搭载英伟达GB10 Grace Blackwell超级芯片的DGX Spark桌面AI超算产品近日开启销售，这款面向轻量化场景的解决方案，试图以“迷你机身+大模型支持”填补消费级显卡与大型数据中心间的算力空白。与年初NVIDIA公布的Project DIGITS原型相比，正式版DGX Spark FE版本定价3999美元（约合28533元人民币），华硕、戴尔、联想等厂商推出的产品价格普遍超过32999元，其NUC级体积与1PetaFlop（1000TOPS）的FP4稀疏算力引发市场关注。
在桌面级AI计算领域，AMD锐龙AI Max+ 395处理器平台已形成先发优势。这款基于“Zen5 CPU+RDNA3.5 GPU+XDNA2 NPU”架构的解决方案，同样主打桌面级AI算力与大模型本地推理。第三方测试数据显示，在Llama 3.3 70B稠密模型推理中，AMD平台以4.9 tok/sec的速度领先英伟达的4.67 tok/sec；在四个测试场景中，AMD三次取得更快的首token生成时间，交互式AI应用的响应流畅度明显占优。
架构设计层面，英伟达GB10采用20核ARMv9.2架构CPU（10个Cortex-X925+10个Cortex-A725）与6144个CUDA核心的GPU组合，通过2.5D封装集成128GB LPDDR5x-9400统一内存，NVLink C2C链路带宽达600GB/s。其专用ConnectX-7网卡支持双机互联，可扩展至4050亿参数模型推理。但定制版DGX OS仅支持Linux环境，CUDA生态与Arm架构的组合对Windows开发者形成门槛。
AMD方案则展现更强的场景兼容性。锐龙AI Max+ 395的16核32线程Zen5 CPU最高加速5.1GHz，搭配40单元RDNA3.5架构iGPU，性能接近移动版RTX 4060/4070。其独创的UMA统一内存技术最高支持128GB内存，其中96GB可专属分配给GPU，16GB作为共享显存，动态调度机制消除数据搬运开销。XDNA2 NPU提供50TOPS算力，原生支持Windows 11 AI+PC规范，ROCm框架近期新增Windows兼容性。
生态兼容性成为关键分水岭。英伟达方案要求开发者适应Arm/Linux环境，而AMD平台无缝兼容Office、Photoshop等Windows应用，主流开发工具如Visual Studio、PyCharm均完美支持。对于需要兼顾日常办公与AI开发的入门群体，AMD的X86架构与Windows生态组合显著降低学习成本。WSL子系统的加入更使开发者无需双系统切换即可使用Linux工具。
市场成熟度方面，AMD阵营已形成完整产品矩阵。希未SEAVIV AideaStation R1、极摩客GMKtec EVO-X2等机型覆盖64GB内存+1TB SSD（万元级）到128GB内存+2TB SSD（1.5万元级）配置，惠普Z2 Mini G1a工作站（21999元）提供企业级散热与售后。这些产品预装LM Studio、Gaia等AI工具，京东、天猫渠道实现“开箱即用”。反观英伟达DGX Spark作为全新平台，其驱动稳定性与软件兼容性仍需市场检验。
成本效益分析显示AMD优势突出。以GPT-OSS 20B模型测试为例，极摩客GMKtec EVO-X2（14999元）生成速度达64.69 tok/sec，每万元对应43.13 tok/sec；DGX Spark FE版（28533元）生成速度60.33 tok/sec，每万元仅21.14 tok/sec。电商平台在售的DGX Spark价格普遍超过32999元，每万元算力进一步降至18.28 tok/sec。长期使用成本方面，Windows系统软件费用显著低于Linux专业工具，Ripple AI远程测试平台更提供零成本硬件体验。
硬件扩展能力呈现差异化路径。AMD通过USB4接口支持多机串联，六联智能演示的六机并联方案可将显存扩展至576GB，满足4000亿参数模型需求。英伟达则依赖ConnectX-7网卡实现双机互联，单块网卡价格超万元，扩展成本与灵活性明显受限。模型适配速度上，AMD对主流模型实现“当天适配”，GPT-OSS-120B发布当日即完成优化，而英伟达仅提及预装AI软件堆栈。
开发者支持体系方面，AMD联合RIPPLE AI打造“AI开发者支持平台”，提供预装模型与工具链的开发环境、线上教程及社区论坛。针对学生群体的“高校支持计划”包含硬件试用与课程合作，进一步降低入门门槛。这种从硬件到生态的完整布局，使AMD平台在入门开发者群体中快速建立优势。
