<p>开源人工智能正在加速各行业的创新，而 NVIDIA DGX Spark 和 DGX Station 旨在帮助开发者将创新转化为实际影响。</p>
<p>NVIDIA 今天在 CES 展会上揭示了 DGX Spark 和 DGX Station 桌面 AI 超级计算机如何让开发者在本地桌面系统上利用最新的开放和前沿 AI 模型，从 DGX Spark 上的 1000 亿参数模型到 DGX Station 上的 1 万亿参数模型。</p>
<p>这些系统由 NVIDIA Grace Blackwell 架构驱动，具有大统一内存和千万亿次级别的 AI 性能，为开发者提供了在本地开发和轻松扩展到云的全新能力。</p>
<h2><strong>推动开源 AI 模型的性能提升</strong></h2>
<p>一系列高度优化的开放模型，之前需要数据中心才能运行，现在可以在 DGX Spark 和 DGX Station 的桌面上加速运行，这得益于模型优化的持续进展和与开源社区的合作。</p>
<p>DGX Spark 预配置了 NVIDIA AI 软件和 NVIDIA CUDA-X 库，为开发者、研究人员和数据科学家提供强大的即插即用优化，帮助他们构建、微调和运行 AI。</p>
<p>Spark 为所有开发者提供了在桌面上运行最新 AI 模型的基础；Station 使企业和研究实验室能够运行更先进的大规模前沿 AI 模型。这些系统支持直接从桌面运行最新的框架和开源模型，包括最近发布的 NVIDIA Nemotron 3 模型。</p>
<p>驱动 DGX Spark 的 NVIDIA Blackwell 架构包括 NVFP4 数据格式，使 AI 模型的压缩率高达 70%，并在不损失智能的情况下提升性能。</p>
<p>NVIDIA 与开源软件生态系统的合作，例如与 llama.cpp 的合作，进一步推动了性能提升，在 DGX Spark 上运行最先进的 AI 模型时平均提升了 35% 的性能。Llama.cpp 还包括一个生活质量升级，缩短了 LLM 加载时间。</p>
<p>DGX Station 配备 GB300 Grace Blackwell Ultra 超级芯片和 775GB 的 FP4 精度一致内存，可以运行高达 1 万亿参数的模型，为前沿 AI 实验室提供了从桌面进行大规模模型计算的尖端能力。这包括多种先进的 AI 模型，如 Kimi-K2 Thinking、DeepSeek-V3.2、Mistral Large 3、Meta Llama 4 Maverick、Qwen3 和 OpenAI gpt-oss-120b。</p>
<p>“NVIDIA GB300 通常作为机架级系统部署，” vLLM 的核心维护者 Kaichao You 表示。“这使得像 vLLM 这样的项目很难直接在强大的 GB300 超级芯片上进行测试和开发。DGX Station 改变了这种动态。通过以紧凑的单系统形式在桌面上提供 GB300，DGX Station 使 vLLM 能够以显著更低的成本测试和开发 GB300 特定功能。这加速了开发周期，并使 vLLM 能够持续验证和优化 GB300。”</p>
<p>“DGX Station 将数据中心级别的 GPU 能力直接带入我的房间，” SGLang 的社区贡献者 Jerry Zhou 表示。“它足够强大，可以服务于像 Qwen3-235B 这样非常大的模型，测试具有大模型配置的训练框架，并在本地开发具有极大矩阵大小的 CUDA 内核，而无需依赖云机架。这大大缩短了系统和框架开发的迭代周期。”</p>
<p>NVIDIA 将在 CES 上现场展示 DGX Station 的能力，演示内容包括：</p>
<ul>
<li>以每秒 250,000 个标记的惊人速度进行 LLM 预训练。</li>
<li>数百万数据点的类别集群的大型数据可视化。主题建模工作流程使用机器学习技术和由 NVIDIA cuML 库加速的算法。</li>
<li>使用文本到知识图谱和 Llama 3.3 Nemotron Super 49B 高精度可视化大规模知识数据库。</li>
</ul>
<h2><strong>扩展 AI 和创作者工作流程</strong></h2>
<p>DGX Spark 和 Station 专为支持完整的 AI 开发生命周期而设计，从原型设计和微调到推理和数据科学，适用于医疗、机器人、零售、创意工作流程等广泛行业特定的 AI 应用。</p>
<p>对于创作者，最新的扩散和视频生成模型，包括 Black Forest Labs 的 FLUX.2 和 FLUX.1，以及阿里巴巴的 Qwen-Image，现在支持 NVFP4，减少内存占用并加速性能。而新的 Lightricks 的 LTX-2 视频模型现已可供下载，包括针对 NVIDIA GPU 的 NVFP8 量化检查点，提供与顶级云模型相当的质量。</p>
<p>现场 CES 演示突显了 DGX Spark 如何将要求苛刻的视频生成工作负载从创作者的笔记本电脑中卸载，与顶级的 MacBook Pro M4 Max 相比，提供 8 倍的加速，使本地系统能够进行不间断的创作工作。</p>
<p>开源 RTX Remix 修改平台预计将很快使 3D 艺术家和修改者能够使用 DGX Spark 更快地进行生成式 AI 创作。额外的 CES 演示展示了一个修改团队如何将所有资产创建工作卸载到 DGX Spark，从而使他们的 PC 能够在不暂停的情况下进行修改，并实时查看游戏内的变化。</p>
<p>AI 编码助手也正在改变开发者的生产力。在 CES 上，NVIDIA 展示了一款由 NVIDIA Nsight 驱动的本地 CUDA 编码助手，允许开发者将源代码保留在本地并保持安全，同时受益于 AI 辅助的企业开发。</p>
<h2><strong>行业领袖验证向本地 AI 的转变</strong></h2>
