O custo da NVIDIA DGX Spark, ao preço de aproximadamente US $ 3.000, posiciona -o como uma oferta única no cenário de desenvolvimento da IA. Veja como ele se compara a outras plataformas de IA:
1. DGX Spark vs. Cloud Services: Plataformas como Amazon Sagemaker, Google Cloud AI Platform e Azure OpenAi Service oferecem modelos de preços de pagamento conforme o uso. Por exemplo, o Amazon Sagemaker começa em US $ 0,10 por hora para cargas de trabalho de produção, enquanto o Google Cloud AI Platform fornece US $ 300 em créditos gratuitos para novos usuários. Esses serviços em nuvem são mais flexíveis em termos de custo, pois os usuários pagam apenas pelo que usam, o que pode ser mais econômico para projetos intermitentes ou em pequena escala. Por outro lado, o DGX Spark requer uma compra inicial, tornando-o adequado para aqueles que precisam de acesso consistente ao poder de computação da IA.
2. DGX Spark vs. outros hardware da AI: a estação DGX, um irmão mais poderoso da Spark DGX, deve ter um preço entre US $ 10.000 e US $ 50.000, dependendo da configuração. Isso coloca o DGX Spark como um ponto de entrada mais acessível para o desenvolvimento da IA em comparação com a estação DGX. Outros fabricantes como a ASUS estão oferecendo configurações semelhantes a partir de US $ 2.999, o que ressalta ainda mais os preços competitivos do DGX Spark.
3. DGX Spark vs. Plataformas AI de baixo código: plataformas como Appsmith e Outsystems oferecem soluções de AI com baixo código com modelos de preços que incluem camadas gratuitas ou assinaturas mensais. Por exemplo, o Appsmith é gratuito ou começa em US $ 40 por usuário por mês, enquanto o Outsystems começa em US $ 36.300 anualmente. Essas plataformas se concentram mais no desenvolvimento de aplicativos do que no poder de computação bruta, tornando -as menos comparáveis em termos de custos de hardware, mas mais relevantes para as empresas que desejam integrar a IA nos fluxos de trabalho existentes sem investimentos significativos de infraestrutura.
4. DGX Spark vs. AI Modelo Custos: Ao considerar o custo da execução de modelos de IA, plataformas como o Llama 3 da Meta oferecem opções acessíveis a US $ 0,2 por milhão de tokens. No entanto, esses custos são para uso do modelo e não para o próprio hardware. O DGX Spark permite que os usuários executem modelos localmente, potencialmente reduzindo os custos de longo prazo associados a serviços em nuvem ou taxas de uso de modelos.
Em resumo, o DGX Spark é uma solução compacta e poderosa de computação de IA que oferece um custo inicial fixo, tornando -o atraente para aqueles que exigem acesso consistente aos recursos de processamento de IA. Embora possa não oferecer a flexibilidade dos serviços em nuvem ou a facilidade de uso de plataformas de baixo código, ele fornece uma proposta de valor exclusiva para desenvolvedores e pesquisadores que precisam de hardware de IA dedicado.
Citações:
[1] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-stark-station-grace-blackwell-ai-supercomputers-gtc
[2] https://convogenie.ai/blog/top-ai-platforms-offering-pay-as-y-om-ga-prepricing
[3] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-park-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--new-especializado-de-desktop-line-for-work
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_released_and_renamed_to_dgx/
[8] https://wesoftyou.com/ai/ai-models-comparison-across-quity-performance-and-price/
[9] https://opentools.ai/news/nvidia-unleases-the-future-with-personal-ai-supercomputers