Superkomputer AI DGX Spark NVIDIA Menghadapi Kelewatan Pelancaran Besar Akibat Masalah Pengeluaran Meningkat

Kemasukan ambisius NVIDIA ke dalam pasaran pengkomputeran AI desktop telah menghadapi halangan yang tidak dijangka. Superkomputer AI DGX Spark yang sangat dinanti-nantikan oleh syarikat itu, yang pada asalnya dijadualkan untuk pelancaran runcit pada Julai 2025, masih tidak tersedia di kedai-kedai ketika Ogos semakin maju. Kelewatan ini menandakan satu kegagalan yang jarang berlaku bagi gergasi GPU ini ketika cuba mengembangkan diri melampaui penguasaan kad grafik tradisionalnya ke dalam pasaran CPU dan AI PC yang kompetitif.

Janji Project DIGITS

Pada CES 2025 , CEO NVIDIA Jensen Huang membuat dakwaan berani mengenai Project DIGITS , yang kemudiannya dijenamakan sebagai DGX Spark . Diposisikan sebagai superkomputer AI terkecil di dunia, peranti ini direka untuk membawa keupayaan AI peringkat perusahaan kepada aplikasi pengkomputeran edge. Faktor bentuk yang padat, kira-kira bersaiz mini PC, menempatkan cip GB10 Grace Blackwell NVIDIA yang dibangunkan dengan kerjasama MediaTek . Ini mewakili percubaan serius pertama NVIDIA untuk mencipta pemproses desktop berasaskan Arm bagi bersaing secara langsung dengan penawaran Intel dan AMD .

DGX Spark menampilkan spesifikasi yang mengagumkan untuk saiznya, termasuk 128GB memori LPDDR5X bersepadu dengan lebar jalur 273GB/s dan kira-kira 1,000 TOPS prestasi AI pada ketepatan FP4. Seni bina memori bersatu menghapuskan kesesakan pemindahan data tradisional, manakala penggunaan kuasa 55-watt memberikan 1 PetaFLOPS prestasi pengiraan FP4. Spesifikasi ini secara teorinya membolehkan sistem menjalankan model AI dengan sehingga 200 bilion parameter pada ketepatan FP4 atau 100 bilion parameter pada ketepatan FP8.

Spesifikasi Teknikal DGX Spark

DGX Spark , superkomputer AI terkecil NVIDIA , mempamerkan keupayaan AI termaju dalam faktor bentuk yang padat

Cabaran Pengeluaran dan Isu Rantaian Bekalan

Kelewatan ini nampaknya berpunca daripada cabaran pembuatan yang kompleks yang wujud dalam reka bentuk canggih cip GB10 . Pemproses ini menggabungkan 10 teras Arm Cortex-X925 berprestasi tinggi dengan 10 teras Cortex-A725 yang cekap tenaga bersama seni bina GPU Blackwell dalam satu pakej. Tahap integrasi yang tinggi ini, walaupun memberikan ketumpatan prestasi yang luar biasa, dilaporkan telah mewujudkan masalah kadar hasil semasa pengeluaran besar-besaran.

Reka bentuk sistem-pada-pakej yang canggih memerlukan toleransi pembuatan yang tepat, dengan proses susun memori menuntut kawalan suhu yang tepat dalam lingkungan ±0.5°C. Proses pembungkusan CoWoS-L TSMC sahaja mengambil masa 17 hari untuk disiapkan, mewujudkan beberapa titik kegagalan yang berpotensi dalam saluran pengeluaran. Sebarang gangguan dalam langkah pembuatan yang kompleks ini boleh menghentikan keseluruhan barisan pengeluaran, yang membawa kepada kekurangan bekalan semasa.

Kesan Pasaran dan Kebimbangan Harga

Kelewatan pelancaran telah mewujudkan kesan riak di seluruh ekosistem rakan kongsi NVIDIA . OEM utama termasuk ASUS , Dell , Gigabyte , HP , Lenovo , dan MSI telah menyediakan sistem berasaskan GB10 mereka sendiri untuk tetingkap pelancaran Julai. ASUS secara khusus menggoda sistem Ascent GX10 untuk pengumuman 23 Julai, yang sejak itu telah ditangguhkan selama-lamanya.