<p>随着对边缘安全、高性能 AI 的需求增长，DGX Spark 在行业中获得了越来越多的关注。</p>
<p>软件领袖、开源创新者和全球工作站合作伙伴正在采用 DGX Spark 来推动本地推理、代理工作流程和增强检索生成，而无需复杂的集中基础设施。</p>
<p>他们的观点强调了 DGX Spark 如何实现更快的迭代、更大的数据和知识产权控制，以及在桌面上提供新的、更具互动性的人工智能体验。</p>
<p>在 CES 上，NVIDIA 展示了如何利用 DGX Spark 的处理能力与 Hugging Face 的 Reachy Mini 机器人结合，将人工智能代理带入现实世界。</p>
<p>Hugging Face 产品副总裁 Jeff Boudier 表示：“开放模型让开发者可以自由地以自己的方式构建人工智能，而 DGX Spark 将这种能力直接带到桌面。当你将其连接到 Reachy Mini 时，你的本地人工智能代理变得具象化，并获得了自己的声音。它们可以看到你、听到你，并通过生动的动作做出回应——将强大的人工智能转变为你可以真正互动的事物。”</p>
<p>Hugging Face 和 NVIDIA 发布了一份逐步指南，介绍如何使用 DGX Spark 和 Reachy Mini 构建互动人工智能代理。</p>
<p>IBM 数据与人工智能平台战略副总裁 Ed Anuff 表示：“DGX Spark 将人工智能推理带到边缘。通过 OpenRAG 在 Spark 上，用户可以获得一个完整的、自包含的 RAG 堆栈——提取、嵌入、检索和推理。”</p>
<p>JetBrains 首席执行官 Kirill Skrygan 表示：“对于需要完全控制安全性、治理和知识产权的组织，NVIDIA DGX Spark 为 JetBrains 客户带来了千万亿次级别的人工智能性能。无论客户偏好云端、本地还是混合部署，JetBrains AI 都旨在满足他们的需求。”</p>
<p>TRINITY 是一款智能自平衡的三轮单人交通工具，旨在城市交通中展示，使用 DGX Spark 作为人工智能推理的 AI 大脑，处理开源的实时视觉语言模型工作负载。</p>
<p>will.i.am 表示：“TRINITY 代表了微型出行的未来——人类、车辆和人工智能代理无缝协作。凭借 NVIDIA DGX Spark 作为其人工智能大脑，TRINITY 提供了对话式、目标跟踪的工作流程，改变了人们在连接城市中与出行的互动方式。这是轮子上的大脑，从代理的角度设计。”</p>
<h2><strong>加速人工智能开发者的采用</strong></h2>
<p>DGX Spark 剧本帮助开发者快速启动现实世界的人工智能项目。在 CES 上，NVIDIA 通过六个新剧本和四个主要更新扩展了这个库，涵盖了最新的 NVIDIA Nemotron 3 Nano 模型、机器人培训、视觉语言模型、使用两个 DGX Spark 系统微调人工智能模型、基因组学和金融分析等主题。</p>
<p>随着 DGX Station 在今年晚些时候上市，将会为开发者增加更多剧本，以便他们开始使用 NVIDIA GB300 系统。</p>
<p>NVIDIA AI Enterprise 软件支持现已可用于 DGX Spark 和 GB10 系统，来自制造合作伙伴。包括用于人工智能应用开发和模型安装的库、框架和微服务，以及用于 GPU 优化的操作员和驱动程序，NVIDIA AI Enterprise 使得人工智能工程和部署快速可靠。许可证预计将在一月底可用。</p>
<h2><strong>可用性</strong></h2>
<p>DGX Spark 和制造合作伙伴 GB10 系统可通过 Acer、Amazon、ASUS、Dell Technologies、GIGABYTE、HP Inc.、Lenovo、Micro Center、MSI 和 PNY 购买。</p>
<p>DGX Station 将于 2026 年春季通过 ASUS、Boxx、Dell Technologies、GIGABYTE、HP Inc.、MSI 和 Supermicro 上市。</p>
<p><em>深入了解 DGX Spark，请查看这篇</em> <em>技术博客</em> _。</p>
<p><em>请参阅</em> <em>关于软件产品信息的通知</em>。</p>

2 倍做多英伟达 ETF - GraniteShares

南方两倍做多英伟达

南方两倍做空英伟达

英伟达期权收益策略 ETF - YieldMax

1 倍做空英伟达 ETF - Direxion

2 倍做多 NVDA ETF - T-Rex

2 倍做空 NVDA ETF - T-Rex

半导体 3 倍做多 - Direxion

<p>NVIDIA 在 CES 上推出了其 DGX Spark 和 DGX Station AI 超级计算机，旨在增强开源 AI 开发。这些系统允许开发者在本地运行先进的 AI 模型，其中 DGX Spark 支持 1000 亿参数模型，而 DGX Station 可处理高达 1 万亿参数。基于 NVIDIA Grace Blackwell 架构，这些系统提供了显著的性能提升，并预装了 NVIDIA AI 软件。该系统旨在加速各行业的 AI 创新，使高效的原型设计、微调和数据科学工作流程成为可能</p>

<p>Open-source AI is accelerating innovation across industries, and NVIDIA DGX Spark and DGX Station are built to help developers turn innovation into impact.</p>
<div class="lb-trans"><p>开源人工智能正在加速各行业的创新，而 NVIDIA DGX Spark 和 DGX Station 旨在帮助开发者将创新转化为实际影响。</p>
