NVIDIAは64GB版DGX Sparkを発売、メモリは半分になり、価格は4999ドルから。128GB版は6950ドルに値上げ。

AIモデルがますます「軽量化」される一方で、グラフィックメモリ（GPUメモリ）の価格は高騰しています。NVIDIAは、このジレンマに対処するため、「メモリ削減」製品を導入します。

米東部時間10月2日（金）、NVIDIAは64GBのユニファイドメモリ版デスクトップAIコンピューター「DGX Spark」を発表しました。価格は4,999ドルからで、10月23日よりAcer、ASUS、Dell、Gigabyte、HP、MSIなどのOEMパートナーから販売されます。新機種はGB10 Grace Blackwellスーパー・チップ、DGX OS、NVIDIA AIソフトウェア・スタックとConnectX-7ネットワーク機能を維持しつつ、ユニファイドメモリ容量を従来の128GBから64GBへ削減しました。

興味深いことに、この「縮小版」DGX Sparkの価格は、昨年発表された128GB版の初値3,999ドルよりも高くなっています。同時に、NVIDIAは128GB Founders Editionの価格も6,950ドルまでさらに値上げしました。メディアによると、この価格改定についてNVIDIAはメモリ供給の制約とコスト上昇が理由だとしています。

これは、AIサーバー需要がメモリ供給を逼迫させているなかで、「メモリを少なくする」ことがローカルAI機器の価格参入障壁を下げる手法となっていますが、必ずしも価格自体が本当に安くなっているわけではありません。

64GBで十分？NVIDIAの狙いはローカルAIエージェント

NVIDIAの今回の調整の中心は、ますます多くのオープンソースモデルがより小さいメモリ容量で動作できるようになったことにあります。

NVIDIAは、オープンソースモデルの性能向上やモデルサイズの縮小により、64GBのユニファイドメモリは一部のローカルAIアプリケーションを十分サポートできるとしています。新しいDGX Sparkはローカルで最大1,000億パラメータのモデルを実行でき、AIエージェント、推論、ファインチューニング、データサイエンス、エッジ開発などのワークロードに対応します。

Tom's Hardwareも、一部の最新の高性能モデルは約32GBのメモリで動作できる一方で、より大きなコンテキストウィンドウなどでは制約を受けると指摘しています。そのため「大規模モデルローカル実行」向けの128GBメモリは、すべての開発者に必須というわけではありません。

これが今回NVIDIAが64GB版を投入する現実的な根拠です。主にローカル推論やAIエージェント開発を行い、大規模モデルの学習やファインチューニングを必要としないユーザーには、64GBで十分なワークロードをカバーできます。

NVIDIAは発表で「技術の進化とともに、ローカルAIの実用性はますます高まっている」と述べ、AIエージェントが実験から日常開発に移行するにつれ、ローカル実行モデルの需要が増加していると説明しました。

同時に、ローカル展開はプライバシーやコストの面でも魅力があります。開発者はDGX Spark上で自分のデータを直接処理・AIエージェントを実行でき、毎回クラウドモデルを呼び出す必要がありません。

同じGB10搭載でも、64GB版の性能はそのまま

ハードウェアアーキテクチャを見ると、64GB版は完全な新チップ製品ではありません。

NVIDIAによると、新モデルは引き続きGB10 Grace Blackwell Superchipを採用し、DGX OSやAIソフトウェアスタックもそのまま維持しています。メディアの報道によれば、64GB版は従来の20コアArm CPUおよび273GB/sの共有メモリ帯域も確保しているため、64GBメモリに収まるモデルに関しては、メモリ容量が半減しても基本的な計算力は変わりません。

言い換えれば、今回の焦点は「演算性能を減らす」ことではなく、一部のユーザーが必要としないメモリ容量を減らしたことにあります。

64GB版はllama.cpp、Ollama、vLLM、LM Studioといった主流推論フレームワークに依然として対応し、NVIDIA Agent Toolkit、CUDA-X AIライブラリ、Nemotronなどのオープンモデルをプリインストールしています。

