前幾天，我們?cè)陂_(kāi)箱NVIDIA DGX Spark的文章中給出了一個(gè)論斷，在如今大模型爆發(fā)的時(shí)代，每個(gè)人都應(yīng)該擁有一臺(tái)屬于自己的AI超算。

從工程實(shí)踐角度出發(fā)，云端算力雖然強(qiáng)大，但其短板同樣明顯。

具體而言，首先是網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題。由于云端高度依賴網(wǎng)絡(luò)傳輸，在交互過(guò)程中，如果有網(wǎng)絡(luò)時(shí)延，最終將影響整體效率；接下來(lái)是數(shù)據(jù)問(wèn)題，無(wú)論處理的是企業(yè)數(shù)據(jù)、個(gè)人隱私，還是尚未公開(kāi)的業(yè)務(wù)素材，合規(guī)性和安全成本。緊接著是經(jīng)濟(jì)賬，云端算力按時(shí)計(jì)費(fèi)的模式或?qū)е掠脩舨粩嘞馁Y源，尤其是用戶高頻次使用模型時(shí)，難以保持穩(wěn)定。

所以，對(duì)于NVIDIA DGX Spark這類桌面級(jí)超算而言，把算力與數(shù)據(jù)都留在身邊，讓開(kāi)發(fā)與驗(yàn)證在本地形成閉環(huán)，往往才是效率、合規(guī)與成本三者的更優(yōu)解。

硬件提供了強(qiáng)大的算力基礎(chǔ)，而系統(tǒng)則賦予了這臺(tái)機(jī)器真正的靈魂。

NVIDIA為NVIDIA DGX Spark定制了DGX OS，一款基于Ubuntu深度優(yōu)化的系統(tǒng)。桌面預(yù)裝的DGX Spark Resources類似工具箱，把NVIDIA面向不同場(chǎng)景的能力集中提供——從大模型推理到多模態(tài)訓(xùn)練，從代碼生成到數(shù)據(jù)科學(xué)，都能通過(guò)對(duì)應(yīng)的NIM微服務(wù)快速啟用，真正做到了開(kāi)箱即用。

對(duì)用戶來(lái)說(shuō)，直接的體驗(yàn)就是少走配置路，軟硬一體的交付方式，可以讓用戶把注意力放在生產(chǎn)力上。

我們直接在DGX Spark Resources中選擇了Isaac Sim，并在本地部署運(yùn)行了這款基于NVIDIA Omniverse的機(jī)器人仿真平臺(tái)，整體部署過(guò)程非常順滑，仿真交互與場(chǎng)景加載展現(xiàn)出了極高的流暢度。Isaac Sim對(duì)硬件的要求較高且特殊。不僅需要Tensor Core支撐AI相關(guān)推理，也需要RT Core支撐光線追蹤渲染；同時(shí)，物理仿真/解算也依賴其GPU計(jì)算能力（CUDA/PhysX路徑）。

NVIDIA DGX Spark的流暢表現(xiàn)，驗(yàn)證了其高性能推理引擎的性能，更體現(xiàn)了系統(tǒng)層對(duì)“計(jì)算-圖形-物理”混合模態(tài)負(fù)載的深度優(yōu)化。這一軟硬耦合的極致調(diào)教，也正是其實(shí)現(xiàn)真正“開(kāi)箱即用”的堅(jiān)實(shí)底座。

統(tǒng)一內(nèi)存+片上協(xié)同 將“4路32B”本地推理拉入“穩(wěn)態(tài)區(qū)間”

開(kāi)箱即用解決的是部署門檻，能否在日常高頻任務(wù)中提供穩(wěn)定、可預(yù)測(cè)的吞吐與延遲，還需要通過(guò)實(shí)測(cè)給出答案。

