Nvidia、Qualcomm Arm プロセッサは AI ミニ PC に最適

先週の Computex で大きな変化が 1 つありました。Arm プロセッサ上の Windows が、Windows デスクトップ、特に生産性や AI アプリケーションを目的とした小型 PC にとって次の目玉となりました。それでは、どの Arm プロセッサが最適なのでしょうか?

彼らがテストベンチに投入されるまでは、確かなことは言えません。しかし、お気に入りの NFL アナリストがプレシーズン中に勝者と敗者を予測できるのと同じように、私たちはこれらのチップがすでに達成したことを見て、推測を始めることができます。候補者: Computex で Asus ミニ PC としてデビューしたクアルコムの Snapdragon X2 Elite Extreme と、強力な新製品である Nvidia RTX Spark を搭載した一連のミニ PC (Surface RTX Spark Dev Box を含む) です。

Microsoftが先週OpenClawを正式にサポートしたことは、これらのミニコンピューターが代理店のタスクを実行し、AIコンテンツを作成し、生産性アプリを実行するよう求められる可能性が高いことを意味する。 AMD の Ryzen プロセッサと Intel の Core プロセッサがミニ PC でどれだけ優れたパフォーマンスを発揮するかはわかっているので、それらをほとんど無視して Arm オプションを優先するつもりです。理論上、私の推測では、RTX Spark は AI コンテンツの作成とゲームにとってより優れたマシンになるでしょうが、クアルコムを考慮に入れる必要はありません。 Snapdragon X2 Elite は、一般的な生産性と、場合によっては人工知能において明確な利点があるはずです。その理由は次のとおりです。

MiFCOM

プロセッサーのパフォーマンス: クアルコムがおそらく勝つ

私たちは、Nvidia N1X / RTX Spark プラットフォームについて、他のチップと同じくらいよく知っています。ハイエンド N1X プロセッサ (Nvidia と提携して Mediatek が製造) は、10 個の「エクストリーム」 Cortex-X925 コアと 10 個の「パフォーマンス」Cortex-A725 コアで構成されており、Arm プロセッサの既製の実装となります。当然のことながら、N1X/RTX Spark のセールスポイントは、RTX 5070 CPU とほぼ同等の 6,144 個の「Blackwell RTX」コアを備えた強力な統合 GPU です。

一方、クアルコムは、独自のまったく新しい設計を自由に作成できるようにする Arm アーキテクチャ ライセンスを使用して、独自のカスタム Oryon Gen 3 プロセッサ コアを設計しました。 (Arm と Qualcomm は昨年このライセンスについて争っており、Qualcomm が勝訴しました。) Qualcomm の最速 X2E-96-100 X2 Elite Extreme は最大速度 4.4GHz で動作し、合計コア数は 18 から N1X の 20 です。しかし、Qualcomm のプラットフォームには RTX チップ全体が含まれており、RTX チップには Extreme Spark 全体が含まれています。エクストリーム コアとわずかに性能が劣るコア。

マーク・ハックマン / ファウンドリ

私にとって重要なのは、シングルコアのパフォーマンスです。 Snapdragon X2 Elite は、クアルコムのラボではシングルコアの Geekbench 6 スコアが約 4,000 であることを実証しましたが、現場ではそれよりわずかに低くなります。しかし、Arm CPU を搭載した Nvidia の Grace Blackwell スーパーチップ (N1X CPU の基礎と考えられている) のスコアは、Geekbench 6 でわずか 3,080 でした。ただし、「N1X」には具体的な名前が付けられていないため、これは単なる推測にすぎません。

理論上、これによりクアルコムのチップは、コードのコンパイル、オペレーティング システムとブラウザの応答性、および通常単一のプロセッサ コアからの出力に依存する生産性タスク (Microsoft Excel などのアプリなど) において優位性を得ることができます。覚えておいてください、Apple の Mac mini は今やローカル AI 群衆の最愛の人です。 AppleのハイエンドM4 Proを搭載しています。最終的には、Apple のミニコンピューターも M5 Pro に移行する可能性があります。

