A NVIDIA anunciou uma nova configuração do NVIDIA DGX Spark com 64 GB de memória unificada, metade da capacidade do modelo original de 128 GB. O grande problema é que essa versão com menos memória custa mais que a anterior, com uma diferença significativa.
A nova SKU chega ao mercado em 23 de outubro pelos parceiros Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP e MSI, com preço inicial de US$ 4.999. O DGX Spark original de 128 GB saiu por US$ 3.999 no lançamento. Ou seja, a NVIDIA está pedindo US$ 1.000 a mais por um sistema com metade da RAM.
O mesmo chip, a metade da memória e um preço maior
O GB10 Grace Blackwell Superchip permanece intacto na nova configuração, assim como o DGX OS e toda a pilha de software de IA da NVIDIA. A diferença prática está na capacidade de inferência: a versão de 64 GB suporta modelos com até 100 bilhões de parâmetros, contra os 200 bilhões de parâmetros suportados pelo modelo de 128 GB. Para quem trabalha com LLMs de ponta, isso é um detalhe significativo entre o que você consegue rodar localmente e o que vai precisar de infraestrutura em nuvem ou de múltiplas unidades em cluster.
A comparação de preços fica ainda mais estranha quando se olha para o cenário atual. O Founders Edition de 128 GB teve seu preço aumentado para US$ 4.699 em fevereiro de 2026, com a NVIDIA justificando a alta por restrições globais no fornecimento de memória. Agora, os sistemas OEM de 64 GB chegam por US$ 4.999, ou seja, US$ 300 acima do modelo com o dobro de RAM. A NVIDIA ressalta que as versões OEM serão vendidas exclusivamente pelos parceiros fabricantes, que definirão suas próprias configurações e precificações regionais, o que significa que o piso de US$ 4.999 deve ser encarado como o melhor cenário possível.
O mercado já passou dos US$ 6.000 no modelo original
Enquanto isso, o preço do DGX Spark de 128 GB no mercado secundário já cruzou a barreira dos US$ 6.000, reflexo direto da pressão sobre o fornecimento de memória de alta capacidade. A NVIDIA também está posicionando a versão de 64 GB para uso em clusters, o que na prática significa que você compraria múltiplas unidades para superar a limitação de memória individual.
Em 2026, o DGX Spark deveria ser a porta de entrada acessível para IA generativa de alta capacidade rodando localmente. Com o novo preço do modelo de 64 GB superando o MSRP original do 128 GB, esse posicionamento ficou consideravelmente mais difícil de defender. Para o entusiasta e para o desenvolvedor independente que enxergava no DGX Spark uma alternativa viável à dependência de APIs em nuvem, essa é uma notícia nada animadora. O desafio da NVIDIA é convencer esse público de que o preço ainda faz sentido quando a concorrência em hardware de IA local começa a se movimentar.
Usuários questionam o modelo
A reação da comunidade foi majoritariamente negativa em relação ao preço de US$ 5 mil pelo novo modelo de 64 GB. Na comunidade do Reddit voltada a IA local, vários comentários classificam a mudança como um “downgrade” e questionam a justificativa de apresentar o produto como uma alternativa mais acessível.
Outra crítica recorrente é a relação custo-benefício frente a alternativas, principalmente Macs com grande quantidade de memória unificada, sistemas AMD Strix Halo e até PCs equipados com GPUs como a RTX 3090. Alguns usuários, porém, destacam que o DGX Spark possui vantagens específicas, como CUDA, desempenho em determinados fluxos de trabalho com agentes e modelos maiores e um interconnect mais rápido entre unidades.
No final das contas, a culpa dos aumentos recai sobre escassez de memória e à crescente demanda por hardware para IA, com alguns usuários temendo que isso torne a computação local cada vez mais inacessível e incentive o uso de serviços em nuvem.
O que é o DGX Spark e o que essa mudança significa?
O DGX Spark foi apresentado como uma máquina compacta para executar cargas de IA localmente, sem depender exclusivamente de infraestrutura em nuvem. Trata-se de uma máquina compacta baseada no GB10 Grace Blackwell, voltada à execução e desenvolvimento de cargas de trabalho de IA localmente.
A diferença de preço chama atenção porque a memória era justamente um dos principais argumentos do DGX Spark, entregando anteriormente 128 GB que auxiliava na geração de conteúdo. Para quem considera o produto principalmente pela capacidade de executar modelos maiores localmente, a redução para 64 GB representa uma limitação concreta. A questão central passa a ser quanto valor o ecossistema NVIDIA acrescenta em relação às alternativas de hardware com grande quantidade de memória unificada.
Para muitos usuários, essa mudança é um grande golpe contra a geração de conteúdos locais.
Fonte: Videocardz
