舞台の上で、フアン CEO が小さなマシンを持ち上げます。NVIDIA Blog のライブ記事によれば、フアン CEO は 2016 年に OpenAI へ 1 ペタフロップス・128GB を届けたと語りました 1。そして手に持ったマシンを示し、「これは 1 ペタフロップス・128GB」「もちろん違いは、こうして手で持てること、DGX-1 は 2 人がかりで階段を運んだ」と続けました 1。
NVIDIA Blog のライブ記事によれば、GTC ベルリンの基調講演(10 月 21 日)の終盤で、フアン CEO は前週に発売された RTX Spark ノートを取り上げました 2。そして、その 1 ペタフロップスの性能と 128GB のメモリを、2016 年に OpenAI へ届けた DGX-1 と比べ、大きさの違いをオチにしました 3。これは NVIDIA 側の比べ方です。同じ性能だと言い切る記事ではありません。
メーカーの発表、X のポスト、媒体の実測は、性質の違う情報です。分けて並べます。
- メーカーの発表: NVIDIA の基調講演とブログ、Adobe のリリース
- X の紹介ポスト: 投稿者が書いた要約。投稿者の主張として扱います
- 媒体の実測と見通し: PC Watch が測った値(測った機種と条件の話)と、ITmedia PC USER の見通し
「約束」と「測った値」を、読者が自分で見比べられるように並べます。
エージェントがロボットのアヒルの訓練を手伝うデモ
NVIDIA Blog によると、基調講演で流れた動画では、エージェントが Hugging Face の Microduck の訓練を手伝っていました。コースを作って Isaac Sim でロボットをシミュレーションし、訓練のジョブはクラウドへ送り、学んだ方策を RTX Spark に戻して評価してから実機へ載せる、という流れです 4。
舞台には Microduck が 4 体登場し、座る、立つ、合図で昼寝までしたそうです 5。フアン CEO は、Microduck は RTX Spark で作られ、クラウドで訓練され、シミュレーションで技能を学んだと説明しました 5。
NVIDIA Blog は別の記事で、基調講演では RTX Spark 上で動く AI エージェントが NVIDIA Isaac Lab、Hermes Agent、Nemotron 3.5 Bolt 74B を使って Microduck の訓練に使えることを見せた、と書いています 6。
基調講演の Hermes Agent のデモについて、X にはトルコ語のポストもあります。投稿者は、フアン CEO が基調講演を Hermes Agent のデモで締めくくった、と書いています 7。デモでは 1 つのプロンプトで Hermes Agent を OpenShell で RTX Spark ノートに入れさせ、「このマシンに収まる最良のオープンモデルを選べ、…」と指示した、とも書いています(トルコ語の原文から訳しています、ポストの本文はここで途切れています)8。
Jensen Huang, GTC Berlin keynote’unu bir Hermes Agent demosuyla kapatmış.
— Erhan Meydan (@erhanmeydan) 2026年10月21日
"Bir agent yapmanın yolu, onu bir agent’a yaptırmak" dedi :))
Demoda olanları;
→ Tek bir prompt ile Hermes Agent’ı RTX Spark dizüstüne OpenShell ile kurduruyor, “bu makineye sığan en iyi açık modeli seç,…
NVIDIA Blog のライブ記事では、講演の最後はユーロビジョン風の歌で主題を振り返る演出でした 9。ポストの「Hermes Agent のデモで締めくくった」は、投稿者の要約として読んでください。
Adobe の発表: Photoshop と Premiere を RTX Spark 向けに最適化
Adobe は、Photoshop、Premiere、Substance 3D の 3 アプリを RTX Spark 向けに最適化し、AI 処理、編集、カラー、エフェクト処理を最大 2 倍高速化する、と発表しました 10。この「最大 2 倍」は 3 アプリをまとめた表現で、何と比べた倍率かはリリースに書かれていません 10。日本語の資料は、10 月 15 日(米国時間)に米国本社が出したプレスリリースの抄訳です 11。
