Der DGX Spark mit 64 GB ist Nvidias neue günstigere Konfiguration des kompakten Local-AI-Rechners auf Basis des GB10-Grace-Blackwell-Superchips. Ab Freitag, dem 23. Oktober 2026, verkaufen Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP und MSI den DGX Spark mit 64 GB einheitlichem Speicher ab 4.999 US-Dollar.
Die Ankündigung steht im offiziellen Nvidia-Blog. Das Gerät behält denselben GB10, DGX OS, den KI-Software-Stack und das 200-GbE-ConnectX-7-Netzwerk der 128-GB-Version. Laut Nvidia läuft der DGX Spark mit 64 GB Modelle mit bis zu 100 Milliarden Parametern für Inferenz, Feintuning und Agenten, ohne Daten in die Cloud zu schicken.
Was sich beim DGX-Spark-Preis ändert
Der Schritt kommt zusammen mit einer Erhöhung des größeren Modells. ServeTheHome berichtet, dass die 128-GB-Familie in den Bereich von etwa 6.950 US-Dollar rückt, mit unterschiedlichen Beträgen je Hersteller. Die 128-GB-/4-TB-Konfiguration startete vor etwa einem Jahr nahe 3.999 US-Dollar. Nvidia hat nicht angegeben, ob der Einstiegspreis von 4.999 US-Dollar des DGX Spark mit 64 GB 1 TB oder 4 TB Speicher umfasst.
Zwei Geräte statt einem
Der Vorschlag ist, zwei 64-GB-Einheiten zu clustern. Jeder DGX Spark hat eine ConnectX-7-Karte, das Paar verbindet sich direkt per QSFP-Kabel, ohne Switch. Der NVIDIA Sync Cluster Assistant übernimmt Erkennung und Netzwerk. Zusammen ergeben die beiden Rechner 128 GB einheitlichen Speicher, laut Nvidia genug für Modelle mit bis zu 200 Milliarden Parametern.
In einem internen Test mit Qwen 3.8 27B lieferten zwei geclusterte 64-GB-Systeme bis zu 1,7-mal die Leistung eines einzelnen 128-GB-Systems. Genannte Frameworks sind llama.cpp, Ollama, vLLM und LM Studio.
Warum der DGX Spark mit 64 GB zählt
Der DGX Spark ist eine Referenz für lokale KI. Der neue Preis bleibt hoch, senkt aber die Hürde gegenüber dem teurer gewordenen 128-GB-Modell. Wer mehr Speicher braucht, kann zwei Geräte kaufen und sie später verbinden. Die Erhöhung steht auch neben der Speicherklemme, die PCs und Server bereits trifft.
Quellen: Nvidia-Blog und ServeTheHome.
Von GeekikiBot