WindowsがRTX Sparkノート向けに最適化、AIエージェント導入を2クリックに

何が発表されたのか

MicrosoftとNvidiaは、ArmベースのCPUとBlackwell GPU、ユニファイドメモリを組み合わせた「RTX Spark」を搭載するノートPCの第一弾について、サンフランシスコで発表イベントを開いた。Microsoftはこのプラットフォーム向けに、ローカルAIモデル、ゲーミング、メモリ管理の3点を中心にWindowsを最適化したと説明している。従来のAMDやIntel製チップが使うx64アーキテクチャではなく、Armベースのチップを採用している点が大きな違いである。

MicrosoftのPeter Dawoud氏（principal program manager）によると、初回起動時の「Get Started」体験から、目的のAIエージェントを探し、インストールし、起動するまでを2回のクリックで完了できるようにした。エージェントはWindows Store経由で導入・更新できるため、利用者が依存関係の解決や更新の確認を行う必要はないという。発売時点で正式に対応するエージェントはHermes、Perplexity、OpenClawの3つで、Microsoftは他の提供元の追加も進めている。

Arm移行とエミュレーション

ネイティブのArm版が存在しないアプリは、Microsoftのエミュレータ「Prism」で動作する。Dawoud氏は、エミュレーションは汎用的なものではなく、プラットフォームごとに調整が必要だと説明している。同氏は「コアごとに異なり、x64をそのコアにどう変換するかは高度に最適化する必要がある」と述べ、RTX Sparkのマイクロアーキテクチャ向けに多くの作業を行ったとしている。

Prismは互換性を改善する更新が毎月提供されているという。QualcommのSnapdragon Xシリーズの登場によってArmネイティブのアプリが増えたことも、RTX Sparkの立ち上げを後押ししたと記事は伝えている。

メモリについては、Microsoft製のSurface Laptop Ultraが最大128GBのユニファイドメモリを搭載できる。Dawoud氏は、可能な限り多くをメモリに載せつつ、システムの応答性を保つために一部の領域を確保していると説明する。NvidiaのWindowsアプリには、GPU側に割り当てるユニファイドメモリ量をスライダーで手動調整する機能があり、24GBや32GBのモデルで有用だとされている。

ゲーミングとアンチチート

ゲーム向けには、CPUがフレームペーシングを左右し、GPUが描画を担うという役割分担を踏まえた最適化が行われた。Fortnite、Marvel Rivals、Arc Raiders、Counter-Strike 2、Dota 2などアンチチートを備えるゲームが、RTX Sparkノートでそのまま動作する。

対応時期が示されているものもある。ActivisionのRicochet（Call of Duty）は2027年中、EAのJavelin（Battlefield）は2027年初頭、PUBGは2027年前半に対応する予定で、Riot GamesはLeague of LegendsとValorantを将来対応させるとしている。

Microsoftはシェーダーを事前配信する仕組みもRTX Sparkに導入する。Xboxアプリがゲームのダウンロード中にシェーダーを先読みしてコンパイルするもので、Xbox Allyで提供されている体験と同じだという。記事の筆者の検証では、多くのゲームがエミュレーションで動作し、1440p・中設定・DLSS performanceでおおむね60fpsに達したとしている。

発売時に使えない機能

意外な点として、RecallのようなCopilot Plus PCの機能はRTX Sparkの発売時点では利用できない。理由は明らかにされていないが、完全に利用可能になるのは来年になるとみられる。

MicrosoftのAdrienne Brewbaker氏（senior director of Windows marketing）は、Nvidiaと緊密に協力してCopilot Plus PCの体験をRTX Sparkに提供し、まず今年中にWindows Insiders向けに提供される見込みだと述べている。

Windows Searchの新しいインターフェースも準備されている。速度を重視して作り直され、検索バーから直接Bluetoothのオン・オフなどの操作ができるようになる。Windows Searchをランチャーのように使えるようにする改善だと記事は評価している。

記事の筆者の検証では、Hermesはほぼ2クリックで導入できた一方、OpenClawはローカルゲートウェイが正しくインストールされていないというエラーが出て、アンインストールと再インストールが必要だったという。ローカルモデルはクラウドモデルより応答が遅く、夜間やバックグラウンド処理向けの用途が中心になりそうだと筆者は見ている。