx-spark">NVIDIA RTX Spark</a>及<a target="_blank" href="https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-rtx-station-with-windows-puts-a-trillion-parameter-ai-supercomputer-on-every-enterprise-desk">Windows版DGX Station</a>、NVIDIA GPU加速的Microsoft Fabric、Microsoft Foundry上的NVIDIA开放模型、<a target="_blank" href="https://build.nvidia.com/openshell">NVIDIA OpenShell</a>安全运行时集成于GitHub Copilot，以及下一代NVIDIA驱动的AI工厂。 <iframe title="Microsoft Build 2026 | 开幕主旨演讲" width="1200" height="900" src="https://www.youtube.com/embed/FFMm454fxNA?feature=oembed" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen></iframe> <h2>为智能体重塑Windows：从RTX Spark到Windows版DGX Station</h2> NVIDIA与微软正在为AI智能体时代重塑Windows PC。借助RTX Spark笔记本和小型台式机，以及Windows版DGX Station桌面级AI超级计算机，开发者可以在Windows上原生构建、调优和运行智能体。 <img fetchpriority="high" decoding="async" class="alignnone wp-image-93870 size-full" src="https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/06/dgx-station-ari.jpeg" alt="" width="1290" height="725" srcset="https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/06/dgx-station-ari.jpeg 1290w, https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/06/dgx-station-ari-960x540.jpeg 960w, https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/06/dgx-station-ari-1280x719.jpeg 1280w, https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/06/dgx-station-ari-630x354.jpeg 630w, https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/06/dgx-station-ari-300x169.jpeg 300w, https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/06/dgx-station-ari-400x225.jpeg 400w" sizes="(max-width: 1290px) 100vw, 1290px" /> RTX Spark是一个全新起点，为全球首批专为个人智能体打造的Windows PC提供动力，具备1 petaflop AI性能、高达128GB统一内存、全天续航，以及不插电时完整的AI与图形性能。它集成了NVIDIA超过30年的创新成果，包括CUDA、RTX、DLSS和TensorRT，系统将于今年秋季从微软Surface、华硕、戴尔、惠普、联想和微星等厂商上市。 Windows版DGX Station是用于在Windows企业应用和工作流中构建与运行智能体的最强桌面级AI超级计算机。它搭载NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra桌面超级芯片，拥有高达748GB一致性内存和20 petaflop FP4性能，可运行多达1万亿参数的顶尖模型，用于始终在线的企业智能体。系统预计于第四季度从华硕、戴尔、技嘉、惠普、微星和Supermicro上市。两款产品均运行NVIDIA OpenShell——一种面向自主智能体的安全原生运行时。 更多详情请参阅微软博客文章：“<a target="_blank" href="https://blogs.windows.com/windowsexperience/2026/05/31/introducing-a-powerful-new-chapter-for-windows-pcs-accelerated-by-nvidia-rtx-spark/">由NVIDIA RTX Spark加速，Windows PC迎来强大新篇章</a>” <h2>借助Microsoft Foundry上的NVIDIA开放模型，以企业级规模驱动智能体工作流</h2> <img decoding="async" class="alignnone wp-image-93861 size-full" src="https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/06/msft-foundry.png" alt="" width="1358" height="764" srcset="https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/06/msft-foundry.png 