Nvidia a présenté une version allégée en mémoire de son mini PC IA DGX Spark, le DGX Spark 64 Go, qui dispose de la moitié de la mémoire du modèle 128 Go lancé précédemment. Ce nouveau modèle est proposé à 4 999 dollars et sera disponible à partir du 23 octobre, exclusivement chez Acer, Asus, Dell, Gigabyte, HP et MSI. Nvidia ne proposera pas d'édition Golden Founders en version 64 Go. Le modèle 128 Go, lancé à 3 999 dollars en octobre 2025, a vu son prix augmenter de manière significative, atteignant 6 950 dollars le 2 octobre, soit une hausse de 74 % en un an. En France, l’édition Founders est passée de 4 099 à 4 800 euros en février, et la version Dell Pro Max 4 To testée était déjà à 7 149 euros chez Dell avant cette nouvelle augmentation. Le prix européen du modèle 64 Go n’a pas encore été communiqué, mais il devrait s’élever à environ 5 000 euros, avec des coûts supplémentaires de la part des fabricants pour la garantie sur site. Le DGX Spark 64 Go utilise la même puce GB10 Grace Blackwell, un processeur Arm à 20 cœurs, un GPU Blackwell à 6 144 cœurs (équivalent à un RTX 5070), une bande passante mémoire de 273 Go/s et une carte réseau ConnectX-7 que le modèle 128 Go. Les seules différences résident dans la RAM réduite (64 Go au lieu de 128) et le SSD (2 To visés au lieu de 4). Nvidia précise que la version 64 Go utilise la même carte mère, mais avec moins de puces mémoire soudées pour rester sous la barre des 5 000 dollars. Cependant, son prix de 4 999 dollars reste 25 % plus élevé que celui du modèle 128 Go il y a douze mois. Le DGX Spark 64 Go n’est pas une nouvelle machine, mais une version allégée du modèle 128 Go. Nvidia indique que des modèles allant jusqu’à 100 milliards de paramètres peuvent être exécutés sur une seule unité, à condition d’utiliser une quantification agressive et une utilisation raisonnable du contexte. En pratique, un modèle dense de 27 à 32 milliards de paramètres ou un modèle de type mixture-of-experts comme le Qwen3.8 sera plus à l’aise. Un modèle de qualité 70 milliards de paramètres serait en revanche beaucoup plus limité. Le modèle Qwen3.5-122B-A10B testé occupe 85 Go de mémoire, ce qui ne tient pas dans un Spark 64 Go. Le modèle 128 Go permettait de charger des modèles bien plus ambitieux que ceux d’une carte graphique grand public, tandis que le 64 Go ramène la machine dans le domaine des modèles « moyens ». La bande passante de 273 Go/s constitue le véritable goulot d’étranglement. Le Qwen3.5-122B avait du mal à dépasser 20 tokens par seconde, et un petit Qwen3.5-14B ne faisait pas mieux. Sur ces petits modèles, une GeForce RTX 5060 Ti avec 16 Go, vendue autour de 850 euros, est presque deux fois plus rapide. Le GB10 est en revanche bien plus à l’aise pour la génération d’images : sur Flux.1 Dev, il dépasse clairement la RTX 5060 Ti et se rapproche d’une RTX 3090, silencieusement et sans chauffer la pièce. Le fine-tuning fonctionne (un LoRA Flux.1 Dev en trois heures sans se soucier de l’espace mémoire), mais c’est l’utilisation qui souffrira le plus de la réduction de moitié de la RAM. Nvidia reconnaît que pour l’entraînement, le modèle 128 Go reste le bon choix. Ce n’est pas un serveur d’inférence. Servir un grand modèle à plusieurs utilisateurs simultanément n’est pas réalisable, et une longue conversation de 65 000 tokens a fait attendre la réponse jusqu’à trois minutes. Le système d’exploitation DGX OS, une version personnalisée d’Ubuntu, n’est garanti à jour que deux ans. Sur une machine à 5 000 euros, c’est court. L’argument central de Nvidia réside dans le cluster. Deux unités Spark 64 Go connectées par un câble QSFP sur leur port ConnectX-7 (200 Gb/s) offrent 128 Go de mémoire, le double de la puissance de calcul et le double de la bande passante. Sur Qwen3.8 27B, l’entreprise mesure jusqu’à 70 % de performances supplémentaires par rapport à un seul modèle 128 Go. Ce chiffre est crédible, mais mérite d’être vérifié. Ce modèle tient dans une seule