</div><p>NVIDIA today unveiled at the CES trade show how the DGX Spark and DGX Station deskside AI supercomputers let developers harness the latest open and frontier AI models on a local deskside system, from 100-billion-parameter models on DGX Spark to 1-trillion-parameter models on DGX Station.</p>
<div class="lb-trans"><p>NVIDIA 今天在 CES 展会上揭示了 DGX Spark 和 DGX Station 桌面 AI 超级计算机如何让开发者在本地桌面系统上利用最新的开放和前沿 AI 模型，从 DGX Spark 上的 1000 亿参数模型到 DGX Station 上的 1 万亿参数模型。</p>
</div><p>Powered by the NVIDIA Grace Blackwell architecture, with large unified memory and petaflop-level AI performance, these systems give developers new capabilities to develop locally and easily scale to the cloud.</p>
<div class="lb-trans"><p>这些系统由 NVIDIA Grace Blackwell 架构驱动，具有大统一内存和千万亿次级别的 AI 性能，为开发者提供了在本地开发和轻松扩展到云的全新能力。</p>
</div><h2><strong>Advancing Performance Across Open-Source AI Models</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>推动开源 AI 模型的性能提升</strong></h2>
</div><p>A breadth of highly optimized open models that would’ve previously required a data center to run can now be accelerated at the desktop on DGX Spark and DGX Station, thanks to continual advancements in model optimization and collaborations with the open-source community.</p>
<div class="lb-trans"><p>一系列高度优化的开放模型，之前需要数据中心才能运行，现在可以在 DGX Spark 和 DGX Station 的桌面上加速运行，这得益于模型优化的持续进展和与开源社区的合作。</p>
</div><p>Preconfigured with NVIDIA AI software and NVIDIA CUDA-X libraries, DGX Spark provides powerful, plug-and-play optimization for developers, researchers and data scientists to build, fine-tune and run AI.</p>
<div class="lb-trans"><p>DGX Spark 预配置了 NVIDIA AI 软件和 NVIDIA CUDA-X 库，为开发者、研究人员和数据科学家提供强大的即插即用优化，帮助他们构建、微调和运行 AI。</p>
</div><p>Spark provides a foundation for all developers to run the latest AI models at their desk; Station enables enterprises and research labs to run more advanced, large-scale frontier AI models. The systems support running the latest frameworks and open-source models — including the recently announced NVIDIA Nemotron 3 models — right from desktops.</p>
<div class="lb-trans"><p>Spark 为所有开发者提供了在桌面上运行最新 AI 模型的基础；Station 使企业和研究实验室能够运行更先进的大规模前沿 AI 模型。这些系统支持直接从桌面运行最新的框架和开源模型，包括最近发布的 NVIDIA Nemotron 3 模型。</p>
</div><p>The NVIDIA Blackwell architecture powering DGX Spark includes the NVFP4 data format, which enables AI models to be compressed by up to 70% and boosts performance without losing intelligence.</p>
<div class="lb-trans"><p>驱动 DGX Spark 的 NVIDIA Blackwell 架构包括 NVFP4 数据格式，使 AI 模型的压缩率高达 70%，并在不损失智能的情况下提升性能。</p>
