במשך שנים התרגלנו לחשוב על אנבידיה בתור החברה שמייצרת את כרטיסי המסך שמפעילים את משחקי המחשב שלנו. אבל בשנים האחרונות היא הפכה לאחת החברות החשובות בעולם בזכות שבבי הבינה המלאכותית שלה, שמפעילים חלק ניכר ממערכות ה-AI המתקדמות בעולם. עכשיו היא מסמנת יעד חדש - מהמחשב הנייד שלנו.
עם פלטפורמת RTX Spark החדשה, אנבידיה, בשיתוף מיקרוסופט, מנסה לעשות משהו שאפתני למדי: להתחרות בענקיות המעבדים הוותיקות, בהן אינטל, AMD ואפילו אפל, ולהציע מחשב אחד שיודע לעשות כמעט הכל - לעבוד, לערוך וידאו, להריץ משחקים מתקדמים, ובעיקר להפעיל בינה מלאכותית באופן עצמאי, בלי לשלוח כל בקשה לשרת מרוחק.
כדי לבדוק עד כמה ההבטחות האלה מחזיקות במציאות, קיבלנו להתנסות את אחד המחשבים הראשונים המבוססים על הפלטפורמה החדשה הזו, Asus ProArt P16, וחזרנו עם כמה מסקנות מעניינות.
בכתבה הראשונה בסדרה כבר הכרנו את פלטפורמת RTX Spark, את הטכנולוגיה שמאחוריה ואת הביצועים הגרפיים הראשוניים שלה. הפעם אנחנו צוללים לתוצאות הבדיקות המלאות, אחרי כמה שבועות עם המחשב: החל מהרצת מודלי AI מקומיים, דרך מבחני המעבד והגרפיקה ועד לגיימינג, חיי הסוללה והמגבלות שעדיין קיימות במחשבי ווינדוס המבוססים על מעבדי ARM.
היתרון הגדול של אנבידיה: הרבה מאוד זיכרון
במקום מעבד של אינטל או AMD לצד כרטיס מסך נפרד, אנבידיה משלבת במחשבים החדשים מעבד מרכזי שפותח בשיתוף מדיה-טק (MediaTek) עם מעבד גרפי מתקדם המבוסס על ארכיטקטורת Blackwell מתוצרתה - אותה משפחה טכנולוגית שנמצאת גם בכרטיסי המסך האחרונים שלה - כאשר לשבב על הזה (Superchip) קוראים N1X.
אבל הבשורה המשמעותית יותר היא הזיכרון - המערכת תומכת בעד 128 גיגה-בייט של זיכרון מאוחד, המשמש גם את המעבד המרכזי וגם את המעבד הגרפי. במחשב שבדקנו היו 64 גיגה-בייט, מתוכם ניתן להקצות עד 48 גיגה-בייט לגרפיקה ולמשימות AI.
למה זה חשוב? כיום, כשאנחנו משתמשים ב-ChatGPT או בשירותי בינה מלאכותית דומים, מרבית העבודה מתבצעת בחוות שרתים מרוחקות, כאשר המחשב שלנו משמש בעיקר כחלון לשירות. אלא שככל שמודלי הבינה המלאכותית מתקדמים, מתפתחת גם האפשרות להריץ אותם ישירות על המכשיר.
כך, אפשר להשתמש בעוזר AI גם ללא חיבור לאינטרנט, לעבוד עם מסמכים רגישים מבלי להעביר אותם לענן ולהפעיל מודלים מקומיים ללא תלות בזמינות השירות או במגבלות השימוש שלו. בעתיד, אותה יכולת עשויה לאפשר גם לסוכני AI לבצע משימות מורכבות ישירות על המחשב.
הבשורה המשמעותית היא הזיכרון - המערכת תומכת בעד 128 גיגה-בייט של זיכרון מאוחד, המשמש גם את המעבד המרכזי וגם את המעבד הגרפי
וכאן נכנס לתמונה הזיכרון - מודלי AI דורשים כמויות עצומות של זיכרון, וכשאין מספיק ממנו, צריך להקטין את המודל או להתפשר על מהירות העבודה. הפתרון של אנבידיה מאפשר להפעיל מודלים גדולים יחסית גם על מחשב נייד.
