当大模型逐渐成为开发者的日常工具，算力正在从数据中心走向更靠近创作与开发现场的位置。NVIDIA DGX Spark，正是这样一台试图把 AI 超级计算机放上桌面的产品。
最近，我们拿到了这台基于 NVIDIA Grace Blackwell 架构打造的桌面级 AI 系统，来看看 DGX Spark 到底长什么样，又适合谁。
比想象中更小的 DGX
第一次看到 DGX Spark 的实物，很容易产生一个直观感受：它真的不大。
整机采用小型化桌面设计，机身尺寸约 150 × 150 × 50.5 mm，重量仅 1.2 kg，整体体积更接近一台迷你主机，而非传统印象中的服务器设备。
对于需要在办公桌、工作室或实验室环境中使用的开发者来说，这种形态本身就降低了部署门槛。没有复杂的配件，也不需要机架环境，这一点很桌面化。
一台为开发而生的工作站
DGX Spark 的外观设计延续了 NVIDIA 一贯的工程风格，低调、克制，没有多余的装饰。接口集中在机身后侧。这种接口组合也清晰地传递了它的定位：
既可以作为本地开发主机，也可以作为高性能网络节点接入更大的 AI 系统中。
桌面端也有数据中心级基因
DGX Spark 的核心来自 NVIDIA Grace Blackwell SoC，将 CPU 与 GPU 高度集成在同一平台中：20 核 Arm 处理器（10 × Cortex-X925 + 10 × Cortex-A725）、NVIDIA Blackwell 架构 GPU、128GB LPDDR5X 统一内存，带宽达 273 GB/s、1TB 或 4TB NVMe SSD。
在计算能力上，DGX Spark 的 AI 推理性能最高可达 1000 TOPS，在 FP4 精度下，稀疏计算峰值可达 1 PFLOP。
官方数据显示，单台 DGX Spark 可支持 最高 200B 参数模型的本地运行，而通过两台系统互连，模型规模可进一步扩展至 400B 级别。
既是主机，也是算力节点
DGX Spark 在通电后即可启动，首次配置支持两种方式：
本地模式：连接显示器、键盘、鼠标，像一台普通电脑一样完成初始化
网络模式：作为无头设备，通过局域网在另一台电脑上完成配置
这种设计很有意思，它并不强制你把 DGX Spark 当作一台坐在面前的电脑，而是允许它成为随时可远程访问的 AI 计算节点。
DGX Spark 的另一大亮点，是对 NVIDIA Brev 的支持。
通过 Brev，DGX Spark 可以被注册为一个可远程访问的计算资源，开发者无论身在何处，都能安全地连接到这台桌面级 AI 系统。同时，Brev 也支持本地与云模型的混合调度。敏感数据留在本地运行，通用推理任务则可交由云端模型处理，在安全性与灵活性之间取得平衡。
这也让 DGX Spark 不再只是一台放在桌上的机器，而是成为 本地 AI 基础设施的一部分。
那么，谁适合 DGX Spark？
从开箱和官方信息来看，DGX Spark 并不是面向所有人的通用电脑，而更适合需要本地运行 / 微调大模型的 AI 开发者、对数据安全与 IP 控制有要求的团队、从事机器人/生成式内容/智能体研发的研究者、希望把 AI 工作负载从个人电脑中解放出来的创作者。
它所代表的是一种新的方向——让高性能 AI 计算，不再只存在于云端和数据中心。当百亿参数模型开始进入日常开发流程，当 AI 不再只是调用 API，而是需要被理解、调试和反复实验，一台真正为 AI 而生的桌面系统，或许正是下一阶段的基础设施形态。
后续我们也会对这款产品进行更深入的测试，它的表现到底如何，就让我们测试见！
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