Nvidia випустила версію DGX Spark з 64GB, обсяг пам’яті зменшено наполовину, ціна починається від 4999 доларів США, версія з 128GB подорожчала до 6950 доларів США

У той час, як AI-моделі стають все більш «легкими», вартість відеопам’яті зростає. NVIDIA відповідає на цю суперечність продуктом із «скороченою пам’яттю».

У п’ятницю, 2 жовтня за східноамериканським часом, NVIDIA оголосила про запуск настільного AI-комп’ютера DGX Spark з об’єднаною пам’яттю 64GB, стартова ціна — 4999 доларів США, і з 23 жовтня продукт надійде на ринок через OEM-партнерів — Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP та MSI. Нова машина зберігає GB10 Grace Blackwell суперчип, DGX OS, повний стек програмного забезпечення NVIDIA AI та мережеві можливості ConnectX-7, але об’єднана пам’ять знижується з поточних 128GB до 64GB.

Цікаво, що стартова ціна цього «урізаного» DGX Spark навіть вища, ніж ціна запуску 128GB версії минулого року — 3999 доларів США; в той же час, NVIDIA підняла ціну Founders Edition 128GB до 6950 доларів. Медіа зазначають, що NVIDIA пояснює це підвищення цін обмеженням постачання пам’яті і зростанням витрат.

Це означає, що на тлі постійно зростаючого попиту на AI-сервери, що тисне на постачання пам’яті, «менше пам’яті» стало способом знизити поріг цін для локальних AI-пристроїв, але це не означає, що пристрої реально дешевші.

64GB достатньо? NVIDIA націлюється на локальні AI-агенти

Ключова логіка змін — все більше відкритих моделей може працювати з меншим обсягом пам’яті.

NVIDIA зазначає, що з покращенням можливостей відкритих моделей та їх зменшенням, 64GB об’єднаної пам’яті вже достатньо для низки локальних AI-застосувань. Новий DGX Spark може локально запускати моделі до 100 мільярдів параметрів та підтримує AI-агенти, інференцію, файнтюнінг, наукові дані і edge-розробку.

Tom's Hardware також зазначає, що деякі новітні високопродуктивні моделі можуть працювати у межах 32GB пам’яті, хоча у сценаріях із великим контекстним вікном все ще виникають обмеження. Це означає, що 128GB пам’яті, яку передбачали для «локального запуску великих моделей», не потрібна всім розробникам.

Це і є реальна причина запуску 64GB версії: тим, хто в основному займається локальною інференцією чи розробкою AI-агентів, а не масовим тренуванням чи файнтюнінгом великих моделей, 64GB покриють чималу частку робочих навантажень.

У своєму оголошенні NVIDIA навіть підсумовує цей тренд так: «З розвитком технологій, практичність локального AI дедалі зростає», і потреба у локальному запуску моделей росте разом із переходом AI-агентів із експериментів у повсякденну розробку.

Крім того, локальне розміщення має плюси щодо приватності та витрат. Розробники можуть обробляти свої дані і запускати AI-агентів прямо на DGX Spark, без звернення до хмарних моделей для кожної задачі.

Той же GB10, продуктивність 64GB версії не знижено

З погляду апаратної архітектури, 64GB версія — не новий чип.

NVIDIA зазначає, що нова машина досі використовує GB10 Grace Blackwell Superchip та має повний DGX OS і AI програмний стек. Медіа вказують, що 64GB версія також зберігає 20-ядерний Arm CPU та ширину спільної пам’яті 273GB/s, тому для моделей, які вміщуються у 64GB пам’яті, базова обчислювальна потужність обох продуктів не змінилася попри зменшення обсягу пам’яті.

Іншими словами, акцент змін — не на «зменшенні потужності», а на скороченні обсягу пам’яті, яку частина користувачів не використовує.

64GB версія підтримує llama.cpp, Ollama, vLLM, LM Studio та основні інференційні фреймворки й має попередньо встановлені NVIDIA Agent Toolkit, CUDA-X AI бібліотеку й відкриті моделі Nemotron.

Стратегія NVIDIA очевидна: якщо розробнику зараз потрібно лише 64GB — він купує менш потужну машину; якщо масштаб моделей зросте надалі, можна розширити пам’ять і потужність за допомогою кластерів.

