NVIDIA anuncia DGX Spark de 64 GB: llega el 23 de octubre desde 4.999 dólares
El ordenador de NVIDIA para ejecutar IA en local suma una versión con 64 GB de memoria y el mismo chip GB10. Saldrá el 23 de octubre de 2026 desde 4.999 dólares, solo a través de fabricantes asociados; NVIDIA no ha dado precio en euros.
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Lo esencial
- La configuración de 64 GB llega el 23 de octubre de 2026 desde 4.999 dólares.
- La venderán Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP y MSI; conserva GB10 y DGX OS.
- Dos equipos pueden conectarse para repartir modelos entre 128 GB de memoria.
- Sync Cluster Assistant prepara la red; las cargas de IA se configuran después.
- 4.999 $Precio de partida
- 64 GBMemoria unificada
- 23 oct 2026Salida a la venta
Cuándo llega y para quién tiene sentido
NVIDIA anunció la nueva configuración el 2 de octubre de 2026. Su venta empezará el 23 de octubre de 2026, desde 4.999 dólares, exclusivamente a través de Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP y MSI. El precio y la disponibilidad en España dependerán de cada fabricante.
DGX Spark está pensado para desarrolladores, investigadores y quienes quieren ejecutar modelos de IA en su propio equipo. Permite trabajar con documentos o código localmente y probar aplicaciones sin contratar una máquina en la nube para cada tarea. El modelo nuevo conserva el superchip GB10 Grace Blackwell, DGX OS y el software de IA de NVIDIA del equipo de 128 GB.
Qué cambia frente al DGX Spark de 128 GB
La diferencia principal está en cuánta memoria cabe en cada ordenador. En esta plataforma, CPU y GPU comparten una misma reserva de memoria unificada. Los 64 GB son la capacidad conjunta del sistema.
La ficha oficial actualizada recoge ambas configuraciones:
| Característica | DGX Spark de 64 GB | DGX Spark de 128 GB |
|---|---|---|
| Memoria unificada | 64 GB LPDDR5X | 128 GB LPDDR5X |
| Superchip | GB10 Grace Blackwell | GB10 Grace Blackwell |
| CPU | 20 núcleos Arm | 20 núcleos Arm |
| Ancho de banda de memoria | 273 GB/s | 273 GB/s |
| Conexión entre equipos | ConnectX-7, 200 Gb/s | ConnectX-7, 200 Gb/s |
| Sistema operativo | NVIDIA DGX OS | NVIDIA DGX OS |
La CPU combina diez núcleos Cortex-X925 y diez Cortex-A725, y la GPU utiliza arquitectura Blackwell. NVIDIA anuncia hasta un petaFLOP para cálculo de IA en FP4; se trata de operaciones con esa precisión específica.
Cuánta memoria necesita tu modelo
NVIDIA sitúa la capacidad anunciada del nuevo equipo en modelos de hasta 100.000 millones de parámetros. Para decidir si un modelo concreto cabe, hay que mirar también cómo está almacenado y la memoria que requiere mientras trabaja.
La documentación de NVIDIA NIM distingue los pesos del modelo de la caché del contexto, las activaciones y otros buffers. Ese espacio adicional también cuenta al decidir qué modelo cabe.
La cuantización reduce el espacio empleado por los números del modelo. La guía de NVFP4 explica el formato de cuatro bits de Blackwell y recomienda prever espacio en disco para los modelos y sus versiones convertidas. Una conversación larga también consume memoria: cuanto más contexto, más espacio.
Qué necesitas para conectar dos equipos
Dos unidades de 64 GB pueden repartir el trabajo entre 128 GB de memoria total. En la prueba de NVIDIA con Qwen 3.8 27B, la pareja alcanzó hasta 1,7 veces el rendimiento de un solo sistema.
El manual de Cluster Assistant concreta la preparación:
- Actualiza ambos DGX Spark y añádelos a NVIDIA Sync con acceso SSH y permisos de administración.
- Conecta sus puertos ConnectX-7 con un cable QSFP compatible. Para dos equipos basta un enlace directo, sin conmutador.
- Abre Settings → Cluster Assistant → Add New Cluster, elige los equipos y completa las comprobaciones de red y velocidad.
- Configura la carga de IA con las guías de NVIDIA para vLLM, NCCL o PyTorch.
El asistente deja preparada la comunicación entre las máquinas. La instalación de la inferencia o del ajuste de modelos corresponde al último paso. Para el cableado, NVIDIA especifica QSFP112 DAC de 400 GbE en modo Ethernet y lista referencias compatibles en el manual.
Cómo utilizarlo desde tu ordenador habitual
NVIDIA Sync funciona en Windows, Mac y Ubuntu y permite abrir herramientas como VS Code, Cursor o AI Workbench conectadas al equipo remoto. También admite aplicaciones propias y acceso mediante Tailscale. Así, el portátil puede servir para escribir y controlar el trabajo mientras DGX Spark ejecuta los modelos.
Con dos equipos de 64 GB, NVIDIA habla de modelos de hasta 200.000 millones de parámetros. El cable no viene incluido: el manual lista dos compatibles, de Amphenol y Luxshare.