「DGX Spark vs. Mac Studio: NVIDIAの個人用AIスーパーコンピュータの価格比較」

在庫状況、6か国の実際の小売価格、およびMac Studioとの比較。

目次

NVIDIA DGX Spark は現実のものであり、2025年10月15日に販売開始され、CUDA開発者向けに、統合されたNVIDIA AIスタックを使用してローカルLLM作業を行う必要がある人を対象としています。US MSRPは**$3,999**; UK/DE/JPの小売価格はVATとチャネルの影響で高くなっています。AUD/KRWの公開価格はまだ広く掲載されていません。

Mac Studioと128 GB、大容量SSDを備えたものと比較すると、Sparkは多くの場合、M4 Maxをカスタマイズしたものの類似またはそれ以下の価格であり、M3 Ultraのエントリモデルとほぼ同等ですが、Mac Studioは512 GBと**>800 GB/sの統合帯域幅に達することができ、一方でSparkはCUDA/FP4と200 Gb/sの二台のクラスタリング**で優れています。

DGX Spark vs. Mac Studio graphic

何がNVIDIA DGX Sparkですか？

NVIDIA DGX Spark は、Grace Blackwell GB10 Superchip（ARM CPU + Blackwell GPUをNVLink-C2C経由で同じパッケージに搭載）を中心に構成されたコンパクトでデスクトップに設置可能なAIワークステーションです。NVIDIAは、大規模モデル（最大約200Bパラメータ）のプロトタイピング、微調整、およびローカルでの推論を行い、その後データセンターまたはクラウドに引き渡すことを望む開発者、研究者、および高度な学生向けにこれを「個人用AIスーパーコンピュータ」として位置づけています。

これは、NVIDIAがデータセンター級のAI機能を個々の開発者や小規模なチームに提供するための取り組みであり、以前は企業クラウド環境や高価なオンプレミスサーバーでのみ利用可能だった強力なAIインフラへのアクセスを民主化することを目的としています。フォームファクターは、標準的な開発機器と並んでデスクに設置できるように意図的に設計されており、オフィス、家庭用ラボ、または教育環境での実用性を高めています。

核心仕様

  • コンピューティング: 最大1 PFLOP (FP4)のAI性能; 材料に記載されている~1000 TOPSクラスのNPU/GPUメトリクス。Blackwell GPUアーキテクチャは、特に現代のLLMsを効率的に実行するために必要なFP4およびINT4量子化推論においてテンソルコア操作に大きな改善をもたらします。
  • メモリ: 128 GB統合LPDDR5x（はんだ付け、アップグレード不可）で約273 GB/s帯域幅。統合メモリアーキテクチャにより、Grace CPUとBlackwell GPUは同じメモリプールを共有し、CPUとGPU間でデータを移動する際のPCIe転送ボトルネックが解消されます。これは、ホストデバイスメモリ転送を頻繁に行うAIワークロードにとって特に有益です。
  • ストレージ: 1–4 TB NVMe SSD（ファウンダーズエディションは通常4 TBでリストされます）。NVMeストレージは、大規模モデルのチェックポイント、データセット、および中間トレーニング状態を保存するために重要です。4 TB構成は、複数の大規模モデルバージョンとトレーニングデータに十分なスペースを提供します。
  • I/O / ネットワーキング: 10ギガビットイーサネット、Wi-Fi 7、HDMI 2.1、複数のUSB-C（ディスプレイポート代替モード）; 複数のパートナー構成ではConnectX-7 (200 Gb/s)ポートが含まれており、RDMA（リモートダイレクトメモリアクセス）機能を備えた2つのユニットのクラスタリングが可能です。この高速インターコネクトは、2つのユニットにわたって分散トレーニングまたは推論を実行する際、ほぼ線形にスケーリングが可能です。
  • サイズ / 電力: 超小型フォームファクター（~150 × 150 × 50.5 mm、約5.9 × 5.9 × 2.0インチ）、外部電源ユニット; AIワークロード下で約170 Wの典型的な電力消費。これは、通常400-1000Wの電源供給とタワーケースが必要な伝統的なAIワークステーションと比較して非常に効率的です。コンパクトなデザインにより、標準的なオフィス電源コンセントからも特別な電気要件なしに動作可能です。
  • ソフトウェア: DGX Base OS（Ubuntuベース）とNVIDIA AIソフトウェアスタックが搭載されており、CUDA-Xライブラリ、Triton推論サーバー、GPU加速データサイエンス用RAPIDS、PyTorchおよびTensorFlow最適化バージョン、会話型AI用NeMoフレームワーク、およびNGC（NVIDIA GPUクラウド）コンテナレジストリへのアクセスが含まれます。これは、依存関係を設定したりフレームワークを最適化したりするのに週を費やすことなく、GenAIワークフローを提供します。