（あなたが尋ねたので：全体的に、Qualcomm Snapdragon X2 Elite Extremeは、Geekbench 6のシングルコアベンチマークで約3,950のスコアを獲得しているようです。これは、現在の範囲のApple M4 Proチップとほぼ同じです） [2025] Mac mini版です。これに Nvidia Grace Blackwell チップが続き、シングルコア スコアは約 3,080 です。 IntelのCore Ultra 300 (Panther Lake) X9のスコアは約2,800で、Framework DesktopにおけるAMD Ryzen AI Max+のスコア約2,900にわずかに届きません。 M5 Pro に関しては、シングルスコアは約 4,350 であり、トップに戻ることになります。)

公平を期すために、これをどの程度重要視すべきかは明確ではありません。最近、どの程度のパフォーマンスがあるかを知るために、7 年前のラップトップを 2 つの 2026 年モデルに対してテストしました。 本当に ここ数年で変化しました。シングルコアのパフォーマンスに関しては、Snapdragon X2 Elite は、Office 生産性テストで約 2:1 の優位性しか得られなかった古い Core i7-10665G7 よりも 2 倍以上高速でした (Cinebench 2024 シングルコア テストで 150 対 62)。 2 台の 2026 ラップトップでは、さまざまな Excel 関数の計算にかかる時間に、たとえばほんの数分の 1 秒の差がありました…しかし、これらの計算が繰り返し実行されると、この小さな違いは顕著になるでしょう。

スクラミンプ

Snapdragon X2 Elite は、Anthropic、OpenAI、Microsoft の全員が新たに焦点を当てている人工知能でも優位性を持つ可能性があります。 Intel の論文と AMD の公式声明では、AI エージェントのコントローラーとして GPU ではなく CPU が特徴付けられており、CPU が GPU よりも重要になる可能性があります。繰り返しになりますが、エージェント AI の背後にある考え方は、これらのエージェントが常に CPU を使用して答えを求めてトークンを計算し、タスクを実行しているということです。そうなればクアルコムが有利になるかもしれない。

GPU パフォーマンス: Nvidia がおそらく勝つでしょう、そして簡単に

もちろん、グラフィックスの場合、振り子は逆に振れます。 Qualcomm が作ったものは、RTX 5070 GPU に追いつくことができないはずです。 Nvidia の RTX Spark コア数を RTX 5070 Ti ノートブック チップと同等とすると、この GPU の 3Dmark Time Spy スコアは約 21,000 になります。 Snapdragon X2 Elite テスト ラップトップは、同じベンチマークを使用して約 4,230 のスコアを獲得しました。

(X 経由で、Nvidia の Jacob Freeman が Surface Laptop Ultra で Alan Wake 2 をプレイする様子を見ることができます。)

ゲームに関しては Snapdragon X2 Elite をテストする機会がありませんでしたが、一般的な CPU パフォーマンスと電力効率だけをテストしました。しかし、GhobsoGaming は Snapdragon X2 Elite で 20 のゲームを実行し、ゲームは第 1 世代のチップよりも第 2 世代のチップではるかにプレイしやすいことがわかりました。解像度は 1080p を大きく超えるわけではありませんが、高設定または最大設定で約 60fps でした。

GPU は、ゲームだけでなく、写真やビデオの編集などのマルチメディア作業にとって間違いなく重要です。しかし、共有の 128 GB の組み込み DRAM は、RTX Spark / NX1 に集中的な AI ベースのコンテンツ作成に対する優位性も与えるはずです。

Nvidia がアプリやゲームの開発者との関係を築くのに文字通り何十年も費やしてきたことを思い出してください。 Qualcomm にはない AI ベースのゲーム用フレーム作成テクノロジーに加えて、Nvidia と緊密に連携してコードを最適化していないコンテンツ作成アプリは 1 つもありません。

