Nvidia pondrá a la venta una configuración de 64GB del DGX Spark el viernes 23 de octubre, de forma exclusiva a través de Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP y MSI, desde 4.999 dólares. La compañía lo presenta como una manera de mantener la plataforma en un precio accesible. La comparación que importa resulta menos favorable: el DGX Spark completo de 128GB se vendía en torno a 4.000 dólares cuando salió, así que el modelo con la mitad de memoria cuesta hoy alrededor de un 25% más que la máquina entera hace un año.
Puntos clave
- El DGX Spark de 64GB llega el 23 de octubre por 4.999 dólares con el mismo GB10 Grace Blackwell Superchip, la misma CPU Arm de 20 núcleos de MediaTek, DGX OS y los mismos 273 GB/s de ancho de banda de memoria que el modelo de 128GB.
- Nvidia subió la versión de 128GB a 6.950 dólares, cerca de un 75% por encima de su precio de lanzamiento, y eso es lo que convierte en necesario —no opcional— un SKU con la memoria recortada a la mitad.
- Dos unidades de 64GB se agrupan por ConnectX-7 para sumar 128GB, admiten modelos de hasta 200.000 millones de parámetros y alcanzan hasta 1,7 veces el rendimiento de una sola unidad en la propia prueba de Nvidia con Qwen3.8 27B.
Qué se pierde con 64GB
El silicio es idéntico. Nvidia conservó el GB10 Grace Blackwell Superchip, el procesador Arm de 20 núcleos de MediaTek, la red ConnectX-7 y toda la pila de software CUDA, y el ancho de banda se mantiene en 273 GB/s, lo que indica que la empresa usó módulos LPDDR5x de menor capacidad en lugar de poner menos módulos. El almacenamiento también se reduce a la mitad.
Lo que se encoge es el margen de maniobra. Una unidad de 64GB admite modelos de hasta 100.000 millones de parámetros en el propio equipo, frente a 200.000 millones en un par agrupado. The Register señala que la menor capacidad encaja peor con el ajuste fino, donde la presión sobre la memoria es máxima. El contraargumento de Nvidia es que la carga de trabajo real es la inferencia local y que los modelos abiertos de entre 26.000 y 35.000 millones de parámetros ya son lo bastante capaces para ejecutar agentes privados; cita Qwen3.8 27B.
El argumento del clúster
Nvidia se apoya en la expansión para amortiguar el recorte de capacidad. Todo DGX Spark incluye una tarjeta ConnectX-7, y dos unidades se conectan directamente con un cable QSFP para sumar 128GB de memoria al doble de ancho de banda, con hasta 1,7 veces el rendimiento de una sola unidad según la medición de Nvidia con Qwen3.8 27B. El hardware admite agrupar hasta cuatro dispositivos GB10 a 200 Gbps cada uno.
La novedad es que esto ya no exige trabajo en la línea de comandos. El Cluster Assistant de Sync detecta las unidades conectadas, valida su configuración y levanta la red ConnectX-7 de forma automática, y como todos los nodos ejecutan la misma pila, nada hay que reconfigurar cuando un flujo de trabajo pasa de una máquina a dos. Un Sync Model Launcher previsto para fin de mes descargará e iniciará Qwen3.8 27B en todo el clúster y lo conectará con OpenCode, de modo que el navegador se convierte en la interfaz.
Por qué subió el piso del precio
Nada de esto es realmente una decisión de producto. La línea GB10 de Nvidia no ha dejado de encarecerse desde que se mostró como Project Digits en el CES, donde se esperaba cerca de 3.000 dólares antes de salir por unos 4.000. El salto a 6.950 dólares en la versión de 128GB sigue los precios de contrato de la DRAM, no una ambición de márgenes, y Micron ya advirtió que el suministro se tensará hasta 2028. Recortar la memoria a la mitad es la única palanca que sostiene un precio por debajo de 5.000 dólares en esas condiciones.
También complica los planes de consumo de Nvidia. Los portátiles y mini PC RTX Spark construidos sobre el mismo silicio GB10 llegan este otoño de la mano de Acer, ASUS, Dell, HP, Lenovo, Microsoft y MSI, orientados a la informática general y no solo a cargas de IA. Si un equipo de desarrollo sin pantalla con 128GB roza ya los 7.000 dólares, los portátiles de configuración similar serán más difíciles de vender, y se espera que Nvidia ofrezca variantes con menos memoria para los compradores sensibles al precio.
Perspectiva
La presión competitiva viene de los SoC Gorgon Halo de AMD, que cubren de unos 32GB a 192GB en las versiones más altas del Ryzen AI Max+ 495 y hoy se venden en equipos más baratos que el DGX Spark de 128GB. AMD gana en capacidad máxima; las pruebas de The Register han encontrado de forma sistemática que la GPU GB10 es bastante más rápida en tareas de IA. Para un desarrollador, la pregunta práctica es si 64GB más una vía de agrupación supera a comprar más memoria de una vez. Dos unidades de 64GB cuestan 9.998 dólares para alcanzar la capacidad que una sola caja de 128GB cubre por 6.950, así que el argumento del clúster solo compensa a quien de verdad empieza pequeño y crece después. El cambio de fondo es que un equipo de IA de escritorio ya no se tasa por su cómputo, sino por su DRAM, y eso convierte la compra en una apuesta sobre un mercado de materias primas más que sobre una hoja de ruta de producto.
FAQ
¿Cuánto cuesta el DGX Spark de 64GB y cuándo se puede comprar?
Parte de 4.999 dólares y sale a la venta el viernes 23 de octubre, en exclusiva a través de Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP y MSI. Nvidia no vende esta configuración de forma directa.
¿El modelo de 64GB es más lento que el de 128GB?
Sobre el papel, no. Usa el mismo GB10 Grace Blackwell Superchip, la misma CPU Arm de 20 núcleos de MediaTek y los mismos 273 GB/s de ancho de banda, porque Nvidia optó por módulos LPDDR5x de menor capacidad en lugar de reducir su número. El límite es la capacidad: 100.000 millones de parámetros en una unidad frente a 200.000 millones en un par agrupado, y menos margen para el ajuste fino.
¿Qué hace falta para agrupar dos unidades?
Un cable QSFP entre los puertos ConnectX-7 integrados y la aplicación Sync de Nvidia. La función Cluster Assistant detecta la segunda unidad, valida su configuración y levanta la red de 200 GbE sin configurar manualmente la red ni vLLM.