アーキテクチャの利点

Grace Blackwell GB10 Superchipは、重要なアーキテクチャ革新を表しています。ARMベースのGrace CPUコアとBlackwell GPUコンピューティングユニットをNVLink-C2C（チップ間インターコネクト）経由で同じパッケージに組み合わせることにより、NVIDIAは伝統的なPCIeベースのシステムと比較してCPU-GPU通信の遅延を大幅に低下させ、帯域幅を高めています。この密接な統合は特に次のケースに有益です：

  • AIパイプラインの前処理および後処理ステージでCPUとGPUがデータを迅速に交換する必要がある
  • ハイブリッドワークロードでCPUとGPUのコンピューティングを同時に利用する
  • ホストとデバイス間でデータの複製がコストのかかるメモリインテンシブなアプリケーションで統合メモリモデルが利用される
  • リアルタイム推論のシナリオで遅延が重要な場合

NVIDIAは、以前のカンファレンスでこのデバイスをプロジェクト「Digits」として最初に紹介しました；生産名はDGX Sparkで、データセンターAIシステムから知られているDGXブランドを引き続き使用しています。

在庫状況とリリースタイミング

  • リリース週: NVIDIAは、2025年10月15日水曜日にNVIDIA.comおよび認定チャネルパートナー経由で注文受付開始を発表しました。これは、2025年初頭にGTC（GPUテクノロジーコンファレンス）で最初にプロジェクトDigitsを発表して以来、数か月にわたる期待に応えるものです。
  • グローバル展開: NVIDIA製品ページおよびプレス資料では、Acer、ASUS、Dell、HP、Lenovo、MSI、およびGigabyteなどの主要OEMを含む世界中のパートナーが、GB10ベースのミニワークステーションを発売する予定です。各パートナーは、わずかに異なる構成、保証条件、サポートオプションを提供する可能性があります。
  • 供給制約: 早期の在庫は、特に米国以外では制限されているようです。多くの小売店は、「注文依頼」、「予約販売」、「バックオーダー」のステータスを表示しており、即時在庫状況は表示されていません。これは、GB10のような複雑なシステムオンチップ設計を持つ最先端ハードウェアのリリースに典型的です。
  • 地域差: 米国のお客様はNVIDIAおよび主要小売店から直接注文できますが、国際のお客様は、地元の認定ディストリビューターに連絡して正確な納品スケジュールを確認する必要があります。一部の地域（特にオーストラリアと韓国）では、まだ公開小売価格が掲載されていません。

実際のストリート価格（確認可能な価格）

以下は、2025年10月15日（オーストラリア/メルボルン）時点での現在の、公開小売価格/価格リストエントリです。現地価格がまだ掲載されていない場合は、その状況を記載しています。

USD相当価格の推定方法: 我々は、2025年10月下旬の参考レート/歴史的なスナップショット（Exchange-Rates.orgおよびExchangeRatesUK）を使用しました。正確なチェックアウト合計は、税金/関税およびカードFXによって変動します。

