<p>開源人工智能正在加速各行業的創新，而 NVIDIA DGX Spark 和 DGX Station 旨在幫助開發者將創新轉化為實際影響。</p>
<p>NVIDIA 今天在 CES 展會上揭示了 DGX Spark 和 DGX Station 桌面 AI 超級計算機如何讓開發者在本地桌面系統上利用最新的開放和前沿 AI 模型，從 DGX Spark 上的 1000 億參數模型到 DGX Station 上的 1 萬億參數模型。</p>
<p>這些系統由 NVIDIA Grace Blackwell 架構驅動，具有大統一內存和千萬億次級別的 AI 性能，為開發者提供了在本地開發和輕鬆擴展到雲的全新能力。</p>
<h2><strong>推動開源 AI 模型的性能提升</strong></h2>
<p>一系列高度優化的開放模型，之前需要數據中心才能運行，現在可以在 DGX Spark 和 DGX Station 的桌面上加速運行，這得益於模型優化的持續進展和與開源社區的合作。</p>
<p>DGX Spark 預配置了 NVIDIA AI 軟件和 NVIDIA CUDA-X 庫，為開發者、研究人員和數據科學家提供強大的即插即用優化，幫助他們構建、微調和運行 AI。</p>
<p>Spark 為所有開發者提供了在桌面上運行最新 AI 模型的基礎；Station 使企業和研究實驗室能夠運行更先進的大規模前沿 AI 模型。這些系統支持直接從桌面運行最新的框架和開源模型，包括最近發佈的 NVIDIA Nemotron 3 模型。</p>
<p>驅動 DGX Spark 的 NVIDIA Blackwell 架構包括 NVFP4 數據格式，使 AI 模型的壓縮率高達 70%，並在不損失智能的情況下提升性能。</p>
<p>NVIDIA 與開源軟件生態系統的合作，例如與 llama.cpp 的合作，進一步推動了性能提升，在 DGX Spark 上運行最先進的 AI 模型時平均提升了 35% 的性能。Llama.cpp 還包括一個生活質量升級，縮短了 LLM 加載時間。</p>
<p>DGX Station 配備 GB300 Grace Blackwell Ultra 超級芯片和 775GB 的 FP4 精度一致內存，可以運行高達 1 萬億參數的模型，為前沿 AI 實驗室提供了從桌面進行大規模模型計算的尖端能力。這包括多種先進的 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 通常作為機架級系統部署，” vLLM 的核心維護者 Kaichao You 表示。“這使得像 vLLM 這樣的項目很難直接在強大的 GB300 超級芯片上進行測試和開發。DGX Station 改變了這種動態。通過以緊湊的單系統形式在桌面上提供 GB300，DGX Station 使 vLLM 能夠以顯著更低的成本測試和開發 GB300 特定功能。這加速了開發週期，並使 vLLM 能夠持續驗證和優化 GB300。”</p>
<p>“DGX Station 將數據中心級別的 GPU 能力直接帶入我的房間，” SGLang 的社區貢獻者 Jerry Zhou 表示。“它足夠強大，可以服務於像 Qwen3-235B 這樣非常大的模型，測試具有大模型配置的訓練框架，並在本地開發具有極大矩陣大小的 CUDA 內核，而無需依賴雲機架。這大大縮短了系統和框架開發的迭代週期。”</p>
<p>NVIDIA 將在 CES 上現場展示 DGX Station 的能力，演示內容包括：</p>
<ul>
<li>以每秒 250,000 個標記的驚人速度進行 LLM 預訓練。</li>
<li>數百萬數據點的類別集羣的大型數據可視化。主題建模工作流程使用機器學習技術和由 NVIDIA cuML 庫加速的算法。</li>
<li>使用文本到知識圖譜和 Llama 3.3 Nemotron Super 49B 高精度可視化大規模知識數據庫。</li>
</ul>
<h2><strong>擴展 AI 和創作者工作流程</strong></h2>
<p>DGX Spark 和 Station 專為支持完整的 AI 開發生命週期而設計，從原型設計和微調到推理和數據科學，適用於醫療、機器人、零售、創意工作流程等廣泛行業特定的 AI 應用。</p>
<p>對於創作者，最新的擴散和視頻生成模型，包括 Black Forest Labs 的 FLUX.2 和 FLUX.1，以及阿里巴巴的 Qwen-Image，現在支持 NVFP4，減少內存佔用並加速性能。而新的 Lightricks 的 LTX-2 視頻模型現已可供下載，包括針對 NVIDIA GPU 的 NVFP8 量化檢查點，提供與頂級雲模型相當的質量。</p>
<p>現場 CES 演示突顯了 DGX Spark 如何將要求苛刻的視頻生成工作負載從創作者的筆記本電腦中卸載，與頂級的 MacBook Pro M4 Max 相比，提供 8 倍的加速，使本地系統能夠進行不間斷的創作工作。</p>
