DGX Spark に 64GB のユニファイドメモリを搭載した新バージョンが登場し、デスクトップで大規模モデルをローカル実行する際の入り口価格は 4999 ドルに設定された。2026 年 10 月 2 日、NVIDIA は公式ブログでこの新構成を発表し、10 月 23 日に発売すると明らかにした。エージェントを自分のデバイスにとどめたいユーザーにとって、より安い選択肢が増えた形だ。
ハードウェアは同じ、メモリだけ半分に
新バージョンは 128GB 版と同じ GB10 Grace Blackwell スーパーチップを採用し、OS も同じ DGX OS で、NVIDIA AI ソフトウェアスタック一式もそろっている。違うのはユニファイドメモリだけだ。64GB 版はパートナー経由でのみ販売され、販売元は Acer、ASUS、Dell、Gigabyte、HP、MSI で、価格は 4999 ドルから、発売日は 10 月 23 日だ。
64GB のメモリがあれば、1 台で最大 1000 億パラメータのモデルをローカルで動かせ、エージェントは完全にデバイス上で動作する。データは外に出ず、クラウドにも依存しない。デスクトップでのローカル推論に慣れた人にはおなじみの道だ。LM Studio が大規模モデルをデスクトップアプリに収めた際に見えた、メモリや量子化、モデル選びの代償が示すように、体験を左右するのはたいてい画面ではなく、モデルを収めるメモリが足りるかどうかだ。DGX Spark 64GB 版の狙いはまさにここにある。まず 1 台で完結させ、その先に拡張を考える。
ソフト面は箱から出してすぐ使える。NVIDIA Agent Toolkit、CUDA-X ライブラリ、Nemotron オープンモデルがプリインストールされ、Ollama、vLLM、PyTorch もそのまま使える。Blender のプリセットインストールパッケージも近日提供される。ドライバやフレームワークの準備に何日もかけたくない人にとって、この構成はインストールの手間だけでなく、バージョンの不一致や依存関係の衝突といったよくあるトラブルも減らし、開封後すぐにモデル試用やエージェント構築に入れる。
2 台でクラスタ、まず 1 台買っても後から広げられる
1 台で足りなければ、2 台をクラスタとしてつなげることもできる。2 台の DGX Spark は内蔵の ConnectX-7 ネットワークアダプタを使い、QSFP ケーブルで直接接続し、設定は NVIDIA Sync Cluster Assistant が自動で行うため、ネットワークを手作業で調整する必要はない。組み合わせるとメモリは合計 128GB になり、最大 2000 億パラメータのモデルまで扱え、メモリ帯域は 2 倍、性能は 1 台の最大 1.7 倍になる。なお、この 1.7 倍という数字は、NVIDIA が Qwen 3.8 27B で計測した公式の自社測定データであり、実際の性能は負荷によって変わる。
周辺ツールもそろいつつある。今月末には NVIDIA Sync Model Launcher が提供され、数回のクリックで Qwen3.8 27B をダウンロードして起動できるようになる。OpenCode の設定も自動で行われるため、環境構築やパラメータ合わせの手間が省ける。個人の開発者にとって、最初から最上位構成に無理をするより、まず 1 台を買い、後でもう 1 台を足す道の方が現実的だ。
4999 ドルという価格は、メモリ値上がりの文脈で見る必要がある
この価格を理解するには、背景を一つ押さえておきたい。複数のメディアが The Register の報道を引用し、128GB 版 DGX Spark の価格はすでに約 6950 ドルまで上がり、当初の発売価格 3999 ドルから大きく上昇した、その主因はメモリ価格の上昇だと伝えている。強調しておくと、この価格に関する話はメディア報道によるもので、NVIDIA 公式の見解ではない。
この背景を踏まえると、64GB 版の意味が見えてくる。ローカルエージェントへの需要は具体的になってきた。長時間つけっぱなしで、いつでも応答でき、しかもプライベートなデータをクラウドに渡したくない、という使い方だ。こうした需要で問われるのはピーク時の演算性能ではなく、モデルをメモリに常駐させて安定して動かせるかどうかだ。要するに、この世代のデスクトップ AI マシンのボトルネックは演算ではなくメモリにある。メモリが値上がりする局面で 128GB 版を安くするのは簡単ではなく、64GB に抑えるのは、入り口価格を守るための NVIDIA なりの妥協だと言える。
もちろん、誰にでも向いているわけではない。1 台で 1000 億パラメータを超えるモデルを動かしたいなら 64GB 版には収まらず、128GB 版か、2 台のクラスタか、クラウドを選ぶことになる。負荷が突発的で、普段は遊んでいて、たまに大きな処理が来るだけなら、使った分だけ払うクラウドの方が割に合う。逆に、毎日使う仕事で、データの機密性が高く、コストを固定したいなら、机の上に置いた DGX Spark 64GB 版こそ、今回の新構成が届けたい相手だ。