</div><p>NVIDIA’s collaborations with the open-source software ecosystem, such as its work with llama.cpp, is pushing performance further, delivering a 35% performance uplift on average when running state-of-the-art AI models on DGX Spark. Llama.cpp also includes a quality-of-life upgrade that speeds up LLM loading times.</p>
<div class="lb-trans"><p>NVIDIA 与开源软件生态系统的合作，例如与 llama.cpp 的合作，进一步推动了性能提升，在 DGX Spark 上运行最先进的 AI 模型时平均提升了 35% 的性能。Llama.cpp 还包括一个生活质量升级，缩短了 LLM 加载时间。</p>
</div><p>DGX Station, with the GB300 Grace Blackwell Ultra superchip and 775GB of coherent memory with FP4 precision, can run models up to 1 trillion parameters — giving frontier AI labs cutting-edge compute capability for large-scale models from the desktop. This includes a variety of advanced AI models including Kimi-K2 Thinking, DeepSeek-V3.2, Mistral Large 3, Meta Llama 4 Maverick, Qwen3 and OpenAI gpt-oss-120b.</p>
<div class="lb-trans"><p>DGX Station 配备 GB300 Grace Blackwell Ultra 超级芯片和 775GB 的 FP4 精度一致内存，可以运行高达 1 万亿参数的模型，为前沿 AI 实验室提供了从桌面进行大规模模型计算的尖端能力。这包括多种先进的 AI 模型，如 Kimi-K2 Thinking、DeepSeek-V3.2、Mistral Large 3、Meta Llama 4 Maverick、Qwen3 和 OpenAI gpt-oss-120b。</p>
</div><p>“NVIDIA GB300 is typically deployed as a rack-scale system,” said Kaichao You, core maintainer of vLLM. “This makes it difficult for projects like vLLM to test and develop directly on the powerful GB300 superchip. DGX Station changes this dynamic. By delivering GB300 in a compact, single-system form factor deskside, DGX Station enables vLLM to test and develop GB300-specific features at a significantly lower cost. This accelerates development cycles and makes it easy for vLLM to continuously validate and optimize against GB300.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“NVIDIA GB300 通常作为机架级系统部署，” vLLM 的核心维护者 Kaichao You 表示。“这使得像 vLLM 这样的项目很难直接在强大的 GB300 超级芯片上进行测试和开发。DGX Station 改变了这种动态。通过以紧凑的单系统形式在桌面上提供 GB300，DGX Station 使 vLLM 能够以显著更低的成本测试和开发 GB300 特定功能。这加速了开发周期，并使 vLLM 能够持续验证和优化 GB300。”</p>
</div><p>“DGX Station brings data-center-class GPU capability directly into my room,” said Jerry Zhou, community contributor to SGLang. “It is powerful enough to serve very large models like Qwen3-235B, test training frameworks with large model configurations and develop CUDA kernels with extremely large matrix sizes, all locally without relying on cloud racks. This dramatically shortens the iteration loop for systems and framework development.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“DGX Station 将数据中心级别的 GPU 能力直接带入我的房间，” SGLang 的社区贡献者 Jerry Zhou 表示。“它足够强大，可以服务于像 Qwen3-235B 这样非常大的模型，测试具有大模型配置的训练框架，并在本地开发具有极大矩阵大小的 CUDA 内核，而无需依赖云机架。这大大缩短了系统和框架开发的迭代周期。”</p>