<p>開源 RTX Remix 修改平台預計將很快使 3D 藝術家和修改者能夠使用 DGX Spark 更快地進行生成式 AI 創作。額外的 CES 演示展示了一個修改團隊如何將所有資產創建工作卸載到 DGX Spark，從而使他們的 PC 能夠在不暫停的情況下進行修改，並實時查看遊戲內的變化。</p>
<p>AI 編碼助手也正在改變開發者的生產力。在 CES 上，NVIDIA 展示了一款由 NVIDIA Nsight 驅動的本地 CUDA 編碼助手，允許開發者將源代碼保留在本地並保持安全，同時受益於 AI 輔助的企業開發。</p>
<h2><strong>行業領袖驗證向本地 AI 的轉變</strong></h2>
<p>隨着對邊緣安全、高性能 AI 的需求增長，DGX Spark 在行業中獲得了越來越多的關注。</p>
<p>軟件領袖、開源創新者和全球工作站合作伙伴正在採用 DGX Spark 來推動本地推理、代理工作流程和增強檢索生成，而無需複雜的集中基礎設施。</p>
<p>他們的觀點強調了 DGX Spark 如何實現更快的迭代、更大的數據和知識產權控制，以及在桌面上提供新的、更具互動性的人工智能體驗。</p>
<p>在 CES 上，NVIDIA 展示瞭如何利用 DGX Spark 的處理能力與 Hugging Face 的 Reachy Mini 機器人結合，將人工智能代理帶入現實世界。</p>
<p>Hugging Face 產品副總裁 Jeff Boudier 表示：“開放模型讓開發者可以自由地以自己的方式構建人工智能，而 DGX Spark 將這種能力直接帶到桌面。當你將其連接到 Reachy Mini 時，你的本地人工智能代理變得具象化，並獲得了自己的聲音。它們可以看到你、聽到你，並通過生動的動作做出回應——將強大的人工智能轉變為你可以真正互動的事物。”</p>
<p>Hugging Face 和 NVIDIA 發佈了一份逐步指南，介紹如何使用 DGX Spark 和 Reachy Mini 構建互動人工智能代理。</p>
<p>IBM 數據與人工智能平台戰略副總裁 Ed Anuff 表示：“DGX Spark 將人工智能推理帶到邊緣。通過 OpenRAG 在 Spark 上，用户可以獲得一個完整的、自包含的 RAG 堆棧——提取、嵌入、檢索和推理。”</p>
<p>JetBrains 首席執行官 Kirill Skrygan 表示：“對於需要完全控制安全性、治理和知識產權的組織，NVIDIA DGX Spark 為 JetBrains 客户帶來了千萬億次級別的人工智能性能。無論客户偏好雲端、本地還是混合部署，JetBrains AI 都旨在滿足他們的需求。”</p>
<p>TRINITY 是一款智能自平衡的三輪單人交通工具，旨在城市交通中展示，使用 DGX Spark 作為人工智能推理的 AI 大腦，處理開源的實時視覺語言模型工作負載。</p>
<p>will.i.am 表示：“TRINITY 代表了微型出行的未來——人類、車輛和人工智能代理無縫協作。憑藉 NVIDIA DGX Spark 作為其人工智能大腦，TRINITY 提供了對話式、目標跟蹤的工作流程，改變了人們在連接城市中與出行的互動方式。這是輪子上的大腦，從代理的角度設計。”</p>
<h2><strong>加速人工智能開發者的採用</strong></h2>
<p>DGX Spark 劇本幫助開發者快速啓動現實世界的人工智能項目。在 CES 上，NVIDIA 通過六個新劇本和四個主要更新擴展了這個庫，涵蓋了最新的 NVIDIA Nemotron 3 Nano 模型、機器人培訓、視覺語言模型、使用兩個 DGX Spark 系統微調人工智能模型、基因組學和金融分析等主題。</p>
<p>隨着 DGX Station 在今年晚些時候上市，將會為開發者增加更多劇本，以便他們開始使用 NVIDIA GB300 系統。</p>
<p>NVIDIA AI Enterprise 軟件支持現已可用於 DGX Spark 和 GB10 系統，來自制造合作伙伴。包括用於人工智能應用開發和模型安裝的庫、框架和微服務，以及用於 GPU 優化的操作員和驅動程序，NVIDIA AI Enterprise 使得人工智能工程和部署快速可靠。許可證預計將在一月底可用。</p>
<h2><strong>可用性</strong></h2>
<p>DGX Spark 和製造合作伙伴 GB10 系統可通過 Acer、Amazon、ASUS、Dell Technologies、GIGABYTE、HP Inc.、Lenovo、Micro Center、MSI 和 PNY 購買。</p>
<p>DGX Station 將於 2026 年春季通過 ASUS、Boxx、Dell Technologies、GIGABYTE、HP Inc.、MSI 和 Supermicro 上市。</p>
<p><em>深入瞭解 DGX Spark，請查看這篇</em> <em>技術博客</em> _。</p>
<p><em>請參閲</em> <em>關於軟件產品信息的通知</em>。</p>

