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Nvidia presenta su primer superordenador personal con IA:DGX Spark puede con los modelos de lenguaje más potentes en local
Un supercomputador con inteligencia artificial del tamaño de un Mini PC para olvidarse de la nube y usar DeepSeek, Llama, Gemini y cualquier otro modelo de lenguaje que lo permita, en modo local. Así es el nuevo DGX Spark de Nvidia, que se podrá comprar desde mañana mismo... Si tienes 3.999 dólares.
- La compañía de Jensen Huang quiere democratizar la inteligencia artificial con un supercomputador de bolsillo que te ahorra usar la IA en la nube. Eso sí, no es para todos los bolsillos...
DGX Spark puede ejecutar modelos de lenguaje grandes (LLM) con hasta 200.000 millones de parámetros. Hasta ahora esto solo era posible en la nube, usando los centro de datos de las compañías de IA, o con estaciones de trabajo profesionales.
Lo que ves en las fotos es el modelo estándar fabricado por la propia Nvidia. Pero como ocurre con sus tarjetas gráficas, marcas como Acer, Asus, Dell, Gigabyte, HP, Lenovo y MSI van a poner a la venta sus propias versiones.
Elon Musk ha sido el primero en recibir su DGX Spark, de la mano del propio Jensen Huang. La cara de Elon es la de un niño al que le regalan su primer ordenador:
El primer superordenador personal para usar IA potente en local
Es importante tener claro que esto no es un PC con Windows. Aunque por las especificaciones, no sería de extrañar que algunas de las mencionadas marcas acabe vendiendo un híbrido que funcione como un PC estándar.
Lo que tenemos aquí es un superordenador que almacena y ejecuta la IA más potente, en local. El Equipo Verde ha confirmado que ya es compatible con modelos de lenguaje de DeepSeek, Meta, NVIDIA, Google, Qwen, y prácticamente cualquiera IA que sea de código abierto y pueda adaptarse.
La idea es que, desde tu PC, uses aplicaciones tradicionales. Cuando necesites la inteligencia artificial, en lugar de conectarte a la nube te conectas a DGX Spark, que ejecuta la petición en local, y devuelve los resultados a tu ordenador.
Aunque cualquiera puede comprarlo, es un producto enfocado a "investigadores de IA, desarrolladores, y estudiantes", según la ficha de producto de la compañía.
Especificaciones de NVIDIA DGX Spark
| Arquitectura | Arquitectura NVIDIA Blackwell |
| GPU | Blackwell Architecture |
| CPU | Arm de 20 núcleos,10 Cortex-X925 + 10 Cortex-A725 |
| Núcleos CUDA | Generación Blackwell |
| Núcleos Tensor | 5.ª generación |
| Núcleos RT | 4.ª generación |
| Rendimiento de Tensor1 | 1 PFLOP |
| Memoria del sistema | 128 GB LPDDR5x, memoria de sistema unificada coherente |
| Interfaz de memoria | 256 bits |
| Ancho de banda de memoria | 273 GB/s |
| Almacenamiento | 4 TB NVME.M2 con autocifrado |
| USB | 4x USB TypeC |
| Ethernet | 1 conector RJ-45 10 GbE |
| NIC | NIC ConnectX-7 @ 200 Gbps |
| Wi-Fi | WiFi 7 |
| Bluetooth | BT 5.4 |
| Salida de audio | HDMI multichannel audio output |
| Fuente de alimentación | 240 vatios |
| Conectores de pantalla | 1x HDMI 2.1a |
| NVENC | NVDEC | 1x | 1x |
| SO | NVIDIA DGX™ OS |
| Dimensiones del sistema | 150 mm L x 150 mm W x 50.5 mm H |
| Peso del sistema | 1,2 kg |
DGX Spark integra un procesador ARM de 20 núcleos,10 Cortex-X925 + 10 Cortex-A725, con 128 GB de memoria RAM LPDDR5x. La GPU gráfica es la GB10 Grace Blackwell Superchip, diseñada para la IA.
Con un SSD NVME.M2 con autocifrado de 4 TB, 4 USB Tipo C, HDMI, WiFi 7, Bluetooth 5.4, LAN 10 Gbps, y sistema operativo propio DGX OS.
La IA en local ya no es un sueño
Este hardware alcanza una potencia de IA de 1 PetaFLOPS, suficiente para usar en local modelos de lenguaje de 200.000 millones de parámetros. Muy impresionante.
Con este lanzamiento, la compañía de Jensen Huang quiere "democratizar la inteligencia artificial", ya que cualquiera podrá tener su propio supercomputador de IA en casa, el laboratorio o la oficina.
Con un precio de salida de 3.999 dólares (3.451 euros), a los que habrá que añadir el IVA, DGX Spark no está al alcance de todos, pero el no depender de la nube para trabajar o desarrollar con IA, es una liberación.











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