</div><p>NVIDIA will be showcasing the capabilities of DGX Station live at CES, demonstrating:</p>
<div class="lb-trans"><p>NVIDIA 将在 CES 上现场展示 DGX Station 的能力，演示内容包括：</p>
</div><ul>
<li>LLM pretraining that moves at a blistering 250,000 tokens per second.</li>
<li>A large data visualization of millions of data points in category clusters. The topic modeling workflow uses machine learning techniques and algorithms accelerated by the NVIDIA cuML library.</li>
<li>Visualizing massive knowledge databases with high accuracy using Text to Knowledge Graph and Llama 3.3 Nemotron Super 49B.</li>
</ul>
<div class="lb-trans"><ul>
<li>以每秒 250,000 个标记的惊人速度进行 LLM 预训练。</li>
<li>数百万数据点的类别集群的大型数据可视化。主题建模工作流程使用机器学习技术和由 NVIDIA cuML 库加速的算法。</li>
<li>使用文本到知识图谱和 Llama 3.3 Nemotron Super 49B 高精度可视化大规模知识数据库。</li>
</ul>
</div><h2><strong>Expanding AI and Creator Workflows</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>扩展 AI 和创作者工作流程</strong></h2>
</div><p>DGX Spark and Station are purpose-built to support the full AI development lifecycle, from prototyping and fine-tuning to inference and data science, for a wide range of industry-specific AI applications in healthcare, robotics, retail, creative workflows and more.</p>
<div class="lb-trans"><p>DGX Spark 和 Station 专为支持完整的 AI 开发生命周期而设计，从原型设计和微调到推理和数据科学，适用于医疗、机器人、零售、创意工作流程等广泛行业特定的 AI 应用。</p>
</div><p>For creators, the latest diffusion and video generation models, including Black Forest Labs’ FLUX.2 and FLUX.1, and Alibaba’s Qwen-Image, now support NVFP4, reducing memory footprint and accelerating performance. And the new Lightricks’ LTX-2 video model is now available for download, including NVFP8 quantized checkpoints for NVIDIA GPUs, delivering quality on par with the top cloud models.</p>
<div class="lb-trans"><p>对于创作者，最新的扩散和视频生成模型，包括 Black Forest Labs 的 FLUX.2 和 FLUX.1，以及阿里巴巴的 Qwen-Image，现在支持 NVFP4，减少内存占用并加速性能。而新的 Lightricks 的 LTX-2 视频模型现已可供下载，包括针对 NVIDIA GPU 的 NVFP8 量化检查点，提供与顶级云模型相当的质量。</p>
</div><p>Live CES demonstrations highlight how DGX Spark can offload demanding video generation workloads from creator laptops, delivering 8x acceleration compared with a top-of-the-line MacBook Pro with M4 Max, freeing local systems for uninterrupted creative work.</p>
<div class="lb-trans"><p>现场 CES 演示突显了 DGX Spark 如何将要求苛刻的视频生成工作负载从创作者的笔记本电脑中卸载，与顶级的 MacBook Pro M4 Max 相比，提供 8 倍的加速，使本地系统能够进行不间断的创作工作。</p>