国 現地通貨での価格 USD相当価格（概算） コメント / 出典
United States $3,999 $3,999 USプレスおよびNVIDIAリリース資料は、DGX Spark（初期の$3,000の提示と比較して最終価格）に**$3,999**をリストしています。
United Kingdom £3,699.97 inc VAT ≈$4,868 Novatech製品ページは、£3,699.97 inc VAT（ファウンダーズエディションコード）を表示しています。USD ≈ £×1.316を使用して、2025年10月の参照値。
Germany €3,689 ≈$4,264 heiseは「ドイツで3689 €」を4 TB構成で報告しています。USD ≈ €×1.156を使用して、2025年10月の参照値。
Japan ¥899,980 (Tsukumo) ≈$6,075 Tsukumo小売リストは**¥899,980**（税込）を表示しています。NTT-Xは**¥911,790**を表示しています。どちらも「注文依頼」。USD ≈ ¥ / 148.14。
South Korea Price on request / pre-order — NVIDIA KRマーケットプレイスはSparkをリストしています；地元パートナーが予約注文を受付中、まだ公開KRW価格は掲載されていません。
Australia TBA — NVIDIA AU製品ページはライブですが、この時点で主要AU小売店からAUDのチケット価格はまだ掲載されていません。

メモ: • UK小売エントリ（Novatech）およびJP小売店（Tsukumo、NTT-X）は、ファウンダーズエディション（4 TB SSD）向けです。在庫状況は注文依頼またはバックオーダーである可能性があります。 • ドイツの**€3,689**は、主流のテクノロジープレスの価格ガイドから来ています；一部のB2BショップはSparkを「価格依頼」で表示しており、在庫状況が確定するまで価格は掲載されていません。

一般的な構成（実際に見るもの）

異なるSKUと構成を理解することは重要です。メモリはアップグレード不可であり、ストレージオプションは大きく異なります：

NVIDIAファウンダーズエディション

これは、NVIDIAが直接販売するリファレンス構成であり、多くのレビューおよびベンチマークの基準となります：

  • コア仕様: GB10 Superchip、128 GB LPDDR5x統合メモリ、4 TB NVMe SSD
  • ネットワーキング: Wi-Fi 7（802.11be）、10ギガビットイーサネット、ConnectX-7 SmartNIC 200 Gb/sポートで双子ユニットクラスタリング
  • ディスプレイおよび周辺機器: HDMI 2.1（4K @ 120Hzまたは8K @ 60Hzをサポート）、複数のUSB-Cポート（ディスプレイポート代替モード）、USB-Aポート
  • 寸法: ~150 × 150 × 50.5 mm（5.9 × 5.9 × 2.0インチ）
  • 電力: 外部電源、~170Wの典型的な消費電力
  • 含まれるソフトウェア: DGX Base OSとフルNVIDIA AI Enterpriseソフトウェアスタック

ConnectX-7を備えたファウンダーズエディションは、将来的に双子ノードクラスタリングにスケールしたい研究者にとって特に魅力的です。

パートナーOEM SKU

システム統合者およびOEMは、異なるトレードオフを持つバリエーションを提供します：

  • ストレージオプション: 一部のパートナーは1 TB、2 TB、または4 TBのSSD構成を異なる価格で提供します。ダウンロードモデルでの推論に主に使用し、複数の大規模チェックポイントを保存する必要がない場合は、1-2 TBオプションで数百ドルを節約できます。
  • ネットワーキングの違い: すべてのパートナーSKUがConnectX-7 200 Gb/sアダプタを含むわけではありません。予算型モデルは10GbEとWi-Fi 7のみを搭載する場合があります。2つのユニットをクラスタリングする予定がない場合は、コストを削減できます。
  • ケースの違い: パートナーは独自の産業デザインを使用しており、冷却性能、ノイズレベル、外観に影響を与える可能性があります。一部はラボ環境用のラックマウントオプションを提供しています。
  • サービスとサポート: Dell、HP、Lenovoは通常、オンサイトサービス、拡張保証、および企業IT管理システムとの統合を含む企業向けサポートオプションを提供します。ビジネス展開には価値があります。
  • メモリのメモ: すべての構成は同じ128 GB LPDDR5xはんだ付けメモリを使用します。これはGB10 Superchipパッケージ設計の一部であり、SKU間で構成可能ではありません。

構成を選択する際には考慮すべき点：

  • クラスタリングが必要ですか？ はいの場合、SKUがConnectX-7を含んでいることを確認してください
  • どれくらいのローカルストレージが必要ですか？ モデルの重み、データセット、チェックポイントはすぐに増加します
  • 必要なサポートは？ NVIDIA直接サポートと企業OEMサポート（SLA付き）の違い
  • 総合コストは？ パートナーSKUは他のソフトウェアやサービスをバンドルしている場合があります

