A Microsoft aposta que o Surface Laptop Ultra conseguirá reunir tarefas de desenvolvimento, inteligência artificial e jogos em um único dispositivo, apoiando-se na plataforma NVIDIA RTX Spark N1X, baseada em um processador Grace, uma unidade gráfica Blackwell e memória unificada. A análise da Ars Technica mostra que a aposta é claramente bem-sucedida no nível do hardware, mas esbarra em um software que ainda não alcançou a plataforma.
O preço do dispositivo começa em 2.599,99 dólares, enquanto chega a 5.899 dólares, dependendo do processador e da memória. A versão básica vem com 24 GB de memória unificada LPDDR5x e Windows 11 Home, enquanto as versões superiores usam o Windows 11 Pro. Já a versão testada tinha 64 GB de memória e armazenamento SSD de 1 TB, com preço de 4.299,99 dólares.
Hardware que reúne jogos e inteligência artificial
O dispositivo inclui uma tela mini-LED sensível ao toque de 15 polegadas, resolução de 3270×2180 e taxa de atualização de até 120 Hz, com brilho máximo de 2.000 nits. O teste elogiou a qualidade das cores, os níveis de preto e os ângulos de visão, observando que a superfície brilhante pode causar reflexos sob iluminação direta.
O mais importante é a plataforma RTX Spark N1X, que não depende de uma unidade NPU dedicada à inteligência artificial, mas utiliza a memória unificada e a unidade gráfica Blackwell. O dispositivo executou o modelo Llama 3.3 de 70 bilhões de parâmetros por meio do Ollama a uma velocidade de 6,26 tokens por segundo, embora o modelo precise de cerca de 43 GB de memória. O revisor considera uma conquista notável executar um modelo desse tamanho em um laptop, com as ventoinhas chegando quase à velocidade máxima durante o teste.
Na geração de imagens, o Stable Diffusion v1.4 produziu uma imagem em aproximadamente três a quatro segundos ao usar o caminho gráfico NvTensorRT. O dispositivo também apresentou desempenho forte nos jogos: Gears of War: E-Day funcionou na arquitetura ARM com suporte a DLSS e ray tracing, embora a primeira execução tenha exigido quatro ou cinco minutos para criar os arquivos de shaders.
O que limita a experiência na prática?
Os testes revelam que o problema principal não está na capacidade do hardware, mas na capacidade do software do sistema de aproveitá-la. A maioria dos modelos conversacionais disponíveis na AI Dev Gallery funciona apenas por meio do processador central, enquanto os caminhos de GPU e NPU continuam limitados a alguns modelos de geração de imagens e modelos incorporados. O aplicativo também congelou e depois travou duas vezes durante o teste.
Também não foi possível executar o Phi Silica diretamente sem fazer um registro de desenvolvedor e criar uma identidade de aplicativo, e o caminho CUDA sugerido pela Microsoft falhou após o surgimento de um problema no pacote onnxruntime-gpu compatível com o Windows ARM64. O teste não determina se a causa é uma deficiência nos pacotes, no ambiente de software ou nas configurações, mas comprova que a experiência de inteligência artificial local ainda não está pronta com a simplicidade sugerida pelas especificações do dispositivo.
O mesmo padrão se repetiu no teste do HandBrake: a decodificação de vídeo por meio do Media Foundation funcionou, mas as opções NVENC e NVIDIA HEVC não estavam disponíveis para a codificação, deixando o processador central encarregado da tarefa.
Compatibilidade, energia e recursos adiados
A Microsoft afirma que 85% da biblioteca do Game Pass pode ser executada em ARM, mas alguns aplicativos e jogos funcionam por meio do emulador Prism, em vez de versões nativas para ARM. Podem surgir problemas com jogos multijogador que usam sistemas antitrapaça no nível do kernel, como mostrou um aviso relacionado ao Easy Anti-Cheat durante o teste de Gears of War: E-Day.
O dispositivo receberá a certificação Copilot+, mas a Microsoft prevê que o suporte completo de software chegue no fim de 2026 ou no início de 2027. Recursos como Recall, Click to Do e a nova barra de pesquisa não estarão disponíveis no lançamento, enquanto o botão Copilot atualmente abre uma janela do M365 Copilot para serviços de inteligência artificial na nuvem.
Em um teste de bateria não científico, o dispositivo manteve 66% após três horas de uso variado, mas a execução de cargas intensivas de inteligência artificial na GPU causou um consumo mais rápido durante os últimos 30 minutos. O carregamento magnético por USB-C acrescenta uma proteção prática contra puxões no dispositivo, mas, por si só, não é um recurso suficiente para justificar o preço.
Por que este teste é importante?
O Surface Laptop Ultra oferece o primeiro indício convincente da possibilidade de combinar ARM com alto desempenho gráfico e computacional em um único laptop. Mas também mostra que o sucesso desse tipo de dispositivo não depende apenas do número de núcleos da GPU ou do tamanho da memória; drivers, caminhos de execução dos modelos, compatibilidade de aplicativos e suporte a ferramentas profissionais são fatores decisivos.
A conclusão editorial da análise é que o dispositivo é especialmente adequado para um desenvolvedor de CUDA ou para um usuário que queira testar grandes modelos locais com alta portabilidade, desde que aceite o preço elevado e as limitações atuais. Já quem procura um computador pronto e estável para todas as tarefas de trabalho, jogos e inteligência artificial talvez faça bem em esperar até que o software amadureça e chegue o suporte anunciado ao Copilot+.