NVIDIA DGX Spark的成本约为3,000美元，将其定位为AI开发环境中的独特产品。这是与其他AI平台进行比较的方式：
1。DGXSPARK与云服务：Amazon Sagemaker，Google Cloud AI平台和Azure OpenAI服务等平台提供付费的定价模型。例如，Amazon Sagemaker的生产工作负载为每小时0.10美元，而Google Cloud AI平台为新用户提供300美元的免费信用额。这些云服务在成本方面更加灵活，因为用户只为他们使用的费用付费，这对于间歇性或小规模的项目可能更经济。相比之下，DGX Spark需要一次性购买，这使其适合那些需要一致访问AI计算能力的人。
2。DGXSpark vs.其他AI硬件：DGX站(DGX Stand，更强大的DGX Spark)的价格在10,000至50,000美元之间，具体取决于配置。与DGX站相比，这将DGX Spark视为AI开发的更实惠的入口点。 ASUS等其他制造商提供的类似配置起价为2,999美元，这进一步强调了DGX Spark的竞争价格。
3。DGXSPARK与低代码AI平台：Appsmith和Outsystems之类的平台提供低代码AI解决方案，其定价模型包括免费层或每月订阅。例如，Appsmith是免费的，或者每月每月40美元起价，而Outsystems每年起价36,300美元。这些平台更多地专注于应用程序开发而不是原始计算能力，从而使它们在硬件成本方面降低了，但与希望将AI集成到没有大量基础架构投资的现有工作流程中的企业更相关。
4。DGXSpark vs. AI模型成本：考虑运行AI型号的成本时，Meta的Llama 3之类的平台提供了价格合理的选择，价格为每百万个令牌0.2美元。但是，这些成本用于模型使用，而不是硬件本身。 DGX Spark允许用户在本地运行模型，从而有可能降低与云服务或模型使用费用相关的长期成本。
总而言之，DGX Spark是一种紧凑，功能强大的AI计算解决方案，可提供固定的前期成本，使其对那些需要一致访问AI处理功能的人具有吸引力。尽管它可能无法提供云服务的灵活性或易于使用低代码平台，但它为需要专用AI硬件的开发人员和研究人员提供了独特的价值主张。
引用：
[1] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-spark-station-grace-brace-blackwell-ai-supercomputers-gtc
[2] https://convogenie.ai/blog/top-ai-platforms-judfering-pay-as-as-you-go-pricing
[3] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-spark-spark-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputers-for the-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-pecialized-desktop-line-for-ai-work
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_releasd_releasd_and_and_and_renamed_to_dgx/
[8] https://wesoftyou.com/ai/ai/ai-models-comparison-comparison-across-quality-performance-and-price/
[9] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-with-personal-ai-supercomputers