DGX Spark vs. Mac Studio（類似メモリ比較）

一致する点: DGX Sparkファウンダーズ（GB10、128 GB統合、最大4 TB SSD）とMac Studioが128 GB統合（M4 Max）または最大メモリ帯域幅/スケールを考慮したM3 Ultraと比較して。

価格のスナップショット

  • DGX Spark（US）: $3,999。
  • Mac Studioの基本価格（US）: M4 Maxから$1,999、M3 Ultraから$3,999（多くのユーザーがメモリ/ストレージを追加して128 GB/4 TBに達する）。
  • メモリのアップグレード: Appleは**128 GB（M4 Max）または512 GB（M3 Ultra）**の工場設定まで提供しており、AUストアはステップアップコスト（価格差の目安）を表示しています。

結論: 128 GB/4 TBに一致するMac Studioの最終価格は、$1,999の基本価格を大きく上回ることが通常であり、Sparkと比較して同等またはそれ以上になる場合があります（M4 Max vs M3 Ultraとストレージに依存）。一方、Sparkの4 TB/128 GB SKUは**$3,999の単一固定バンドル**です。

パフォーマンスとアーキテクチャ

AIコンピューティング能力

  • DGX Spark: AIワークロードの理論ピーク性能として**1 PFLOP (FP4)**を宣伝しています。これは、Blackwell GPUが4ビット浮動小数点演算を実行する際のテンソルコア能力を反映しています。これは、現代のLLM推論がますます積極的な量子化（FP4、INT4、INT8）を使用して、利用可能なメモリに大きなモデルを収めるために特に重要です。Blackwellアーキテクチャには、これらの低精度フォーマットで最小限の精度低下を伴う専用テンソルコアが含まれています。

  • Mac Studio: AppleはPFLOPレートを直接公開していません。代わりに、アプリケーションレベルのベンチマーク（動画エンコーディング、MLモデルトレーニング時間など）とNeural Engine TOPSレートを引用しています。M4 MaxはNeural Engineから38 TOPS、M3 Ultraは64 TOPSを提供します。ただし、これらの数値はNVIDIAのCUDAコア仕様と直接比較することはできません。なぜなら、異なるコンピューティングパターンと精度フォーマットを測定しているからです。

実用的な影響: あなたのワークロードがCUDAファースト（標準PyTorch、TensorFlow、JAXワークフロー）であれば、Sparkには成熟したツールと広範なドキュメンテーションがあります。AppleのMLXフレームワークやCore MLを中心に構築している場合は、Mac Studioがネイティブな選択肢です。標準的なオープンソースAI開発では、Sparkはより広範なエコシステムとの互換性を提供します。

統合メモリ容量と帯域幅

  • DGX Spark: 固定128 GB LPDDR5x統合メモリで約273 GB/s帯域幅。これはGrace CPUとBlackwell GPUの間で共有され、PCIeのオーバーヘッドがありません。273 GB/sは高級GPUと比較して控えめに見えるかもしれませんが、統合アーキテクチャにより、CPUとGPUメモリ空間間のデータコピーが不要になり、これは伝統的なシステムでは隠れたボトルネックになります。

  • Mac Studio: 64 GBから128 GB（M4 Max）または192-512 GB（M3 Ultra）に設定可能で、>800 GB/sの統合メモリ帯域幅をUltraクラスバリアントで提供します。M3 Ultraは超広帯域メモリインターフェースにより800 GB/s以上を達成します。非常に大きなコンテキストウィンドウ（100K以上のトークン）、巨大な埋め込みテーブル、または複数の大型モデルの同時ロードが必要なワークロードでは、Mac Studioの高いメモリ容量が重要な余裕を提供します。

メモリ容量が重要な場合:

  • 高精度フォーマットでLlama 3 405Bを実行する場合、512 GBが必要
  • 大規模なビジョントランスフォーマーを大規模なバッチサイズでトレーニング
  • 視覚と言語モデルを同時に保持する必要があるマルチモーダルモデル
  • 複数のモデルサービングインスタンスを同時に実行

