NVIDIA 在 2026 年 10 月 2 日通过官方博客宣布，DGX Spark 新增 64GB 统一内存配置，2026 年 10 月 23 日起由宏碁、华硕、戴尔、技嘉、惠普和微星发售，起步价 4999 美元。它保留 GB10 Grace Blackwell 超级芯片与完整的 NVIDIA AI 软件栈，单机可在本地运行最高 1000 亿参数的模型，主打不想把数据和智能体工作流交给云端的开发者、研究者与 AI 爱好者。
64GB 版减的是内存，不是平台能力
新配置只通过合作伙伴销售，平台部分与 128GB 版保持一致：同一颗 GB10 Grace Blackwell 超级芯片、DGX OS 和 CUDA 加速软件栈，开箱支持 Ollama、vLLM、PyTorch 等常用运行时，并预置 NVIDIA Agent Toolkit 与 Nemotron 开放模型。也就是说，4999 美元买到的仍是一台完整的本地 AI 平台，差别只在内存容量和价格门槛：模型能装多大、上下文能开多长，先由这 64GB 决定。
两台组集群，内存池化到 128GB
每台 DGX Spark 都内置 ConnectX-7 网卡，两台机器用 QSFP 线缆直连即可组成集群，不需要额外搭建。集群后内存池化到 128GB，可支持最高 2000 亿参数的模型，内存带宽翻倍。NVIDIA 给出的测试数据是：两台 64GB 机器运行 Qwen 3.8 27B，性能最高达到单机的 1.7 倍。组网过程由 NVIDIA Sync 的集群助手自动完成设备检测、配置校验和网络设置；本月底上线的 Sync Model Launcher 还能一键下载并启动模型，并顺带配置好 OpenCode，让用户在浏览器里直接开始写代码。
适合谁先买，哪些人该再等等
官方列出的典型用法有三类：让编码或研究智能体在本地全天候运行，随时处理代码审查、文档分析和多步骤任务；把 DGX Spark 当作日常电脑旁的推理机，办公软件照常用，模型推理交给它；先买一台起步，工作量涨上来再加第二台扩容。需要提醒的是，4999 美元只是起步价，各品牌的具体售价以发售时为准；如果一开始就要跑长上下文、多智能体并发这类吃内存的负载，直接上 128GB 版或双机集群会更稳妥，64GB 版的价值在于把本地大模型的入门门槛压低了一截。
