Koszt nvidia DGX Spark, wyceniony na około 3000 USD, pozycjonuje ją jako wyjątkową ofertę w krajobrazie rozwoju AI. Oto jak porównuje się z innymi platformami AI:
1. DGX Spark vs. Usługi w chmurze: platformy takie jak Amazon Sagemaker, Google Cloud AI Platform i Azure Openai Service oferują modele cenowe Pay-As-You-Go. Na przykład Amazon Sagemaker zaczyna od 0,10 USD za godzinę dla obciążeń produkcyjnych, a platforma Google Cloud AI zapewnia 300 USD bezpłatnych kredytów dla nowych użytkowników. Te usługi w chmurze są bardziej elastyczne pod względem kosztów, ponieważ użytkownicy płacą tylko za to, czego używają, co może być bardziej ekonomiczne w przypadku projektów przerywanych lub na małą skalę. Natomiast DGX Spark wymaga jednorazowego zakupu z góry, co czyni ją odpowiednią dla tych, którzy potrzebują konsekwentnego dostępu do siły komputerowej AI.
2. DGX Spark vs. Inne sprzęt AI: Oczekuje się, że stacja DGX, mocniejsze rodzeństwo DGX Spark, będzie wyceniane od 10 000 do 50 000 USD, w zależności od konfiguracji. Stawia to iskrę DGX jako tańszy punkt wejścia do rozwoju sztucznej inteligencji w porównaniu ze stacją DGX. Inni producenci, tacy jak ASUS, oferują podobne konfiguracje od 2999 USD, co dodatkowo podkreśla konkurencyjne ceny iskier DGX.
3. DGX Spark vs. Platformy AI niskiego kodu: Platformy takie jak Appsmith i OutSystems oferują niskie rozwiązania AI z modelem cenowym, które zawierają bezpłatne poziomy lub miesięczne subskrypcje. Na przykład Appsmith jest bezpłatny lub zaczyna od 40 USD za użytkownik miesięcznie, a outsystems zaczyna się od 36 300 USD rocznie. Platformy te koncentrują się bardziej na rozwoju aplikacji niż surowej sile obliczeniowej, co czyni je mniej porównywalnymi pod względem kosztów sprzętu, ale bardziej odpowiednie dla firm, które chcą zintegrować AI z istniejącymi przepływami pracy bez znaczących inwestycji infrastrukturalnych.
4. DGX Spark vs. AI Model Koszty: Biorąc pod uwagę koszt uruchamiania modeli AI, platformy takie jak Lama 3 Meta oferują niedrogie opcje 0,2 USD za milion tokenów. Koszty te służą jednak do użytku modelu, a nie samego sprzętu. DGX Spark pozwala użytkownikom uruchamiać modele lokalne, potencjalnie zmniejszając długoterminowe koszty związane z usługami w chmurze lub opłatami za użytkowanie modelu.
Podsumowując, DGX Spark to kompaktowe, potężne rozwiązanie komputerowe AI, które oferuje stały koszt z góry, co czyni go atrakcyjnym dla tych, którzy wymagają stałego dostępu do możliwości przetwarzania AI. Chociaż nie może oferować elastyczności usług w chmurze ani łatwości korzystania z platform niskich kodów, zapewnia unikalną propozycję wartości dla programistów i badaczy potrzebujących dedykowanego sprzętu AI.
Cytaty:
[1] https://www.thheverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-station-grace-blackwell-ai-supercomputers-gtc
[2] https://convogenie.ai/blog/top-ai-platforms-offering-pay-as-you-go-proc
[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-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_release_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-personal-ai-supercomputers