為了測(cè)試NVIDIA DGX Spark在更貼近日常的常規(guī)應(yīng)用場(chǎng)景表現(xiàn)，我們首先選擇了當(dāng)前開(kāi)源社區(qū)活躍度極高的主流中等參數(shù)模型Qwen3-32B（320億參數(shù)）。

在本地單一模型推理測(cè)試中，NVIDIA DGX Spark整次推理任務(wù)的總耗時(shí)為約60.97秒。其中，模型加載時(shí)長(zhǎng)約3秒，這意味著在常駐模型或長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行場(chǎng)景下，啟動(dòng)的開(kāi)銷對(duì)整體體驗(yàn)影響極小。

在生成階段，NVIDIA DGX Spark生成520token，耗時(shí)約60.69秒，對(duì)應(yīng)的實(shí)際生成速率為8.57tokens/s。這一數(shù)值意味著在本地部署的中等參數(shù)規(guī)模（32B）模型下，DGX Spark的推理性能已經(jīng)進(jìn)入“穩(wěn)態(tài)區(qū)間”，不會(huì)因短時(shí)波動(dòng)而出現(xiàn)明顯抖動(dòng)。

從體驗(yàn)層面來(lái)看，8.57token/s的推理速度恰好處在“人類閱讀與交互的舒適區(qū)”。無(wú)論是代碼補(bǔ)全，還是實(shí)時(shí)對(duì)話式交互，這一速度都完全可用，交互延遲不會(huì)構(gòu)成明顯干擾。

在評(píng)估一臺(tái)桌面級(jí)AI超算的真實(shí)能力時(shí)，單路推理的測(cè)試并不足完全說(shuō)明問(wèn)題，更關(guān)鍵的是其在多任務(wù)并行條件下的表現(xiàn)。畢竟，在實(shí)際工作中，一臺(tái)本地超算往往同時(shí)承擔(dān)多項(xiàng)任務(wù)。

于是，在NVIDIA DGX Spark上，我們進(jìn)行了4個(gè)Qwen3-32B模型的本地并發(fā)推理測(cè)試。結(jié)果顯示：模型平均加載時(shí)長(zhǎng)約5.7秒；提示詞階段單路平均處理時(shí)長(zhǎng)0.2775秒，對(duì)應(yīng)約60.1tokens/s的平均處理速率；在生成階段，平均生成時(shí)長(zhǎng)約62.6秒，生成速率平均穩(wěn)定在7.5tokens/s。

數(shù)據(jù)上看，在4個(gè)Qwen3-32B模型持續(xù)生成文本的條件下，各項(xiàng)指標(biāo)沒(méi)有出現(xiàn)明顯波動(dòng)，整體推理過(guò)程節(jié)奏平穩(wěn)，這也證明了NVIDIA DGX Spark在中等模型的本地并行推理場(chǎng)景中，能夠提供穩(wěn)定、持續(xù)且高度可預(yù)測(cè)的性能輸出。

這一結(jié)果首先得益于其128GB LPDDR5x統(tǒng)一內(nèi)存架構(gòu)。在4并發(fā)場(chǎng)景中，32B參數(shù)規(guī)模模型的權(quán)重、上下文緩存與中間數(shù)據(jù)均可完整“常駐”于同一物理內(nèi)存池，避免了多實(shí)例運(yùn)行時(shí)常見(jiàn)的顯存切分和數(shù)據(jù)搬運(yùn)問(wèn)題。配合256-bit接口與273GB/s的內(nèi)存帶寬，系統(tǒng)能夠在多路生成同時(shí)進(jìn)行時(shí)，持續(xù)向GPU提供穩(wěn)定的數(shù)據(jù)吞吐，這是保障生成速率的關(guān)鍵基礎(chǔ)。

