輝達近期推出的 DGX Spark 和 DGX Station，定位並非傳統的遊戲或應用程式運行，而是著重於 AI 模型的開發與執行。這兩款產品皆採用輝達自家基於 Linux 的 DGX OS 作業系統，以及相關的 AI 軟體堆疊。DGX Spark 被譽為「全球最小的 AI 超級電腦」，旨在為中小型企業和開發者提供更經濟的 AI 運算能力，不必投入大筆資金租用 AI 資料中心或購買昂貴的 AI 伺服器。
DGX Spark 搭載輝達的 GB10 Grace Blackwell 超級晶片，並整合 ConnectX-7 網路功能。在硬體擴充性方面，DGX Spark 最高可擴充至 128GB 儲存空間，以支援大型 AI 模型的運行。此外，使用者可將兩套 Spark 系統串聯，運行高達 4050 億參數的大型 AI 模型，顯示其在處理複雜 AI 任務上的彈性。值得一提的是，DGX Spark 是輝達與華碩、戴爾等第三方合作夥伴共同推出的產品，讓客戶能在本地端設備上進行 AI 模型的開發與應用。
DGX OS 的核心優勢之一在於其容器化技術。一般而言，容器化技術讓開發者能夠將應用程式及其所有依賴項（例如函式庫、系統工具、運行時環境等）打包成一個標準化的單元，稱為容器。這種封裝方式確保應用程式在任何環境中都能一致運行，無需擔心底層作業系統的差異。在 AI 模型開發中，不同的模型可能需要不同版本的函式庫或運行時環境，容器化技術能有效隔離這些依賴項，避免版本衝突，簡化部署流程。
從投資角度來看，容器化技術降低了 AI 專案的維運成本。傳統的 AI 模型部署方式，往往需要在不同的伺服器上手動配置環境，耗時且容易出錯。而透過容器化，開發者可以快速地將 AI 模型部署到任何支援容器的平台上，例如雲端、本地伺服器或邊緣設備。此外，容器化技術也方便 AI 模型的更新和擴展。當需要更新模型時，只需構建一個新的容器映像，即可輕鬆替換舊版本，而無需停機。在模型需要擴展時，也可以快速地複製多個容器，以應對增加的流量。
輝達憑藉其強大的處理器和 CUDA 軟體服務，在 AI 晶片市場上佔據領先地位。除了 DGX 系列產品外，輝達還積極與 OpenAI、CoreWeave 等 AI 公司簽署大規模合作協議。例如，OpenAI 計畫購買價值 1000 億美元的輝達 GPU，而 CoreWeave 也將採購價值 63 億美元的輝達 GPU。此外，包括特斯拉的 xAI、亞馬遜、Google、Meta、微軟等科技巨頭，以及 OpenAI 和甲骨文的 Stargate Project 合作計劃，都是輝達的重要客戶。
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