从数据中心走向桌面端:NVIDIA DGX Spark正在重塑本地AI开发范式

在生成式 AI 与大模型加速演进的背景下，开发者对算力的需求正在发生变化——不只是更强的算力，而是更贴近开发现场、更可控、更低门槛的 AI 基础设施。

在 CES 2026 上，NVIDIA 展示了其最新桌面级 AI 超级计算机 DGX Spark 的持续进化成果。通过软件、模型与生态的协同优化，DGX Spark 正在把原本属于数据中心的 AI 能力，带到开发者的桌面之上。

把大模型“搬回本地”，桌面端也能运行百亿参数模型

DGX Spark 基于 NVIDIA Grace Blackwell 架构打造，采用紧凑的桌面形态，却配备了 128GB 统一内存。通过两台系统互连，开发者可获得 256GB 的组合内存空间，从而在本地运行过去只能在数据中心部署的大模型。

在 CES 现场，NVIDIA 展示了在 DGX Spark 上运行 100B 参数级别模型的能力。这一突破的关键，在于 Blackwell 架构引入的 NVFP4 数据格式：

在几乎不损失模型智能的前提下，大幅压缩模型体量并提升推理吞吐。

以 Qwen-235B 模型为例，在双 DGX Spark 配置下，使用 NVFP4 精度并结合推测解码，相比 FP8 精度 性能最高可提升 2.6 倍，同时 内存占用降低约 40%。这意味着，开发者不仅能跑得动更大的模型，还能在本地同时运行多个 AI 工作负载，显著提升整体响应速度。

软件与开源生态协同，让桌面 AI 更“即插即用”

硬件之外，DGX Spark 的另一大核心竞争力在于 软件与开源生态的深度整合。

系统预配置了 NVIDIA AI 软件栈与 CUDA-X 加速库，覆盖模型构建、微调、推理与数据科学全流程。包括 NVIDIA Nemotron 3 等最新开源模型，均可在桌面端直接运行和调优。

与此同时，NVIDIA 还通过 Playbook 的形式，降低开发者的上手门槛：

从本地运行 30B 参数 MoE 模型、视觉语言模型实时分析，到机器人仿真、量化金融、基因组学分析，都提供了清晰、可复用的实践路径。

对于需要分布式能力的场景，两台 DGX Spark 通过 ConnectX-7 网络互连，提供 200Gbps 带宽，可支持最高 70B 参数模型的本地分布式微调。

NVIDIA Brev：连接本地与云的 AI 开发入口

为了让本地算力具备更灵活的使用方式，NVIDIA 还引入了 Brev 这一面向开发者的 AI 访问与管理平台。通过 Brev，开发者可以安全地远程访问 DGX Spark，将本地桌面级算力纳入统一的 AI 开发环境中，并通过一键式配置快速启动完整的 AI 工作流。

在 CES 2026 上，NVIDIA 展示了 Brev 对本地计算资源的支持能力：在完成注册后，DGX Spark 可像云实例一样被远程调用，并支持团队级共享访问权限。在混合部署场景下，开发者还可以通过路由机制，将对隐私与安全要求更高的任务保留在本地运行，而将通用推理工作流分配至云端前沿模型，从而在 性能、成本与数据安全之间取得平衡。这种本地与云协同的模式，也为桌面端 AI 的规模化使用提供了新的可能。

不只是开发者，创作者也在受益

DGX Spark 的应用边界并未止步于 AI 开发。

在内容创作领域，视频生成与扩散模型对显存和算力的需求极高。通过 NVFP4 与 NVFP8 优化，DGX Spark 能够将高负载 AI 工作从创作者的笔记本电脑或 PC 中“卸载”出来。

CES 现场的演示显示，在视频生成任务中，DGX Spark 相比顶配 M4 Max 的 MacBook Pro 最高可实现 8 倍加速，同时让本地设备保持流畅响应。这种“桌面端 AI 卸载”的模式，正在成为创作者的新工作流。

此外，RTX Remix 等开源平台也开始借助 DGX Spark，为 3D 艺术家与 Mod 开发者提供生成式 AI 能力，加速资产制作与实时预览。

本地 AI，正在成为一种趋势

随着对数据安全、IP 控制与低延迟推理的需求上升，越来越多企业开始重新评估 AI 部署位置。

在 CES 期间，Hugging Face、IBM、JetBrains 等生态伙伴，展示了 DGX Spark 在 本地推理、RAG 工作流、AI 编码助手与实体智能体等方向的应用实践。

从桌面级 AI 助手，到结合机器人形态的交互式智能体，本地 AI 正在从“补充方案”走向“主流选择”。

NVIDIA 也宣布，DGX Spark 及基于 GB10 的 OEM 系统已纳入 NVIDIA 认证系统计划，并通过 Acer、ASUS、Dell、Lenovo 等多家合作伙伴渠道正式发售。

从更大的模型，到更低的门槛，再到更贴近开发现场的算力形态，DGX Spark 所代表的，并不仅是一台桌面级 AI 设备，而是一种 “本地 AI 优先” 的新范式。

当百亿参数模型不再被锁在云端与数据中心，AI 创新，也将真正回到开发者和创作者的桌面。

最后，NVIDIA 也提供了资源库、软件的重大更新：

DGX Spark playbooks 可帮助开发者快速启动真实世界的 AI 项目。在 CES 上，NVIDIA 正在扩展这一资源库，新增 6 个 playbook 并带来 4 项重大更新，涵盖最新的 NVIDIA Nemotron 3 Nano 模型、机器人训练、视觉语言模型、使用两台 DGX Spark 系统进行 AI 模型微调、基因组学以及金融分析等主题。

NVIDIA AI Enterprise 软件支持现已面向来自制造商合作伙伴的 DGX Spark 和 GB10 系统开放。该套件包含用于 AI 应用开发和模型部署的库、框架和微服务，以及用于 GPU 优化的 operator 和驱动，可实现快速、可靠的 AI 工程与部署。相关许可证预计将于 1 月底推出。