Maklumat harga yang bocor daripada peruncit UK menunjukkan DGX Spark akan membawa tag harga premium kira-kira 3,600 paun British (4,000 dolar Amerika) untuk konfigurasi asas dengan memori 128GB dan storan 1TB. Konfigurasi yang lebih tinggi dijangka melebihi 5,000 dolar Amerika, meletakkan sistem ini jauh melampaui bajet pengguna biasa walaupun mesej pemasaran AI untuk semua orang daripada NVIDIA . Beberapa peruncit UK telah mengemaskini tarikh penghantaran anggaran mereka kepada 15 September, menunjukkan kelewatan mungkin berterusan hingga ke musim luruh.

Maklumat Harga

Cabaran Ekosistem Melampaui Perkakasan

Selain isu pembuatan, NVIDIA menghadapi halangan ekosistem perisian yang ketara dalam pasaran CPU desktop. Tidak seperti penguasaan syarikat dalam pengkomputeran GPU melalui CUDA , ekosistem Windows berasaskan Arm kekal berpecah-belah dan tidak matang. Banyak aplikasi profesional tidak mempunyai versi Arm asli, memaksa pergantungan pada lapisan terjemahan yang boleh memberi kesan teruk kepada prestasi dan kestabilan.

Pelaksanaan Windows on Arm semasa bergelut dengan keserasian aplikasi x86 32-bit, sering mengakibatkan kemerosotan prestasi yang ketara dan isu kestabilan. Lebih kritikal, beberapa aplikasi dan permainan 64-bit gagal berjalan sepenuhnya apabila diterjemahkan kepada seni bina Arm. Jurang keserasian perisian ini mewakili cabaran asas yang tidak dapat diatasi oleh prestasi perkakasan sahaja.

Landskap Kompetitif dan Respons Pasaran

Sementara NVIDIA bergelut dengan debut CPU desktopnya, pesaing telah memanfaatkan kelewatan tersebut. AMD berjaya melancarkan siri Threadripper 9000 dengan pemproses 64-teras pada 31 Julai seperti yang dijadualkan, dipasangkan dengan penyelesaian grafik Radeon AI . Intel terus mengekalkan kedudukan dominannya dalam pasaran CPU desktop, manakala Qualcomm menyediakan pemproses Arm generasi seterusnya untuk segmen AI PC yang berkembang.

Kelewatan ini juga telah mengecewakan pengguna awal dan pembangun yang membuat pra-pesanan dengan mengharapkan penghantaran Julai. Sesetengah pelanggan melaporkan bahawa garis masa projek telah terganggu, memaksa mereka mempertimbangkan alternatif berasaskan awan yang lebih mahal yang boleh menelan kos tiga kali ganda berbanding penyelesaian pemprosesan tempatan.

Rakan Kongsi OEM dan Garis Masa

Pandangan Masa Depan dan Implikasi Strategik

Walaupun menghadapi kemunduran semasa, penganalisis industri kekal optimis mengenai potensi jangka panjang stesen kerja AI yang padat. IDC meramalkan bahawa 15% sistem desktop berprestasi tinggi akan menggunakan seni bina heterogen yang serupa menjelang 2026, mewakili peluang pasaran bernilai 24 bilion dolar Amerika. Trend ke arah penyelesaian pengkomputeran AI peribadi, mudah alih, dan bersepadu sejajar dengan pergerakan industri yang lebih luas ke arah penggunaan AI edge.

Walau bagaimanapun, kejayaan NVIDIA dalam pasaran ini akan bergantung kepada penyelesaian cabaran pengeluaran segera dan pembangunan ekosistem jangka panjang. Syarikat mesti bekerjasama dengan lebih rapat dengan Microsoft dan pembangun perisian untuk meningkatkan keserasian Arm sambil mengekalkan harga yang kompetitif terhadap penyelesaian x86 yang mantap. Tidak seperti kejayaan NVIDIA sebelum ini dalam menentukan piawaian pengkomputeran GPU melalui CUDA , pasaran CPU desktop memerlukan pembinaan ekosistem kolaboratif dan bukannya kawalan platform unilateral.