</div><p>The open-source RTX Remix modding platform is expected to soon empower 3D artists and modders to use DGX Spark to create faster with generative AI. Additional CES demonstrations showcase how a mod team can offload all of their asset creation to DGX Spark, freeing up their PCs to mod without pauses and enabling them to view in-game changes in real time.</p>
<div class="lb-trans"><p>开源 RTX Remix 修改平台预计将很快使 3D 艺术家和修改者能够使用 DGX Spark 更快地进行生成式 AI 创作。额外的 CES 演示展示了一个修改团队如何将所有资产创建工作卸载到 DGX Spark，从而使他们的 PC 能够在不暂停的情况下进行修改，并实时查看游戏内的变化。</p>
</div><p>AI coding assistants are also transforming developer productivity. At CES, NVIDIA is demonstrating a local CUDA coding assistant powered by NVIDIA Nsight on DGX Spark, which allows developers to keep source code local and secure while benefiting from AI-assisted enterprise development.</p>
<div class="lb-trans"><p>AI 编码助手也正在改变开发者的生产力。在 CES 上，NVIDIA 展示了一款由 NVIDIA Nsight 驱动的本地 CUDA 编码助手，允许开发者将源代码保留在本地并保持安全，同时受益于 AI 辅助的企业开发。</p>
</div><h2><strong>Industry Leaders Validate the Shift to Local AI</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>行业领袖验证向本地 AI 的转变</strong></h2>
</div><p>As demand grows for secure, high-performance AI at the edge, DGX Spark is gaining momentum across the industry.</p>
<div class="lb-trans"><p>随着对边缘安全、高性能 AI 的需求增长，DGX Spark 在行业中获得了越来越多的关注。</p>
</div><p>Software leaders, open-source innovators and global workstation partners are adopting DGX Spark to power local inference, agentic workflows and retrieval-augmented generation without the complexity of centralized infrastructure.</p>
<div class="lb-trans"><p>软件领袖、开源创新者和全球工作站合作伙伴正在采用 DGX Spark 来推动本地推理、代理工作流程和增强检索生成，而无需复杂的集中基础设施。</p>
</div><p>Their perspectives underscore how DGX Spark is enabling faster iteration, greater control over data and IP, and new, more interactive AI experiences on the desktop.</p>
<div class="lb-trans"><p>他们的观点强调了 DGX Spark 如何实现更快的迭代、更大的数据和知识产权控制，以及在桌面上提供新的、更具互动性的人工智能体验。</p>
</div><p>At CES, NVIDIA is demonstrating how to use the processing power of DGX Spark with the Hugging Face Reachy Mini robot to bring AI agents into the real world.</p>
<div class="lb-trans"><p>在 CES 上，NVIDIA 展示了如何利用 DGX Spark 的处理能力与 Hugging Face 的 Reachy Mini 机器人结合，将人工智能代理带入现实世界。</p>
</div><p>“Open models give developers the freedom to build AI their way, and DGX Spark brings that power straight to the desktop,” said Jeff Boudier, vice president of product at Hugging Face. “When you connect it to Reachy Mini, your local AI agents become embodied and gain a voice of their own. They can see you, listen to you and respond with expressive motion — turning powerful AI into something you can truly interact with.”</p>