Дві 64GB машини можна «з’єднати» у 128GB, приріст продуктивності до 70%

Ще одна важлива зміна — NVIDIA зміцнила співпрацю декількох машин у кластері.

64GB версія має ConnectX-7 мережевий інтерфейс, дві машини можна напряму підключити через QSFP-кабель, а конфігурацію автоматично виконає NVIDIA Sync Cluster Assistant, утворивши локальний AI-кластер. NVIDIA заявляє, що дві 64GB DGX Spark створюють пул пам’яті 128GB, підтримуючи моделі до 200 мільярдів параметрів.

У тесті Qwen 3.8 27B від NVIDIA продуктивність двох 64GB машин у кластері може досягати приблизно 1,7 разів більшу продуктивність порівняно з однією машиною.

NVIDIA також випустить наприкінці жовтня NVIDIA Sync Model Launcher для спрощення розгортання моделей на одному чи кількох машинах. Наприклад, розробники зможуть за допомогою цього інструменту запускати Qwen 3.8 27B або інтегрувати його в OpenCode та інші інструменти для програмування.

Це означає, що логіка продукту DGX Spark змінюється: від «настільної AI-суперкомп’ютера» — до «локального AI-вузла, який можна масштабувати».

Звісно, дві машини не еквівалентні одній фізичній 128GB DGX Spark, можливість запуску моделі на кількох вузлах залежить від програмного забезпечення й навантаження. Тому для завдань, які потребують великої пам’яті в одному пристрої, 64GB версія має явні обмеження.

На тлі дефіциту відеопам’яті, 64GB версія за 4999 доларів не є справді «дешевою»

Ціна — це те, на що слід звернути особливу увагу.

NVIDIA офіційно встановила стартову ціну 64GB DGX Spark на рівні 4999 доларів США, і ця версія не отримує Founders Edition від NVIDIA, а буде продаватися лише через OEM-партнерів. Партнери: Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP та MSI, конфігурації та ціни можуть відрізнятися.

Для порівняння: первинний запуск DGX Spark у 2025 році мав офіційну ціну на 128GB версію — 3999 доларів; медіа зазначають, що в лютому 2026 року NVIDIA підняла ціну на 128GB Founders Edition до 4699 доларів, а після останньої корекції вона становить 6950 доларів.

Отже, якщо порівнювати лише стартові ціни, сьогоднішня 64GB версія не дешевше 128GB, навіть дорожче на 1000 доларів, або плюс 25%.

У порівнянні з поточною офіційною ціною 128GB від NVIDIA, 64GB версія за 4999 доларів таки дешевша на 1951 долар, але ціна — це просто скорочення пам’яті вдвічі.

PC Watch наводить дані, що здорожчання 128GB пов’язане з обмеженням постачання пам’яті й зростанням витрат; Tom's Hardware зазначає, що поточна ринкова ціна 128GB GB10 системи вже досягає 7000–9000 доларів США.

Ще один сенс цієї зміни: AI-потужності переміщаються у локальні пристрої, але пам’ять стала важливим ціновим вузлом цього тренду.

Від «накопичення пам’яті» до «масштабування за потребою»

Якщо дивитися на продуктову стратегію, NVIDIA не просто зробила DGX Spark «малопотужною версією».

Раніше ключовим аргументом DGX Spark була об’єднана пам’ять 128GB, що дозволяла запускати великі моделі на настільному пристрої; з розвитком компресії і квантованих технологій, частина моделей вже не потребує такого обсягу пам’яті.

Тож зараз рішення NVIDIA: 64GB пристрій достатньо для локальної AI-інференції, а надалі, при збільшенні потреб, розширити пам’ять за рахунок кластеру.

64GB версія виходить на ринок 23 жовтня за стартовою ціною 4999 доларів. Водночас підняття ціни 128GB версії до 6950 доларів робить новинку особливою — це і спроба NVIDIA знизити поріг для локального AI-обладнання, і віддзеркалення нинішньої суперечності у AI-індустрії: «зростаючий попит на потужність, дедалі тугіше постачання пам’яті».