不砍算力只砍内存

在AI模型越来越“轻量化”的同时，显存却越来越贵。英伟达正在用一款“砍内存”的产品应对这一矛盾。

美东时间10月2日周五，英伟达宣布推出64GB统一内存版本的桌面AI计算机DGX Spark，起售价4999美元，将于10月23日由宏碁、华硕、戴尔、技嘉、惠普和微星等OEM厂商推向市场。新机保留GB10 Grace Blackwell超级芯片、DGX OS、完整的英伟达AI软件栈以及ConnectX-7网络能力，但统一内存从现有的128GB降至64GB。

耐人寻味的是，这款“缩水版”DGX Spark的起售价，反而高于去年128GB版本3999美元的首发价；与此同时，英伟达还将128GB Founders Edition的价格进一步上调至6950美元。媒体指出，英伟达将此次涨价归因于内存供应受限和成本上升。

这意味着，在AI服务器需求持续挤压内存供应的背景下，“少给内存”已经成为降低本地AI设备价格门槛的一种办法，但并不意味着设备本身真的变便宜了。

64GB够用了？英伟达瞄准本地AI智能体

英伟达此次调整的核心逻辑，是越来越多的开源模型已经能够在更小的内存容量中运行。

英伟达表示，随着开源模型能力提升、模型尺寸不断缩小，64GB统一内存已经足以支持一批本地AI应用。新款DGX Spark可以在设备本地运行最高1000亿参数模型，并支持AI智能体、推理、微调、数据科学和边缘开发等工作负载。

Tom's Hardware也指出，一些最新的高性能密集模型已经能够在32GB左右内存中运行，只是在较大上下文窗口等场景下仍会受到限制。这使得原本为“大模型本地运行”准备的128GB内存，并非所有开发者都需要。

这也是英伟达此次推出64GB版本的现实基础：对于主要进行本地推理、开发AI智能体，而不是进行大规模模型训练或微调的用户来说，64GB可以覆盖相当一部分工作负载。

英伟达在公告中甚至将这一趋势概括为“随着技术不断演进，本地AI的实用性正日益增强”，随着AI智能体从实验走向日常开发，本地运行模型的需求正在增加。

与此同时，本地部署还有隐私和成本方面的吸引力。开发者可以直接在DGX Spark上处理自己的数据和运行AI智能体，而无需每次任务都调用云端模型。

同样的GB10，64GB版性能并没有缩水

从硬件架构看，64GB版并不是一款全新的芯片产品。

英伟达表示，新机仍采用GB10 Grace Blackwell Superchip，并保留完整的DGX OS和AI软件栈。媒体指出，64GB版还保留了原来的20核Arm CPU以及273GB/s共享内存带宽，因此对于能够装入64GB内存的模型，两款产品的基础计算能力并没有因为内存容量减半而发生变化。

换句话说，这次变化的重点并非“砍算力”，而是砍掉一部分用户可能用不到的内存容量。

64GB版本仍然支持llama.cpp、Ollama、vLLM、LM Studio等主流推理框架，并预装英伟达Agent Toolkit、CUDA-X AI库以及Nemotron等开放模型。

英伟达的算盘也很明确：如果开发者当前只需要64GB，就先购买一台更低容量的机器；如果未来模型规模继续扩大，再通过集群方式增加内存和算力。

两台64GB可“拼”成128GB，性能最高提升约70%

DGX Spark此次更新的另一个重点，是英伟达进一步强化了多机协同。

64GB版本同样内置ConnectX-7网络接口，两台设备可以通过QSFP线缆直接连接，并借助NVIDIA Sync Cluster Assistant自动完成网络配置，将两台机器组成一个本地AI集群。英伟达称，两台64GB DGX Spark可以形成128GB的内存池，支持最高2000亿参数模型。

在英伟达给出的Qwen 3.8 27B测试中，两台64GB机器组成集群后，性能最高可达到单机的约1.7倍。

英伟达还将在10月底推出NVIDIA Sync Model Launcher，进一步简化模型在单机或集群中的部署流程。例如，开发者可以通过这一工具运行Qwen 3.8 27B，并将其接入OpenCode等编程工具。

这意味着，DGX Spark的产品逻辑正在从“一台桌面AI超级计算机”向“可以逐步扩容的本地AI节点”转变。

当然，两台机器并不等于一台物理意义上的128GB DGX Spark，具体模型能否跨节点运行仍取决于软件和工作负载。因此，对于需要大内存单机运行的任务，64GB版本仍存在明显限制。

显存短缺之下，64GB版4999美元并不算真正“便宜”

真正值得关注的，其实是价格。

英伟达官方给出的64GB DGX Spark起售价为4999美元，而且这一版本不会推出英伟达自己的Founders Edition，而是完全通过OEM合作伙伴销售。合作伙伴包括Acer、ASUS、Dell、Gigabyte、HP和MSI，具体配置和价格可能存在差异。

作为对比，DGX Spark最初于2025年推出时，128GB版本的官方售价为3999美元；媒体指出，英伟达随后在2026年2月将128GB Founders Edition价格提高至4699美元，而此次进一步调整后达到6950美元。

因此，如果只比较历史首发价格，今天的64GB版不仅没有比128GB版便宜，反而高出1000美元，涨幅达到25%。

而如果与当前英伟达官方128GB价格相比，4999美元的64GB版本仍比6950美元便宜1951美元，但代价是内存容量直接减半。

PC Watch援引相关信息称，128GB版本此次涨价与内存供应限制及成本上升有关；Tom's Hardware则指出，目前市场上的128GB GB10系统实际售价甚至已经达到约7000至9000美元。

因此，这次产品调整的另一层含义是：AI算力正在向本地设备下沉，但内存已经成为这一趋势中的重要成本瓶颈。

从“堆内存”转向“按需扩容”

从产品策略看，英伟达此次并不是简单地把DGX Spark做成一个“低配版”。

过去，DGX Spark的核心卖点之一是128GB统一内存，让开发者能够在桌面设备上运行大参数模型；如今随着模型压缩和量化技术进步，一部分模型已经不再需要如此大的内存容量。

因此，英伟达给出的方案变成了：64GB单机满足主流本地AI推理，内存需求进一步增加时，再通过多机集群扩展。

64GB版本将于10月23日正式上市，起售价4999美元。与此同时，128GB版本涨价至6950美元，也让此次新品显得格外特殊——它既是英伟达降低本地AI硬件门槛的尝试，也是当前AI产业“算力需求旺盛、内存供应趋紧”矛盾的一面镜子。

本文来自华尔街见闻

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