NVIDIA DGX Spark Auslieferung gestartet: Jensen Huang übergibt ersten Desktop-KI-Supercomputer bei SpaceX
Zusammenfassung
NVIDIA gab am 13. Oktober 2025 (US-Ostküstenzeit) den Lieferbeginn des DGX Spark bekannt, eines Desktop-KI-Supercomputers. CEO Jensen Huang lieferte das erste Gerät persönlich an Elon Musk bei SpaceX in Starbase, Texas, aus. Das System wird ab dem 15. Oktober über die NVIDIA-Website und Partner weltweit zum Preis von 3.999 US-Dollar erhältlich sein.
Am 13. Oktober 2025 (US-Ostküstenzeit) übergab Jensen Huang, CEO von NVIDIA, persönlich den neu vorgestellten DGX Spark des Unternehmens an Elon Musk in der SpaceX Starbase-Anlage in Texas. Diese Übergabe markiert den offiziellen Markteintritt von NVIDIAs neuester Generation von Desktop-KI-Supercomputern.
Der DGX Spark ist NVIDIAs kleinster KI-Supercomputer weltweit und kommt in einem kompakten Desktop-Formfaktor. Das System verfügt über 128 GB Unified Memory und liefert 1 PetaFLOP an KI-Leistung, genug, um Modelle mit bis zu 200 Milliarden Parametern lokal auszuführen.
Technische Spezifikationen und Leistung
Der DGX Spark basiert auf NVIDIAs Grace Blackwell GB10 Superchip und wiegt nur 1,2 Kilogramm. Das System integriert NVIDIA ConnectX-Netzwerkfunktionen und NVLink-C2C-Technologie, wobei letztere die fünffache Bandbreite von Standard-PCIe Gen5 bietet.
Das System ist in der Lage, Inferenz für KI-Modelle mit bis zu 200 Milliarden Parametern durchzuführen und Modelle mit bis zu 70 Milliarden Parametern lokal zu optimieren (Fine-Tuning). Der DGX Spark nutzt ein hybrides CPU-GPU-Design und erreicht über NVIDIAs NVLink-C2C-Interconnect-Technologie 128 GB Unified Memory, wodurch CPU und GPU auf denselben Datenpool zugreifen können, ohne langsame Datenübertragungen über den PCIe-Bus zu benötigen.
Marktpositionierung und Preis
Der DGX Spark ist zum Preis von 3.999 US-Dollar erhältlich und kann ab dem 15. Oktober 2025 (US-Ostküstenzeit) über die NVIDIA-Website bestellt werden. Partner wie Acer, Asus, Dell Technologies, Gigabyte, HP, Lenovo und MSI werden ebenfalls weltweit Systeme mit dem DGX Spark auf den Markt bringen.
NVIDIA hatte das Produkt ursprünglich auf der CES im Januar 2025 angekündigt, mit einem erwarteten Preis von 3.000 US-Dollar und einer geplanten Veröffentlichung im Mai. Nach mehrmonatiger Verzögerung wurde der endgültige Preis auf 3.999 US-Dollar angehoben.
Historische Bedeutung
Jensen Huang erklärte am Lieferort: „Im Jahr 2016 haben wir den DGX-1 gebaut und KI-Forschern ihren eigenen Supercomputer zur Verfügung gestellt. Ich habe das erste System persönlich an Elon von OpenAI geliefert, damals noch ein kleines Startup, und daraus entstand ChatGPT, das die KI-Revolution einleitete.“
Diese Übergabe fiel mit dem 11. Testflug des SpaceX Starship zusammen, der derzeit leistungsstärksten Trägerrakete der Welt. Huang schmunzelte: „Stellen Sie sich vor, den kleinsten Supercomputer neben der größten Rakete auszuliefern.“
Anwendungsszenarien
Der DGX Spark wird mit dem vollständigen NVIDIA AI Software Stack vorinstalliert geliefert, einschließlich Frameworks, Bibliotheken, vortrainierten Modellen und NVIDIA NIM Microservices. Unterstützte Workflows umfassen die Anpassung von Bildgenerierungsmodellen wie FLUX.1, die Erstellung von visuellen Such- und Zusammenfassungsagenten mit NVIDIA Cosmos sowie die Bereitstellung optimierter Chatbots.
Die ersten DGX Spark-Systeme wurden an mehrere Institutionen und Teams ausgeliefert, darunter Ollama in Palo Alto, das NYU Global Frontier Lab, das autonome Lieferunternehmen Zipline, das Robotiklabor der Arizona State University sowie das Studio des Künstlers Refik Anadol.
Branchenauswirkungen
Kyunghyun Cho vom NYU Global Frontier Lab sagte: „Der DGX Spark ermöglicht uns den Zugriff auf PetaFLOP-Rechenleistung direkt auf dem Desktop.“ Das System richtet sich an eine breite Nutzerbasis, von unabhängigen Forschern über kleine KI-Startups bis hin zu Unternehmensteams, die dedizierte, sichere Maschinen für das Prototyping und Fine-Tuning proprietärer Modelle benötigen.
Die Einführung des DGX Spark markiert NVIDIAs strategische Verlagerung von einem Cloud-First-Modell hin zum Edge Computing, um Marktsegmente anzusprechen, die mit Datenausgangsgebühren, Sicherheitslücken und unvorhersehbaren Cloud-Abrechnungen unzufrieden sind. Durch die Lokalisierung der Rechenleistung ermöglicht NVIDIA Einzelpersonen, Innovationen ohne die mit Cloud-Diensten verbundenen Latenzen, Datenschutzbedenken oder wiederkehrenden Kosten voranzutreiben.