Le coût de la NVIDIA DGX Spark, au prix d'environ 3 000 $, le positionne comme une offre unique dans le paysage de développement de l'IA. Voici comment il se compare aux autres plates-formes d'IA:
1. DGX Spark vs Services Cloud: des plates-formes comme Amazon Sagemaker, Google Cloud AI Platform et Azure Openai Service proposent des modèles de tarification payant à la fois. Par exemple, Amazon SageMaker commence à 0,10 $ de l'heure pour les charges de travail de production, tandis que Google Cloud AI fournit 300 $ en crédits gratuits pour les nouveaux utilisateurs. Ces services cloud sont plus flexibles en termes de coût, car les utilisateurs ne paient que ce qu'ils utilisent, ce qui peut être plus économique pour les projets intermittents ou à petite échelle. En revanche, le DGX Spark nécessite un achat initial unique, ce qui le rend adapté à ceux qui ont besoin d'un accès cohérent à l'alimentation informatique de l'IA.
2. DGX Spark vs autre matériel d'IA: la station DGX, un frère plus puissant du DGX Spark, devrait être évalué entre 10 000 $ et 50 000 $, selon la configuration. Cela place le DGX Spark comme un point d'entrée plus abordable pour le développement de l'IA par rapport à la station DGX. D'autres fabricants comme ASUS proposent des configurations similaires à partir de 2 999 $, ce qui souligne encore le prix compétitif de la DGX Spark.
3. DGX Spark vs plates-formes AI à faible code: des plates-formes comme Appsmith et OutSystems proposent des solutions AI à faible code avec des modèles de tarification qui incluent des niveaux gratuits ou des abonnements mensuels. Par exemple, Appsmith est gratuit ou commence à 40 $ par utilisateur et par mois, tandis que OutSystems commence à 36 300 $ par an. Ces plateformes se concentrent davantage sur le développement d'applications plutôt que sur la puissance de calcul brute, ce qui les rend moins comparables en termes de coûts matériels, mais plus pertinents pour les entreprises qui cherchent à intégrer l'IA dans les flux de travail existants sans investissements d'infrastructure importants.
4. DGX Spark vs Coûts du modèle AI: Lorsque l'on considère le coût de l'exécution de modèles d'IA, des plates-formes comme Meta's Llama 3 offrent des options abordables à 0,2 $ par million de jetons. Cependant, ces coûts sont destinés à l'utilisation du modèle plutôt qu'au matériel lui-même. Le DGX Spark permet aux utilisateurs d'exécuter des modèles localement, réduisant potentiellement les coûts à long terme associés aux services cloud ou aux frais d'utilisation du modèle.
En résumé, le DGX Spark est une solution compacte et puissante informatique d'IA qui offre un coût initial fixe, ce qui le rend attrayant pour ceux qui ont besoin d'un accès cohérent aux capacités de traitement de l'IA. Bien qu'il ne puisse pas offrir la flexibilité des services cloud ou la facilité d'utilisation des plates-formes à faible code, il offre une proposition de valeur unique pour les développeurs et les chercheurs ayant besoin d'un matériel d'IA dédié.
Citations:
[1] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-station-grace-blackwell-ai-supercomputers-gtc
[2] https://convogenie.ai/blog/top-ai-platforms-fricring-pay-as-you-go-prix
[3] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-scark-and-dgx-station-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-station-a-new-specialized-desktop-line-for-ai-work
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_relenty_and_renamed_to_dgx/
[8] https://wesoftyou.com/ai/ai-models-comparison-across-quality-performance-and-price/
[9] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-with-sersonal-ai-super-computerrs