In una scena che sembra uscita da un film di tecnologia visionaria, Jensen Huang — CEO di NVIDIA — ha personalmente consegnato a Elon Musk i primi esemplari di DGX Spark, definito da NVIDIA stessa come “il più piccolo supercomputer AI al mondo”.
Il DGX Spark — annunciato da NVIDIA nei giorni precedenti — non è un semplice colpo di scena promozionale. Dentro quel corpo compatto, spesso poco più di uno spessore di libro, c’è un progetto ambizioso: mettere un petaflop di potenza AI in un dispositivo da scrivania, con 128 GB di memoria unificata e supporto per l’inferenza su modelli da 200 miliardi di parametri, oltre a permettere il fine-tuning su modelli fino a 70 miliardi. Per farlo, l’architettura si regge su un chip GB10 Grace Blackwell, oltre a reti avanzate, interconnessioni ad alta banda e un software stack NVIDIA integrato.
Non è un caso che Musk sia un destinatario simbolico. Già nel 2016, Huang aveva consegnato a Musk il primo DGX-1, in quegli anni che avrebbero gettato le basi per l’esplosione di ChatGPT e dell’era degli LLM. Nell’atto odierno, riecheggia quel momento, come se fosse un filo che lega passato e futuro. Il gesto ha il sapore di un ponte: da una generazione di supercomputer “da sala dati” all’era dei supercomputer “da laboratorio e postazione personale”.
Ciò che rende DGX Spark particolarmente interessante è l’orizzonte che apre. Non più un accesso esclusivo ai grandi centri computazionali, ma una potenza da “porta accanto” per sviluppatori, ricercatori, artisti, startup. Con esso, gli ambienti di prototipazione, sperimentazione e persino alcuni carichi di lavoro produttivi possono spostarsi fuori dalle nuvole o dai cluster remoti.
NVIDIA stessa enfatizza che il dispositivo porta l’intero ecosistema — GPU, CPU, interconnessioni, librerie e modelli — in un modulo compatto.
Naturalmente, non manca chi solleva dubbi. Il salto concettuale da “supercomputer tradizionale” a “supercomputer da scrivania” comporta sfide tecniche, di efficienza termica, di alimentazione e di gestione del carico continuo. Riuscire a mantenere stabilità e prestazioni elevate in un profilo così ristretto è una sfida non banale. Inoltre, il “piccolo supercomputer” non intende sostituire le infrastrutture di grandi dimensioni, ma piuttosto espandere la disponibilità locale.
Un altro aspetto rilevante: DGX Spark è già disponibile per l’ordine a prezzo accessibile nel mondo dell’hardware AI di nicchia—circa 3.999 USD. Questo prezzo, relativamente contenuto in questo ambito, incoraggia l’adozione su scala più ampia, soprattutto per coloro che fino ad ora erano ostacolati dalla barriera del costo e dell’infrastruttura.