128 GBが十分な場合:

  • 200Bパラメータまでのほとんどの量子化LLM（例：量子化Llama 3 405B、Mixtral 8x22B）
  • 7B-70B範囲のモデルの微調整
  • 通常のバッチサイズでの標準推論ワークロード
  • 最新モデルを使用した研究およびプロトタイピング

インターコネクトおよびクラスタリング能力

  • DGX Spark: パートナーSKUでは通常、ConnectX-7 SmartNIC (200 Gb/s)が含まれており、RDMAサポートにより直接の双子ノードクラスタリングが可能です。これは、多くのワークロードに対して分散トレーニングおよび推論を実行する際、ほぼ線形にスケーリングが可能です。NVIDIAのNCCL（NVIDIA Collective Communications Library）は、これらの高速リンクを介したマルチGPU通信に非常に最適化されています。2つのDGX Sparkユニットは、データ並列性またはモデル並列性を活用するトレーニングワークロードのために256 GB統合クラスタとして機能できます。

  • Mac Studio: 最大で10ギガビットイーサネット（またはThunderboltネットワーキング経由の10 GbE）に達します。Mac Studiosをネットワークでクラスタリングすることは技術的に可能です。しかし、NVLinkやInfiniBandのようなネイティブの高帯域幅、低遅延インターコネクトは存在しません。macOSにはCUDA開発者が依存する成熟した分散トレーニングフレームワークもありません。

Sparkのクラスタリングユースケース:

  • 128 GBに収まらないモデルの分散微調整
  • 非常に大きなモデルのパイプライン並列性
  • 大きな効果的なバッチサイズでのデータ並列トレーニング
  • 分散AIアルゴリズムの研究
  • ユニット間の負荷分散によりインフェレンススループットの増加

エコシステムとツール

  • DGX Sparkエコシステム:

    • CUDA-Xライブラリ: 深層学習用cuDNN、線形代数用cuBLAS、推論最適化用TensorRTを含む包括的なスイート
    • NVIDIA AI Enterprise: 企業サポート、セキュリティアップデート、安定性保証付きの商用ソフトウェアスイート
    • NGC（NVIDIA GPUクラウド）: 人気フレームワーク用の事前設定コンテナ、依存関係の競合がなく動作することを確認済み
    • フレームワークサポート: PyTorch、TensorFlow、JAX、MXNetのNVIDIA最適化付きのファーストクラスサポート
    • 開発ツール: NVIDIA Nsightによるプロファイリング、CUDA-GDBによるデバッグ、広範なサンプリングおよびトレースツール
    • コミュニティ: 大規模なCUDA開発者コミュニティ、広範なStackOverflowカバレッジ、数え切れないほどのチュートリアルと例

  • Mac Studioエコシステム:

    • Metal/Core ML: Apple Silicon向けのネイティブGPUコンピューティングおよびMLフレームワーク、Apple Silicon向けに最適化済み
    • MLX: Apple Silicon向けのNumPyに似たMLフレームワーク、注目を集めている
    • 統合ツール: Xcode、Instrumentsプロファイリング、macOS開発スタックとの優れた統合
    • メディアエンジン: 動画エンコード/デコードブロックがコンテンツ作成ワークフローを劇的に加速
    • クリエイティブアプリ: Final Cut Pro、Logic Pro、Adobe Creative SuiteがApple Silicon向けに最適化
    • 安定性: 高度に磨かれた、安定した環境で生産展開に最適

結論の決定マトリクス:

DGX Sparkを選択する場合:

  • 主にCUDAベースのワークフロー（標準PyTorch、TensorFlow）を使用している
  • FP4/INT4量子化の加速が必要で、効率的なLLM推論を実行したい
  • 今後スケーラビリティのために200 Gb/sの双子ノードクラスタリングのオプションが必要
  • フルNVIDIA AIソフトウェアスタックと企業サポートが必要
  • Linuxネイティブ開発環境が必要
  • 7B-200Bパラメータ範囲のモデルで量子化を使用している
  • 多数のオープンソースAI研究コードとのエコシステム互換性を重視

Mac Studioを選択する場合:

  • 128 GBメモリ以上が必要（M3 Ultraでは最大512 GB）
  • 最大メモリ帯域幅（>800 GB/s）が必要
  • macOS/iOSエコシステムで開発および展開の一貫性が必要
  • Core ML、Metal、またはMLXフレームワークを使用している
  • ハイブリッドAI + クリエイティブワークロード（動画編集、3Dレンダリング、オーディオ制作）が必要
  • macOSユーザー体験とAppleサービスとの統合を好む
  • 静かで信頼性の高いワークステーションと優れた電力効率が必要
  • CUDAを特に必要としないが、代替フレームワークで作業できる

実用的なユースケースとワークフロー

DGX Sparkを購入するべき人物を理解するには、そのユニークな機能の組み合わせが価値を提供する現実的なシナリオを見てみましょう：

AI研究とプロトタイピング

シナリオ: 新しいLLMアーキテクチャ、微調整技術、マルチモーダルモデルを開発している学術研究者や大学院生。

Sparkが適している理由: 128GBの統合メモリは、大多数の研究規模のモデル（7B-70Bのベースモデル、200B以上のクアンタイズモデル）を処理できます。NVIDIA AIスタックにはすべての標準的な研究ツールが含まれています。2ユニットのクラスタリング機能により、クラウドへの移行なしに実験を拡張できます。コンパクトなサイズは、ラックサーバーが置けない実験室のスペースにも収まります。

例のワークフロー:

  • カスタムデータセットでLlama 3 70Bを微調整
  • LoRA/QLoRA技術の実験
  • クラウド展開前のプロンプトエンジニアリング戦略のテスト
  • 新しい注意メカニズム用のカスタムCUDAカーネルの開発

企業向けAIアプリケーション開発

シナリオ: クラウド展開前のオンプレミスでの開発/テストが必要なAIパワードアプリケーションを構築するスタートアップや企業チーム。

Sparkが適している理由: 生産環境の仕様（CUDAスタック、Linux、コンテナ化ワークフロー）に一致します。NGCコンテナは生産グレードの検証済みソフトウェアを提供します。チームはアクティブな開発中にクラウドコストをかけずにローカルで開発・テストできます。検証後、最小限の変更でDGX CloudまたはオンプレミスのDGXシステムにワークロードを展開できます。

例のワークフロー:

  • RAG（Retrieval Augmented Generation）システムの構築
  • 会社固有モデルを使用したカスタムチャットボット/エージェントの開発
  • モデルサーブインフラのローカルテスト
  • 独自データで小規模から中規模モデルのトレーニング

教育機関

シナリオ: AI/MLコースを教える大学やトレーニングプログラムは、データセンターの複雑さを伴わないプロフェッショナルグレードの経験を提供する機器が必要です。

Sparkが適している理由: 「データセンターを箱に詰め込んだ」体験を提供します。学生はプロフェッショナルで使用するNVIDIAスタックで学習します。コンパクトなフォームファクターは、教室やラボの環境にも適しています。コンテナ化により、複数の学生プロジェクトを同時にサポートできます。

例のワークフロー:

  • 分散型深層学習コースの教授
  • NLP、コンピュータビジョン、強化学習の学生プロジェクト
  • MLエンジニアリングブートキャンプと認定プログラム
  • 研究インターンシッププログラム

独立したAI開発者とコンサルタント

シナリオ: 一人の実践者や小規模なコンサルティング会社が、継続的な開発にクラウドコストをかけられないが、柔軟で強力なAIインフラが必要な場合。

Sparkが適している理由: 一回の資本支出で、継続的なクラウド請求書を回避できます。データやモデルの完全なコントロール（クライアントの機密性が重要）が可能です。24/7のトレーニング/推論ジョブを実行できますが、料金が発生しません。必要に応じてクライアントの現場に持ち運べるポータブル性があります。

例のワークフロー:

