Il nuovo Nvidia DGX Spark da 64 GB riduce il costo d’ingresso rispetto al prezzo attuale del modello da 128 GB, ma non rispetto al lancio di quest’ultimo. La nuova configurazione partirà da 4.999 dollari USA, con disponibilità prevista dal 23 ottobre 2026. In cambio, offre metà della memoria e dello spazio di archiviazione del modello originale.
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AMD propone un’alternativa da 3.999 dollari con 128 GB di memoria unificata. I prezzi e le specifiche dichiarate aiutano a inquadrare il confronto, ma le fonti disponibili non includono test diretti che stabiliscano quale macchina sia più veloce nei diversi carichi di lavoro.
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Specifiche, prezzo e disponibilità
Il DGX Spark da 64 GB mantiene la piattaforma GB10 Grace Blackwell e integra 64 GB di memoria unificata LPDDR5X e 2 TB di spazio di archiviazione. La configurazione originale offre invece 128 GB di memoria e 4 TB di archiviazione.
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La nuova versione dovrebbe arrivare sul mercato il 23 ottobre, con prezzi a partire da 4.999 dollari. Sarà venduta tramite Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP e MSI; per questa configurazione Nvidia non prevede una Founders Edition, cioè una versione commercializzata direttamente con il proprio marchio.
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Nvidia dichiara che una singola unità da 64 GB può eseguire localmente modelli con fino a 100 miliardi di parametri. È una capacità dichiarata dal produttore, non la garanzia che ogni modello di quelle dimensioni possa essere caricato o funzionare a una velocità utile: il risultato dipende dal modello e dal carico di lavoro. È inoltre possibile collegare due unità tramite rete ConnectX-7.
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Il confronto con il DGX Spark da 128 GB
La differenza principale è tra capacità e costo iniziale. La versione da 64 GB dimezza memoria e spazio di archiviazione, ma costa 4.999 dollari: 1.000 in più rispetto ai 3.999 dollari del prezzo di lancio del DGX Spark da 128 GB. Quest’ultimo è ora segnalato a 6.950 dollari, quindi il nuovo modello costa 1.951 dollari in meno rispetto al prezzo attuale riportato per la versione più capiente.
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Il prezzo segnalato per il modello da 128 GB è quasi il 75% più alto di quello di lancio. Nvidia lo aveva già portato a 4.699 dollari nel febbraio 2026, motivando l’aumento con i vincoli di disponibilità della memoria.
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L’alternativa AMD Ryzen AI Halo
AMD Ryzen AI Halo ha un prezzo dichiarato di 3.999 dollari e 128 GB di memoria unificata: il doppio rispetto al DGX Spark da 64 GB, con un prezzo di partenza inferiore di 1.000 dollari. AMD afferma che, con la quantizzazione adeguata, il sistema può eseguire modelli fino a 200 miliardi di parametri. Anche questo dato descrive una capacità dichiarata dal produttore, non una garanzia valida per ogni modello o utilizzo.
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Il confronto, però, si limita a prezzi di partenza e configurazioni dichiarate. Prima di scegliere conviene verificare il sistema specifico, la compatibilità software e le esigenze del proprio carico di lavoro: le fonti disponibili non riportano benchmark condotti a parità di condizioni sui due prodotti.
Memoria scarsa e prezzi: cosa si può concludere
Confrontare il nuovo Spark soltanto con il prezzo di lancio del modello originale può essere fuorviante. I 4.999 dollari della versione da 64 GB sono meno dei 6.950 dollari attualmente segnalati per quella da 128 GB, ma superano i 3.999 dollari richiesti al lancio per la configurazione più capiente. Le notizie sugli aumenti collegano la revisione dei prezzi alla disponibilità limitata della memoria; già a febbraio Nvidia aveva citato proprio questi vincoli per giustificare il rialzo del modello da 128 GB.
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Questi elementi invitano alla cautela, ma non consentono previsioni precise. Le fonti non indicano quando l’offerta di memoria potrebbe migliorare né come ciò inciderebbe sui prezzi del DGX Spark o dei prodotti concorrenti.
In breve
Il DGX Spark da 64 GB abbassa il prezzo d’ingresso rispetto al costo attuale riportato per la versione da 128 GB, rinunciando però a metà della memoria e dello spazio di archiviazione. Ryzen AI Halo parte da un prezzo inferiore e offre 128 GB, ma i dati disponibili non bastano per stabilire quale sistema sia migliore per uno specifico impiego. Per decidere, contano la configurazione esatta e il carico di lavoro, non soltanto i numeri sui parametri dei modelli.