另一方面，GB10 Grace Blackwell Superchip（后文簡(jiǎn)稱“GB10”）的片上協(xié)同設(shè)計(jì)放大了并發(fā)優(yōu)勢(shì)。20核的Grace CPU負(fù)責(zé)提示詞預(yù)處理、請(qǐng)求調(diào)度與系統(tǒng)協(xié)同，而B(niǎo)lackwell架構(gòu)GPU則專注于大規(guī)模矩陣計(jì)算。兩者通過(guò)NVLink-C2C建立高帶寬、低時(shí)延互連，使多路請(qǐng)求在進(jìn)入GPU推理階段時(shí)的數(shù)據(jù)交付成本顯著降低，從而避免“CPU–GPU”數(shù)據(jù)交付在并發(fā)條件下成為瓶頸，繼而讓提示詞響應(yīng)能夠維持穩(wěn)定而高效的處理節(jié)奏。

生成階段的穩(wěn)定表現(xiàn)，也體現(xiàn)出第五代Tensor Core在并發(fā)推理中的多流、多批次計(jì)算中保持的高效算子執(zhí)行密度。GPU能在同時(shí)處理多路推理負(fù)載時(shí)，算子執(zhí)行與內(nèi)存訪問(wèn)保持良好平衡，使性能曲線呈現(xiàn)出平滑的線性分布。

原生推理加速 讓NVIDIA DGX Spark跑起千億參數(shù)模型

32B的模型并不是“終點(diǎn)”。在真實(shí)應(yīng)用中，隨著模型逐步向更長(zhǎng)上下文、更強(qiáng)推理能力演進(jìn)，開(kāi)發(fā)者同樣關(guān)心的，是一臺(tái)桌面級(jí)AI超算在更大參數(shù)規(guī)模下是否依然具備可用性與工程價(jià)值。

所以，我們加測(cè)了一個(gè)項(xiàng)目，將測(cè)試負(fù)載提升到了千億參數(shù)級(jí)別，利用120B（1200億）參數(shù)的Gpt-oss進(jìn)一步檢驗(yàn)DGX Spark在大模型本地化推理場(chǎng)景中的能力邊界。

從整體測(cè)試結(jié)果上看，模型加載時(shí)長(zhǎng)為12秒，即便面對(duì)千億級(jí)以上參數(shù)規(guī)模，啟動(dòng)開(kāi)銷依舊維持在極低水平，這使得大模型以常駐方式運(yùn)行成為現(xiàn)實(shí)可行的選擇。提示詞輸入74token，處理耗時(shí)32.06毫秒，這一階段幾乎不構(gòu)成可感知的延遲。

真正拉開(kāi)差距的，是生成階段。本次測(cè)試共生成165token，耗時(shí)約4.66秒，對(duì)應(yīng)的實(shí)際生成速率達(dá)到35.41tokens/s。對(duì)于一款在本地運(yùn)行的120B級(jí)模型而言，這已經(jīng)不只是“可用”，而是足以支撐連續(xù)對(duì)話、復(fù)雜推理乃至交互式應(yīng)用的實(shí)時(shí)響應(yīng)。

整體來(lái)看，測(cè)試的結(jié)果不僅意味著DGX Spark能“裝下”千億級(jí)的模型，更能夠在實(shí)際推理過(guò)程中提供高頻、低延遲的輸出能力。如果放在傳統(tǒng)工作站上，這樣的效果幾乎難以實(shí)現(xiàn)。

傳統(tǒng)工作站往往依賴系統(tǒng)內(nèi)存進(jìn)行“顯存交換”，模型參數(shù)部分駐留在GPU顯存，另一部分滯留在CPU內(nèi)存中，推理過(guò)程中通過(guò)PCIe總線不斷搬運(yùn)數(shù)據(jù)。這種模式下，加載時(shí)間與推理延遲都會(huì)被顯著放大。

而DGX Spark得益于其128GB的統(tǒng)一內(nèi)存，可以將整個(gè)模型一次性完整加載進(jìn)同一可尋址的內(nèi)存空間，不需要任何形式的顯存交換。這一點(diǎn)在兩個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)上被明顯放大——加載時(shí)間和推理速度。