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<p>NVIDIA 在 CES 上推出了其 DGX Spark 和 DGX Station AI 超級計算機，旨在增強開源 AI 開發。這些系統允許開發者在本地運行先進的 AI 模型，其中 DGX Spark 支持 1000 億參數模型，而 DGX Station 可處理高達 1 萬億參數。基於 NVIDIA Grace Blackwell 架構，這些系統提供了顯著的性能提升，並預裝了 NVIDIA AI 軟件。該系統旨在加速各行業的 AI 創新，使高效的原型設計、微調和數據科學工作流程成為可能</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>開源人工智能正在加速各行業的創新，而 NVIDIA DGX Spark 和 DGX Station 旨在幫助開發者將創新轉化為實際影響。</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 展會上揭示了 DGX Spark 和 DGX Station 桌面 AI 超級計算機如何讓開發者在本地桌面系統上利用最新的開放和前沿 AI 模型，從 DGX Spark 上的 1000 億參數模型到 DGX Station 上的 1 萬億參數模型。</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>這些系統由 NVIDIA Grace Blackwell 架構驅動，具有大統一內存和千萬億次級別的 AI 性能，為開發者提供了在本地開發和輕鬆擴展到雲的全新能力。</p>
</div><h2><strong>Advancing Performance Across Open-Source AI Models</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>推動開源 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>一系列高度優化的開放模型，之前需要數據中心才能運行，現在可以在 DGX Spark 和 DGX Station 的桌面上加速運行，這得益於模型優化的持續進展和與開源社區的合作。</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 預配置了 NVIDIA AI 軟件和 NVIDIA CUDA-X 庫，為開發者、研究人員和數據科學家提供強大的即插即用優化，幫助他們構建、微調和運行 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 為所有開發者提供了在桌面上運行最新 AI 模型的基礎；Station 使企業和研究實驗室能夠運行更先進的大規模前沿 AI 模型。這些系統支持直接從桌面運行最新的框架和開源模型，包括最近發佈的 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>驅動 DGX Spark 的 NVIDIA Blackwell 架構包括 NVFP4 數據格式，使 AI 模型的壓縮率高達 70%，並在不損失智能的情況下提升性能。</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 與開源軟件生態系統的合作，例如與 llama.cpp 的合作，進一步推動了性能提升，在 DGX Spark 上運行最先進的 AI 模型時平均提升了 35% 的性能。Llama.cpp 還包括一個生活質量升級，縮短了 LLM 加載時間。</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 配備 GB300 Grace Blackwell Ultra 超級芯片和 775GB 的 FP4 精度一致內存，可以運行高達 1 萬億參數的模型，為前沿 AI 實驗室提供了從桌面進行大規模模型計算的尖端能力。這包括多種先進的 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 通常作為機架級系統部署，” vLLM 的核心維護者 Kaichao You 表示。“這使得像 vLLM 這樣的項目很難直接在強大的 GB300 超級芯片上進行測試和開發。DGX Station 改變了這種動態。通過以緊湊的單系統形式在桌面上提供 GB300，DGX Station 使 vLLM 能夠以顯著更低的成本測試和開發 GB300 特定功能。這加速了開發週期，並使 vLLM 能夠持續驗證和優化 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 將數據中心級別的 GPU 能力直接帶入我的房間，” SGLang 的社區貢獻者 Jerry Zhou 表示。“它足夠強大，可以服務於像 Qwen3-235B 這樣非常大的模型，測試具有大模型配置的訓練框架，並在本地開發具有極大矩陣大小的 CUDA 內核，而無需依賴雲機架。這大大縮短了系統和框架開發的迭代週期。”</p>
