这台笔记本采用了与Nvidia DJX Spark相同的GPU设计。DJX Spark运行Linux，而RTX Spark及其各种变体（如Asus ProArt、Dell XPS以及这款MSI Prestige）则运行Windows。许多观看本频道的开发者同时使用Windows和Linux，因此他们自然想知道我们是否能在RTX Spark笔记本上运行Linux。

这花了我三天时间、一台KVM设备，甚至从另一台电脑用摄像头对着这台笔记本屏幕拍摄。但我认为我找到了一些门道，不过过程并不顺利：经历了多次黑屏、一夜之间死机的情况以及内核恐慌。而在这一切之中，我发现这台机器内部隐藏着一个机制：Windows一直悄悄在使用它，而Linux甚至对此一无所知。

这是MSI Prestige N16 Flip AI Plus，搭载Nvidia的RTX Spark N1X芯片。你的头是不是已经晕了？这个名字太长了，我不得不照着提词器念，因为我记不住。这些新的RTX Spark机器在某个特定方面非常独特：首先这是Nvidia全新的芯片，其次它运行的是Windows on ARM。这项技术已经开发多年且日益完善，现在已达到一个临界点或转折点，流畅度之高让你几乎察觉不到差异。

此外，这些机器的内存最高可达128GB，这简直疯狂好了，废话不多说，让我们看看性能数据。当你刚刚尝试过语音输入后，再手动打出一段复杂的AI提示词会显得非常荒谬。这部分内容由Whisper Flow赞助，这是一款我一直在使用的语音转文本工具。

你知道那些巨大的提示词吗？你试图向AI解释一切：“我需要你只修复一件事，就一件。请绝对不要重新设计页面，不要迁移数据库，不要用SQLite替换PostgreSQL，因为后者更简单。”事实证明，口述这些内容实际上比打字快得多也容易得多。

但速度甚至不是令人印象深刻的部分。看我口述时会发生什么：“嘿，Chuck，快速更新一下。嗯，你能在周四前发送更新的API文档吗？实际上，周五吧。”然后使用Whisper Flow时，它不仅仅是转录我说的话，还会对其进行清理。

即使我在AI提示词中途更改要求也没问题，因为显然我的大脑是在实时编写需求规格。它能处理修正、去除填充词并理解技术术语。“修复测试和检查，然后编写。”“将重试逻辑设置为三次尝试。实际上，改为五次并采用指数退避算法。”

效果很好，而且直接在我正在输入的地方生效。无论是我的代码编辑器、Gmail、笔记应用，甚至是在手机上。“请别再给我发垃圾邮件了。”Whisper Flow有免费版本，我的链接下方可以让你免费试用一个月的Whisper Flow Pro无限工作版。去看看吧。现在回到视频内容。

我已经在这台机器上测试了Windows和WSL，几周前我做了一个相关视频，大家可以去看看。这里简要回顾一下在GPU上运行GPT-OSS 120B的情况：Windows原生环境下达到了每秒65.4个token，WSL（Windows子系统 for Linux）即运行在Windows内部的Linux虚拟机达到了65.1，这与我们在原生Windows上得到的结果相差不远。而在DJX Spark桌面上则是61。所以这台笔记本实际上击败了台式机，Windows确实很快。

它不是你们祖母那个时代的Windows了，但AI是在Linux上成长起来的。训练和部署这些模型运行的服务器使用的是Linux，大多数AI工具也是先在Linux平台上推出。此外，正如我提到的，这是一种全新的机器类型。区别在于它是Windows on ARM加上CUDA，而CUDA是随着这款芯片才出现的。

所以我有一些疑问：第一，软件方面。我实际使用的AI工具能在这上面运行吗？像VLM和SG Lang等很多工具都是优先为Linux构建的。第二，Python环境。软件包能安装吗？Nvidia自己的入门指南指出，目前还有一些没有针对Windows的ARM64构建版本。第三，WSL方面。运行在Windows内部的Linux能否以全速处理这些优先为Linux构建的工具？

关于内存，它是统一的。其中一部分被保留给GPU使用。那么谁得到多少以及具体分配比例是多少呢？DJX Spark无需回答这个问题，因为它出厂就预装了Nvidia自己的Linux。所以我采取了最常见的做法，这也是一种安全措施：我想先尝试双启动。

也就是保留Windows并在旁边安装Linux，而不是直接抹除整个硬盘。你同时拥有两个系统。这会有多难呢？对我来说，非常困难。但我知道有人很懂Linux：Level One Tech的Wendell。但他很忙，所以我找了另一个人工智能Claude Code，让它在另一台机器上操控这台电脑。

Jet KVM很酷的一点是它有IP地址，所以Claude Code可以通过它连接到这台机器。它可以重启、查看屏幕（理论上）、操作鼠标和键盘，但实际上由于视频输出在Linux环境下尚未工作，它无法真正看到屏幕。

在启动和安装Linux期间，笔记本仅在其自带显示屏上显示图像，通过HDMI不发送任何信号。所以我最终用MacBook Air的摄像头对着倒置放置的笔记本拍摄，每一帧都需要翻转。不过我不做这些繁琐工作，我的搭档Claude在做这一切。

我首先尝试的是Omari OS，因为它已经支持华硕和戴尔笔记本上的这款芯片。但我当时没有这两台设备，只有MSI的这台。我想也许它能工作吧？结果屏幕不停地翻转（flippity flippy），怎么回事？它们一直在切换。我已经说过“flip”了，说得太多次也没用，总之就是不行。