boîte de 64 Go, le gain provient du doublement de la bande passante. Deux unités Spark 128 Go feraient de même, avec 256 Go. Et l’addition suit : 9 998 dollars pour deux unités, soit 44 % de plus qu’un seul modèle 128 Go, deux alimentations, deux SSD de 2 To à remplir et 280 W sur le bureau. L’application Nvidia Sync inclut un assistant de cluster qui détecte les unités et configure le réseau sans toucher à un fichier, et un « Model Launcher » arrivera fin octobre pour lancer Qwen3.8 27B sur une ou deux machines en quelques clics, avec l’éditeur OpenCode connecté. Dernière subtilité : mélanger un modèle 64 Go et un 128 Go fonctionne, mais le modèle sera réparti sur 64 Go par machine. Les 64 Go restants du grand modèle seront inutilisés. Face à AMD, Apple et Nvidia elle-même, le DGX Spark 64 Go doit faire face à une concurrence féroce. AMD d’abord, avec son Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo) intégré dans une douzaine de mini PC chez GMKtec, Minisforum, Beelink, Bosgame, Framework ou HP. Même type de mémoire LPDDR5X, même bande passante de 273 Go/s, donc à peu près la même vitesse de génération de tokens sur un modèle donné. Un GMKtec EVO-X2 en 64 Go s’échange autour de 2 000 euros sur la boutique européenne de la marque, un Framework Desktop 64 Go sans SSD démarre sous les 2 000 dollars, un Minisforum MS-S1 Max 64 Go avec 2 To s’affiche autour de 2 600 dollars. Leurs prix ont aussi augmenté de 50 à 70 % en un an à cause de la mémoire, mais ils restent deux fois moins chers que le Spark. Ce que l’on perd en passant à AMD : CUDA, la pile logicielle Nvidia préinstallée (c’était le grand point de notre test, tout fonctionne en quelques minutes avec Docker et les conteneurs NIM), le port 200 Gb/s pour le cluster, et une partie de la puissance brute de calcul, le GPU GB10 Blackwell restant devant le Radeon 8060S sur les charges optimisées. Ce que l’on gagne : Windows ou Linux au choix, une machine qui sert aussi à d’autres usages qu’à l’IA, et 2 500 euros d’économisés. Apple est aussi de la partie. Le Mac Studio M5 Max démarre à 2 999 euros avec 36 Go, et sa bande passante mémoire dépasse largement les 273 Go/s du GB10, ce qui se ressent directement dans la vitesse de génération. Le M5 Ultra, à partir de 6 599 euros avec 96 Go, monte jusqu’à 512 Go et 1,2 To/s. Autrement dit, au prix d’un DGX Spark 128 Go, Apple vend une machine avec presque autant de mémoire et quatre fois plus de débit. L’inconvénient : pas de CUDA, un écosystème d’inférence (MLX, llama.cpp) moins équipé pour la production, et des options mémoire que Apple a aussi augmentées cette année. Même le Mac mini M5 Pro, à 3 329 euros en 64 Go, vient marcher sur les plates-bandes du Spark 64 Go, avec moins de puissance GPU mais un vrai ordinateur de bureau autour. Le concurrent le plus gênant pourrait venir de Nvidia elle-même. Lors du Computex fin mai, la marque a annoncé RTX Spark, sa puce pour PC Windows. Derrière le nom marketing se cache le même GB10 que dans le DGX Spark, disponible en versions N1X (le GB10 complet) et N1 (une variante allégée), avec des configurations allant de 16 à 128 Go chez Acer, Asus, Dell, HP, Lenovo, MSI et Microsoft Surface. Asus a déjà présenté son ProArt GR1X, un mini PC RTX Spark silencieux conçu pour faire tourner des agents 24/7, exactement l’argument du DGX Spark 64 Go. Les premières machines sont attendues cet automne, mais aucun prix officiel n’a encore été annoncé. Morgan Stanley estime à 2 899 dollars un N1X et à 1 799 dollars un N1. Si ces estimations se confirment, un PC RTX Spark 64 Go sous Windows coûterait moins cher qu’un DGX Spark 64 Go sous Linux, avec la même puce. La différence résidera dans la pile logicielle (DGX OS et ses conteneurs prêts à l’emploi face à Windows et sa couche d’émulation Prism) et dans l’absence probable du port ConnectX-7 côté PC grand public. Nvidia a en effet confirmé qu’il n’y aura pas de Windows sur le DGX Spark : les deux gammes resteront séparées.