כדי להבין את המשמעות, כדאי להסתכל דווקא על כרטיסי המסך השולחניים. אפילו ה-RTX 5090 של אנבידיה, שחזק משמעותית מה-N1X, מצויד "רק" ב-32 גיגה-בייט של זיכרון גרפי ייעודי. לעומת זאת, במחשב שבדקנו ניתן כאמור להקצות עד 48 גיגה-בייט למעבד הגרפי.
זה כמובן לא אומר שהמחשב הנייד מהיר יותר, רחוק מכך. במקרים שבהם מודל AI גדול אינו נכנס במלואו לזיכרון הגרפי, המשתמש נאלץ להתפשר. אפשר לצמצם את נפח המודל באמצעות קוונטיזציה, כלומר ייצוג מספרי מדויק פחות של הנתונים, או להעביר חלק ממנו לזיכרון המערכת, מה שעלול להאט משמעותית את העבודה.
הזיכרון המאוחד הגדול של אנבידיה מאפשר לצמצם חלק מהפשרות האלה, ובמקרים מסוימים גם להפעיל מודלים גדולים יותר או לעבוד עם חלונות הקשר ארוכים יותר, כלומר כמויות גדולות יותר של מידע שהמודל מסוגל להביא בחשבון במהלך המשימה.
בפועל, אנבידיה מאפשרת לשנות את חלוקת הזיכרון בין המעבד המרכזי למעבד הגרפי באמצעות תוכנה ייעודית. בדגם שבדקנו, למשל, ניתן להשאיר את יתרת הזיכרון למערכת ולמעבד המרכזי. אלא שיש כאן חיסרון קטן: כל שינוי בהקצאה מחייב הפעלה מחדש של המחשב.
המחשב הנייד ProArt P16 של אסוס
(אסוס)
מבחן ה-AI: מה המחשב באמת מסוגל לעשות?
בבדיקות שערכנו, המחשב הצליח לנהל שיחות זורמות עם מודלי שפה מקומיים, בקצב של עשרות יחידות טקסט בשנייה ובזמן תגובה קצר מאוד. הוא גם יצר תמונות בתוך שניות בודדות באמצעות מודל קטן יחסית, והפגין יכולות מעניינות בהפעלת סוכני AI. לא מדובר בתחליף לכל שירותי הענן, אבל בהחלט בהצצה לעתיד שבו חלק גדול מעבודת ה-AI תתבצע באופן מקומי.
כדי לבחון את היכולות האלה בצורה מסודרת, השתמשנו בחבילת המבחנים MLPerf Client 2.0.1, שמודדת כיצד המחשב מתמודד עם משימות בינה מלאכותית שונות. בניגוד למבחן חומרה מסורתי, שמסתכם בציון מספרי אחד, כאן אפשר לבחון את מהירות יצירת הטקסט, זמן התגובה של המודל וביצועים במשימות נוספות, כמו יצירת תמונות והפעלת סוכני תוכנה.
אחד המדדים החשובים הוא מספר הטוקנים שהמודל מסוגל לייצר בכל שנייה. טוקן הוא יחידת המידע הבסיסית שבה משתמשים מודלי שפה, שיכולה לייצג מילה, חלק ממילה או סימן. ככל שקצב יצירת הטוקנים גבוה יותר, כך בדרך כלל מתקבלת התשובה במהירות רבה יותר.
במודל Llama 3.1 8B של מטא, למשל, המחשב הגיע לקצב של כ-53 טוקנים לשנייה. במודל Qwen 3 8B של עליבאבא התקבלה תוצאה דומה, של כ-52 טוקנים לשנייה. אלה ביצועים שמאפשרים לנהל שיחה נוחה עם מודל AI מקומי, בלי להרגיש שהמחשב מתקשה לעמוד בקצב.