值得注意的是，在不同參數(shù)規(guī)模的測(cè)試中，出現(xiàn)了頗具“反直覺(jué)”意味的現(xiàn)象。120B參數(shù)gpt-oss的推理速度為35tokens/s，顯著快于32B參數(shù)Qwen3的8.57tokens/s。

一般而言，模型參數(shù)規(guī)模越大，推理速度理應(yīng)越慢。但這一結(jié)果，恰恰體現(xiàn)出Blackwell架構(gòu)與GB10芯片的優(yōu)勢(shì)所在。

一方面，是對(duì)FP4（4-bit Floating Point）的原生支持與加速gpt-oss-120b使用MXFP4量化（主要針對(duì)MoE權(quán)重），而B(niǎo)lackwell架構(gòu)的Tensor Core原生支持FP4數(shù)據(jù)格式的計(jì)算指令與執(zhí)行路徑，使該精度推理在硬件層面可獲得更高的執(zhí)行吞吐，從而帶來(lái)顯著的推理加速效果。

另一方面，是MoE（混合專家）架構(gòu)帶來(lái)的潛在加成。在單次推理過(guò)程中，真正被激活并參與計(jì)算的參數(shù)量，事實(shí)上低于理論參數(shù)。當(dāng)FP4精度下的高吞吐計(jì)算路徑與MoE的“按需激活”機(jī)制疊加時(shí)，參數(shù)規(guī)模與實(shí)際計(jì)算負(fù)載之間的解耦則被進(jìn)一步放大。

這一原因，或許也預(yù)示著，硬件的迭代升級(jí)，需要與模型和推理范式同步演進(jìn)，才能真正轉(zhuǎn)化為可感知的性能躍遷。

而事實(shí)上，DGX Spark的意義之一，也正在于此。其實(shí)質(zhì)性地打破了兩個(gè)長(zhǎng)期存在的經(jīng)驗(yàn)桎梏�！�一是“千億參數(shù)模型必須上云”；二是“本地運(yùn)行大規(guī)模參數(shù)模型須依賴多卡集群”。

跨越“基礎(chǔ)生圖”到“8K負(fù)載” NVIDIA DGX Spark“零降頻”

當(dāng)AI創(chuàng)作走向真實(shí)的生產(chǎn)應(yīng)用場(chǎng)景，核心問(wèn)題就已經(jīng)不再是模型能否跑起來(lái)，而是不同模態(tài)的模型，能否被連續(xù)、穩(wěn)定地串聯(lián)進(jìn)同一條“生產(chǎn)管線”。

文本、圖像、視頻、3D，跨越每個(gè)模態(tài)，算力形態(tài)、顯存占用與帶寬壓力都會(huì)發(fā)生質(zhì)變。所以，我們?cè)贜VIDIA DGX Spark上搭建并運(yùn)行完整的多模態(tài)創(chuàng)作藍(lán)圖（BluePrint）——以FLUX.1為起點(diǎn)完成文本到1080p圖像生成，經(jīng)由超分模型將分辨率暴力拉升至8K，隨后接入阿里通義Wan 2.1實(shí)現(xiàn)圖生視頻，再利用騰訊混元3D模型完成二維到三維的維度升級(jí)，最終落地Blender進(jìn)行工業(yè)級(jí)精修。

從FLUX文生圖開(kāi)始，我們選擇在ComfyUI中直接加載標(biāo)準(zhǔn)的FLUX工作流，通過(guò)模型加載、提示詞輸入、分辨率設(shè)定、采樣器選擇、解碼與輸出的步驟，完整復(fù)現(xiàn)普通創(chuàng)作者最常見(jiàn)的生圖路徑。

