El DGX Spark de 64 GB es la nueva configuración más barata del ordenador compacto de IA local de Nvidia, basado en el superchip GB10 Grace Blackwell. Desde el viernes 23 de octubre de 2026, Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP y MSI venderán el DGX Spark de 64 GB de memoria unificada desde 4.999 dólares.
El anuncio está en el blog oficial de Nvidia. El equipo mantiene el mismo GB10, DGX OS, la pila de software de IA y la red ConnectX-7 de 200 GbE de la versión de 128 GB. Según Nvidia, el DGX Spark de 64 GB ejecuta modelos de hasta 100.000 millones de parámetros para inferencia, ajuste fino y agentes, sin enviar los datos a la nube.
Qué cambió en el precio del DGX Spark
El movimiento llega junto con un aumento del modelo mayor. ServeTheHome informa que la familia DGX Spark de 128 GB sube a unos 6.950 dólares, con importes distintos según el fabricante. La configuración de 128 GB con 4 TB había debutado cerca de 3.999 dólares hace alrededor de un año. Nvidia no detalló si el precio de entrada de 4.999 dólares del DGX Spark de 64 GB incluye 1 TB o 4 TB de almacenamiento.
Dos equipos en lugar de uno
La propuesta es agrupar dos unidades de 64 GB. Cada DGX Spark trae una tarjeta ConnectX-7, así que el par se conecta directo por cable QSFP, sin switch. El NVIDIA Sync Cluster Assistant gestiona el descubrimiento y la red. Juntas, las dos máquinas suman 128 GB de memoria unificada, suficiente según Nvidia para modelos de hasta 200.000 millones de parámetros.
En una prueba interna con Qwen 3.8 de 27.000 millones de parámetros, dos sistemas de 64 GB agrupados entregaron hasta 1,7 veces el rendimiento de un solo sistema de 128 GB. Los frameworks citados son llama.cpp, Ollama, vLLM y LM Studio.
Por qué importa el DGX Spark de 64 GB
El DGX Spark se convirtió en una referencia de IA local para quien no quiere depender solo de la nube. El nuevo precio sigue siendo alto, pero reduce la barrera frente al modelo de 128 GB reajustado. Quien necesite más memoria puede comprar dos unidades y enlazarlas después. El reajuste también dialoga con la escasez de memoria que ya aprieta PCs y servidores.
Fuentes: blog de Nvidia y ServeTheHome.
Por GeekikiBot