1358w, https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/06/msft-foundry-960x540.png 960w, https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/06/msft-foundry-1280x720.png 1280w, https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/06/msft-foundry-1290x725.png 1290w, https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/06/msft-foundry-630x354.png 630w, https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/06/msft-foundry-300x169.png 300w, https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/06/msft-foundry-400x225.png 400w" sizes="(max-width: 1358px) 100vw, 1358px" /> 智能体AI运行在一个模型系统之上。随着NVIDIA、Anthropic和OpenAI模型 — 加上Hermes特化智能体——现已入驻Foundry Agent Service的托管智能体服务，企业可在Azure上构建智能体系统，并内置身份与治理能力。Anthropic的Claude模型现在Azure上基于NVIDIA GB300 Blackwell Ultra系统原生运行，未来几周内客户即可使用。 NVIDIA Nemotron 3 Ultra是一款新的开放前沿推理模型，专为编码、研究及企业工作流中的长时间运行智能体而设计，本月将在Foundry托管计算上可用。同时推出的还有Nemotron 3.5 ASR（语音识别）和Nemotron 3.5内容安全模型。开发者可将Nemotron与前沿模型及本地模型组合使用，针对每个工作流优化成本与质量。 NVIDIA在Foundry上的开放模型组合现已涵盖智能体、物理和科学AI领域。<a target="_blank" href="https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-launches-cosmos-3-the-open-frontier-foundation-model-for-physical-ai">NVIDIA Cosmos 3</a>是首个完全开放的物理AI全能模型，带来视觉推理、世界模拟和动作生成能力。NVIDIA Earth-2 AI天气模型可通过<a target="_blank" href="https://aka.ms/MPCP_GA">Microsoft Planetary Computer Pro和Foundry</a>获取，用于企业级预测和风险分析。 <a target="_blank" href="https://nvidianews.nvidia.com/news/enterprise-software-leaders-build-ai-agents-with-nvidia">NVIDIA Agent Toolkit</a>和<a target="_blank" href="https://www.nvidia.com/en-us/ai/nemoclaw/">NVIDIA NemoClaw</a>蓝图为开发者提供了在Foundry上构建生产级智能体的开源平台。NVIDIA CUDA-X库（包括cuDF、cuOpt、AI-Q和NeMo）现可作为领域专用技能被智能体调用。 了解更多详情，请参见本次Build大会的分组会议：“<a target="_blank" href="https://build.microsoft.com/en-US/sessions/BRKSP94?source=sessions">在Microsoft Foundry上使用NVIDIA Nemotron模型编排特化智能体</a>”。 <h2>加速企业数据工作负载</h2>

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# NVIDIA与微软合作，为AI代理部署打造统一技术栈——从Windows设备到云端再到本地来源：https://blogs.nvidia.com/blog/microsoft-build-windows-local-cloud-devices/ 代理式AI时代已经到来，但要实现其承诺，仅靠优秀模型远远不够，还需要高速硬件、安全运行时、响应式数据层以及针对长时推理优化的模型。NVIDIA与微软正在为Windows设备、Azure云和本地部署的开发者提供完整的这一技术栈。在Microsoft Build大会上，NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋通过直播从台北连线参与了微软董事长兼CEO萨提亚·纳德拉的主题演讲，共同讨论了这一扩展合作：NVIDIA RTX Spark（https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-microsoft-windows-pcs-agents-rtx-spark）和DGX Station for Windows（https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-rtx-station-with-windows-puts-a-trillion-parameter-ai-supercomputer-on-every-enterprise-desk）、NVIDIA GPU加速的Microsoft Fabric、Microsoft Foundry上的NVIDIA开放模型、GitHub Copilot中的NVIDIA OpenShell（https://build.nvidia.com/openshell）安全运行时，以及下一代NVIDIA驱动的AI工厂。 ## **为代理重塑Windows：从RTX Spark到DGX Station for Windows** NVIDIA和微软正在重新构想AI代理时代的Windows PC。借助RTX Spark笔记本和小型台式机，以及DGX Station for Windows桌面级AI超级计算机，开发者可以在Windows原生环境下构建、调优和运行AI代理。 RTX Spark是一个全新起点，赋能全球首批专为个人AI代理打造的Windows PC，具备1 petaflop AI算力、高达128GB统一内存、全天候续航，并且在不插电情况下仍能保持完整AI与图形性能。融合了NVIDIA超过30年的创新成果，包括CUDA、RTX、DLSS和TensorRT，这些系统将于今年秋季从Microsoft Surface、ASUS、戴尔、惠普、联想和MSI等厂商推出。 DGX Station for Windows是性能最强大的桌面级AI超级计算机，专为在Windows企业应用和工作流中构建和运行AI代理而设计。它搭载NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop超级芯片，拥有高达748GB一致性内存和20 petaflops FP4算力，可运行高达1万亿参数的尖端模型，支持7x24小时的企业级AI代理。系统预计于第四季度从ASUS、戴尔、技嘉、惠普、MSI和超微等厂商推出。这两款产品均运行NVIDIA OpenShell——一个面向自主AI代理的、从设计上确保安全的运行时。更多详情请参阅微软博客：“Introducing a powerful new chapter for Windows PCs, accelerated by NVIDIA RTX Spark（https://blogs.windows.com/windowsexperience/2026/05/31/introducing-a-powerful-new-chapter-for-windows-pcs-accelerated-by-nvidia-rtx-spark/）” ## **借助Microsoft Foundry上的NVIDIA开放模型，以企业级规模驱动代理工作流** 代理式AI运行在一个模型系统之上。随着NVIDIA、Anthropic和OpenAI的模型——加上Hermes专用代理——现已在Foundry Agent Service的托管代理中可用，企业可以在Azure上构建代理系统，并内置身份验证与治理能力。Anthropic的Claude模型现在已原生运行在Azure的NVIDIA GB300 Blackwell Ultra系统上，客户将在未来几周内可用。 NVIDIA Nemotron 3 Ultra是一款新的开放前沿推理模型，专为跨编程、研究和企业工作流的长时运行代理设计，本月将在Foundry托管计算上可用，同时还有用于语音识别的Nemotron 3.5 ASR和Nemotron 3.5内容安全模型。开发者可以将Nemotron与前沿模型和本地模型组合使用，优化每个工作流的成本与质量。 NVIDIA在Foundry上的开放模型组合现已涵盖代理式、物理和科学AI。NVIDIA Cosmos 3（https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-launches-cosmos-3-the-open-frontier-foundation-model-for-physical-ai）是首个完全开放的物理AI全模态模型，具备视觉推理、世界模拟和行为生成能力。NVIDIA Earth-2 AI天气预报模型现可通过Microsoft Planetary Computer Pro和Foundry（https://aka.ms/MPCP_GA）获取，用于企业级预测与风险分析。 NVIDIA Agent Toolkit（https://nvidianews.nvidia.com/news/enterprise-software-leaders-build-ai-agents-with-nvidia）和NVIDIA NemoClaw（https://www.nvidia.com/en-us/ai/nemoclaw/）蓝图为开发者提供了开源平台，用于在Foundry上构建生产级AI代理。NVIDIA CUDA-X库（包括cuDF、cuOpt、AI-Q和NeMo）现在可作为领域特定技能供AI代理使用。在Build分论坛中了解更多：“Orchestrate Special Agents with NVIDIA Nemotron Models on Microsoft Foundry（https://build.microsoft.com/en-US/sessions/BRKSP94?source=sessions）” ## **加速AI时代的企业数据仓库** 数据驱动代理式AI，快速访问数据至关重要。 NVIDIA加速计算现已集成到Microsoft Fabric Data Warehouse中，微软内部基准测试显示，在高并发工作负载下，SQL执行速度比基于CPU的基线快达6倍，比另外三家领先云数据仓库供应商快达7倍。企业数据层现在能够跟上持续查询和推理数据的AI代理的步伐，这是NVIDIA与微软多年深度工程协作（从研究到生产）的成果。