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作者：毛烁

算力日益增长的需求与数据搬运效率之间的矛盾，在过去两年尤为尖锐。当开源模型的参数量级迈过 100B（千亿）门槛， MoE（混合专家）架构成为主流，数百万开发者和科研人员尴尬地发现，他们被卡在了“云端太远、本地太窄”的夹缝中。

01个人超算DGX Spark开启“云地穿梭”模式

针对这一问题，几个月之前，NVIDIA推出了一款桌面级的AI超算——NVIDIA DGX Spark，其所搭载的 NVIDIA Grace Blackwell 10 Superchip（下称GB10），是针对这一瓶颈给出的物理层解法。

GB10是高度集成的SoC，其在同一硅基底座上，集成了20个Arm架构的CPU核心（10 个Cortex-X925超大核与10个A725能效核），以及一颗Blackwell架构的GPU。

另外，在 NVIDIA DGX Spark中，其128GB LPDDR5x不被区分为“系统内存”与“显存”。CPU与GPU共享同一物理地址空间，内存位宽达到256-bit，总带宽为 273 GB/s。对计算单元而言，模型参数可以存在一个地方，无需在多个存储层级之间反复复制。

这直接改变了模型推理的运行方式。

在传统工作站上，Zero-Copy更多是种软件层面的优化手段，需要精细控制内存映射和数据生命周期。而在GB10的统一内存架构下，零拷贝成为硬件层面的固有属性。

当一个70B甚至100B级别的Llama-4模型运行在NVIDIA DGX Spark上时，模型参数可一次写入统一内存。CPU完成分词与前处理后，Blackwell GPU直接对同一地址空间发起计算请求，无需显存换入、换出。

也正因为如此，NVIDIA DGX Spark成为少数能够在桌面尺度上，原生装载并持续运行千亿参数级模型的设备之一。

然而，128GB的内存终究是有物理边界。当本地开发跑全量预训练，或者需要验证更大规模的模型时，就会出现算力缺口。

而NVIDIA此次CES 2026更新的NVIDIA Brev，就可以作为跨“云、端”的环境编排器。

NVIDIABrev的核心功能 Launchables（可启动对象），彻底解决了“在本地能跑，在服务器上跑不通”问题。开发者在DGX Spark上定义的GPU资源类型、容器镜像、Git仓库配置，可以被封装为一个Launchable。当本地算力不足时，开发者可以通过NVIDIA Brev将Launchable一键投递到AWS 或Google Cloud 的H100集群上。环境的一致性被严格保证，计算任务实现了从桌面到云端的无缝“热迁移”。

需要指出的是，相关云端服务在不同地区的落地节奏存在差异，在中国市场或将结合 NVIDIA及其生态伙伴的整体规划逐步推进，具体以实际服务形态为准。

此外，在企业级部署场景下，NVIDIABrev给出的并不是“全云化”的策略，而是混合拓扑架构，通过内置的智能路由机制，系统本身成为了一道网关，对不同类型的推理请求进行主动分流。

该留在本地的，绝不外流。涉及财务报表、核心源代码、医疗记录等高敏感数据的请求，会被送回本地的NVIDIA DGX Spark处理，数据始终停留在企业内网之中。

该用云的，毫不犹豫。而对于通用知识问答、复杂逻辑推理这类“吃参数、吃规模”的任务，则直接转发至云端的超大模型，避免本地资源被消耗。

这套机制的价值，在隐私合规与模型能力之间划出了一条清晰的分界线，成为企业接入AI时代的“安全阀”。

02 “双节点”拉起两千亿参数MOE模型

云、端的热迁移，为大模型提供了跨尺度的算力延展能力。不过，对一些开发者而言，真正高频发生的工作仍集中在本地环境中。模型调试、推理路径验证、精度对比、性能剖析等绝大多数都需要在可控、可反复的本地条件下完成。而在这一过程中，模型在节点内的执行效率，依旧是影响开发、迭代速度的关键变量。

长期以来，桌面级或工作站环境运行大模型的主流手段是Int4量化。通过将权重压缩到4-bit，得以在有限显存中把模型“装进去”。

但是，这种方式本质上是存储层的妥协，并非计算路径的优化。

一方面，注意力层、归一化层，以及MoE路由中的误差会被放大，推理精度难以稳定；另一方面，Int4不能被Tensor Core直接执行，模型权重在计算前须被反量化回FP16或FP8，这一步引入的额外计算，显著增加了显存访问和Cache压力。

然而，由于Blackwell架构对FP4精度模型的原生支持，让硬件直接理解的浮点精度，权重便可以4-bit 浮点形式进入Tensor Core，并在同一精度域内完成运算，整个计算链路中不再存在反量化阶段。

这种变化带来的收益一方面是存储密度的提升。相较 FP16，FP4可将模型参数体积压缩约70%，这意味着直接改变了系统内部的数据流动方式，更多参数可以常驻显存或更高层级cache，跨GPU、跨节点传输的数据规模同步下降，为激活参数值和中间状态留出了更充裕的空间。

另一方面，是计算吞吐的同步放大。在相同的时钟周期内，Tensor Core能处理更多低精度浮点运算，算术密度提高、访存压力下降，推理延迟随之降低，尤其在小batch、交互式场景中效果更加明显。

以Qwen-235B的本地推理为例，2350亿参数即便在双路高端工作站上，也很难完整承载，更不用说在合理功耗和延迟下进行实时推理。传统方案往往只能通过模型剪枝或牺牲交互性来勉强运行。

