약 $ 3,000의 가격으로 가격이 책정 된 Nvidia DGX Spark의 비용은 AI 개발 환경에서 독특한 오퍼링으로 배치됩니다. 다른 AI 플랫폼과 비교하는 방법은 다음과 같습니다.
1. DGX Spark vs. Cloud Services : Amazon Sagemaker, Google Cloud AI 플랫폼 및 Azure OpenAi 서비스와 같은 플랫폼은 Pay-As-you-Go 가격 모델을 제공합니다. 예를 들어, Amazon Sagemaker는 생산 워크로드의 경우 시간당 $ 0.10에서 시작하는 반면 Google Cloud AI 플랫폼은 신규 사용자에게 무료 크레딧으로 $ 300를 제공합니다. 이러한 클라우드 서비스는 비용 측면에서 더 유연합니다. 사용자는 사용하는 것에 대해서만 비용을 지불하므로 간헐적 또는 소규모 프로젝트에보다 경제적 일 수 있습니다. 대조적으로, DGX Spark는 일회성 선불 구매가 필요하므로 AI 컴퓨팅 파워에 일관된 액세스가 필요한 사람들에게 적합합니다.
2. DGX Spark vs. 기타 AI 하드웨어 : DGX Spark의 더 강력한 형제 인 DGX 스테이션은 구성에 따라 $ 10,000에서 $ 50,000 사이의 가격이 책정 될 것으로 예상됩니다. 이로 인해 DGX 스파크는 DGX 스테이션에 비해 AI 개발을위한보다 저렴한 진입 지점으로 배치됩니다. ASUS와 같은 다른 제조업체는 $ 2,999부터 비슷한 구성을 제공하고 있으며, 이는 DGX Spark의 경쟁력있는 가격을 강조합니다.
3. DGX Spark vs. Low-Code AI 플랫폼 : AppSmith 및 Outsystems와 같은 플랫폼은 무료 계층 또는 월간 구독이 포함 된 가격 모델을 갖춘 저 코드 AI 솔루션을 제공합니다. 예를 들어, AppSmith는 무료 또는 한 달에 사용자 당 $ 40에서 시작하는 반면, 아웃 시스템은 매년 $ 36,300부터 시작합니다. 이 플랫폼은 원시 컴퓨팅 능력보다는 애플리케이션 개발에 더 중점을 두어 하드웨어 비용 측면에서 비교할 수 없지만 상당한 인프라 투자없이 AI를 기존 워크 플로우에 통합하려는 비즈니스와 더 관련이 있습니다.
4. DGX Spark vs. AI 모델 비용 : AI 모델 실행 비용을 고려할 때 Meta의 LLAMA 3과 같은 플랫폼은 백만 달러당 $ 0.2의 저렴한 옵션을 제공합니다. 그러나 이러한 비용은 하드웨어 자체가 아닌 모델 사용을위한 것입니다. DGX Spark를 사용하면 사용자가 모델을 로컬로 실행할 수 있으므로 클라우드 서비스 또는 모델 사용 수수료와 관련된 장기 비용이 줄어 듭니다.
요약하면 DGX Spark는 고정 된 선불 비용을 제공하는 작고 강력한 AI 컴퓨팅 솔루션으로 AI 처리 기능에 일관된 액세스가 필요한 사람들에게 매력적입니다. 클라우드 서비스의 유연성이나 저 코드 플랫폼의 사용 편의성을 제공하지는 않지만 전용 AI 하드웨어가 필요한 개발자와 연구원에게 고유 한 가치 제안을 제공합니다.
인용 :
[1] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-station-grace-blackwell-ai-supercomputers-gtc
[2] https://convogenie.ai/blog/top-ai-platforms--fay-as-so-go-go-- go-go-go-go-go-go-go-go-go-go-go-
[3] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-spark-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-ai-platforms
[6] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-pecialized-desktop-line-for-ai-work
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_released_and_renamed_to_dgx/
[8] https://wesoftyou.com/ai/ai/ai-models-comparison-across-quality-performance-and-price/
[9] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes--future-with-personal-ai-supercomputers