<div class="lb-trans"><p>Hugging Face 产品副总裁 Jeff Boudier 表示：“开放模型让开发者可以自由地以自己的方式构建人工智能，而 DGX Spark 将这种能力直接带到桌面。当你将其连接到 Reachy Mini 时，你的本地人工智能代理变得具象化，并获得了自己的声音。它们可以看到你、听到你，并通过生动的动作做出回应——将强大的人工智能转变为你可以真正互动的事物。”</p>
</div><p>Hugging Face and NVIDIA have released a step-by-step guide to building an interactive AI agent using DGX Spark and Reachy Mini.​</p>
<div class="lb-trans"><p>Hugging Face 和 NVIDIA 发布了一份逐步指南，介绍如何使用 DGX Spark 和 Reachy Mini 构建互动人工智能代理。</p>
</div><p>“DGX Spark brings AI inference to the edge,” said Ed Anuff, vice president of data and AI platform strategy at IBM. “With OpenRAG on Spark, users get a complete, self-contained RAG stack in a box — extraction, embedding, retrieval and inference.”</p>
<div class="lb-trans"><p>IBM 数据与人工智能平台战略副总裁 Ed Anuff 表示：“DGX Spark 将人工智能推理带到边缘。通过 OpenRAG 在 Spark 上，用户可以获得一个完整的、自包含的 RAG 堆栈——提取、嵌入、检索和推理。”</p>
</div><p>“For organizations that need full control over security, governance and intellectual property, NVIDIA DGX Spark brings petaflop-class AI performance to JetBrains customers,” said Kirill Skrygan, CEO of JetBrains. “Whether the customers prefer cloud, on-premises or hybrid deployments, JetBrains AI is designed to meet them where they are.”</p>
<div class="lb-trans"><p>JetBrains 首席执行官 Kirill Skrygan 表示：“对于需要完全控制安全性、治理和知识产权的组织，NVIDIA DGX Spark 为 JetBrains 客户带来了千万亿次级别的人工智能性能。无论客户偏好云端、本地还是混合部署，JetBrains AI 都旨在满足他们的需求。”</p>
</div><p>TRINITY, an intelligent, self-balancing, three-wheeled single-passenger vehicle designed for urban transportation, will be on display at CES, using DGX Spark as the AI-powered brain for AI inference of open-source, real-time vision language model workloads.</p>
<div class="lb-trans"><p>TRINITY 是一款智能自平衡的三轮单人交通工具，旨在城市交通中展示，使用 DGX Spark 作为人工智能推理的 AI 大脑，处理开源的实时视觉语言模型工作负载。</p>
</div><p>“TRINITY represents the future of micromobility — where humans, vehicles, and AI agents work together seamlessly,” said will.i.am. “With NVIDIA DGX Spark as its AI brain, TRINITY delivers conversational, goal-tracking workflows that transform how people interact with mobility in connected cities. It’s brains on wheels, designed from the agent up.”</p>
<div class="lb-trans"><p>will.i.am 表示：“TRINITY 代表了微型出行的未来——人类、车辆和人工智能代理无缝协作。凭借 NVIDIA DGX Spark 作为其人工智能大脑，TRINITY 提供了对话式、目标跟踪的工作流程，改变了人们在连接城市中与出行的互动方式。这是轮子上的大脑，从代理的角度设计。”</p>
</div><h2><strong>Accelerating AI Developer Adoption</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>加速人工智能开发者的采用</strong></h2>
