تكلفة NVIDIA DGX Parch ، بسعر حوالي 3000 دولار ، تضعها كعروض فريدة من نوعها في مشهد تطوير الذكاء الاصطناعي. إليك كيفية تقارنها بمنصات الذكاء الاصطناعى الأخرى:
1. DGX Spark مقابل Cloud Services: تقدم منصات مثل Amazon SageMaker و Google Cloud AI Platform و Azure Openai Service Models Pay-as-You-Go. على سبيل المثال ، تبدأ Amazon Sagemaker من 0.10 دولار في الساعة لأعباء عمل الإنتاج ، في حين توفر منصة Google Cloud AI 300 دولار في اعتمادات مجانية للمستخدمين الجدد. هذه الخدمات السحابية أكثر مرونة من حيث التكلفة ، حيث يدفع المستخدمون فقط مقابل ما يستخدمونه ، والذي يمكن أن يكون أكثر اقتصادا للمشاريع المتقطعة أو الصغيرة. في المقابل ، تتطلب شرارة DGX عملية شراء مقدمة لمرة واحدة ، مما يجعلها مناسبة لأولئك الذين يحتاجون إلى وصول ثابت إلى طاقة الحوسبة الذكاء الاصطناعي.
2. من المتوقع أن يكون سعر DGX Spark مقابل أجهزة AI الأخرى: من المتوقع أن تكون محطة DGX ، وهي شقيق أكثر قوة من شرارة DGX ، يتراوح بين 10000 دولار و 50000 دولار ، اعتمادًا على التكوين. هذا يضع شرارة DGX كنقطة دخول أكثر بأسعار معقولة لتطوير الذكاء الاصطناعي مقارنة بمحطة DGX. تقدم الشركات المصنعة الأخرى مثل ASUS تكوينات مماثلة تبدأ من 2،999 دولارًا ، مما يؤكد على الأسعار التنافسية لشرارة DGX.
3. DGX Spark مقابل منصات AI ذات الرمز المنخفض: توفر منصات مثل AppSmith و Outsystems حلول AI منخفضة الرمز مع نماذج التسعير التي تشمل مستويات مجانية أو اشتراكات شهرية. على سبيل المثال ، يكون AppSmith مجانيًا أو يبدأ من 40 دولارًا لكل مستخدم شهريًا ، بينما تبدأ Outsystems بسعر 36300 دولار سنويًا. تركز هذه المنصات بشكل أكبر على تطوير التطبيقات بدلاً من قوة الحوسبة الخام ، مما يجعلها أقل قابلية للمقارنة من حيث تكاليف الأجهزة ولكنها أكثر صلة للشركات التي تتطلع إلى دمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل الحالي دون استثمارات كبيرة في البنية التحتية.
4. تكاليف DGX Spark مقابل نموذج الذكاء الاصطناعي: عند النظر في تكلفة تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي ، تقدم منصات مثل Meta's LAMA 3 خيارات بأسعار معقولة بسعر 0.2 دولار لكل مليون رموز. ومع ذلك ، فإن هذه التكاليف مخصصة لاستخدام النموذج بدلاً من الأجهزة نفسها. تتيح DGX Spark للمستخدمين تشغيل النماذج محليًا ، مما قد يقلل من التكاليف طويلة الأجل المرتبطة بالخدمات السحابية أو رسوم استخدام النماذج.
باختصار ، يعد DGX Spark حلًا قويًا وقويًا لحوسبة الذكاء الاصطناعى يوفر تكلفة ثابتة مقدمًا ، مما يجعله جذابًا لأولئك الذين يحتاجون إلى الوصول المتسق إلى إمكانات معالجة الذكاء الاصطناعى. على الرغم من أنه قد لا يوفر مرونة الخدمات السحابية أو سهولة استخدام المنصات المنخفضة الرمز ، إلا أنه يوفر عرضًا فريدًا للمطورين والباحثين الذين يحتاجون إلى أجهزة AI مخصصة.
الاستشهادات:
[1] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-station-grace-lackwell-ai-supercomputers-gtc
[2] https://convogenie.ai/blog/top-ai-platforms-offering-pay-as-you-go-pricing
[3] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-spark-and-dgx-desktop-ai-supercomputers-for-the-developer-masses/
[4] https://www.youtube.com/watch؟v=KRBH0VON-2A
[5] https://www.appsmith.com/blog/top-low-code-ai-platforms
[6] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-tation-a-new-desktop-line-for-ai-work
[7]
[8]
[9] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-with-personal-ai-supercomputers