Premiere について Adobe は、再生、レンダリング、エフェクト、カラー、AI ツールなど、最も負荷の高いポストプロダクションワークフローの一部が RTX による高速化を受け、RTX Spark 向けに最適化された、としています。「スピーチを強調」や「オブジェクトマスク」といった人気の機能の速度向上につながる、という説明です 12。Photoshop は GPU による合成処理を軸に再設計され、削除ツールやキャンバス上のエフェクト適用の速度と応答性が上がった、と Adobe は書いています 13。NVIDIA も、Adobe と提携して RTX Spark 向けに Premiere と Photoshop を再設計していると説明しています 14。
X には、NVIDIA の公式動画を紹介する日本語のポストがあります。投稿者によれば、NVIDIA は公式動画で、同じ RTX Spark のノート 2 台を並べ、Premiere の通常版と高速化版の性能差を実演したそうです(本文は途中までです)15。
NVIDIAは公式動画「NVIDIA RTX SparkでAdobe Premiereの編集を速く」において、同じRTX SparkのノートPC2台を並べ、Adobe Premiere(動画編集ソフト)の通常版と高速化版の性能差を実演した。
— 清水勇介｜Yusuke Shimizu (@ShimizuYusuke) 2026年10月22日
・この動画では、Adobe… pic.twitter.com/LzRMmJtcHo
発表とは別に、媒体が測った値と見通し
ここからは、発表ではなく媒体の実測です。PC Watch は ASUS ProArt P16 (H7607) の 64GB 機で、Photoshop Beta と Premiere Beta を測っています 16 17。
- Photoshop Beta: 削除ツールを生成 AI オン、デバイス処理の設定で実行し、ブラシで対象を指定する時間を除いて手動で計時しました [[F253]]。室内写真の手の像、黒い球、左右の植物の計 4 対象を一括削除して、11.89 秒でした [[F252]]
- Premiere Beta: 車が写る約 29 秒の素材のオブジェクトマスクの処理が、初期化を含めて 30.79 秒でした [[F245]]
どちらも Beta 版での、この機種での値です。PC Watch はここで Adobe の主張の比較対象を測っていないので、「最大 2 倍」の裏付けとして読むことはできません 10。発表の数字と実測の数字は、別々の問いに答えています。
ITmedia PC USER は ASUS ProArt P14 (H7407) の記事で、今後は OS のメモリ管理の改良や、Photoshop、Premiere Pro の最適化など環境整備も予定されている、と書いています 18。同じ記事は、試用期間が短く、とりあえず使ってベンチマークを実施した段階だとも断っています 19。
大きなモデルについての NVIDIA の説明と実測
NVIDIA は、RTX Spark で最大 120B パラメータの LLM を、最大 100 万トークンのコンテキストで動かせる、と説明しています 20 21。NVIDIA の移植ガイドによれば、メモリは最大 128GB で CPU と GPU が共有し、帯域は 300 GB/s です 22。
では実測はどうか。PC Watch は 64GB 機で 27B の LLM(Qwen3.8-27B・Q4_K_M・約 16.45GB)を動かしました 23。ただし、重みが約 16.45GB でも実行時にはそれ以外のメモリを使うので、ファイルサイズだけで必要な容量を決めない方がよい、と書いています 24。入力が 65,536 トークンでは、最初の出力まで約 102 秒でした 25。PC Watch は「長文を渡せる」と「すぐに返事が来る」は同じではない、としています 25。「大きなモデルが載ること」と「高速に動かせること」も別だ、と同じ記事は指摘しています 26。
128GB 機の ProArt P14 を測った PC Watch は、3 ビット量子化の Unsloth 版でも 90GB 以上ある AI モデルを丸ごと読み込める、と書いています 27。
自分の机でやるなら
ここまでの「RTX Spark で」は、発表やデモの範囲の話です。Premiere は RTX Spark 向けの最適化が Adobe から発表されていますが 12、Adobe のリリースには、最も負荷の高いポストプロダクションワークフローの一部が最適化された、と書かれています 12。動かしたいツールの対応環境は、買う前に公式で確かめてください。
PC Watch の 64GB 機の評価では、1 つの量子化 LLM や生成ワークフローを切り替えて使い、収まるなら 64GB も検討する価値があり、モデルや同時実行数が増えるなら 128GB、とされています 28。
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大きなモデルや生成物を手元に置くなら、置き場所も要ります。