NVIDIA ha confirmado una actualización oficial del precio del sistema de inteligencia artificial DGX Spark, aplicando un incremento significativo motivado por las actuales limitaciones globales en el suministro de memoria. El modelo afectado es el DGX Spark Founders Edition, comercializado directamente por la compañía, cuyo precio pasa de 3.999$ (~3.385€) a 4.699$ (~3.977€), lo que representa una subida de 700$ sin que exista ningún cambio en el hardware ni en la configuración técnica del sistema.
La compañía explica que la decisión responde al impacto creciente de las restricciones en la cadena de suministro de DRAM y memoria avanzada, un problema que está afectando directamente al coste de producción de soluciones orientadas a IA local, computación acelerada y estaciones compactas de alto rendimiento.
La escasez de memoria vuelve a presionar el hardware de IA
Según NVIDIA, el nuevo MSRP global del DGX Spark entró en vigor esta misma semana y se aplicará de forma uniforme en todas las regiones. El fabricante recalca que el incremento está vinculado exclusivamente a las tensiones industriales en el suministro de memoria, descartando cualquier modificación relacionada con el rendimiento o las especificaciones del equipo.
El ajuste afecta únicamente al modelo vendido directamente por NVIDIA, aunque se espera que los OEMs de PC que comercializan variantes propias basadas en la misma plataforma adopten revisiones de precio similares en las próximas semanas. Además, la compañía indica que algunos distribuidores podrían mantener temporalmente el precio anterior debido a los ciclos de actualización de inventario y a la transición progresiva del nuevo MSRP.
NVIDIA también ha confirmado que los pedidos realizados antes del cambio mantendrán el precio original, evitando así cualquier impacto retroactivo sobre clientes o integradores que adquirieron el sistema previamente.
Un sistema de IA ultracompacto basado en el superchip GB10 Grace Blackwell
El NVIDIA DGX Spark integra el superchip GB10 Grace Blackwell, una arquitectura diseñada específicamente para cargas de trabajo de inteligencia artificial, inferencia avanzada y desarrollo de modelos locales. El sistema alcanza hasta 1 PFLOP de rendimiento FP4, acompañado por un subsistema unificado con 128 GB de memoria LPDDR5X, elemento clave para manejar modelos de gran tamaño sin depender de infraestructura externa.
Entre sus especificaciones principales destacan:
- Superchip GB10 Grace Blackwell
- Hasta 1 PFLOP de rendimiento FP4 para IA
- 128 GB de memoria LPDDR5X unificada
- SSD NVMe M.2 de 4 TB
- ConnectX-7 Smart NIC
- Chasis compacto de 15 × 15 × 5 cm
Gracias a este diseño, el equipo se posiciona como uno de los sistemas de IA más compactos del mercado, ofreciendo una combinación de alta densidad de cálculo, memoria masiva unificada y consumo optimizado dentro de un formato de escritorio ultrarreducido.
Impacto en el mercado y presión creciente en sistemas de IA compactos
El incremento aplicado al DGX Spark refleja una tendencia más amplia dentro del sector tecnológico, donde la escasez global de memoria está elevando progresivamente el coste de múltiples plataformas orientadas a inteligencia artificial. Sistemas basados en AMD Ryzen AI MAX+, considerados alternativas competitivas dentro del segmento, también han experimentado ajustes recientes de precio debido a las mismas limitaciones del mercado.
Actualmente, configuraciones con 128 GB de memoria parten desde 2.499$ (~2.115€) en modelos como el Beelink GTR9, alrededor de 2.599$ (~2.200€) en el Framework AI MAX 300, cerca de 2.699$ (~2.284€) en el GMKtec EVO-X2, y superan los 3.500$ (~2.962€) en estaciones compactas profesionales como el HP Z2 Mini.
Aunque el hardware del DGX Spark permanece intacto, el nuevo precio podría marcar el inicio de ajustes similares en otros sistemas de IA compactos, evidenciando cómo la disponibilidad de memoria se ha convertido en uno de los factores más determinantes dentro del actual mercado tecnológico, especialmente en soluciones centradas en IA local y computación avanzada.
Vía: Wccftech











