Nvidia ra mắt DGX Spark 4.999 USD với một nửa RAM và dung lượng, giữa cơn khan hiếm bộ nhớ

Nvidia vừa công bố một phiên bản rút gọn của hệ thống AI DGX Spark, với bộ nhớ và dung lượng lưu trữ chỉ bằng một nửa so với bản gốc. Động thái này diễn ra trong bối cảnh giá bộ nhớ leo thang khiến mức giá của chiếc máy tính AI chủ lực ngày càng vượt khỏi tầm với của nhiều nhà phát triển.

Giá leo thang vì khan hiếm bộ nhớ

Theo thông tin từ Nvidia, phiên bản mới dựa trên nền tảng GB10 sẽ được phân phối độc quyền qua các đối tác phần cứng gồm Acer, Asus, Dell, Gigabyte, HP và MSI, với mức giá dự kiến khoảng 4.999 USD.

Sự xuất hiện của bản 64 GB là hệ quả trực tiếp từ việc Nvidia tăng giá chiếc DGX Spark 128 GB lên 6.950 USD — mức tăng gần 75% so với cùng kỳ năm ngoái. Nguyên nhân được xác định là do giá bộ nhớ tăng vọt trên toàn cầu.

Ngay cả khi đã hạ cấu hình, mức giá 4.999 USD vẫn cao hơn khoảng 25% so với giá bán của bản 128 GB tại thời điểm ra mắt.

Câu chuyện giá cả của nền tảng GB10 đã kéo dài từ khi khái niệm Project Digits được giới thiệu tại CES năm ngoái. Ban đầu, thiết bị được kỳ vọng có giá khoảng 3.000 USD, nhưng cuối cùng lại được bán với giá 4.000 USD.

Đánh đổi giữa dung lượng và khả năng xử lý

Với dung lượng bộ nhớ chỉ còn 64 GB, phiên bản mới không còn phù hợp với một số tác vụ AI nặng như tinh chỉnh mô hình (fine-tuning). Tuy nhiên, Nvidia lập luận rằng nếu nhu cầu chính của người dùng là suy luận AI cục bộ (local inference) để vận hành các tác nhân riêng tư, thì các mô hình trong khoảng 26-35 tỷ tham số — ví dụ như Qwen 3.8 27B — hiện đã đủ mạnh để đáp ứng công việc.

Đáng chú ý, Nvidia cho biết băng thông bộ nhớ vẫn giữ nguyên ở mức 273 GB/s, cho thấy hãng sử dụng các module LPDDR5x dung lượng thấp hơn thay vì giảm số lượng module.

Ngoài cấu hình bộ nhớ mới, hệ thống không có thay đổi nào khác. Máy vẫn dùng vi xử lý Arm 20 nhân do MediaTek sản xuất, cùng card mạng ConnectX-7 cho phép ghép cụm tối đa 4 thiết bị GB10 với băng thông 200 Gbps mỗi thiết bị.

Phần mềm hỗ trợ cụm máy

Để hỗ trợ việc ghép cụm, Nvidia cho biết sẽ tung ra các công cụ phần mềm mới cho DGX OS trong tháng này, giúp đơn giản hóa việc cấu hình cụm và triển khai suy luận. Trước đây, việc này đòi hỏi người dùng phải thao tác thủ công trên dòng lệnh (CLI) cùng một số tinh chỉnh trong lệnh khởi chạy vLLM hoặc TensorRT-LLM.

Ảnh hưởng đến dòng RTX Spark

Việc hạ giá bản 64 GB có thể giúp hệ thống dễ tiếp cận hơn giữa cơn khan hiếm bộ nhớ, nhưng lại là dấu hiệu không mấy tích cực cho dòng RTX Spark — gồm máy tính xách tay và mini PC dự kiến ra mắt vào mùa thu này.

Các hệ thống này dùng chung chip GB10 và nền tảng DGX OS, nhưng hướng đến nhu cầu máy tính đa dụng hơn như chơi game AAA, duyệt web và sáng tạo nội dung, thay vì chỉ tập trung vào suy luận và huấn luyện AI. Được công bố tại Computex hồi cuối xuân, dòng RTX Spark vốn đã được dự đoán có giá khá cao, đặc biệt là các phiên bản 128 GB. Khi DGX Spark tiến gần mức 7.000 USD, các mẫu laptop RTX Spark tương đương có thể sẽ còn đắt hơn đáng kể.

Tuy nhiên, Nvidia được cho là sẽ cung cấp các phiên bản chip có dung lượng bộ nhớ thấp hơn nhiều cho nhóm người dùng PC quan tâm đến giá cả.

Cạnh tranh từ AMD

Trên cả hai dòng DGX và RTX Spark, Nvidia sẽ phải đối mặt với sự cạnh tranh từ Gorgon Halo SoC mới ra mắt của AMD. Dòng chip này cung cấp dung lượng bộ nhớ từ khoảng 32 GB ở phân khúc thấp đến 192 GB ở phiên bản cao cấp nhất Ryzen AI Max+ 495.

Hơn nữa, các hệ thống dùng chip AMD hiện đang được bán với giá thấp hơn cả bản DGX Spark 128 GB của Nvidia. Tuy AMD thắng về dung lượng tối đa, các bài kiểm thử trước đây cho thấy GPU của GB10 mang lại hiệu năng cao hơn đáng kể cho các tác vụ AI.

Góc nhìn cho người dùng Việt Nam

Với cộng đồng phát triển AI tại Việt Nam — vốn thường xuyên phải cân nhắc giữa chi phí phần cứng và khả năng xử lý — sự xuất hiện của phiên bản DGX Spark 64 GB có thể là lựa chọn đáng cân nhắc cho các nhóm nghiên cứu nhỏ hoặc startup muốn tự vận hành mô hình AI cục bộ mà không phụ thuộc hoàn toàn vào dịch vụ đám mây nước ngoài.

Tuy nhiên, mức giá 4.999 USD vẫn là khoản đầu tư không nhỏ, đặc biệt khi cộng thêm chi phí vận chuyển và thuế nhập khẩu. Trong bối cảnh giá bộ nhớ toàn cầu còn nhiều biến động, người dùng trong nước có thể cân nhắc chờ đợi các lựa chọn cạnh tranh từ AMD hoặc các giải pháp thuê GPU đám mây theo giờ để tối ưu chi phí.