Nvidia 持續將 DGX 產品線由資料中心延伸至個人開發環境。繼 DGX H200、DGX B200、DGX B300、DGX GB200、DGX GB300，以及 DGX BasePOD、DGX SuperPOD 與 DGX Cloud 之後，該公司進一步推出體積更小的桌上型 AI 系統 DGX Spark，定位在研究人員、資料科學家、機器人開發人員、學生與生成式 AI 開發者的本機運算需求。
DGX Spark 原先以 Project DIGITS 為代號，於 1 月 CES 發表，當時預告售價自 3,000 美元起。產品在 3 月 GTC 大會正式定名，並於 10 月中旬開始出貨，最終公布的原廠建議售價為 3,999 美元。與此同時，華碩、Dell、HP、聯想、宏碁、技嘉、微星及宏碁子公司安圖斯科技，也陸續推出採用相同 GB10 平臺的桌上型 AI 工作站。
GB10 將 Grace CPU 與 Blackwell GPU 整合至桌面系統
DGX Spark 的核心是 Nvidia 與聯發科合作設計的 GB10 Grace Blackwell Superchip。這顆系統單晶片採進階 2.5D 封裝，由系統小晶粒與圖形處理小晶粒組成，兩者均採用台積電 3 奈米製程；前者整合 CPU 與記憶體子系統，後者則包含 Blackwell GPU。
CPU 採 Arm 9.2 架構，共有 20 顆核心，分為兩個各含 10 顆核心的叢集。正式規格顯示，其中 10 顆為偏重高效能的 Cortex-X925，另外 10 顆為著重能源效率的 Cortex-A725。每顆核心具備獨立 L2 快取，每個叢集共用 16 MB L3 快取，整顆 CPU 另配置 16 MB L4 快取。
GPU 則採 Blackwell 架構的整合式設計，具備第五代 Tensor Core 與第四代 RT Core，但 Nvidia 未公開兩類核心的確切數量。其 CUDA 核心可提供 31 TFLOPS 的 FP32 效能；在 NVFP4 格式下，AI 運算效能可達 1,000 TOPS，亦即 1 Petaflop。GPU 另有 24 MB L2 快取，並支援 DLSS 4、光線追蹤及 SR-IOV I/O 虛擬化，可提供一個實體功能與最多 255 個虛擬功能。
GB10 的晶片熱設計功耗為 140 瓦，DGX Spark 整機標示耗電量則為 240 瓦，兩項數據分別代表晶片與完整系統層級，不宜直接混用。
128 GB 統一記憶體支援大型模型推論與微調
GB10 採用 Nvidia 稱為「統一一致性系統記憶體」的共享記憶體架構，讓 CPU 與 GPU 存取同一組記憶體空間。DGX Spark 配置 128 GB、256 位元 LPDDR5x 記憶體，GPU 與 CPU 之間透過 NVLink-C2C 連接，匯聚頻寬可達 600 GB/s。
Nvidia 在不同發表階段曾揭露 9,400 Mbps 原始記憶體速率與最高 301 GB/s 頻寬；正式產品資料則列出 4,266 MHz 與 273 GB/s。這些數字反映不同揭露階段或計算口徑，實際產品應以出貨機型規格為準。
依 Nvidia 說法，單臺系統可執行最多 2,000 億參數的大型語言模型，並可微調 700 億參數模型。兩臺 DGX Spark 可透過 ConnectX-7 網路介面互連，搭配 NCCL 框架擴充多 GPU 平行運算能力，目標是處理最高約 4,050 億參數的 AI 模型。不過，模型能否實際執行仍取決於量化格式、上下文長度、執行框架及其他記憶體需求。
ConnectX-7、Wi-Fi 7 與多螢幕輸出
DGX Spark 內建 ConnectX-7，透過 PCIe 5.0 x8 與 GB10 連接，提供兩個 QSFP 接頭的 200GbE 網路埠；此外還有一個 RJ-45 10GbE 網路埠、Wi-Fi 7 與低功耗藍牙 5.4。
高速 I/O 支援 PCIe 5.0、USB、Ethernet over PCIe，以及最多四部顯示器同時輸出。GB10 平臺可支援三個 DisplayPort 4K 120Hz 與一個 HDMI 2.1a 8K 120Hz SDR／HDR 輸出；Nvidia 自有 DGX Spark 成品則配置四個 USB Type-C，其中一個支援供電，以及一個 HDMI 2.1a。晶片也整合視訊編碼與解碼引擎。
安全機制涵蓋雙信任根與 TPM
GB10 內建兩種信任根。SROOT 處理器負責安全啟動與憑證管理，OSROOT 處理器則用於驗證 UEFI、作業系統及其他系統軟體元件。平臺同時支援韌體式 TPM 與獨立 TPM，系統廠商亦可依企業產品定位加入 TPM 2.0、防盜鎖孔及延長維修服務。
在記憶體一致性方面，GPU L2 快取採實體位址標記，資料位於系統實體位址空間，並可透過 GPU 與系統各自的記憶體管理單元支援位址轉換服務，以維持 CPU、GPU 雙向存取的一致性。
DGX OS 串接本機開發與雲端部署
DGX Spark 採用以 Ubuntu 為基礎的 DGX OS，預先安裝 Nvidia AI 軟體堆疊，並可存取 Nvidia NIM 模型部署加速套件與 Nvidia Blueprints 應用設計範本。開發者可使用 PyTorch、Jupyter、Ollama 等工具，在本機進行模型推論、微調與原型設計，再將工作負載移轉至 DGX Cloud、資料中心或其他雲端基礎架構。