במודל Phi 4 Mini של מיקרוסופט המהירות הייתה גבוהה עוד יותר, עם כ-89 עד 97 טוקנים לשנייה. לעומת זאת, כאשר עברנו למודל Phi 4 Reasoning 14B, שמיועד למשימות מורכבות יותר הדורשות יכולות הסקה, הקצב ירד לכ-30 טוקנים לשנייה.
גם במשימות אחרות המחשב הציג ביצועים טובים: באמצעות מודל Flux 2 Klein 4B הוא הצליח לייצר תמונה ברזולוציית 1,024 על 1,024 פיקסלים בתוך כ-1.7 עד 2.7 שניות, בעוד שסוכן פיתוח תוכנה מסוג SWE Agent השלים משימות בתוך כ-48 עד 59 שניות. חשוב לציין שמדובר במבחנים שונים, חלקם ניסיוניים, ולכן אין להסיק מהתוצאות על ביצועי המחשב בכל מודל או משימה, ובמקרה של הסוכן גם לא על איכות התוצאה שהתקבלה.
שבב-העל N1X Spark של אנבידיה
(אנבידיה)
אלא שמהירות יצירת הטקסט היא רק חלק מהסיפור. מדד חשוב לא פחות הוא הזמן שחולף מרגע שליחת הבקשה ועד שהמודל מתחיל להפיק תשובה. במודלים Llama ו-Qwen נמדדה המתנה של כשליש שנייה בלבד, וב-Phi 4 Mini היא התקצרה לכ-0.14 עד 0.19 שניות. אפילו במודל Phi 4 Reasoning הגדול יותר, זמן ההמתנה עמד על פחות משנייה.
במילים אחרות, המחשב מסוגל להפעיל מודלים מקומיים בקצב שמאפשר אינטראקציה שוטפת למדי. זה חשוב במיוחד במערכות AI שצריכות להגיב לבקשות המשתמש בזמן אמת, ולא רק לבצע משימות ממושכות ברקע.
ומה לגבי יצירת תמונות? באמצעות Flux 2 Klein 4B הצליח המחשב לייצר תמונה ברזולוציה של 1,024 על 1,024 פיקסלים בתוך פחות משלוש שניות. מדובר בתוצאה טובה מאוד, אבל חשוב לסייג אותה: המודל שנבדק קטן יחסית ומשתמש בארבעה צעדי יצירה בלבד. לכן, אין להסיק מכך שהמחשב יצליח להפיק תמונות באותה מהירות באמצעות מודלים גדולים ומורכבים יותר.
בדקנו גם סוכן פיתוח תוכנה מסוג SWE Agent, שמיועד לבצע משימות מורכבות יותר מאשר הפקת טקסט. במבחן הזה השלים המחשב משימות בתוך כ-48 עד 59 שניות. מדובר במדד שימושי לבחינת זמן הביצוע, אך הוא אינו מעיד כשלעצמו על איכות הקוד שנוצר או על שיעור ההצלחה של הסוכן במשימות אחרות.
הבדיקות בוצעו באמצעות המעבד הגרפי, עם מנועי הרצה שונים ובהם WindowsML ו-llama.cpp. חלק מהמבחנים, בהם יצירת התמונות, מודלי ההסקה והסוכנים, שייכים להרחבות ניסיוניות של חבילת הבדיקות.
המחשב מסוגל להפעיל מודלים מקומיים בקצב שמאפשר אינטראקציה שוטפת למדי. זה חשוב במיוחד במערכות AI שצריכות להגיב לבקשות המשתמש בזמן אמת
צריך גם לזכור שהביצועים האלה אינם אומרים שהמחשב מסוגל להחליף את מודלי הענן המתקדמים ביותר של OpenAI, גוגל או אנת'רופיק. המודלים המקומיים שנבדקו קטנים משמעותית מחלק מהמערכות המתקדמות שפועלות בחוות שרתים, ומהירות התגובה שלהם לא מעידה בהכרח על איכות התשובות או על יכולות ההסקה שלהם.