  • クライアント固有のモデルの微調整
  • 私的な推論サービスの実行
  • オープンソースモデルの実験
  • AI製品とデモの構築

DGX Sparkが理想的でないケース

現実的な期待を設定するために、他のソリューションがより適しているシナリオを以下に示します：

  • 大規模な生産推論: 高容量のサービスには、クラウドサービスや専用の推論サーバー（例：NVIDIA L4/L40S）がコスト効果的です
  • 非常に大きなモデルのトレーニング: 256GB以上（2ユニットクラスタリングでも）のモデルは、DGX H100/B100システムやクラウドが必要です
  • 大規模なバッチジョブ: 8以上のGPUを並列で使用する必要がある場合は、伝統的なワークステーション/サーバー構成を検討してください
  • Windowsを主に使用するワークフロー: DGX Base OSはUbuntuベースです。Windowsのサポートは重点ではありません
  • コスト最適化ソリューション: 予算が主な制約である場合は、中古データセンターGPUやクラウドスポットインスタンスが経済的です
  • クリエイティブを重視したワークロード: AIがビデオ編集、音楽制作、グラフィックデザインよりも二次的な場合は、Mac Studioが適しています

クイックFAQ

いつ購入できますか？ 2025年10月15日にNVIDIA.comおよびパートナー経由で注文が開始されます。初期供給は限られています。多くの小売店では注文依頼状態になることを予想してください。

$3,999が世界中で同じ価格ですか？ いいえ。米国MSRPは$3,999ですが、VATや地域要因により、国際価格は高くなります：£3,700（英国）、€3,689（ドイツ）、¥899,980（日本）。オーストラリアと韓国の価格はまだ広く掲載されていません。

RAMはアップグレードできますか？ いいえ。128GBのLPDDR5xはGB10 Superchipパッケージの一部として実装されています。ストレージはSKUによって異なります（1〜4TB）、購入時に選択する必要があります。

これは誰向けですか？ LLMをローカルで使用するAI研究者、開発者、および高度な学生向けです。クラウド展開前のプロトタイピングが必要、またはオンプレミスのAI開発が必要な方に最適です。

より詳細な回答については、上記のフロントマター内の包括的なFAQセクションをご覧ください。

配置に関する技術的考慮事項

DGX Sparkを環境に展開する予定がある場合、仕様に基づいた実用的な技術的考慮事項を以下に示します：

電源とインフラストラクチャの要件

  • 電力消費: AIワークロード中は通常170W、外部電源供給が含まれます
  • 電気: 標準的なオフィス電力（110-240V）が十分です。特別な高アンペア回路は必要ありません
  • UPSの推奨: 500-1000VAのUPSは、停電時のグレースフルシャットダウンにバックアップ電力を提供できます
  • 他の選択肢と比較した電力消費: 伝統的なAIワークステーション（350-1000W）やマルチGPUサーバーと比べて大幅に低くなっています

冷却と音響

  • 熱設計: アクティブ冷却付きのコンパクトなフォームファクター；NVIDIAは詳細なノイズ仕様を公開していません
  • 換気: 単位の周りに十分な空気の流れを確保してください。換気のないエンクロージドキャビネットには置かないでください
  • 周囲温度: 標準的なオフィス環境（18-27°C / 64-80°F）が推奨されます
  • ノイズの期待: 負荷下では聞こえる（どんな高性能コンピュートデバイスでも）が、複数のGPUを持つタワー型ワークステーションよりも静かである可能性があります 複数のGPU

ネットワーク設定の考慮事項

  • 10 GbE: 10ギガビットイーサネットを使用する場合、スイッチが10GbEをサポートし、適切なCat6a/Cat7ケーブルを使用してください
  • Wi-Fi 7: Wi-Fi 7対応のルーター/アクセスポイントが必要です。Wi-Fi 6/6Eとの後方互換性があります
  • クラスタリング（ConnectX-7）: 2ユニットクラスタリングを行うには、以下のいずれかが必要です：
    • 互換性のあるケーブル（DACまたはファイバー）による直接接続
    • 200GbE対応のスイッチ（企業向け、大きな投資が必要）
    • NVIDIAのドキュメントで特定の検証済み構成を確認してください

