¿Qué es el NVIDIA DGX Spark y merece la pena la nueva versión de 64 GB?

¿Qué se ha anunciado?

NVIDIA ha presentado una versión del DGX Spark con 64 GB de memoria unificada, la mitad que el modelo original de 128 GB. Saldrá a la venta el 23 de octubre de 2026 con un precio de partida de 4.999 dólares, y solo la venderán fabricantes asociados (Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP y MSI); no habrá Founders Edition de 64 GB.

Al mismo tiempo, varios medios informan de una nueva subida del modelo de 128 GB, que pasa a rondar los 7.000 dólares (las cifras publicadas varían ligeramente entre medios). El motivo, según la propia prensa especializada, es el encarecimiento de la memoria DRAM y NAND por la demanda de la IA.

¿Qué es exactamente el DGX Spark?

Es un mini PC de 15 × 15 cm y 1,2 kg que NVIDIA presenta como un “superordenador personal de IA”. Según la ficha oficial lleva:

• Chip GB10 Grace Blackwell: CPU Arm de 20 núcleos y GPU Blackwell con Tensor Cores de 5.ª generación.
• Hasta 1 PFLOP en FP4 de rendimiento de IA.
• 64 o 128 GB de LPDDR5X compartidos entre CPU y GPU, con 273 GB/s de ancho de banda.
• Hasta 4 TB de SSD NVMe, red ConnectX-7 a 200 Gb/s y 10 GbE.
• Fuente de 240 W y un TDP de funcionamiento de 140 W.

La clave es la memoria unificada: la GPU puede usar casi toda la memoria del equipo, algo que en un PC normal está limitado por la VRAM de la gráfica. Si no tienes claro por qué importa, lo explicamos en cuánta VRAM necesitas para IA local.

¿Cuánto cuesta y cuándo llega a España?

NVIDIA solo ha dado precio en dólares para el modelo de 64 GB. No hay precio oficial en euros ni para España. Como referencia, un distribuidor alemán que publica precios de la UE (actualizados el 24 de septiembre de 2026) lista las variantes de 128 GB entre unos 5.038 € y 8.096 € sin IVA, según fabricante y almacenamiento.

Conviene recordar el contexto: el DGX Spark se anunció a 3.999 dólares y NVIDIA ya lo subió a 4.699 dólares en febrero de 2026 “por las limitaciones de suministro de memoria”, según su propio anuncio.

¿Qué cambia frente al modelo de 128 GB?

Según las fuentes consultadas, solo la memoria. Se mantienen la CPU de 20 núcleos, los 273 GB/s y la red ConnectX-7, de modo que se pueden unir dos equipos de 64 GB para trabajar con modelos más grandes. Eso sí, dos unidades de 64 GB cuestan más que una sola de 128 GB a su precio anterior, y para la mayoría de usos un único equipo con más memoria es más sencillo.

¿Merece la pena? ¿Para quién es?

Tiene sentido para desarrolladores e investigadores que necesitan el ecosistema de software de NVIDIA (CUDA, DGX OS) en un formato pequeño y quieren prototipar, ajustar o servir modelos en local antes de llevarlos a un servidor. No es un ordenador para jugar ni para uso doméstico general.

Si solo quieres chatear con modelos en casa, una gráfica de consumo con buena VRAM o un PC con mucha RAM puede ser más barato: repasa qué gráfica comprar para IA local y cómo instalar Ollama en Windows. Para ver qué tamaño de modelo cabe en la memoria que ya tienes, prueba nuestra herramienta ¿qué IA puedo ejecutar?.

Nuestra opinión

Esto es opinión. La versión de 64 GB no llega a las tiendas hasta el 23 de octubre, así que todavía no hay opiniones de usuarios sobre ella; sí las hay sobre el DGX Spark en general. Según los usuarios en Reddit (r/LocalLLM), lo mejor es que CUDA funciona sin complicaciones y que se pueden enlazar varias unidades, pero se repiten las quejas por el ancho de banda de memoria (273 GB/s), que hace lenta la generación de texto con modelos densos, y por un precio que tras las subidas muchos ya no consideran justificado. ServeTheHome califica de alto el precio de 4.999 dólares para 64 GB, recuerda que supera lo que costaba el original de 128 GB y, por su experiencia, prefiere un único equipo con más memoria antes que unir dos de 64 GB.

Con esos datos, el modelo de 64 GB tiene sentido sobre todo para desarrolladores que necesitan el ecosistema CUDA/DGX en formato compacto y trabajan con modelos que caben holgadamente en esa memoria. Para ejecutar modelos grandes en casa, los propios análisis apuntan a alternativas con más memoria por euro (equipos con memoria unificada de AMD o Apple) o a servicios en la nube, y conviene esperar a los precios reales en euros.