היתרון של ה-N1X אם כך הוא אחר: האפשרות להפעיל מודלים מקומיים במהירות שימושית, עם שליטה טובה יותר במידע, ללא תלות בחיבור לאינטרנט במהלך ההרצה, ובלי לשלם עבור כל בקשה לשירות AI בענן.
היתרון לא מסתכם רק בחומרה
אלא שמעבר לזיכרון הגדול ולביצועים, לאנבידיה יש יתרון משמעותי נוסף: CUDA, פלטפורמת המחשוב שפיתחה לאורך השנים ושעליה מתבססים כלים וספריות רבים בעולם הבינה המלאכותית.
עבור המשתמש הממוצע, השם הזה אולי לא אומר הרבה. אבל עבור מפתחים, חוקרים ואנשי טכנולוגיה שעובדים עם מודלי AI, מדובר לעיתים בשיקול מרכזי בבחירת חומרה.
פלטפורמת CUDA מאפשרת לתוכנות להשתמש במעבד הגרפי לא רק לצורך עיבוד תמונה או משחקים, אלא גם לביצוע חישובים מורכבים. לאורך השנים נבנתה סביבה שלמה של כלי פיתוח, ספריות ומנועי הרצה שמנצלים את הטכנולוגיה הזאת, ובמקרים רבים העבודה עם חומרה של אנבידיה פשוטה יותר מאשר התאמת אותם כלים לפלטפורמות מתחרות.
היתרון הזה רלוונטי במיוחד למי שמפתח מערכות AI מקומיות או מפעיל סוכנים מורכבים, שצריכים לבצע רצף של פעולות ולא רק לענות על שאלה אחת. עם זאת, תמיכה ב-CUDA אינה מבטיחה שכל תוכנה מקצועית תפעל ללא בעיות על Windows מבוסס ARM, והדבר עדיין תלוי בתאימות של התוכנה ושל הספריות שבהן היא משתמשת.
מתוך האירוע של אנבידיה בסן פרנסיסקו
(דניאלה גינזבורג)
גם ל-AMD יש פתרונות מעניינים בתחום, ובראשם Ryzen AI Max+ 395, שמציע זיכרון מאוחד גדול ויכולת להריץ מודלים מקומיים. אלא שבחלק ממבחני הסוכנים המקומיים שבהם הושוו הפלטפורמות, ה-N1X הציג ביצועים טובים יותר.
אין פירוש הדבר שאנבידיה מנצחת בכל משימת AI, שכן הפערים תלויים במודל, במנוע ההרצה ובאופן שבו התוכנה מותאמת לחומרה, כאשר גם מחשבי המקבוק עם מעבדי M5 Pro ו-M5 Max מציעים יכולות משמעותיות בתחום ה-AI המקומי, במיוחד בתצורות בעלות זיכרון מאוחד גדול.
ובכל זאת, עבור מי שמעדיף את סביבת ווינדוס וזקוק לשילוב של זיכרון גדול, מעבד גרפי מהיר ותמיכה בכלי CUDA, ה-N1X מציע חבילה עוצמתית ומעניינת שקשה למצוא במחשבים ניידים מסורתיים.
תגידו ביי למחשבים הניידים העוצמתיים והכבדים
אנבידיה יודעת שכדי להצליח בשוק המחשבים הניידים, בינה מלאכותית לבדה לא תספיק. בהתאם, ה-ProArt P16 מצויד במסך OLED מרשים בגודל 16 אינץ', ברזולוציית 3K ובקצב ריענון של 120 הרץ. הוא שוקל כ-1.8 קילוגרם, מציע איכות בנייה גבוהה ושומר על גוף דק יחסית למחשב בעל ביצועים כאלה.
מבחינת העיצוב והמבנה, אסוס בהחלט מצליחה לספק את התחושה שמצפים ממחשב פרימיום. רמת הגימור גבוהה, גוף המחשב קשיח והציפוי החיצוני עמיד בפני שריטות. למרות הסוללה הגדולה, בקיבולת של 99.9 ואט-שעה, המשקל נשאר סביר למחשב עבודה עם מסך בגודל כזה.