而在NVIDIA DGX Spark上，对NVFP4的支持，带来了更高存储密度，使得模型权重进可被系统全面映射，而Qwen-235B本身就采用MoE架构，在推理阶段具备天然的稀疏激活特性（每个token实际只会调用少量专家），真正参与计算与访存的参数规模小于模型名义上的参数体量。

当两台NVIDIA DGX Spark通过高速互联(NVIDIA DGX Spark可实现200Gbps的高速互连，两台NVIDIA DGX Spark可以使用DAC线缆直接连接，在逻辑上组合为一个拥有256GB 统一内存池的计算节点)，就能形成逻辑统一的内存与计算域，专家权重按层级与路由策略分布式加载，避免了传统pipeline并行中频繁而昂贵的跨节点同步。

最终的结果是，Qwen-235B可以被完整映射进统一内存池，并实现连续、可交互的推理响应，运行在NVIDIA DGX Spark双节点集群上。

03DGX Spark资源库更新工作流开箱即用

除了个人端，对于企业级用户而言，NVIDIADGX Spark的核心价值在于其在桌面尺度上，打通了“开发环境”与“生产环境”之间长期存在的隔离。

NVIDIA DGX Spark预装的DGX OS，完整承载NVIDIA AI Enterprise（NVAIE）的全栈软件平台。这意味着，开发者在本地进行开发时，工程原生可以运行在与数据中心一致的软件栈之中，并直接延续到生产阶段，无需重复迁移与重构。

具体来说，在AI开发实践中，真正消耗时间的是工程前期的环境配置（Environment Setup）。驱动版本选择、依赖冲突排查、容器编排与硬件适配，通常会占据工程师30%以上的时间成本，成为创新效率的主要阻力。

在CES2026上，NVIDIA更围绕NVIDIADGX Spark更新资源库——DGX Spark playbooks新增6个playbook和4项重大更新，涵盖最新的NVIDIA Nemotron 3 Nano模型、机器人训练、视觉语言模型等。

针对科研场景，通过Nemotron 3 Nano Playbook，研究人员可以在本地沙盒中一键拉起完整的MoE实验环境，用于验证路由算法或进行LoRA微调，全程无需占用云端资源，也无等待共享算力队列。

针对多模态应用场景，Live VLM WebUI Playbook可直接打通底层硬件路径。网络摄像头的视频流通过DMA机制直接进入GPU 显存，视觉语言模型可完成实时推理并生成描述，为安防、零售分析等场景提供了开箱即用的底层技术框架。

生命科学计算领域，Parabricks Playbook可将原本依赖CPU集群运行的基因测序流程迁移至GPU平台，使分析周期从以“天”为单位，压缩至以“小时”为单位。

04场景深化DGX Spark企业级多维实战

现在，NVIDIA DGX Spark已经真正走向场景一线。

在CES 2026现场展示的Reachy Mini，也让我们看到，NVIDIADGX Spark在具身智能（Embodied AI）领域核心价值所在。

通过线缆直连，NVIDIA DGX Spark可作为机器人的高性能边缘计算节点。本地运行的 Isaac Sim仿真环境和“视觉—语言”模型，帮助机器人实现毫秒级的动作修正和指令响应。同时，边缘本地的部署也规避了云端控制不可避免的网络抖动问题，让机器人从“按脚本执行”进化为自主、实时的交互。

更为关键的是，所有数据能在本地完成闭环处理并即时销毁，从根本上消除了家庭陪护、医疗辅助等高敏感场景中的隐私风险。

对内容创作者而言，NVIDIA DGX Spark 正在演变为一台强大的 Sidecar（边车）计算单元(边车模式的核心是将控制和逻辑分离)。

在实际演示中，一台正在进行8K视频剪辑的MacBook Pro，通过局域网插件将高负载的 AI补帧与纹理生成任务（如 Qwen-Image）卸载至DGX Spark 执行。结果极具冲击力：视频生成速度相较本机提升8倍，而主力设备的UI操作依旧流畅，丝毫没有卡顿。

这种 “前台轻量创作、后台重载计算” 的分离式架构，或许能重塑数字内容生产的流水线逻辑。

在企业的实践方面，在JetBrains与IBM 的实际部署案例中，NVIDIA DGX Spark被安置在企业内网，作为私有化的 AI 代码助手服务器运行。

NVIDIADGX Spark在其中提供了接近GitHubCopilot级的代码补全和智能提示体验。但由于是本地的，其完全规避了源代码上传至公有云所带来的合规与泄密风险。对于金融、军工、芯片设计等知识产权高度敏感的行业而言，这种物理隔离（Air-gapped）+强大AI能力，几乎是有关企业拥抱大模型辅助编程为数不多的可行路径。

05 写在最后

这次更新，让我对NVIDIA DGX Spark有了新的改观。现在，我并不认为NVIDIA DGX Spark 是“云的对立面”。恰恰相反，它让云边端的界限不再像以往一样割裂。

如果一定要给它一个技术上的定位，我愿称之为：这是大模型时代一个桌面尺度数据中心级的“前置验证节点”

为什么这么说？NVIDIA DGX Spark的核心能力边界，其实是确保在单机条件下，模型的参数布局、KV Cache和MoE路由逻辑不会因为架构限制被迫改写。这也是它在推理、调试和post-training阶段比传统工作站更有价值的原因。

甚至说，NVIDIA DGX Spark并不适合大规模并行训练，更长于验证工程上到底“值不值得被规模化，模型结构是否合理、上下文长度是否还能继续拉长、专家数量是不是已经越过拐点。

或许也正因为如此，NVIDIA DGX Spark在整个“云—边—端”体系中，呈现出相当明确、且难以被简单替代的位置。