運(yùn)行工作流，生成在1080P分辨率圖片時(shí)，從設(shè)備內(nèi)存占用看，NVIDIA DGX Spark的顯存占用大約維持在一半左右，負(fù)載曲線平穩(wěn)，沒(méi)有明顯的峰值抖動(dòng)。單張圖片生成時(shí)間為1分27秒。在FLUX當(dāng)前的模型體量和計(jì)算復(fù)雜度下，這已經(jīng)是相當(dāng)“順滑”的體驗(yàn)，更重要的是，全程沒(méi)有出現(xiàn)任何需要人為干預(yù)的異常狀態(tài)。

真正的考驗(yàn)來(lái)自8K分辨率。

8K（7680×4320）并不是簡(jiǎn)單的分辨率翻倍，其像素規(guī)模會(huì)直接躍升至4K分辨率的四倍，對(duì)顯存能力、帶寬，以及硬件能力提出了同步、全面的壓力。

在不改變工作流結(jié)構(gòu)的前提下，直接切換至8K超分工作流后，NVIDIA DGX Spark在1分30秒就完成了8K圖像的生成。在放大查看細(xì)節(jié)時(shí)可以清晰看到，無(wú)論是人物皮膚紋理，還是復(fù)雜材質(zhì)的層次過(guò)渡，都沒(méi)有出現(xiàn)糊邊、斷層或噪點(diǎn)堆積。

從架構(gòu)層面回看，NVIDIA DGX Spark在8K生圖上取得優(yōu)質(zhì)表現(xiàn)的原因，在于其大容量、高帶寬的LPDDR5X統(tǒng)一內(nèi)存，使得Diffusion在超大分辨率下產(chǎn)生的中間特征圖得以完整駐留。

同時(shí)，其GB10芯片的Blackwell架構(gòu)針對(duì)Diffusion與Transformer路徑有深度優(yōu)化的Transformer Engine，通過(guò)混合精度與算子級(jí)調(diào)度優(yōu)化，使Attention在超大分辨率場(chǎng)景下的實(shí)際性能曲線顯著趨于平滑，避免了傳統(tǒng)架構(gòu)中隨分辨率提升而出現(xiàn)的非線性性能坍塌。

時(shí)空“雙重奏” NVIDIA DGX Spark讓視頻不崩、3D不破

完成圖片生成后，下一步就是讓畫(huà)面動(dòng)起來(lái)。

在這一階段，利用阿里通義萬(wàn)相Wan2.2圖生視頻模型，直接將前一階段生成的8K靜態(tài)圖作為輸入，驗(yàn)證其在高信息密度素材下的時(shí)序生成穩(wěn)定性。整體工作流依然保持常規(guī)配置，并將輸出分辨率設(shè)定為1280×720，以模擬現(xiàn)實(shí)創(chuàng)作中較為常見(jiàn)的視頻生成需求。

與靜態(tài)圖像不同，這一階段的計(jì)算模式已經(jīng)從單幀擴(kuò)散，轉(zhuǎn)變?yōu)槎鄮瑫r(shí)序Transformer與Diffusion疊加的混合負(fù)載。在實(shí)測(cè)過(guò)程中可以看到，NVIDIA DGX Spark的顯存占用始終維持在高度可控的區(qū)間內(nèi)，沒(méi)有出現(xiàn)視頻生成模型中常見(jiàn)的“前期平穩(wěn)、后期突刺”的負(fù)載特征。最終完整生成耗時(shí)8分40秒。

從結(jié)果來(lái)看，生成視頻的動(dòng)作銜接自然，鏡頭運(yùn)動(dòng)連續(xù)平滑，沒(méi)有明顯的幀間結(jié)構(gòu)性失真。這種穩(wěn)定性，取決于NVIDIA DGX Spark在長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)推理過(guò)程中的帶寬一致性與算子調(diào)度能力。