המחשב הנייד Asus ProArt P16
(דניאלה גינזבורג)
(דניאלה גינזבורג)
(דניאלה גינזבורג)
המסך הוא אחת מנקודות החוזק הבולטות של המחשב. פאנל ה-OLED מציע צבעים עשירים, שחורים עמוקים וניגודיות גבוהה, לצד תמיכה בקצב ריענון משתנה ובהירות שיא של כ-1,100 ניטים בתכני HDR.
עבור מי שעוסק בעריכת תמונות, וידאו או תוכן גרפי, מדובר ביתרון משמעותי. גם במשחקים ובצפייה בסרטים חוויית התצוגה מצוינת, ואיכות המסך בהחלט תואמת את הציפיות ממחשב בקטגוריית המחיר הזאת.
עם זאת, הגוף הדק והיפה הזה מגיע גם עם פשרות. בעומסים כבדים, כמו משחקים תובעניים או משימות AI ממושכות, המאווררים נעשים רועשים יחסית, וחלק מהאזורים בגוף המחשב מתחממים עד שהם כבר לא ממש נעימים למגע.
המעבד המרכזי: אנבידיה נכנסת לליגה של הגדולים
גם בביצועים הכלליים המחשב הנייד של אסוס לא מאכזב. אך בעוד שהמעבד החדש מהיר מספיק לעבודות מקצועיות ותובעניות, הוא עדיין לא מצליח לעקוף את המעבדים המתקדמים ביותר של אפל.
כדי לבדוק את כוח העיבוד של ה-N1X, הרצנו את מבחן Cinebench 2026, שבוחן את ביצועי המעבד במשימות המבוססות על ליבה אחת ובמשימות שמנצלות מספר רב של ליבות במקביל.
במבחני הביצועים שלנו התקבלו תוצאות של כ-6,700 נקודות בביצועי ריבוי ליבות וכ-550 נקודות בביצועי ליבה בודדת. אלה תוצאות טובות בהחלט, במיוחד כאשר מביאים בחשבון שמדובר בכניסה משמעותית ראשונה של אנבידיה לשוק מעבדי המחשבים הניידים.
בעוד שהמעבד החדש מהיר מספיק לעבודות מקצועיות ותובעניות, הוא עדיין לא מצליח לעקוף את המעבדים המתקדמים ביותר של אפל
אבל כאשר משווים אותו למתחרים, מתברר שה-N1X לא בהכרח שובר שיאים. מול מעבדי הקצה של אינטל ו-AMD הוא אמנם מציג ביצועים תחרותיים, ולעיתים גם יעילות אנרגטית טובה יותר, אך בחלק מהמשימות, בעיקר בעבודה מרובת ליבות, המתחרים מצליחים להשתוות אליו ואף לעקוף אותו. ההבדל הוא שכדי להגיע לביצועים האלה, הם נדרשים לעיתים לצריכת חשמל גבוהה יותר.
מנגד, שבבי M5 Pro ו-M5 Max של אפל עדיין מציגים יתרון משמעותי בחלק ממבחני העיבוד המרכזי. גם מול Snapdragon X2 Elite Extreme של קוואלקום, שפועל בסביבת Windows on ARM, אנבידיה אינה רושמת ניצחון גורף.
קוואלקום מציגה יתרון בביצועי ליבה בודדת, בעוד שבמשימות מרובות ליבות התוצאות קרובות יותר ומשתנות בהתאם למבחן ולתצורת המחשב. מבחינת יעילות אנרגטית, לקוואלקום ולאפל יש עדיין יתרונות בחלק מהתרחישים, אף שה-N1X בהחלט מצליח להתחרות בהם.
נקודה מעניינת נוספת שעלתה בבדיקות היא שגם כאשר ניתקנו את המחשב מהמטען, תוצאות מבחני הביצועים נותרו דומות. במילים אחרות, לפחות במבחנים שביצענו, המחשב לא נאלץ להקריב חלק משמעותי מהביצועים רק משום שפעל על סוללה.
