NVIDIA DGX Spark 64GB: cosa cambia per l'AI locale

NVIDIA annuncia una versione di DGX Spark con 64GB di memoria unificata, distribuita dai produttori partner. L'azienda cita Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP e MSI tra i marchi coinvolti.

La macchina mantiene il chip GB10 Grace Blackwell, il sistema operativo DGX OS e lo stack software AI di NVIDIA. Secondo l'azienda, la nuova configurazione punta a un prezzo accessibile pur conservando la stessa base software del modello da 128GB.

Il punto per chi sviluppa è la memoria: NVIDIA dichiara il supporto a modelli fino a 100 miliardi di parametri eseguiti interamente sul dispositivo. È una specifica del produttore, non il risultato di una prova indipendente.

Ogni DGX Spark include una scheda di rete ConnectX-7. Due unità si collegano direttamente con un cavo QSFP e mettono in comune la memoria, arrivando a 128GB.

NVIDIA sostiene che così il supporto ai modelli sale fino a 200 miliardi di parametri, con il doppio della larghezza di banda di memoria. L'app NVIDIA Sync configura il cluster: rileva le unità collegate, verifica la configurazione e imposta la rete.

Il vantaggio pratico indicato è non dover riconfigurare lo stack software passando da una a due macchine. Il limite è che si tratta di dati dichiarati da NVIDIA, non di misure fatte da terzi.

NVIDIA riporta un proprio test con Qwen 3.8 27B: due sistemi da 64GB in cluster avrebbero offerto fino a 1,7 volte le prestazioni di una singola unità. Il dato va letto come dichiarazione dell'azienda su un modello specifico.

Non è una garanzia per altri modelli o per altri carichi di lavoro. Chi valuta l'acquisto dovrebbe trattarlo come un'indicazione, non come una promessa generalizzabile.

NVIDIA descrive tre scenari d'uso. Il primo è un agente AI sempre attivo, che rivede codice, analizza documenti o esegue attività a più passaggi. Il secondo è un modello linguistico o di generazione immagini eseguito su DGX Spark mentre si usano laptop e desktop per altro.

Il terzo è la crescita graduale: quando un'attività supera una singola unità, si aggiunge la seconda senza rifare l'ambiente software. Sono esempi indicati dal produttore, non casi verificati in modo indipendente.

Sul fronte software, l'azienda cita il supporto a Ollama, vLLM, PyTorch con CUDA e ai modelli Nemotron. Blender è tra i primi fornitori di applicazioni creative a dichiarare supporto, con un installer scaricabile in arrivo.

La configurazione da 64GB sarà disponibile presso i partner indicati da venerdì 23 ottobre, a partire da 4.999 dollari. Il prezzo è in dollari e riguarda quel canale di vendita: non prova un prezzo in euro né una disponibilità in Italia.

NVIDIA aggiunge che a fine mese arriverà Sync Model Launcher, per scaricare e avviare Qwen3.8 27B su una o più unità con pochi clic. Anche questa è una dichiarazione di roadmap.

In pratica: la memoria unificata e il clustering a due nodi sono i punti concreti indicati per chi vuole tenere agenti e modelli in locale. Prima di decidere, però, servono conferme indipendenti su prestazioni reali e prezzi nel proprio mercato.