המסכים של RTX Spark פנו לקיר — ו־Windows על Arm עדיין צריכה להוכיח שהיא מחשב

אבל בתמונה מהתצוגה של NVIDIA ב־SIGGRAPH רואים משהו אחר. שורה של מחשבים ניידים עומדת על הבמה, כאשר גב המסכים מופנה אל הקהל והמקלדות נמצאות בצד שאי אפשר להגיע אליו. NVIDIA עצמה הזמינה את המבקרים לקבל הצצה מקרוב ל־RTX Spark, אבל לפחות בפריים הזה המחשב מוצג כמו פסל ולא כמו מחשב.

חשוב לדייק: תמונה אחת אינה מוכיחה שהמחשבים לא עובדים. ייתכן שבמקום היו הדגמות אחרות או עמדות פתוחות. אבל בתור תמונה שמסכמת את מצבו של Windows על Arm, קשה היה לביים משהו מדויק יותר.

כבר יותר מחמש שנים אנחנו שומעים על מחשבי Windows מבוססי Arm. ‏Surface Pro X הושק ב־2019 עם הבטחה למחשב דק, מחובר וחסכוני בחשמל. מאז הוחלפו המעבדים, Windows השתפרה והאמולטור נהיה מהיר יותר. ובכל זאת, בכל דור אנחנו חוזרים לאותה שאלה: מה באמת יעבוד כשנפתח את המחשב בבית?

כדי להבין את הבעיה צריך להפריד בין חומרה לתוכנה. מעבדי x86, שעליהם נבנה רוב עולם ה־PC, ומעבדי Arm מדברים בשפות מכונה שונות. תוכנה שנבנתה עבור מעבד אחד אינה יכולה פשוט לרוץ על השני. צריך לבנות אותה מחדש, או להציב מתורגמן באמצע.

המתורגמן של מיקרוסופט נקרא Prism. הוא ממיר בזמן הריצה את הפקודות של יישומי x86 ו־x64 לפקודות שמעבד Arm מבין. עבור דפדפן, תוכנת Office או יישום פשוט זה יכול לעבוד היטב. הבעיה מתחילה כאשר התוכנה תלויה בדרייבר, בתוסף ישן, בספריית צד שלישי או בקוד שנכתב במיוחד עבור x86.

דרייברים אינם מקבלים את אותו פתרון. קוד שרץ עמוק בתוך Windows חייב להיבנות במיוחד עבור Arm64. אם המדפסת, כרטיס הקול, תוכנת הווירטואליזציה או מנגנון ההגנה של משחק תלויים בדרייבר שלא עבר התאמה, האמולטור אינו יכול להציל אותם.

גם ההתקדמות של Prism מספרת את הסיפור. רק בסוף 2025 הוסיפה מיקרוסופט אמולציה לפקודות כמו AVX ו־AVX2, שנמצאות בשימוש בתוכנות יצירה, משחקים ועיבוד מדעי. זה שיפור חשוב. אבל העובדה שאחרי שנים עדיין מוסיפים חלקים בסיסיים משפת המעבד הישנה מראה כמה קשה לגרור את כל ההיסטוריה של Windows אל חומרה חדשה.

החלק המעניין פה הוא ש־NVIDIA אינה מסתירה לחלוטין את מצב התוכנה. בתוכנית המפתחים של RTX Spark היא מבקשת מהחברות להתחיל עכשיו להסב יישומים, לאתר ספריות שאינן תומכות ב־Arm ורק בהמשך לבדוק את התוצאה על חומרת RTX Spark. בין הבעיות הידועות בגרסת הפיתוח מופיעות ביצועי העברת זיכרון נמוכים מהצפוי ב־CUDA, מסך שעלול להישאר שחור כשתי דקות בזמן התקנת דרייבר וחוסר יציבות אפשרי בתהליכי בנייה של PyTorch.