</div><p>NVIDIA will be showcasing the capabilities of DGX Station live at CES, demonstrating:</p>
<div class="lb-trans"><p>NVIDIA 將在 CES 上現場展示 DGX Station 的能力，演示內容包括：</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 個標記的驚人速度進行 LLM 預訓練。</li>
<li>數百萬數據點的類別集羣的大型數據可視化。主題建模工作流程使用機器學習技術和由 NVIDIA cuML 庫加速的算法。</li>
<li>使用文本到知識圖譜和 Llama 3.3 Nemotron Super 49B 高精度可視化大規模知識數據庫。</li>
</ul>
</div><h2><strong>Expanding AI and Creator Workflows</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>擴展 AI 和創作者工作流程</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 專為支持完整的 AI 開發生命週期而設計，從原型設計和微調到推理和數據科學，適用於醫療、機器人、零售、創意工作流程等廣泛行業特定的 AI 應用。</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>對於創作者，最新的擴散和視頻生成模型，包括 Black Forest Labs 的 FLUX.2 和 FLUX.1，以及阿里巴巴的 Qwen-Image，現在支持 NVFP4，減少內存佔用並加速性能。而新的 Lightricks 的 LTX-2 視頻模型現已可供下載，包括針對 NVIDIA GPU 的 NVFP8 量化檢查點，提供與頂級雲模型相當的質量。</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>現場 CES 演示突顯了 DGX Spark 如何將要求苛刻的視頻生成工作負載從創作者的筆記本電腦中卸載，與頂級的 MacBook Pro M4 Max 相比，提供 8 倍的加速，使本地系統能夠進行不間斷的創作工作。</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>開源 RTX Remix 修改平台預計將很快使 3D 藝術家和修改者能夠使用 DGX Spark 更快地進行生成式 AI 創作。額外的 CES 演示展示了一個修改團隊如何將所有資產創建工作卸載到 DGX Spark，從而使他們的 PC 能夠在不暫停的情況下進行修改，並實時查看遊戲內的變化。</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 編碼助手也正在改變開發者的生產力。在 CES 上，NVIDIA 展示了一款由 NVIDIA Nsight 驅動的本地 CUDA 編碼助手，允許開發者將源代碼保留在本地並保持安全，同時受益於 AI 輔助的企業開發。</p>
</div><h2><strong>Industry Leaders Validate the Shift to Local AI</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>行業領袖驗證向本地 AI 的轉變</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>隨着對邊緣安全、高性能 AI 的需求增長，DGX Spark 在行業中獲得了越來越多的關注。</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>軟件領袖、開源創新者和全球工作站合作伙伴正在採用 DGX Spark 來推動本地推理、代理工作流程和增強檢索生成，而無需複雜的集中基礎設施。</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>他們的觀點強調了 DGX Spark 如何實現更快的迭代、更大的數據和知識產權控制，以及在桌面上提供新的、更具互動性的人工智能體驗。</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 展示瞭如何利用 DGX Spark 的處理能力與 Hugging Face 的 Reachy Mini 機器人結合，將人工智能代理帶入現實世界。</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 產品副總裁 Jeff Boudier 表示：“開放模型讓開發者可以自由地以自己的方式構建人工智能，而 DGX Spark 將這種能力直接帶到桌面。