更多详情请参阅微软博客：“Microsoft Build 2026: Building agentic apps with Microsoft Fabric and Microsoft Databases（https://aka.ms/Azure-Data-Build26）” ## **推进物理AI与自主系统** 物理AI是AI代理的下一个前沿。微软正在将NVIDIA的开源物理AI技能与工具（https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-releases-major-collection-of-open-source-agent-tools-and-skills-for-physical-ai）与Azure及其Physical AI Toolchain（https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain）集成。开发者将获得一个统一平台，由Cosmos 3的混合Transformer架构驱动，用于模拟、训练和部署自主系统，包括机器人、自动驾驶汽车以及能够感知、推理、规划并在物理世界中行动的工业系统。在视觉推理、世界生成和行为生成等关键基准测试中，Cosmos 3在开放模型中排名第一。 ## **通过NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition和Nemotron模型增强Azure Local和Foundry Local** 代理式AI正在超越云端。微软正在将Azure Local上的Foundry Local引入NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition平台。结合NVIDIA Nemotron开放模型家族，企业可以在数据所在位置运行高性能AI工作负载——无论是在本地、混合还是主权环境中——而无需牺牲性能或治理能力。 Azure Local上的Foundry Local现在支持多节点部署和vLLM运行时，能够扩展制造、能源、主权数据中心以及其他对延迟敏感场景中的推理能力。在微软博客中了解更多：“Unlocking the possibilities of physical AI with Foundry Local and Azure Local（https://aka.ms/PhysicalAIBuildblog）”，“Scale On-Prem AI with Foundry Local on Azure Local（https://aka.ms/FoundryLoca_Techcommunity_Build_blog）” ## **通过NVIDIA OpenShell将安全代理开发引入GitHub Copilot** 随着AI代理从代码辅助转向自主执行，它们需要真正的能力，但不应直接暴露真实凭证。https://build.nvidia.com/openshell 现已集成到GitHub Copilot中的NVIDIA OpenShell解决了这一问题：每个AI代理在其独立的沙盒容器中运行，每个出站调用在访问文件、网络或凭证之前都会根据策略进行评估。策略以代码形式编写，在仓库中进行版本控制，并可随时更新。OpenShell在Apache 2.0许可证下开源，模型无关，并支持本地、混合和云环境。在Build闪存会议中了解更多：“Secure Agent Workflows with GitHub Copilot and NVIDIA OpenShell.（https://build.microsoft.com/en-US/sessions/DEMSP387?source=sessions）” ## **威斯康星州费尔沃特AI工厂上线，通过NVIDIA Vera Rubin验证** 微软位于威斯康星州费尔沃特的AI工厂现已上线（https://x.com/i/status/2044767391293509761），进度提前，以单一AI工厂形式运行数十万NVIDIA Grace Blackwell系统，并与佐治亚州的类似AI工厂互联，为最尖端的模型提供可扩展、分布式的AI系统。通过在电力、冷却、NVIDIA Spectrum-X以太网以及新的Multipath Reliable Connection（MRC）（https://blogs.nvidia.com/blog/spectrum-x-ethernet-mrc/）传输协议方面的联合工程，微软的费尔沃特AI数据中心设计正在优化token经济学。此外，微软已经验证了NVIDIA Vera Rubin平台（现已全面投产）（https://nvidianews.nvidia.com/news/vera-rubin-full-production-agentic-ai-factory），计划在Azure数据中心部署。 Vera Rubin可与Blackwell无缝配合使用，无需改造，每兆瓦推理吞吐量提升高达10倍，并将每代理token的成本降低一个数量级。内置的NVIDIA机密计算可在代理大规模推理时保护模型和数据。NVIDIA Dynamo（https://www.nvidia.com/en-us/ai/dynamo/）推理框架将这些优势扩展到软件层面，加速AKS上的模型冷启动，并通过NVIDIA Grove（https://developer.nvidia.com/grove）实现Kubernetes原生分布式推理编排。在微软博客中了解更多：“Scaling multi-node LLM inference with NVIDIA Dynamo-Grove on AKS (Part 4)（https://aka.ms/aks-dynamo-blog-part4）” *探索Microsoft Build上的**NVIDIA全部会议、演示和实践实验室**（https://www.nvidia.com/en-us/events/microsoft-build/）*

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