Nvidia 執行長黃仁勳將 DGX Spark 與 2016 年推出的 DGX-1 對比。兩者均配置 20 核心處理器、128 GB 記憶體，並可提供 1 Petaflop 等級運算能力；DGX-1 當年售價約 15 萬美元、耗電量約 3,500 瓦，採 3U 機箱，而 DGX Spark 則縮小至 150 × 150 × 50.5 公釐，重量約 1.2 公斤。需要注意的是，兩者採用的數值精度、架構世代及工作負載條件不同，單憑 Petaflop 數字不能視為所有應用效能完全相同。
系統廠商推出差異化機型
華碩 Ascent GX10
華碩推出 Ascent GX10 迷你桌上型 AI 超級電腦，機箱背面增加 Kensington 安全鎖槽，提供 1 TB、2 TB 與 4 TB 固態硬碟選項。1 TB 版本建議售價為新臺幣 97,900 元，其他容量價格將另行公布。
Dell Pro Max with GB10
Dell Pro Max with GB10 內建 TPM 2.0，可選擇 2 TB 或 4 TB 固態硬碟，並附 ProSupport Plus 意外損壞服務。2 TB 版本建議售價為新臺幣 120,999 元，Wi-Fi 模組採 AzureWave AW-EM637。
HP ZGX Nano G1n AI Station
HP ZGX Nano G1n AI Station 同樣內建 TPM 2.0，提供 1 TB 或 4 TB 固態硬碟選項，Wi-Fi 模組採聯發科 MT7925。
聯想 ThinkStation PGX
聯想 ThinkStation PGX 內建 TPM 2.0，可配置 1 TB 或 4 TB 固態硬碟。1 TB 版本建議售價自新臺幣 135,499 元起；企業用 4 TB 版本售價為新臺幣 139,900 元，包含三年 Lenovo Premium Support。聯想將三年保固與維修支援列為企業市場的差異化項目。
微星 EdgeXpert
微星 EdgeXpert 提供 1 TB 與 4 TB 版本，未稅價格分別為新臺幣 93,238 元及 128,100 元。散熱系統採均溫板、Hyper heatpipe 熱導管與五段式智慧風扇控制，氣流主要由機箱前方進入並從後方排出。
機箱採塑膠包覆金屬結構，微星表示表面溫度可控制在攝氏 51 度以下、噪音低於 40 dB，ㄇ形金屬框架可承受 100 公斤壓力，另設 Kensington 防盜鎖孔。針對電磁相容與無線效能，該公司亦調整天線位置、RF 配置與焊錫量，以降低小型高密度機構可能造成的訊號干擾。
技嘉 AI TOP ATOM
技嘉 AI TOP ATOM 在機箱前方設置 Kensington 安全鎖槽，建議售價為新臺幣 169,000 元。技嘉另提供 AI TOP Utility 軟體，可在本機執行模型下載、推論、多模態 RAG 與機器學習範本等流程。
宏碁 Veriton GN100
宏碁 Veriton GN100 配置 Kensington 防盜鎖孔，北美建議售價自 3,999 美元起，歐洲、中東與非洲為 3,999 歐元，澳洲為 6,499 澳元。依 11 月 10 日補充資訊，臺灣建議售價為新臺幣 159,000 元含稅，並提供三年到府維修服務。dx
安圖斯 Altos BrainSphere GB10 F1
宏碁子公司安圖斯科技於 10 月下旬宣布 Altos BrainSphere GB10 F1。該產品內建自研 Altos aiGeni AI 開發平臺，用於簡化環境設定，並提供硬體資源監控與自動備份功能。
DGX Spark 主要規格
| 項目 | 規格 |
|---|---|
| 系統單晶片 | Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip |
| CPU | 20 核心 Arm CPU，10 顆 Cortex-X925 與 10 顆 Cortex-A725 |
| GPU | Blackwell iGPU，第五代 Tensor Core、第四代 RT Core |
| AI 效能 | NVFP4 最高 1,000 TOPS／1 Petaflop |
| 記憶體 | 128 GB LPDDR5x，4,266 MHz，頻寬 273 GB/s |
| 儲存 | 4 TB M.2 NVMe SSD |
| 有線網路 | ConnectX-7 雙 QSFP 200GbE、RJ-45 10GbE |
| 無線連線 | Wi-Fi 7、Bluetooth 5.4 |
| 連接埠 | 四個 USB Type-C、一個 HDMI 2.1a |
| 作業系統 | Linux，Nvidia DGX OS |
| 尺寸與重量 | 150 × 150 × 50.5 公釐，1.2 公斤 |
| 整機耗電量 | 240 瓦 |
| 建議售價 | 3,999 美元 |
桌面 AI 工作站的定位與限制
GB10 系統的主要價值，在於把大容量統一記憶體、高速網路與 Nvidia 軟體生態系整合到小型桌面設備，讓開發者不必每次透過公有雲建立環境，即可持續進行模型測試、推論與初步微調。對需要資料留在本機、反覆調整模型或連接實驗設備的工作流程而言，這類產品提供了介於高階個人電腦與資料中心伺服器之間的新選項。
不過，1 Petaflop 為 FP4 低精度運算指標，不能直接代表所有 AI、科學運算或圖形工作負載的實際速度。128 GB 統一記憶體雖可容納較大型模型，但效能仍受模型格式、軟體支援、記憶體頻寬與雙機互連效率影響。各廠商產品主要建立在相同 GB10 核心平臺上，採購差異將集中於儲存容量、散熱與噪音、企業安全、軟體工具、保固服務及價格。