當你將其連接到 Reachy Mini 時，你的本地人工智能代理變得具象化，並獲得了自己的聲音。它們可以看到你、聽到你，並通過生動的動作做出回應——將強大的人工智能轉變為你可以真正互動的事物。”</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 發佈了一份逐步指南，介紹如何使用 DGX Spark 和 Reachy Mini 構建互動人工智能代理。</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 數據與人工智能平台戰略副總裁 Ed Anuff 表示：“DGX Spark 將人工智能推理帶到邊緣。通過 OpenRAG 在 Spark 上，用户可以獲得一個完整的、自包含的 RAG 堆棧——提取、嵌入、檢索和推理。”</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 首席執行官 Kirill Skrygan 表示：“對於需要完全控制安全性、治理和知識產權的組織，NVIDIA DGX Spark 為 JetBrains 客户帶來了千萬億次級別的人工智能性能。無論客户偏好雲端、本地還是混合部署，JetBrains AI 都旨在滿足他們的需求。”</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輪單人交通工具，旨在城市交通中展示，使用 DGX Spark 作為人工智能推理的 AI 大腦，處理開源的實時視覺語言模型工作負載。</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來——人類、車輛和人工智能代理無縫協作。憑藉 NVIDIA DGX Spark 作為其人工智能大腦，TRINITY 提供了對話式、目標跟蹤的工作流程，改變了人們在連接城市中與出行的互動方式。這是輪子上的大腦，從代理的角度設計。”</p>
</div><h2><strong>Accelerating AI Developer Adoption</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>加速人工智能開發者的採用</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 劇本幫助開發者快速啓動現實世界的人工智能項目。在 CES 上，NVIDIA 通過六個新劇本和四個主要更新擴展了這個庫，涵蓋了最新的 NVIDIA Nemotron 3 Nano 模型、機器人培訓、視覺語言模型、使用兩個 DGX Spark 系統微調人工智能模型、基因組學和金融分析等主題。</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>隨着 DGX Station 在今年晚些時候上市，將會為開發者增加更多劇本，以便他們開始使用 NVIDIA GB300 系統。</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 軟件支持現已可用於 DGX Spark 和 GB10 系統，來自制造合作伙伴。包括用於人工智能應用開發和模型安裝的庫、框架和微服務，以及用於 GPU 優化的操作員和驅動程序，NVIDIA AI Enterprise 使得人工智能工程和部署快速可靠。許可證預計將在一月底可用。</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 和製造合作伙伴 GB10 系統可通過 Acer、Amazon、ASUS、Dell Technologies、GIGABYTE、HP Inc.、Lenovo、Micro Center、MSI 和 PNY 購買。</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 將於 2026 年春季通過 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>深入瞭解 DGX Spark，請查看這篇</em> <em>技術博客</em> _。</p>
</div><p><em>See</em> <em>notice</em> <em>regarding software product information.</em></p>
<div class="lb-trans"><p><em>請參閲</em> <em>關於軟件產品信息的通知</em>。</p>
</div>

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

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NVIDIA DGX Spark 和 DGX Station 為最新的開源和前沿模型提供桌面級支持