NVIDIAの狙いは明確です：現時点で開発者が64GBだけで十分なら、低容量マシンを購入し、将来的にモデル規模が拡大すればクラスター化でメモリと計算力を拡張していくという戦略です。

2台の64GBで128GBを「合体」、性能は最大約70％向上

今回のアップデートでもう一つ注目すべきは、NVIDIAがマルチマシン協調をさらに強化したことです。

64GB版にもConnectX-7ネットワークインターフェースが内蔵されており、2台のデバイスをQSFPケーブルで直接接続し、NVIDIA Sync Cluster Assistantによる自動ネットワーク設定でローカルAIクラスターを構成できます。NVIDIAによれば、2台の64GB DGX Sparkは128GBのメモリプールとなり、最大2,000億パラメータのモデルに対応。

Qwen 3.8 27Bの実測テストでは、2台の64GBマシンのクラスターで単体の約1.7倍の性能を発揮したとされています。

NVIDIAはまた、10月末にNVIDIA Sync Model Launcherをリリースし、単体/クラスターでのモデルデプロイメントを一層簡略化します。たとえば、開発者はQwen 3.8 27Bをこのツールで実行し、OpenCodeなどのプログラミングツールに接続できます。

これは、DGX Sparkの製品思想が「一台のデスクトップAIスーパーコンピューター」から「段階的な拡張が可能なローカルAIノード」へと移行していることを意味します。

もちろん、2台のマシンが物理的な128GB DGX Sparkそのものとなるわけではなく、実際にモデルがノードをまたいで動作できるかはソフトウェアとワークロードに依存します。したがって、大きなメモリを単体で使うタスクでは、64GB版は明確な制限があります。

グラフィックメモリ不足のなか、64GB版4,999ドルは本当の「安さ」ではない

本当に注目すべきは、その価格設定です。

NVIDIA公式の64GB DGX Sparkは4,999ドルからで、このバージョンはNVIDIA自身のFounders Editionは出さず、完全にOEMパートナーのみの販売となるとのこと。パートナーはAcer、ASUS、Dell、Gigabyte、HP、MSIで、構成や価格は異なる場合があります。

参考までに、DGX Sparkは当初2025年に128GB版が3,999ドルで公式発売（初値）、その後2026年2月に128GB Founders Editionが4,699ドルに値上げされ、今回さらに6,950ドルにまで引き上げられました。

したがって、過去のローンチ価格で比較すると、今回64GB版は128GB版より1,000ドル高く、25％の値上がりとなります。

現行の128GB公式価格と比べれば、4,999ドルの64GB版は6,950ドルより1,951ドル安いものの、メモリ容量はそのまま半減します。

PC Watchは、128GB版の今回の値上げがメモリ供給制限とコスト上昇に関係していると報じ、Tom's Hardwareは現在市場の128GB GB10システムは実際7,000～9,000ドルにまでなっていると伝えます。

従って、この製品改定が示すもう一つのポイントは、AIの計算力はローカル機器へのシフトが進むものの、メモリがこの潮流における重要なコストボトルネックとなっているということです。

「メモリ積み上げ」から「必要に応じて拡張」へ

製品戦略の観点から見ても、NVIDIAは単なる「ローエンド版」としてDGX Sparkを提供しているわけではありません。

これまでDGX Sparkの最大の売りは128GBのユニファイドメモリであり、デスクトップ機器上で大容量パラメータモデルを動かすことができる点でした。しかし、モデルの圧縮や量子化技術の進展により、一部のモデルはこれほど大きなメモリ容量を必要としなくなりました。

このためNVIDIAの解決策は、64GB単体でローカルAI推論の主流ニーズに応え、追加メモリが必要な場合はマルチマシンのクラスターで拡張するという方式です。

64GB版は10月23日に正式発売、価格は4,999ドルからです。同時に128GB版が6,950ドルに値上げされることで、新製品はより特別な位置付けとなります——これはNVIDIAがローカルAIハードウェアの参入障壁を下げる試みであり、同時に現状のAI産業における「計算力需要の高まりとメモリ供給の逼迫」という矛盾を映し出したものとも言えるでしょう。