עם זאת, צריך לזכור שהבדיקות נערכו באמצעות גרסאות תוכנה המותאמות לארכיטקטורת ARM. כאשר מפעילים תוכנות שנכתבו במקור עבור מעבדי x86, התוצאות עשויות להיות פחות טובות בשל שכבת התרגום הנדרשת להפעלתן.
בסופו של דבר, המעבד המרכזי של אנבידיה הוא אמנם לא החזק ביותר בשוק, אבל הוא מספק ביצועים טובים מספיק כדי שלא להפוך לחיסרון מהותי עבור רוב המשתמשים שאליהם מכוונת הפלטפורמה. לפחות כל עוד הם אינם זקוקים דווקא לביצועי הליבה הבודדת הגבוהים ביותר או לתאימות מוחלטת לכל תוכנת x86.
שבב ה-M5 PRO העוצמתי של אפל. אנבידיה כמעט שם
(אפל)
גיימינג: המעבד המרכזי הופך לצוואר בקבוק
ועכשיו הגענו לתחום השני שבו המחשב אמור להוכיח את עצמו, כאשר בתחום הגרפי התמונה מעניינת במיוחד: המחשב הצליח להריץ משחקים מודרניים גם בהגדרות גבוהות, זאת בזכות הטכנולוגיות המתקדמות של אנבידיה.
אלא שיש כוכבית. הפלטפורמה מבוססת כאמור על ארכיטקטורת ARM, בניגוד למעבדי אינטל ו-AMD הנפוצים, מה שאומר שחלק מהתוכנות והמשחקים עדיין זקוקים לשכבת תאימות מיוחדת, שעלולה לפגוע בביצועים או לגרום לתקלות.
בכתבה הראשונה כבר בדקנו את היכולות הגרפיות של ה-N1X באמצעות מבחן Steel Nomad של 3DMark, שבו השיג המחשב 2,665 נקודות. אלא שמבחן סינתטי הוא דבר אחד, וחוויית משחק בפועל היא משהו אחר לגמרי.
למרות ההתקדמות המשמעותית של מיקרוסופט בשכבת התרגום Prism, עדיין קיימות מגבלות תאימות במשחקים מסוימים. בבדיקות שערכנו גילינו בעיה מעניינת לא פחות: בחלק מהמשחקים, המעבד המרכזי הוא דווקא זה שמונע מהמעבד הגרפי למצות את מלוא יכולותיו.
במשחק Shadow of the Tomb Raider, למשל, הורדת ההגדרות הגרפיות לרמה נמוכה מאוד לא אפשרה לנו לעבור את רף 110 הפריימים לשנייה. בשלב מסוים המעבד המרכזי הפך לצוואר הבקבוק, כך שהמעבד הגרפי נאלץ להמתין לו במקום להמשיך לייצר תמונות בקצב גבוה יותר.
למרות ההתקדמות המשמעותית של מיקרוסופט בשכבת התרגום Prism, עדיין קיימות מגבלות תאימות במשחקים מסוימים
לעומת זאת, כאשר העלינו את ההגדרות הגרפיות לרמה הגבוהה ביותר, כולל רזולוציה של 1440p, קיבלנו כ-75 פריימים לשנייה. מדובר בתוצאה טובה מאוד עבור מחשב נייד מהסוג הזה.
המשמעות היא שבמקרים מסוימים דווקא עדיף לוותר על הניסיון לסחוט עוד כמה פריימים לשנייה, ולהעלות את איכות הגרפיקה. כאשר המעבד המרכזי ממילא מגביל את קצב הרענון, הורדת ההגדרות הגרפיות לא בהכרח תוביל לשיפור משמעותי בביצועים.
Control: Resonant: המשחק שחשף את הפוטנציאל
מבחן מעניין עוד יותר ערכנו במשחק Control: Resonant של Remedy, אחד המשחקים המרשימים מבחינה גרפית שיצאו השנה. המשחק כולל עולם פתוח, סביבות מפורטות במיוחד וטכנולוגיות תאורה תובעניות כמו Path Tracing, שמדמה בצורה מורכבת יותר את התנהגות האור בסביבה וירטואלית.
