El NVIDIA DGX Spark es un sistema de computación AI compacto diseñado para llevar capacidades de supercomputación al escritorio. Tiene un precio a partir de $ 2,999 para modelos de socios y $ 3,999 para la edición de fundadores de la marca NVIDIA con almacenamiento de 4 TB [1]. Este sistema presenta una GPU de arquitectura Blackwell, que proporciona hasta 1 petaflop de potencia de cálculo de AI FP4 y 128 GB de memoria unificada LPDDR5X [2].
En comparación, otras GPU AI de alto rendimiento varían significativamente en el precio y el rendimiento:
- NVIDIA RTX 4090: principalmente una GPU de juegos, también es capaz de manejar tareas de IA, especialmente para proyectos pequeños a medianos. El RTX 4090 generalmente tiene un precio de alrededor de $ 1,600 a $ 2,000, por lo que es una opción rentable para los desarrolladores que experimentan con modelos de aprendizaje profundo [3].
- NVIDIA RTX 5090: Esta GPU presenta la arquitectura Blackwell 2.0, que ofrece un salto de rendimiento significativo sobre su predecesor. Si bien aún no se adoptó ampliamente en entornos empresariales, su relación precio / rendimiento lo convierte en un fuerte contendiente para investigadores y desarrolladores. El precio del RTX 5090 no se menciona explícitamente, pero se espera que sea más alto que el RTX 4090 debido a sus características y rendimiento avanzados [3].
- NVIDIA RTX A6000: una potencia de estación de trabajo con 48 GB de soporte VRAM y ECC, lo que lo hace perfecto para capacitar a modelos grandes. El RTX A6000 es generalmente más caro que las GPU de consumo como la RTX 4090, con un precio típico de alrededor de $ 4,000 a $ 6,000, dependiendo del proveedor y la configuración específica [3].
- NVIDIA A100: Diseñado para centros de datos y entornos informáticos de alto rendimiento, el A100 es una opción principal para aplicaciones de IA empresariales. Ofrece capacidades de procesamiento excepcionales y hasta 80 GB de memoria HBM2E. Sin embargo, su costo es sustancial, lo que lo coloca más allá del alcance de los investigadores individuales o las organizaciones más pequeñas, con un precio típico de alrededor de $ 10,000 a $ 15,000 por unidad [5].
- Nvidia H100: domina el sector de entrenamiento de IA con su arquitectura de la tolva y su ancho de banda de memoria mejorada. Es ideal para modelos de IA a gran escala y tiene un precio similar al A100, alrededor de $ 10,000 a $ 15,000 por unidad, dependiendo de la configuración y el proveedor [3].
En resumen, el DGX Spark ofrece una combinación única de rendimiento y accesibilidad para la computación de IA a un costo relativamente más bajo en comparación con las GPU de centro de datos de alta gama como A100 y H100. Sin embargo, es más costoso que las GPU de grado de consumo como la RTX 4090, lo que refleja su diseño especializado para cargas de trabajo de IA y la inclusión de las herramientas de software personalizadas de NVIDIA.
Citas:
[1] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-specialized-desktop-line-for-ai-work
[2] https://www.youtube.com/watch?v=krbh0von-2a
[3] https://www.gpu-mart.com/blog/best-gpus-for-ai-and-deep-letarning-2025
[4] https://www.trgdatacenters.com/resource/nvidia-dgx-buyers-guide-everything-you-need-toknow/
[5] https://blog.spheron.network/the-top-5-ai-gpus-of-2025-podering-the-future-of-intelligence
[6] https://www.amax.com/comparing-nvidia-parnwellwell-configurations/
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jef1dd/dgx_spark_preventy_digits_has_273gbs_memory/
[8] https://www.tomshardware.com/reviews/gpu-hierarchy,4388.html
[9] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedlum/dgx_sparks_nvidia_digits/