Windows エミュレーションとゲーム

Microsoft 365 やほとんどの Adob​​e スイートなどの一般的な生産性アプリケーションでは、Arm の互換性は問題ではなくなりました。実際、多くの生産性アプリケーションは Arm アーキテクチャ向けにネイティブにコーディングされています。 (Adobe は例外のリストを公開しています。たとえば、Lightroom Classic は Microsoft の Prism エミュレーションを使用して実行されます。これは単に、アプリは問題なく実行されますが、ネイティブ コードで実行する場合よりもパフォーマンスが低下することを意味します。) また、VPN のようなさらにニッチなアプリが Arm 上で実行される段階にも来ています。

私自身すべてをチェックしたわけではありませんが、WindowsonArm.org データベースは 大きい アプリケーションがネイティブで動作するかエミュレーションを通じて動作するかを確認する場所。また、AutoCAD や Acronis True Image 2025 など、Arm 上で実行できないアプリのリストも保持されます。

ゲームにはいくつかの疑問が生じます。ゲームの大部分は x86 プロセッサ向けにコーディングされており、Snapdragon X2 Elite と RTX Spark はどちらもアプリケーションの観点からのみダウングレードになります。 Easy AntiCheat、Denuvo、BattlEye などのアンチチート システムには Arm パスがあり、これが大きな障害となっていました。ただし、古い DRM システムが常に機能するとは限りません。これも、「うまくいくはずだが、いつもうまくいくとは限らない」というケースです。

しかし、AIに関しては、Appleが独自のArmチップであるMシリーズシリコンで先導してきた。どちらのチップの CPU でも推論アプリは問題になりません。それでも、多くの推論アプリは GPU、特に Nvidia の CUDA コアで実行されるように設計されています。 Snapdragon X2 Elite で実行される AI アプリは、オープン ONNX 形式用に特別にエンコードするか、Qualcomm NPU または GPU 用にエンコードしてタグ付けする必要があります。おそらくクアルコムの NPU が最も効率的ですが、パワー ユーザーは RTX Spark に注目するでしょうが、それには及ばないでしょう。いずれにせよ、これは Nvidia にとって明らかな利点です。

結論

したがって、一般的な生産性機械としては、違いはそれほど明らかではありません。ただし、AI とゲームの場合、Nvidia の GPU には明確な利点があります。

それは、あなたが普段実行しているすべてのアプリケーションと、特定のプラットフォームの欠点を許容できるかどうかによって決まります。そして、不明な点もあります。各プラットフォームはどれくらいの電力を消費するのでしょうか?そしてもっと重要なのは、どれくらいの費用がかかるのかということです。

エイスース

もしあなたが する 最終的には Snapdragon X2 Elite ミニ PC を購入したいと思っていますが、リストにあるのは Asus Ascent QN10 だけでした。ほとんどの PC メーカーと同様に、ASUS も特定のことについては口を閉ざしています。Snapdragon X2 Elite が搭載されていることはわかっていますが、具体的なチップやその価格、出荷時期などについては明らかにしていません。もちろん、最大 32GB の DRAM があり、2 つの PCIe M.2 スロット、豊富な Wi-Fi 7 および Bluetooth 5.4 ポートを備えた 512GB、1TB、2TB (合計 4TB) の内蔵ストレージ オプションがあります。背面には 2 つの USB4 ポートと 2 つの USB-A ポート、さらにオーディオが搭載されています。前面には、もう 1 つの USB4 ポート、2 つの USB-A ポート、HDMI 2.1 接続、および RJ45 ジャックがあります。すべて180Wの充電器で給電されます。

それでも: AMD、インテル、Nvidia、クアルコム。これは 4 つの異なる CPU-GPU 製品であり、4 つすべてがこの秋までに市場に投入される予定です。私たちは常にさらなる競争を奨励してきました。ホリデーシーズンまでに、PC 市場ではここ数十年で見たことのないほど多くの選択肢が見つかるでしょう。

Alaina Yee による追加レポート。