</div><p>DGX Spark playbooks help developers rapidly get started with real-world AI projects. At CES, NVIDIA is expanding this library with six new playbooks and four major updates, spanning topics such as the latest NVIDIA Nemotron 3 Nano model, robotics training, vision language models, fine-tuning AI models using two DGX Spark systems, genomics and financial analysis.</p>
<div class="lb-trans"><p>DGX Spark 剧本帮助开发者快速启动现实世界的人工智能项目。在 CES 上，NVIDIA 通过六个新剧本和四个主要更新扩展了这个库，涵盖了最新的 NVIDIA Nemotron 3 Nano 模型、机器人培训、视觉语言模型、使用两个 DGX Spark 系统微调人工智能模型、基因组学和金融分析等主题。</p>
</div><p>As DGX Station becomes available later this year, more playbooks will be added for developers to get started with NVIDIA GB300 systems.</p>
<div class="lb-trans"><p>随着 DGX Station 在今年晚些时候上市，将会为开发者增加更多剧本，以便他们开始使用 NVIDIA GB300 系统。</p>
</div><p>NVIDIA AI Enterprise software support is now available for DGX Spark and GB10 systems from manufacturer partners. Including libraries, frameworks and microservices for AI application development and model installation, as well as operators and drivers for GPU optimization, NVIDIA AI Enterprise enables fast and reliable AI engineering and deployment. Licenses are expected to be available at the end of January.</p>
<div class="lb-trans"><p>NVIDIA AI Enterprise 软件支持现已可用于 DGX Spark 和 GB10 系统，来自制造合作伙伴。包括用于人工智能应用开发和模型安装的库、框架和微服务，以及用于 GPU 优化的操作员和驱动程序，NVIDIA AI Enterprise 使得人工智能工程和部署快速可靠。许可证预计将在一月底可用。</p>
</div><h2><strong>Availability</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>可用性</strong></h2>
</div><p>DGX Spark and manufacturer partner GB10 systems are available from Acer, Amazon, ASUS, Dell Technologies, GIGABYTE, HP Inc., Lenovo, Micro Center, MSI and PNY.</p>
<div class="lb-trans"><p>DGX Spark 和制造合作伙伴 GB10 系统可通过 Acer、Amazon、ASUS、Dell Technologies、GIGABYTE、HP Inc.、Lenovo、Micro Center、MSI 和 PNY 购买。</p>
</div><p>DGX Station will be available from ASUS, Boxx, Dell Technologies, GIGABYTE, HP Inc., MSI and Supermicro starting in spring 2026.</p>
<div class="lb-trans"><p>DGX Station 将于 2026 年春季通过 ASUS、Boxx、Dell Technologies、GIGABYTE、HP Inc.、MSI 和 Supermicro 上市。</p>
</div><p><em>Dive deeper into DGX Spark in this</em> <em>technical blog</em> <em>.</em></p>
<div class="lb-trans"><p><em>深入了解 DGX Spark，请查看这篇</em> <em>技术博客</em> _。</p>
</div><p><em>See</em> <em>notice</em> <em>regarding software product information.</em></p>
<div class="lb-trans"><p><em>请参阅</em> <em>关于软件产品信息的通知</em>。</p>
</div>

NVIDIA DGX Spark and DGX Station Power the Latest Open-Source and Frontier Models From the Desktop

NVIDIA Blog

英伟达

NVIDIA DGX Spark 和 DGX Station 为最新的开源和前沿模型提供桌面级支持