这几天跟同事和同行们聊天，看起来大家还是有一些疑虑。部分原因是线上有一些关于 DGX Spark 性能描述不是太美好，加上国内市场卷的厉害，信心不太够。我有看到 2 个推送的信息，一个讲性能不如 5090、6000Ada，另一个讲的是发售之后遇冷功耗性能腰斩但没有具体的辅佐证据。
我想我们要用一个全新的视角来看待 Spark，所以我决定还是说两句。
先澄清一下，本文有商业考量，本文作者在 GPU 圈子摸爬滚打也有 20 来年，本文属于不得不说，也希望能够以此能够影响一部分看官们的看法。下面是正文：
首先 DGX Spark 是一个全新的产品形态，当然前提也是因为到今天 AI 的发展，已经到了个人用户开始使用 AI 作为辅助工作和生活的工具，所以 DGX Spark 出现了。
它最大支持 200B（FP4），当然 200B 大多数用户我觉得也用不上，在 30-120B 的范畴很适合个人开发者和终端用户用，又轻又小、能随身携带、功耗也很低，所有的产品特性都是围绕个人开发者、以及有私有化 AI 助手的终端用户来用。这和过去 GPU 大卡的市场有非常大的区别。
对于个人开发者，这个产品当然不是唯一选择，市场上有各种便宜的 X090、GPU 云资源、工作站、 PC 等等都可以作为开发者工具。DGX Spark 只是提供了一个新的选项，萝卜白菜各有所爱，总有想要的那一款，但当你需要一个便携的终端做产品验证，需要一个性价比高的软硬一体的 Agent 产品的时候，DGX Spark 也许会是一个不错的选择。
对于有私有化 AI 助手需求的个人用户市场来说，一定需要有很多的开发者，来开发各种 AI 助手，满足不同种类的 AI 需求。这个市场是否存在，以及是否在未来几年会是一个高速成长的市场我不知道，但 AI 发展的趋势提供了这种可能性，而且是极大的可能性。
所以对于程序员、开发者们，是不是可能也是一个机遇？有没可能大家一起合作，一起推动个人 AI 终端的应用市场，开发更多更好的应用给到用户？
再讲点儿产品相关的
关于性能的说法，我想不能拿一个三四万块的产品，去跟十来万，甚至几十万的产品去对比性能，博流量而已。要买大卡 GPU 做训练做微调的用户，也许也会同时有一个Spark 的需求，但这中间不是替代关系，是共生关系。
价格上，3 万多在这个大经济环境下，特别对于个人开发者，也确实不便宜，但对于原生 CUDA 128GB 共享显存的产品，这好像也已经几乎是最便宜的产品了。
关于市面上的测试数据，原生模型本来有一些不支持 FP4，所以测试的数据不一定准确，官方现在紧锣密鼓地在上线基于 FP4 优化后的推理工具，比如千问 30B 、NIM For Spark，优化后会很不一样。
关于并发，客户如果是有比较多的并发需求，比如大于 4-5 个以上的并发，那我会建议考虑工作站或者服务器，同样 128GB 以上的显存，单台能提供 10-50 左右的并发量，成本可能也可以控制在 20 万以内。
对于个人 AI 终端这个市场，还没开始，在老黄的引领下，大家都还得多摸索。Jensen huang 指明了方向，各位如果简单地从社交媒体上一些信息来判断 Spark 并给它下一个定义，也许会让我们错失不少机会。当然对于我们而言，说明工作做的确实很不够，模型的验证、场景的搭配、一些基本工具的开发、市场的引导等等，任重道远，大家一起加油！
（老鱼）