Nvidia lanza DGX Spark, su superordenador personal de IA por 3.999 dólares

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Nvidia pondrá a la venta el 15 de octubre el DGX Spark, su “superordenador personal de IA”, según The Verge: https://www.theverge.com/news/798775/nvidia-spark-personal-ai-supercomputer. Se podrá pedir en nvidia.com y en distribuidores y tiendas seleccionadas en Estados Unidos.

El precio parece haber subido respecto a los $3,000 anunciados a comienzos de año: un infográfico del comunicado de Nvidia sitúa la cifra en $3,999: https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-dgx-spark-arrives-for-worlds-ai-developers. La versión personalizada Acer Veriton GN100 también cuesta $3,999: https://www.theverge.com/news/769695/acer-veriton-gn-100-ai-nvidia-digits-dgx-spark. El equipo se presentó inicialmente como Digits: https://www.theverge.com/2025/1/6/24337530/nvidia-ces-digits-super-computer-ai, y The Verge informó del precio de $3,000 en su revelación de Spark: https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-station-grace-blackwell-ai-supercomputers-gtc.

Nvidia lo describe como un dispositivo de escritorio capaz de manejar modelos avanzados y lo presenta como “el superordenador de IA más pequeño del mundo”. The Verge, que lo vio en persona, confirma que es “bastante diminuto”: https://www.theverge.com/2025/1/8/24339195/nvidia-digits-ai-supercomputer-in-person-photos-small.

Especificaciones anunciadas:

  • Superchip GB10 Grace Blackwell
  • 128 GB de memoria unificada
  • Hasta 4 TB de almacenamiento NVMe SSD
  • Hasta un petaflop de rendimiento en IA
  • Soporte para modelos de hasta 200.000 millones de parámetros
  • Alimentación desde un enchufe estándar

Acer, Asus, Dell, Gigabyte, HP, Lenovo y MSI lanzarán versiones personalizadas del Spark: https://www.theverge.com/news/632685/asus-ascent-gx10-dell-pro-max-gb10-hp-zgx-nano-nvidia-ai.

“Placing an AI supercomputer on the desks of every data scientist, AI researcher and student empowers them to engage and shape the age of AI”, dijo Jensen Huang al presentarlo a principios de año. The Verge apunta que esta potencia antes requería centros de datos costosos y que el formato de escritorio podría ser útil para investigadores.