כאן יש לאנבידיה יתרון בזכות התמיכה בטכנולוגיות כמו RTX Mega Geometry ו-DLSS Ray Reconstruction. הראשונה מאפשרת להתמודד בצורה יעילה יותר עם סצנות גיאומטריות מורכבות, והשנייה משתמשת בבינה מלאכותית כדי לשחזר ולשפר את איכות התמונה המתקבלת מחישובי התאורה. ביחד, הטכנולוגיות האלה מאפשרות להפעיל את מצב RT Ultra, הכולל את הגדרות התאורה המתקדמות ביותר של המשחק.
בפועל, כאשר הורדנו את ההגדרות הגרפיות לרמה הנמוכה ביותר, קצב הפריימים התקשה לעבור את רף 90 הפריימים לשנייה. בחלק מהמקרים הופיעו גם תקיעות קלות, כתוצאה מהעובדה שהמעבד הגרפי נאלץ להמתין למעבד המרכזי.
אבל כאשר העלינו את ההגדרות לרמה הגבוהה ביותר, כולל Path Tracing, רזולוציית 1440p ומצב RT Ultra, המחשב הצליח להפיק יותר מ-60 פריימים לשנייה באמצעות DLSS Frame Generation במצב x2.
חשוב להדגיש שחלק מהפריימים האלה נוצרים באמצעות בינה מלאכותית, ולא באמצעות רינדור מלא של כל תמונה בנפרד. הטכנולוגיה משפרת את החלקות החזותית, אבל אינה מספקת שיפור זהה בזמן התגובה לפעולות המשתמש.
ובכל זאת, התוצאה ממחישה היטב את היכולות של המעבד הגרפי. המחשב הצליח להריץ משחק תובעני במיוחד עם הגדרות גרפיות גבוהות מאוד, כולל טכנולוגיות תאורה מתקדמות שחלקן אינן זמינות בקונסולות.
לשם השוואה, מצב איכות התמונה של המשחק בקונסולות מכוון ל-30 פריימים לשנייה, ובפלייסטיישן 5 הבסיסי התמונה משודרגת ל-4K מרזולוציה נמוכה יותר, ולא מרונדרת ברזולוציית 4K טבעית.
זו אינה השוואה ישירה, משום שהגדרות המשחק וטכנולוגיות השדרוג שונות בין הפלטפורמות. אבל היא בהחלט ממחישה את הפוטנציאל של ה-N1X, במיוחד עבור מי שרוצה ליהנות גם מגיימינג איכותי במחשב נייד שמיועד בראש ובראשונה לעבודה.
מנגד, מי שמחפש מחשב גיימינג ייעודי, במיוחד למשחקים תחרותיים שבהם נדרש קצב פריימים גבוה במיוחד ויכולות קצה, יוכל למצוא חלופות מתאימות וייעודיות יותר, לעיתים גם במחיר נמוך משמעותית.
control: resonant. תעשו לעצמכם טובה - ותשחקו במשחק הזה
(Remedy)
(Remedy)
חיי הסוללה: לא בדיוק החופש שהבטיחו לנו
על הנייר, סוללה בקיבולת של כמעט 100 ואט-שעה אמורה להספיק לשעות ארוכות של עבודה. ואכן, בדיקות חיצוניות של מחשבים מהסוג הזה הצביעו על כ-5 עד 10 שעות של שימוש רגיל, בהתאם לאופי העבודה, לבהירות המסך ולהגדרות צריכת החשמל.
אלא שכאשר עוברים למשימות כבדות באמת, התמונה משתנה. תחת עומסים גרפיים ממושכים הסוללה עלולה להתרוקן בתוך קצת יותר משעה, כך שמי שמתכוון לעבוד לאורך זמן עם מודלי AI גדולים או לשחק במשחקים תובעניים, יצטרך כנראה להישאר קרוב לשקע החשמל.
