Les premiers PC portables équipés de la plateforme Nvidia RTX Spark pourraient coûter beaucoup plus cher que prévu.
Selon des estimations de Morgan Stanley, les modèles basés sur la puce N1x débuteraient autour de 2 899 dollars, tandis que les versions N1 commenceraient à environ 1 799 dollars.
Autrement dit, Nvidia ne vise pas le grand public. La marque cible clairement les créateurs, développeurs et utilisateurs professionnels prêts à payer cher pour exécuter localement des charges IA avancées.
Nvidia RTX Spark : Une plateforme taillée pour l’IA locale
RTX Spark associe un processeur ARM Grace à un GPU RTX Blackwell. La configuration peut grimper avec un CPU jusqu’à 20 cœurs, 6 144 cœurs CUDA, 128 Go de mémoire unifiée et jusqu’à 1 pétaflop de puissance IA.
Cette mémoire unifiée rapproche Nvidia de l’un des grands avantages historiques d’Apple Silicon sur les MacBook Pro : permettre au CPU et au GPU de travailler sur un même espace mémoire.
Plusieurs fabricants ont déjà présenté des machines RTX Spark, dont Microsoft, Dell, Asus, HP, Lenovo et MSI.
Parmi les premiers modèles attendus :
- Surface Laptop Ultra
- Dell XPS 16 Creator Edition
- Asus ProArt P16 et P14
- HP OmniBook X 14
- Lenovo Yoga Pro 9n
- MSI Prestige N16 Flip AI+
Nvidia promet aussi un écosystème d’environ 30 laptops et 10 desktops d’ici l’automne.
Un rival du MacBook Pro, pas du PC abordable
Avec un ticket d’entrée pouvant approcher les 3 000 dollars, RTX Spark s’attaque frontalement au terrain d’Apple : machines premium, puissance créative, autonomie et IA locale.
Mais, Nvidia devra encore convaincre sur deux points essentiels : l’efficacité énergétique réelle et la maturité de Windows on Arm. Les performances brutes ne suffiront pas si l’autonomie ou la compatibilité logicielle déçoivent.
RTX Spark pourrait devenir l’offensive Windows la plus sérieuse contre le MacBook Pro depuis l’arrivée d’Apple Silicon. Mais son prix montre que Nvidia ne cherche pas à démocratiser l’AI PC : elle veut créer une nouvelle catégorie haut de gamme, pensée pour ceux qui préfèrent posséder leur puissance IA plutôt que la louer dans le cloud.