從架構(gòu)視角看，由于Wan2.2作為引入了復(fù)雜時(shí)空注意力機(jī)制（Spatio-Temporal Attention）的混合負(fù)載，本質(zhì)上是對(duì)顯存熱穩(wěn)定性與持續(xù)帶寬輸出能力要求較高。在接近9分鐘的持續(xù)高負(fù)載運(yùn)行中，始終保持“零降頻”的狀態(tài)，同時(shí)顯存占用曲線平滑。這也意味著NVIDIA DGX Spark在處理長(zhǎng)序列KV Cache時(shí)具備充足的熱設(shè)計(jì)功耗（TDP）冗余度。

這一結(jié)果也進(jìn)一步印證，NVIDIA DGX Spark能夠成功將算力轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)環(huán)境下可持續(xù)輸出的有效算力，從而避免因硬件熱節(jié)流（Thermal Throttling）導(dǎo)致的幀間時(shí)序一致性崩塌——這正是多模態(tài)任務(wù)中容易被忽視但卻“致命”的穩(wěn)定性底線。

如果說(shuō)圖生視頻是負(fù)載升級(jí)，那2D圖像3D化則是維度躍遷。

這一階段，利用NVIDIA DGX Spark運(yùn)行騰訊混元3D 2.1模型，直接將已有圖片3D化。實(shí)測(cè)結(jié)果顯示，NVIDIA DGX Spark用時(shí)53秒完成完整的圖片3D化生成流程。

對(duì)生成的3D化模型進(jìn)行預(yù)覽時(shí)，從結(jié)構(gòu)完整性來(lái)看，3D模型沒(méi)有出現(xiàn)大面積破面或明顯的比例失衡，整體幾何關(guān)系保持穩(wěn)定。

從推理特性上看，這類圖像3D化呈現(xiàn)出不同的負(fù)載形態(tài)。計(jì)算密度較高，但持續(xù)時(shí)間相對(duì)較短，這對(duì)GPU的瞬時(shí)吞吐能力、內(nèi)存訪問(wèn)效率，以及算子調(diào)度響應(yīng)速度都非常敏感。

從工程角度看，3D建模本質(zhì)上是圍繞瞬時(shí)算力釋放能力與內(nèi)存系統(tǒng)協(xié)同效率展開(kāi)的“閃電戰(zhàn)”。模型需要在多視角Diffusion推理與稀疏幾何重建（Sparse Geometry Reconstruction）等不同計(jì)算階段之間頻繁切換。而NVIDIA DGX Spark能在53秒內(nèi)完成該過(guò)程，則在于其本身高帶寬內(nèi)存支持下，對(duì)算子調(diào)度、緩存命中與計(jì)算并行性的整體優(yōu)化，有效降低了階段切換帶來(lái)的隱性開(kāi)銷。

這種“干脆”的體驗(yàn)，意味著NVIDIA DGX Spark不僅擅長(zhǎng)承載長(zhǎng)序列、高吞吐的持續(xù)負(fù)載，在面對(duì)計(jì)算密度極高、對(duì)調(diào)度與內(nèi)存系統(tǒng)高度敏感的“脈沖式推理任務(wù)”時(shí)，其執(zhí)行效率同樣能夠保持在高度可預(yù)測(cè)的工業(yè)級(jí)水準(zhǔn)。

在本地推理測(cè)試中，NVIDIADGX Spark的128GB統(tǒng)一內(nèi)存與Blackwell架構(gòu)FP4加速的“組合技”之下，讓開(kāi)發(fā)者可以在桌面尺度上，以35tokens/s的速度流暢運(yùn)行千億級(jí)別的開(kāi)源模型。這種體驗(yàn)，曾經(jīng)只存在于數(shù)據(jù)中心環(huán)境。

這背后，或許也是NVIDIA在Post-Training時(shí)代將數(shù)據(jù)中心級(jí)推理能力，系統(tǒng)性地延伸到個(gè)人計(jì)算平臺(tái)之上的深刻布局。

