科技
NVIDIA升級DGX Spark：效能激增2.5倍、導入Nsight Copilot，聯手Hugging Face打造桌面端AI機器人
隨著開源AI模型與框架的下載量預期會在2026年呈現爆炸性成長，NVIDIA在CES 2026上宣佈更新其桌上型AI開發平台DGX Spark。此次更新不僅透過軟體優化帶來高達2.5倍的效能提升，更釋出了針對代理式AI (Agentic AI) 開發的全新工具與工作流程，甚至能與最新的RTX 5090顯示卡協同運作，藉此加速3D創作流程 。
NVIDIA強調，自DGX Spark推出以來，透過與開源社群的持續調校，以及軟體堆疊的更新，目前的效能已有顯著提升。
根據官方數據，在Qwen-235B模型上，透過最新的TRT-LLM發布版本，以及NVFP4量化技術，效能幅度呈現剛推出時的2.5倍以上。在Stable Diffusion 3.5 Large，以及PyTorch微調 (Fine-tuning) 任務上，也都有一倍以上的增長表現，這意味著開發者在同樣的硬體上，能獲得更快的推論與訓練速度。
為了降低開發門檻，NVIDIA這次釋出了7個全新的Playbooks (開發指引)，涵蓋從推論、微調到資料科學的各個層面：
• 推論 (Inference)：新增支援VLLM、SGLang，以及TRT-LLM進行推論，並且支援推測解碼 (Speculative Decoding) 。
• 微調 (Fine-Tuning)：這是這次的一大亮點，現在支援連接兩台DGX Spark進行PyTorch微調，這對於需要更大顯示記憶體的FLUX.1 Dreambooth LoRA，或是LLAMA Factory微調任務來說相當實用。
• 工具 (Tools)：針對開發者最頭痛的CUDA撰寫工作，NVIDIA將推出Nsight Copilot，這是一個可以在DGX Spark裝置端離線運作的AI助手，能協助編寫CUDA核心程式碼 (例如FP4矩陣乘法)，確保資料隱私不外流 。
DGX Spark不僅是獨立的開發站，接下來也能作為強大的外接加速器。
• MacBook Pro加速：透過區網連接，DGX Spark能讓MacBook Pro (M4 Max以上規格) 上的AI影片生成速度提升8倍。在ComfyUI中運行FLUX.1 與 WAN 2.2模型生成4K影片，原本需要8分鐘時間，現在僅需1分鐘。
• RTX 5090協作：針對遊戲模組 (Mod) 創作者，NVIDIA展示結合RTX 5090與DGX Spark的協同工作流程。創作者可以在RTX 5090上進行Mod修改，並且將耗時的紋理生成任務 (Generate Textures) 交由DGX Spark接手處理，實現不中斷的RTX Remix創作體驗 。
在實體AI (Physical AI) 方面，NVIDIA宣佈與Hugging Face合作，透過DGX Spark驅動開源機器人Reachy Mini。開發者可以利用DGX Spark強大的算力來構建AI Agent (AI代理)，並且直接控制這款專為人機互動設計的小型機器人進行實驗。
此外，NVIDIA AI Enterprise軟體套件也將在1月底正式加入支援DGX Spark。這將解鎖更多邊緣運算 (Edge AI) 的應用場景，例如智慧製造的品質控制、零售業的防損偵測，以及醫療照護點 (Point of Care) 的即時分析。
筆者認為，隨著AI模型越來越龐大，雲端推論的成本與隱私問題日益凸顯。NVIDIA這次更新DGX Spark，明顯是為了鞏固「地端AI開發」的護城河。
透過支援雙機串聯微調與Nsight Copilot的裝置端運行，NVIDIA將能解決企業最在意的「資料不出門」痛點。而與RTX 5090及MacBook的跨平台協作，則讓DGX Spark的定位從單純的運算平台，變成了創意工作者與開發者桌上不可或缺的「AI算力外掛」。隨著華碩、Dell、HP、聯想等OEM夥伴加入推出DGX Spark設計產品，預期2026年將能看到更多基於此架構的桌面級AI解決方案問世。
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NVIDIA強調，自DGX Spark推出以來，透過與開源社群的持續調校，以及軟體堆疊的更新，目前的效能已有顯著提升。
根據官方數據，在Qwen-235B模型上，透過最新的TRT-LLM發布版本，以及NVFP4量化技術，效能幅度呈現剛推出時的2.5倍以上。在Stable Diffusion 3.5 Large，以及PyTorch微調 (Fine-tuning) 任務上，也都有一倍以上的增長表現，這意味著開發者在同樣的硬體上，能獲得更快的推論與訓練速度。
為了降低開發門檻，NVIDIA這次釋出了7個全新的Playbooks (開發指引)，涵蓋從推論、微調到資料科學的各個層面：
• 推論 (Inference)：新增支援VLLM、SGLang，以及TRT-LLM進行推論，並且支援推測解碼 (Speculative Decoding) 。
• 微調 (Fine-Tuning)：這是這次的一大亮點，現在支援連接兩台DGX Spark進行PyTorch微調，這對於需要更大顯示記憶體的FLUX.1 Dreambooth LoRA，或是LLAMA Factory微調任務來說相當實用。
• 工具 (Tools)：針對開發者最頭痛的CUDA撰寫工作，NVIDIA將推出Nsight Copilot，這是一個可以在DGX Spark裝置端離線運作的AI助手，能協助編寫CUDA核心程式碼 (例如FP4矩陣乘法)，確保資料隱私不外流 。
DGX Spark不僅是獨立的開發站，接下來也能作為強大的外接加速器。
• MacBook Pro加速：透過區網連接，DGX Spark能讓MacBook Pro (M4 Max以上規格) 上的AI影片生成速度提升8倍。在ComfyUI中運行FLUX.1 與 WAN 2.2模型生成4K影片，原本需要8分鐘時間，現在僅需1分鐘。
• RTX 5090協作：針對遊戲模組 (Mod) 創作者，NVIDIA展示結合RTX 5090與DGX Spark的協同工作流程。創作者可以在RTX 5090上進行Mod修改，並且將耗時的紋理生成任務 (Generate Textures) 交由DGX Spark接手處理，實現不中斷的RTX Remix創作體驗 。
在實體AI (Physical AI) 方面，NVIDIA宣佈與Hugging Face合作，透過DGX Spark驅動開源機器人Reachy Mini。開發者可以利用DGX Spark強大的算力來構建AI Agent (AI代理)，並且直接控制這款專為人機互動設計的小型機器人進行實驗。
此外，NVIDIA AI Enterprise軟體套件也將在1月底正式加入支援DGX Spark。這將解鎖更多邊緣運算 (Edge AI) 的應用場景，例如智慧製造的品質控制、零售業的防損偵測，以及醫療照護點 (Point of Care) 的即時分析。
筆者認為，隨著AI模型越來越龐大，雲端推論的成本與隱私問題日益凸顯。NVIDIA這次更新DGX Spark，明顯是為了鞏固「地端AI開發」的護城河。
透過支援雙機串聯微調與Nsight Copilot的裝置端運行，NVIDIA將能解決企業最在意的「資料不出門」痛點。而與RTX 5090及MacBook的跨平台協作，則讓DGX Spark的定位從單純的運算平台，變成了創意工作者與開發者桌上不可或缺的「AI算力外掛」。隨著華碩、Dell、HP、聯想等OEM夥伴加入推出DGX Spark設計產品，預期2026年將能看到更多基於此架構的桌面級AI解決方案問世。
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