ストレージ管理

  • NVMe SSD: 高性能ストレージが含まれていますが、バックアップ戦略を検討してください
  • 外部ストレージ: データセット、モデルチェックポイント、バックアップにUSB-Cおよびネットワークストレージを使用してください
  • ストレージ計画: モデルチェックポイントは100GB以上になる場合があります。容量を適切に計画してください
    • 1TB: 偶発的な微調整を伴う推論に焦点を当てたワークフローに適しています
    • 2TB: 定期的な微調整を行う大多数の研究者にバランスが取れています
    • 4TB: 複数のモデルバージョン、大規模なデータセット、またはからゼロでトレーニングを行う人にとって最適です

ソフトウェアとコンテナ戦略

  • DGX Base OS: Ubuntuベース；NVIDIAドライバとCUDAツールキットが事前にインストールされています
  • コンテナワークフロー: 多くのユーザーにとって推奨されるアプローチ：
    • 特定のフレームワーク用に検証済みコンテナをNGCからプル
    • 再現性のためにコンテナ内で開発
    • Dockerfileと要件のバージョン管理を実施
  • セキュリティアップデート: 定期的なOSとソフトウェアスタックのアップデートを計画してください。NVIDIAはアップデートチャネルを提供しています
  • モニタリング: GPU利用率の追跡と熱モニタリングのためにGPUモニタリング（nvidia-smi、DCGM）を設定してください

既存インフラストラクチャとの統合

  • 認証: 企業展開では既存のLDAP/Active Directoryとの統合を検討してください
  • 共有ストレージ: チーム間で共有データセットのためにネットワークファイルシステム（NFS、CIFS）をマウントしてください
  • リモートアクセス: SSHでターミナルアクセス；リモート開発のためにJupyterHubまたはVS Code Serverの設定を検討してください
  • VPN: リモートアクセスする場合は、セキュリティのために適切なVPN設定を確保してください

ハードウェア以外の予算考慮事項

総所有コストを計算する際には、以下の点を考慮してください：

  • ソフトウェアライセンス: 一部の商用AIフレームワークはライセンスが必要です（ただし、オープンソースオプションは豊富です）
  • 開発中のクラウドコスト: 最終的なトレーニング実行や展開にはクラウドを使用する可能性があります
  • 追加ストレージ: 外部NASやバックアップソリューション
  • ネットワークのアップグレード: 現在のインフラストラクチャが10GbEをサポートしていない場合は、10GbEスイッチを検討してください
  • トレーニング/学習時間: チームがNVIDIA AIスタックに新しい場合は、学習カーブに時間を確保してください
  • サポート契約: ミッションクリティカルなアプリケーションを展開する場合は、NVIDIAのエンタープライズサポートを検討してください

自分でワークステーションを構築するとの比較

DGX Sparkの利点:

  • 組み込まれた検証済みハードウェアとソフトウェアスタック
  • コンパクトで省電力のデザイン
  • エンタープライズサポートオプション
  • 知られているパフォーマンス特性
  • ターンキーエクスペリエンス

カスタムワークステーションの利点:

  • 類似のGPU性能で、潜在的にコストが低い（離散GPUを使用）
  • アップグレード可能なコンポーネント
  • フレキシブルな構成（後でRAM、ストレージ、GPUを追加可能）
  • 必要であればWindowsとの互換性

トレードオフ: DGX Sparkはアップグレード性と柔軟性を犠牲にして、統合、効率、および完全なNVIDIA AIソフトウェアエコシステムを提供します。ターンキーコンビニエンスを重視するか、最大のカスタマイズを重視するかで選択してください。

参考資料とさらなる読み物

  • NVIDIA DGX Spark製品およびマーケットプレイスページ（仕様、ポジショニング）: NVIDIA.com（グローバル/DE/AU/KR）。
  • 発売タイミングと米国価格: NVIDIAプレス（2025年10月13日）；The Vergeのカバレッジ（2025年10月13日）。
  • 国際価格の例: Novatech UK (£3,699.97)；heise DE (€3,689)；Tsukumo JP (¥899,980)；NTT-X JP (¥911,790)。
  • パートナー生態系 / 2ユニットスタッキングと仕様詳細: heiseおよびComputerBaseのカバレッジ。
  • Mac Studioの価格/仕様: Appleページ（仕様/オプション/価格地域）および発売カバレッジ。
  • ドル相当のFX参照: Exchange-Rates.org / ExchangeRatesUK（2025年10月のスナップショット）。

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