A Nvidia começou a comercializar o DGX Spark AI, equipamento apresentado no início do ano durante a CES 2025 e descrito pela empresa como um supercomputador para cargas de trabalho em inteligência artificial que cabe na palma da mão. Apesar do formato semelhante a um miniPC, o dispositivo reúne componentes de alto desempenho, voltados a aplicações que exigem grande capacidade de cálculo.
Configuração baseada no SoC Grace Blackwell
No núcleo do novo modelo está o Nvidia GB10 Grace Blackwell, sistema em um chip (SoC) desenvolvido em parceria com a MediaTek. O componente combina uma CPU Grace de 20 núcleos, com arquitetura Arm, e uma GPU Blackwell equipada com núcleos Cuda e Tensor. Segundo a fabricante, o conjunto é capaz de alcançar 1 petaflop em precisão FP4, marca que corresponde a um quatrilhão de operações matemáticas por segundo.
Para ampliar o desempenho, duas unidades do DGX Spark AI podem ser interligadas via tecnologia Nvidia ConnectX. O recurso permite somar recursos de processamento e memória sem a necessidade de um data center tradicional, criando uma mini-infraestrutura distribuída para treinamento de modelos ou execução de inferências mais pesadas.
Especificações, consumo e sistema operacional
A plataforma suporta até 128 GB de memória DDR5X e até 4 TB de armazenamento flash, valores que aproximam o dispositivo de estações de trabalho avançadas. Mesmo com esses números, o consumo típico informado é de 240 W, apontado pela Nvidia como adequado para quem busca alto desempenho com economia de energia.
O sistema operacional embarcado é o Nvidia DGX, distribuição baseada no Ubuntu otimizada para bibliotecas CUDA, TensorRT e demais frameworks de IA. A solução deixa o equipamento pronto para execução de modelos populares, sem configuração adicional complexa, reduzindo o tempo entre a instalação física e o início das tarefas.
Em termos de design, o corpo de 150 x 150 x 50,5 mm e peso de 1,2 kg reforça a proposta de portabilidade. A aparência remete a máquinas como o Mac Mini, mas com hardware voltado a uso profissional. Entre as conexões, há portas Ethernet de 10 Gb/s, saídas DisplayPort compactas e múltiplas USB-C para dados e alimentação.
Preço e cronograma de lançamento
O DGX Spark AI começou a ser vendido nos Estados Unidos por US$ 3.999, algo próximo de R$ 22 mil na cotação atual. Durante a apresentação em janeiro, a Nvidia havia sinalizado que o produto chegaria em maio por US$ 3.000. A estreia ocorreu com cinco meses de atraso e preço 33 % superior ao anunciado, alteração atribuída pela empresa a ajustes na cadeia de suprimentos e à adoção de componentes finais.
Embora o aumento represente um custo adicional para quem planejava adquirir o equipamento, a Nvidia informa que as primeiras unidades já estão em fase de validação interna por Google, Meta e Microsoft. Essas companhias avaliam o formato compacto como opção complementar a suas operações em data centers, sobretudo em projetos que demandam protótipos locais antes da escalabilidade em nuvem.
Mercado de hardware para IA em expansão
Analistas do setor apontam que o DGX Spark AI se encaixa em uma tendência de miniaturização de supercomputadores, impulsionada pela necessidade de executar modelos de IA próximos de onde os dados são gerados. A movimentação também atende a empresas interessadas em reduzir custos de latência e de transferência para nuvem pública.
Imagem: Thássius Veloso
Soluções compactas vêm ganhando espaço ao lado de placas especializadas, como as GPUs da própria Nvidia, os chips Gaudi da Intel e as linhas Instinct da AMD. Segundo relatórios de mercado, essa categoria deve crescer dois dígitos ao ano até 2028, impulsionada por startups que buscam treinamento local e por grandes grupos que preferem descentralizar parte do processamento.
Impacto para o usuário e para o ecossistema
Embora ainda seja voltado ao segmento profissional, o DGX Spark AI indica uma trajetória de democratização do acesso a hardware de IA. À medida que a produção se amplia e os custos de componentes avançados caem, especialistas preveem a chegada de modelos com preços mais próximos de estações de trabalho tradicionais. Esse cenário tende a favorecer laboratórios acadêmicos, empresas de médio porte e desenvolvedores independentes, que poderão treinar modelos proprietários sem depender exclusivamente de serviços em nuvem.
Para o usuário final, a tendência pode resultar em softwares mais rápidos e personalizados, já que os ciclos de desenvolvimento podem ocorrer localmente. No mercado corporativo, a flexibilidade de instalar supercomputadores do tamanho de um livro em filiais ou em departamentos específicos promete acelerar provas de conceito e reduzir gastos com infraestrutura física.
Curiosidade
O Grace Blackwell que equipa o DGX Spark AI homenageia duas figuras centrais da computação: Grace Hopper, pioneira da linguagem COBOL, e David Blackwell, um dos primeiros afro-americanos membros da National Academy of Sciences dos EUA. A união dos nomes reflete o esforço da Nvidia em reconhecer contribuições históricas ao desenvolver tecnologias de ponta.
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