今年開始，輝達將AI算力從雲端資料中心「釋放」至尋常百姓家，為此設計了兩款家用入門級AI伺服器：DGX Spark與DGX Station。
率先在1月初CES亮相的Spark，它的大小跟便當盒差不多，跟2016年黃仁勳親手交給OpenAI、奠定ChatGPT發展基礎的AI伺服器DGX-1相比，DGX-1一台就要61公斤，Spark的重量卻只有1.2公斤，Spark的體積更只有DGX-1百分之二左右，AI算力卻跟DGX-1一樣，都有1 petaflops。
有了1 petaflops，用戶可以下載DeepSeek、Llama3這些熱門的開源AI模型至Spark的記憶體裡，不管人在家裡還是在咖啡店裡，透過與Spark相連的筆電，插上電源、不用連上雲端，就能隨時隨地微調這些AI模型，如果一台Spark算力不夠用，還可以堆疊兩台做平行運算，算力立馬加倍。
也難怪，黃仁勳在舞台上多次稱讚Spark是AI研究員、軟體工程師，每個人都會想要一台。這樣的可攜性與易用性，讓Spark一亮相就有很高的討論熱度。
看好Spark的人不只有黃仁勳，市場人士表示，Spark可以讓市場對輝達產品的需求，從現有的雲端延伸至未來的邊緣運算，從現在的高科技大公司的工程師、擴展到未來每一個對開發AI應用有興趣的人，這些人將會是未來開發AI應用程式、AI代理人的主力，讓輝達的AI生態系更深入打造消費端應用的開發者，有機會成為推動輝達日後業績成長的重要動能。
不過，Spark也有它的限制。雲端資料中心用的輝達GB200 NVL72伺服器機櫃，根據精度的不同，算力是Spark的數十倍至數千倍以上，這些超級機櫃可以訓練參數量隨隨便便都有數千億的基礎模型，還能蒸餾基礎模型後，再餵資料訓練出現在AI市場當紅的推理模型，這些在雲端資料中心的日常，以Spark的算力不可能辦到。
另外，對AI沒有「真愛」的人，恐怕也不會想買Spark。掛上輝達品牌的Spark，儲存空間高達4TB，建議售價高達3999美元，台灣通路商目前的報價是12.81萬元（不含稅），華碩、技嘉、微星、惠普與戴爾等PC品牌推出的同樣產品，以儲存空間降至1TB的版本來說，入手價格比輝達Spark低一些、大約是2999美元，換算成新台幣要8、9萬元左右。