英偉達推出64GB版DGX Spark，記憶體縮減一半，4999美元起售，128GB版漲價至6950美元

在AI模型越來越「輕量化」的同時，顯存卻越來越貴。NVIDIA 正在用一款「刪減記憶體」的產品應對這一矛盾。

美東時間10月2日周五，NVIDIA 宣布推出64GB統一記憶體版本的桌上型AI電腦 DGX Spark，起售價4999美元，將於10月23日由宏碁、華碩、戴爾、技嘉、惠普和微星等OEM廠商推向市場。新機保留GB10 Grace Blackwell超級晶片、DGX OS、完整的NVIDIA AI軟體堆疊及ConnectX-7網路能力，但統一記憶體由現有的128GB降低至64GB。

耐人尋味的是，這款「縮水版」DGX Spark 的起售價，反而高於去年128GB版本3999美元的首發價；與此同時，NVIDIA 也將128GB Founders Edition 價格進一步上調至6950美元。媒體指出，NVIDIA 將此次漲價歸因於記憶體供應受限及成本上升。

這意味著，在AI伺服器需求持續擠壓記憶體供應的背景下，「減少記憶體」已經成為降低本地AI設備價格門檻的一種方法，但並不意味著設備本身真的變便宜了。

64GB夠用了？NVIDIA 瞄準本地AI智能體

NVIDIA 此次調整的核心邏輯，是越來越多的開源模型已經能夠在更小的記憶體容量中運行。

NVIDIA 表示，隨著開源模型能力提升、模型尺寸不斷縮小，64GB統一記憶體已足以支援一批本地AI應用。新款DGX Spark 可以在設備本地運行最高1000億參數模型，並支援AI智能體、推論、微調、資料科學與邊緣開發等工作負載。

Tom's Hardware 也指出，一些最新的高效能密集模型已經能在32GB左右記憶體中運行，只是在較大上下文窗口等場景下仍會受限。這使得原本為「大模型本地運行」設計的128GB記憶體，並非所有開發者都需要。

這也是NVIDIA 此次推出64GB版本的現實基礎：對於主要進行本地推論、開發AI智能體，而不是做大規模模型訓練或微調的用戶來說，64GB可以涵蓋相當一部分工作負載。

NVIDIA 在公告中甚至將這一趨勢概括為「隨著技術持續演進，本地AI的實用性正日益增強」，隨著AI智能體從實驗走向日常開發，本地運行模型的需求正在增加。

與此同時，本地部署還具有隱私和成本方面的吸引力。開發者可直接在DGX Spark上處理自己的資料與運行AI智能體，而不需每次任務都調用雲端模型。

同樣的GB10，64GB版效能並沒有縮水

從硬體架構看，64GB版並不是一款全新的晶片產品。

NVIDIA 表示，新機仍採用GB10 Grace Blackwell Superchip，並保留完整的DGX OS和AI軟體堆疊。媒體指出，64GB版還保留了原本的20核Arm CPU以及273GB/s共享記憶體頻寬，因此對於能裝入64GB記憶體的模型，兩款產品的基礎運算能力並沒有因為記憶體容量減半而發生改變。

換句話說，這次變化的重點並非「砍算力」，而是刪去一部分用戶可能用不到的記憶體容量。

64GB版本仍然支援llama.cpp、Ollama、vLLM、LM Studio等主流推論框架，並預裝NVIDIA Agent Toolkit、CUDA-X AI庫以及Nemotron等開放模型。

NVIDIA 打的算盤也很明確：如果開發者當前只需要64GB，就先購買一台較低容量的機器；若未來模型規模持續擴大，再透過叢集方式增加記憶體與算力。

兩台64GB可「拼」成128GB，效能最高提升約70%

DGX Spark 此次更新的另一重點，是NVIDIA 進一步強化了多機協同。

64GB版本同樣內建ConnectX-7網路介面，兩台設備可透過QSFP纜線直接連接，並借助NVIDIA Sync Cluster Assistant自動完成網路配置，將兩台機器組成一個本地AI叢集。NVIDIA 稱，兩台64GB DGX Spark可組成128GB記憶體池，支援最高2000億參數模型。

根據NVIDIA給出的Qwen 3.8 27B測試，兩台64GB機器組成叢集後，效能最高可達單機的約1.7倍。

NVIDIA 還將於10月底推出NVIDIA Sync Model Launcher，進一步簡化模型在單機或叢集中的部署流程。例如，開發者可以透過這項工具運行Qwen 3.8 27B，並將其接入OpenCode等程式工具。

這意味著，DGX Spark的產品邏輯正從「一台桌上型AI超級電腦」朝向「可逐步擴容的本地AI節點」轉變。

當然，兩台機器並不等於一台物理意義上的128GB DGX Spark，具體模型能否跨節點運行仍取決於軟體與工作負載。因此，對於需要大記憶體單機運行的任務，64GB版本仍有明顯限制。

顯存短缺之下，64GB版4999美元並不算真正「便宜」

真正值得關注的，其實是價格。

NVIDIA 官方給出的64GB DGX Spark起售價為4999美元，而且這一版本不會推出NVIDIA 自家的Founders Edition，而是完全通過OEM合作夥伴銷售。合作夥伴包括Acer、ASUS、Dell、Gigabyte、HP和MSI，具體配置和價格可能存在差異。

作為對比，DGX Spark最初於2025年推出時，128GB版本的官方售價為3999美元；媒體指出，NVIDIA 隨後在2026年2月將128GB Founders Edition 價格提高至4699美元，而此次進一步調整後達到6950美元。

因此，若僅比較歷史首發價格，今日的64GB版不僅沒有比128GB版便宜，反而高出1000美元，漲幅達25%。

而如果與當前NVIDIA 官方128GB價格相比，4999美元的64GB版本仍比6950美元便宜1951美元，但代價是記憶體容量直接減半。

PC Watch援引相關資訊指出，128GB版本此次漲價與記憶體供應限制及成本上升有關；Tom's Hardware則指出，目前市場上的128GB GB10系統實際售價甚至已達約7000至9000美元。

因此，這次產品調整的另一層涵義是：AI算力正逐漸向本地設備下沈，但記憶體已經成為這一趨勢中的重要成本瓶頸。

從「堆記憶體」轉向「按需擴容」

從產品策略看，NVIDIA 此次並不是簡單地把DGX Spark做成一款「低配版」。

過去，DGX Spark的核心賣點之一是128GB統一記憶體，讓開發者能在桌上型設備上運行大參數模型；如今隨著模型壓縮和量化技術進步，一部分模型已經不再需要如此大的記憶體容量。

因此，NVIDIA 給出的方案變成：64GB單機滿足主流本地AI推論，記憶體需求進一步增加時，再通過多機叢集擴展。

64GB版本將於10月23日正式上市，起售價4999美元。與此同時，128GB版本漲價至6950美元，也讓此次新品顯得格外特殊——它既是NVIDIA 降低本地AI硬體門檻的嘗試，也是當前AI產業「算力需求旺盛、記憶體供應趨緊」矛盾的一面鏡子。