זה לא אומר שהמוצר נכשל. זה אומר שהמוצר עדיין נמצא בדיוק בשלב שבו צריך לתת למהנדסים לגעת בו, לשבור אותו ולגלות מה לא עובד. מחשב כזה לא צריך רק סרטון יפה. הוא צריך אלפי שעות של התקנות, עדכונים, חיבורי USB, יציאה משינה ותוכנות שאף אחד בצוות ההדגמה לא תכנן מראש.

Apple הצליחה במקום שבו מיקרוסופט עדיין נאבקת, לא מפני שהיא גילתה שמעבדי Arm טובים. Android כבר הוכיחה מזמן שאפשר לבנות סביב Arm אקו־סיסטם מסחרי עצום. Apple הצליחה משום שהיא שלטה במעבר כולו: במעבד, במערכת ההפעלה, בכלי הפיתוח, בחנות ובמחשבים שעליהם המפתחים בדקו את התוכנה.

כשהיא הכריזה ב־2020 על המעבר ל־Apple Silicon, היא חילקה למפתחים מחשבי מעבר, יצרה פורמט אחד שיכול להכיל קוד ל־Intel ול־Arm, והכניסה את Rosetta 2 לתוך מערכת ההפעלה. היא גם קבעה מסלול ברור של כשנתיים. המפתח ידע לאן החברה הולכת, והמשתמש קיבל מחשב שהשתדל להסתיר ממנו את המעבר.

למיקרוסופט יש בעיה קשה יותר. היתרון הגדול של Windows הוא גם המשקולת שלה: המשתמש מצפה לחבר מדפסת בת עשר, להפעיל תוסף שנכתב עבור תוכנת הנדסה ישנה, להתקין משחק עם מנגנון הגנה עמוק ולהריץ קובץ EXE שהיצרן שלו כבר לא קיים. זאת אינה רק תאימות ליישום. זאת תאימות להיסטוריה שלמה.

Android הצליחה על Arm משום שהיא לא הבטיחה את ההיסטוריה הזאת. יישומים מופצים באריזות שיכולות להכיל גרסה נפרדת לכל ארכיטקטורת מעבד, והמערכת מתקינה את הגרסה המתאימה למכשיר. אבל Android עדיין אינה מחליפה את סביבת העבודה המלאה של מחשב: תוכנות מקצועיות, דרייברים, תוספים, כלי פיתוח ומשחקי PC.

זה הדבר שחסר. לא עוד ליבה, לא עוד מספר TOPS ולא עוד הבטחה לסוללה של יום שלם. חסר הרגע שבו המשתמש מפסיק לדעת איזה מעבד נמצא במחשב. כאשר אין צורך לבדוק באתר אם התוכנה תואמת, לחפש גרסת Arm או להבין מדוע אביזר מסוים לא עובד.

דווקא NVIDIA יכולה לשנות את המצב. יש לה CUDA, דרייברים, קשר עמוק עם מפתחי משחקים ותוכנות יצירה, וכוח מסחרי שמסוגל לגרום לחברות לבצע הסבה אמיתית ולא להסתפק באמולציה. NVIDIA כבר אומרת ש־Adobe בונה מחדש חלקים מ־Photoshop ומ־Premiere עבור RTX Spark. הניסוח "בונה מחדש" חשוב יותר מכל מספר ביצועים: הוא מודה שהחומרה לבדה אינה מספיקה.

המבחן האמיתי של RTX Spark לא יהיה מודל AI עם 120 מיליארד פרמטרים שהוכן מראש להדגמה. תנו למבקר לפתוח את המחשב, להתקין תוכנה אקראית, לחבר התקן USB, להפעיל משחק, לעדכן דרייבר ולהכניס את המחשב למצב שינה. אם כל זה עובד בלי הסברים, NVIDIA ומיקרוסופט באמת בנו מחשב Arm.

עד אז, התמונה מ־SIGGRAPH נשארת סמל מצוין. החומרה כבר נמצאת על השולחן. המסך נראה טוב. אבל הצד שבו המשתמש אמור לגעת במחשב עדיין מופנה אל הקיר.