從多模態(tài)創(chuàng)作藍(lán)圖（BluePrint）結(jié)果上看，NVIDIA DGX Spark的核心優(yōu)勢(shì)，在于多分級(jí)的BluePrint能夠在一臺(tái)桌面級(jí)設(shè)備上穩(wěn)定運(yùn)行。其GB10的Blackwell架構(gòu)針對(duì)Diffusion與Transformer的硬件級(jí)加速，也使顯存容量、算力密度與調(diào)度效率達(dá)成了良好平衡。這對(duì)于AI藝術(shù)家、游戲開(kāi)發(fā)者、視頻創(chuàng)作者、3D設(shè)計(jì)師等從業(yè)者而言，意味著他們可以在不同模態(tài)間頻繁切換，無(wú)需分心管理算力。

NVIDIA DGX Spark的發(fā)售也預(yù)示著“云端算力本地化”的最后一塊拼圖基本落定。通過(guò)高能效比與統(tǒng)一內(nèi)存體系，有效打破了以往傳統(tǒng)工作站顯存碎片化導(dǎo)致的“算力孤島”，將分散在集群中的異構(gòu)計(jì)算負(fù)載無(wú)縫折疊到一臺(tái)桌面設(shè)備中，實(shí)現(xiàn)了全鏈路推理對(duì)云端I/O延遲的獨(dú)立性。這一優(yōu)勢(shì)，也為創(chuàng)作者帶來(lái)了真正的“計(jì)算主權(quán)”。

從生產(chǎn)力視角審視，NVIDIA DGX Spark的推出，也意味著AI生產(chǎn)力從“租賃制”向“內(nèi)生化”遷移的拐點(diǎn)。

一方面，其徹底消弭了云端不可避免的網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)與TTFT（首字延遲），讓交互進(jìn)入了真正的“零感”時(shí)代。NVIDIA DGX Spark毫秒級(jí)的響應(yīng)，決定了AI還能是與用戶思維同頻、甚至預(yù)判意圖的實(shí)時(shí)Copilot。

更關(guān)鍵的變革在于“Agent經(jīng)濟(jì)學(xué)”的邏輯重構(gòu)。?Agentic AI的演進(jìn)之下，由無(wú)數(shù)Agent組成的自主循環(huán)（Loop），需要在智能系統(tǒng)內(nèi)部進(jìn)行“推理-反思-搜索-修正”的上百次迭代。在云端上，這是價(jià)格昂貴的Token；而在DGX Spark上，這是固定成本下的強(qiáng)大算力。128GB的統(tǒng)一內(nèi)存為超長(zhǎng)Context Window（上下文窗口）和龐大的本地知識(shí)庫(kù)（RAG）提供了物理載體，讓開(kāi)發(fā)者可以零邊際成本地跑通復(fù)雜的思維鏈（CoT），在本地建立起自動(dòng)化的生產(chǎn)閉環(huán)。

另外，真正的專業(yè)壁壘往往隱藏在私密數(shù)據(jù)中，云端模型永遠(yuǎn)通用，而個(gè)人超算允許用戶在本地利用LoRA等技術(shù)對(duì)千億級(jí)參數(shù)模型進(jìn)行深度微調(diào)。用戶可以讓模型完全適應(yīng)自有的代碼規(guī)范、畫(huà)風(fēng)、文法，打造真正懂人、且完全忠誠(chéng)于個(gè)人的電子替身。

或許，NVIDIA DGX Spark的推出，也是一種新的生產(chǎn)資料形態(tài)的轉(zhuǎn)化，其讓個(gè)人用戶首次在本地掌握接近數(shù)據(jù)中心級(jí)別的AI能力，能把“想法”穩(wěn)定、高效地轉(zhuǎn)化為“可交付成果”。

而在這個(gè)能夠本地掌握AI生產(chǎn)力的拐點(diǎn)之上，每個(gè)人，都應(yīng)該擁有一臺(tái)屬于自己的AI超算。