然后Wendell看到了我的推文，他说：“Debian现在基本上开箱即用。”好吧，Debian确实可以，但过程并不顺畅。安装程序无法连接我的Wi-Fi，所以我使用了USB以太网适配器。开箱即用的Debian不认识这些硬件：没有键盘、触摸板或GPU支持。

所以我回到Omari，因为Omari已经包含了Nvidia开源驱动的Linux内核。终于看到了一点光亮，但Linux在这台128GB的机器上只识别出28GB内存。笔记本保留了96GB给GPU，且只有Windows能更改此设置。所以我回到Windows进行了几次调整以演示我的操作过程（抱歉）。

一旦我将Windows的保留内存调低至4GB，Linux就获得了120GB。

在Nvidia GPU上实现完整的桌面体验，支持4K分辨率、120Hz刷新率，键盘、触控板、音频和CUDA全部正常工作。在搭载RTX Spark芯片的Linux笔记本上，YouTube播放流畅且声音正常。任务看似完成，但我突然想起还漏了几件事：我需要测试AI性能。这里有什么快速测试可以做呢？LM Studio提供了支持CUDA的ARM 64 Linux版本，于是我加载了它并输入“写一个故事”。

结果出来了。我知道这可能会引来一些评论，但这只是概念验证，能跑通就行。MV Top显示GPU占用率接近100%，运行正常，速度为每秒61个token。顺便提一下，这是未插电状态。于是我们插上电源看看会发生什么。各位观众，这简直是另一个世界。显然这里有些问题需要解决，但这确实有点奇怪：插电后速度反而降到了每秒15个token。

这意味着插电比不插电更慢，所以我再次拔掉电源查看情况，速度回升至每秒67个token。两次测试中电源模式均设为平衡。有趣的是，GPU在不工作时频率为2300 MHz，但在忙碌时会降至约1800 MHz（未插电时）。然而插电后，频率竟低至780 MHz。看来插电会严重限制GPU性能，这非常奇怪。

之前我还尝试了VLM和SG lang，它们也能工作，但这确实很奇怪。插电时每秒156个token的数据让我想看看大模型的表现，并与Windows进行对比。我选择了一个典型的GPTOSS120B模型。我知道它很旧，但所有厂商都使用这个模型，因为它能在各种平台上运行。

Windows给出了每秒65.4个token的速度，WSL为65.1，DGX Spark为61，而Linux仅为13.9。在相同的笔记本上慢了将近五倍。使用八个客户端的VLM表现更差：WSL达到每秒127个token，而Linux仅为39.5。你们看到了GPU频率在运行时的下降情况：无论是否插电都会下降，但插电时降得更低。

温度保持在40到47摄氏度之间舒适范围内，整个测试过程中没有任何节流现象。Windows保持约2.2 GHz的频率并在8分钟内完成；Linux仅维持在790 MHz左右，耗时37分钟。因此软件基本可用，但GPU无法全速运行。我需要找出Windows拥有而Linux缺失、导致性能受限的关键因素。

请记住，DJX Spark是台式机盒子，而这台是笔记本。CPU和GPU共享同一个电源预算，因此必须有人决定分配给GPU多少功率——那就是Windows。别看我密码（是password），我没告诉过你们这个细节。在设备管理器中查看设备，这里就是它：在Windows上，该设备称为“Nvidia Platform Controllers and Framework”。

Linux没有这个驱动版本。在Windows上，相同模型和量化级别下速度为每秒68个token，与未插电时的Linux相当。如果我禁用这个驱动……看吧！速度骤降至每秒31个token，仅仅因为禁用了Nvidia平台控制器和框架。你可能会说这很明显，但这毕竟是一次发现。

回顾一下：开启控制器时，另一次测试得到约83个token；关闭时为32，重新打开后回升至78。时钟频率也说明了同样的问题：开启控制器时为2 GHz，关闭时降至786 MHz，重新打开后恢复正常。这正是Linux插电时被锁定的频率。

于是让Claude Code尝试让Linux与该控制器通信。固件将电源设置表交给控制器，但该数据是加密的。Windows知道如何解密它，但在Linux上没有任何程序能读取它。我尝试过的所有方法都无法提升时钟频率，有一次甚至导致了内核恐慌。

虽然我很惊慌，但Claude Code没有慌乱。重启后，能否从Windows驱动程序中提取密钥？也许可以，但这只是针对单台机器的黑客手段，并非适用于所有人的修复方案。这一实现必须由Nvidia提供。因此插电时，Linux的运行速度仅为Windows的六分之一到二分之一（取决于测试项目）。

但在电池供电时，Windows仍能让GPU接近2 GHz运行。这台笔记本在Windows下表现良好，出现问题的系统实际上是Linux（如果你需要它的话）。WSL是目前的实用解决方案，因为它运行在Windows驱动之上，无论插电与否都能保持加速状态。它还能像VLM等其他工具一样运行。

这需要一些调整，因为WSL默认分配14GB内存。所以我需要让Claude Code也对此进行修改。最终我们在内存方面搞定了。Wendell说得最好：“为什么用户必须自己选择保留多少内存？这太愚蠢了。”他说Nvidia在Windows上修复了这个问题。

而在Linux上，你只能获得固件保留的内存量，这台机器出厂时保留了96GB。尽管如此，我仍然不建议为了Linux购买这款笔记本，因为你不能永远依赖电池供电，而且目前插电反而会导致性能下降。但如果Nvidia将控制器添加到其Linux驱动中，这将变成一台便携式的DJX Spark。

Nvidia应该修复这个问题吗？请在下方评论区告诉我。如果你想观看该机器的完整视频和详细评测，请点击观看下一个视频。感谢收看，我们下次再见。