在刚刚落幕的 CES 2026 展会上，英伟达以一场聚焦人工智能的发布会吸引了全球目光。与往年不同，公司创始人黄仁勋并未在主题演讲中提及消费级显卡的更新计划，而是将舞台交给了全新的桌面级 AI 计算设备——DGX Spark。这款基于 NVIDIA Grace Blackwell 架构打造的产品，被定义为“个人超算”，旨在将数据中心级别的算力浓缩至桌面设备，为开发者与创作者提供本地化的大模型运行能力。
DGX Spark 的核心优势在于其硬件配置与软件生态的深度整合。单机配备 128GB 统一内存，支持通过 200Gbps ConnectX-7 网络将两台设备互联，形成 256GB 内存的超级节点。这一设计使其能够本地运行参数量高达 1000 亿的 AI 模型，或对 700 亿参数的大语言模型（LLM）进行分布式微调。在现场演示中，DGX Spark 成功加载了 1200 亿参数的 GPT-OSS 开源模型，并实现了 Qwen 图片生成与 Wan 2.2 视频生成等任务，展现了其作为“开发者沙盒”与“AI 创作者平台”的双重定位。
软件层面的突破同样引人注目。通过引入 NVFP4 数据格式，DGX Spark 在保持模型智能表现的同时，将内存占用降低约 40%，吞吐量显著提升。实测数据显示，在运行 Qwen-235B 模型时，NVFP4 格式相比传统 FP8 精度性能提升最高达 2.6 倍，有效解决了多任务处理时的内存瓶颈问题。英伟达预装了经过优化的 NVIDIA AI 软件栈与 CUDA-X 库，开发者无需繁琐配置即可直接使用，进一步降低了技术门槛。
针对本地算力的灵活性需求，英伟达推出了与 Brev 合作的远程访问方案。用户可通过安全协议远程连接 DGX Spark，实现类似云服务的便捷操作。更关键的是，Brev 支持智能路由层，允许敏感任务（如专有数据训练）强制在本地运行，而一般推理任务则无缝切换至云端，兼顾了隐私保护与算力扩展。这一功能预计于 2026 年春季正式上线，目前已有开发者通过早期版本体验到其便利性。
在应用场景方面，DGX Spark 展现了跨领域的潜力。视频创作者将其作为创意加速器，实测显示其生成速度较顶配 M4 Max MacBook Pro 提升 8 倍；企业用户则利用 Nsight 驱动的本地 CUDA 编码助手，在确保源代码安全的前提下实现 AI 辅助开发；机器人领域，DGX Spark 与 Hugging Face 合作，为 Reachy Mini 机器人赋予实时视听交互能力，推动了具身智能的桌面化落地。Hugging Face 产品副总裁 Jeff Boudier 评价道：“开放模型让开发者自由构建 AI，而 DGX Spark 将这种能力带到了桌面端。”
为进一步降低使用门槛，英伟达在展会上发布了 6 本实战手册（Playbook），覆盖从开源智能体大模型 Nemotron 3 Nano 的本地实验，到实时视觉语言模型 Live VLM WebUI 的视频分析，再到机器人仿真平台 Isaac Sim 的强化学习等热门方向。其中，“双系统微调”手册详细演示了如何利用两台 DGX Spark 分布式训练 700 亿参数的 LLM，为中小企业提供了可复制的技术路径。