יש כאן הבדל שחשוב להבין בין יעילותו של המעבד הגרפי לבין צריכת החשמל של המחשב כולו. העובדה שה-N1X מסוגל להציג ביצועים גרפיים טובים בהספק נמוך יחסית אינה אומרת שכל המערכת חסכונית באותה מידה, במיוחד כאשר המעבד המרכזי, הזיכרון, המסך ומערכת הקירור עובדים במקביל.
זו אולי אחת הפשרות המשמעותיות ביותר בפלטפורמה החדשה. אנבידיה אמנם הצליחה להכניס למחשב נייד דקיק יכולות שעד לא מזמן דרשו מחשב גדול וכבד יותר, אבל כאשר רוצים לנצל אותן לאורך זמן, עדיין קשה להשתחרר מהתלות במקור חשמל חיצוני.
אנבידיה אמנם הצליחה להכניס למחשב נייד דקיק יכולות שעד לא מזמן דרשו מחשב גדול וכבד, אבל כאשר רוצים לנצל אותן לאורך זמן, עדיין צריך שקע חשמל
מצד שני, עבור מי שזקוק לתחנת עבודה חזקה שאפשר להעביר בין הבית למשרד, או לקחת לפגישות ולעבוד באמצעותה בכל מקום שבו יש שקע זמין, מדובר ביתרון אמיתי. הניידות כאן אינה בהכרח האפשרות לעבוד במשך יום שלם על סוללה, אלא האפשרות לקחת את עוצמת המחשוב לכל מקום.
בשורה התחתונה
למרות כל ההצהרות וההתלהבות, אנבידיה לא המציאה מחדש את המחשב הנייד, לפחות לא עדיין. ה-ProArt P16 הוא לא המחשב המהיר ביותר בכל קטגוריה, ויש חלופות זולות או מוצלחות יותר למי שמחפש מחשב גיימינג, עריכת וידאו או עבודה משרדית.
חשוב גם להבין למי אנבידיה בכלל מכוונת עם הפלטפורמה החדשה שלה: זה לא מחשב שנועד למשתמש הממוצע שמבלה את רוב זמנו בגלישה באינטרנט, עריכת מסמכים וצפייה בסרטונים. קהל היעד הוא בעיקר יוצרי תוכן, עורכי וידאו, מפתחי תוכנה ואנשי טכנולוגיה שזקוקים למחשב חזק ורב-תכליתי, כזה שמסוגל להתמודד עם עריכה גרפית, עבודה עם כלי AI, ועל הדרך גם גיימינג.
למעשה, היתרון הגדול של ה-Asus ProArt P16 אינו בכך שהוא הטוב ביותר בכל אחת מהמשימות האלה בנפרד, אלא בכך שהוא מאפשר לבצע את כולן על אותה מערכת, בלי להחזיק מחשבים נפרדים לכל צורך. או במילים אחרות - הכל בחבילה אחת.
עבור מי שמתכוון לנצל את מכלול היכולות האלה, מדובר באחד המחשבים הניידים המעניינים שתוכלו למצוא כרגע בשוק. עבור כל השאר, קשה הרבה יותר להצדיק את המחיר הגבוה, זאת כאשר טווח המחירים של סדרת ה-Asus ProArt P16 בישראל מתחיל בכ-10,000 שקלים לדגם הפשוט יותר, ומגיע עד ל-24,000 שקלים לדגם המתקדם והחזק ביותר.
כך או כך, אם עד היום מחשב נייד חזק נמדד בעיקר במהירות המעבד ובביצועים הגרפיים שלו, אנבידיה רוצה שנוסיף למשוואה שאלה חדשה: כמה בינה מלאכותית הוא מסוגל להפעיל בעצמו? התשובה עשויה לשנות את הדרך שבה אנחנו בוחרים את המחשב הבא שלנו.
הכותבת הייתה אורחת של חברת אנבידיה באירוע ההשקה בסן פרנסיסקו
