优势
为何使用 NVIDIA GPU 构建和运行本地 AI？
更广泛的生态
AI 堆栈的每一层都在 NVIDIA 上加速，包括 CUDA 库、开源框架、SDK 和模型，并获得广泛的社区和 ISV 支持。
方便易用的工具
NVIDIA 与开源社区密切合作，优化热门的 AI 工具，如 ComfyUI、Hermes、llama.cpp、Ollama、ONNX、OpenClaw、PyTorch、vLLM 等。这些工具可以轻松安装，并跨 NVIDIA 本地 GPU 和云端 GPU 在同一 CUDA 堆栈上运行。
最新模型的首发日支持
得益于 NVIDIA 与模型实验室之间的密切合作，从 LLM 到图像生成器，新的开源模型从一开始就在 NVIDIA GPU 上快速运行。
庞大装机量与统一开发软件栈
NVIDIA 本地 GPU 装机量超 1 亿台。一次开发，即可部署至 PC 端与云端的各类 NVIDIA GPU。
性能
专用 Tensor Core 可加速各类 AI 运算任务，搭配持续优化的开发框架与 NVFP4 模型检查点。
在本地构建和运行智能体
构建与应用交互、生成内容、自动化个人工作流和管理多步骤推理任务的智能体，同时在本地设备上私有运行，或跨云和本地配置混合运行。
NVIDIA NemoClaw
NVIDIA NemoClaw™ 是一系列用于构建自主智能体的开放蓝图：适用于特定领域且始终在线的 AI 系统，可在现实世界的工作流中进行推理、规划和行动。
Hermes 智能体
Hermes 智能体是由 Nous Research 打造的可自我提升的智能体。它作为终端或应用界面运行，拥有持久的技能和内存，有助于其随着时间的推移不断改进，非常适合本地模型，并且可以连接到 飞书、腾讯 QQ等渠道。
OpenClaw
使用 NVIDIA NemoClaw 运行 OpenClaw 自主智能体，从原型部署转向更安全、受管控的部署。NemoClaw 添加了 OpenShell 策略控制、产品生命周期管理和沙盒隔离。
面向本地 AI 的优化模型与检查点
NVIDIA 携手开发者社区，针对各类开源模型完成适配优化，可在本地 NVIDIA GPU 上高效运行。
为你的本地 AI 场景选择适配模型
1. 明确目标显存与性能需求
2. 筛选候选模型：
参考公开基准测试 (例如 Artificial Analysis Index) 筛选备选模型
使用 llama.cpp 时：推荐选用 Q4_K_M 量化检查点，平衡运行性能与生成效果
使用 vLLM 或 PyTorch 时：推荐选用 NVFP4 量化检查点，平衡运行性能与生成效果
3. 评估：
结合自身业务场景搭建自定义评估数据集
通过人工评测完成模型打分
针对大语言模型，可借助大模型自评判方式完成批量评测
(点击查看大图)
自定义模型检查点优化
NVIDIA TensorRT Model Optimizer 集成多种主流模型优化技术，包含量化、剪枝、模型蒸馏、推测解码等，可对深度学习模型进行压缩，适配各类下游部署框架，提升推理运行速度。
获取 Model Optimizer
NVIDIA AI SDK
借助 NVIDIA SDK，为你的 RTX PC 应用添加先进的 AI 功能，涵盖 3D 图形、生成式 AI 以及视频和直播。
用于构建加速 AI 应用的开发者工具
使用 CUDA-X 库和 NVIDIA Nsight 工具构建、分析、调试和优化 GPU 加速的 AI 应用。
CUDA-X 库
NVIDIA CUDA-X 是一套功能强大的库，旨在为 AI 和高性能计算用例提供行业领先的 GPU 加速。它们为复杂算法提供了高度优化的实现，远远优于仅使用 CPU 的替代方案。此外，现已提供可移植的指令集和 skill，可扩展 AI 智能体的功能。
详细了解 CUDA-X 库NVIDIA Nsight 工具
NVIDIA Nsight™ 工具是一套功能强大的库、SDK 和开发者工具，用于构建、调试、配置和开发面向最新加速计算硬件的软件。
开始使用 Nsight 开发者工具
(点击查看大图)
我应该将哪个 NVIDIA GPU 用于本地 AI?
根据操作系统、可用 GPU 或统一内存、模型大小和工作流选择硬件。在 NVIDIA DGX Spark™ 上进行原型设计，在 GeForce RTX™、NVIDIA RTX Spark™ 或 NVIDIA RTX PRO™ 上运行 AI 和智能体工作流，以支持更大型的本地模型和长期运行的智能体。
适用场景 |
系统定位 |
内存 |
操作系统 |
设备形态 |
可承载模型规模 |
|
|---|---|---|---|---|---|---|
大型 AI 模型与智能的原型搭建、测试工作 |
单台轻量化整机 |
最高 128GB 统一内存 |
Windows |
笔记本电脑 / 紧凑型台式机 |
最高支持 120B 参数模型 |
|
大型 AI 模型与智能的原型搭建、测试工作 |
配套辅助整机 |
最高 128GB 统一内存 |
Linux |
小型台式机 |
单台 DGX Spark 最高支持 200B 参数模型 |
|
小型 AI 模型开发与测试 |
单台主力整机 |
6 - 24GB 显存 |
Linux / Windows |
笔记本电脑 / 台式机 |
最高支持 60B 参数模型 |
|
大型 AI 模型开发与测试 |
单台主力整机 |
16 - 96 GB 显存 |
Linux / Windows |
笔记本电脑 / 台式机 |
最高支持 150B 参数模型 |
RTX Spark
借助 RTX Spark，创作者和 AI 开发者可以渲染 90GB 以上的超大 3D 场景，编辑 12K 4:2:2 视频，生成 4K AI 视频，在本地使用智能体运行具有多达 100 万个 token 上下文的 120B 参数 LLM，并以 1440p 分辨率和超过 100 FPS 的帧率畅玩 3A 游戏。
DGX Spark
采用 GB10 Grace Blackwell 超级芯片的个人 AI 超级计算机。高达 1 petaFLOP 的 FP4 运算能力、128GB 统一内存和预安装的 DGX 操作系统 – 微调高达 70B 参数的模型 ，并从运行多达 200B 参数的模型推理。
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2026 年 5 月 31
NVIDIA 全面升级 RTX PC 和 DGX Spark 上的本地 AI 智能体
个人智能体正迎来爆发式增长，OpenClaw 和 Hermes 等开源项目在 GitHub 上正受到 AI 开发者社区的接纳和使用。
2026 年 5 月 13 日
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代理式 AI 正在改变用户完成工作的方式。继 OpenClaw 取得成功之后，社区正积极拥抱新的开源代理式框架。
2026 年 4 月 15 日
NVIDIA GPU 加速 Adobe Premiere 全新调色模式
NAB Show 2026 将于 4 月 18 日至 22 日在拉斯维加斯举行，集中展示面向热门视频编辑应用的新功能与优化。
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