En el marco del CES 2026, NVIDIA ha dado un paso firme hacia el futuro de la inteligencia artificial en el entorno del desarrollador, con la presentación de dos nuevos sistemas: NVIDIA DGX Spark y NVIDIA DGX Station. Estos dispositivos, diseñados para su uso en el escritorio, permiten a ingenieros, investigadores y científicos de datos ejecutar y ajustar modelos de IA avanzados de manera local, antes de pasar al escalado en la nube.
Este movimiento responde a la creciente demanda de soluciones que combinen memoria unificada, rendimiento sostenido y herramientas optimizadas. DGX Spark y DGX Station pretenden ser un puente eficaz entre los laboratorios personales y las infraestructuras corporativas de gran escala, permitiendo manejar modelos cada vez más complejos sin depender exclusivamente de racks remotos.
El DGX Spark, ideal para un uso amplio, proporciona una solución compacta y de fácil uso, permitiendo a los desarrolladores maniobrar con modelos de hasta 100.000 millones de parámetros directamente desde su escritorio. En contraste, el DGX Station está dirigido a entornos de frontera, donde se trabaja con modelos de hasta un billón de parámetros. Ambas máquinas aprovechan el sistema Grace Blackwell, que combina memoria coherente con un rendimiento adaptado a las exigencias actuales de la IA.
NVIDIA destaca la preconfiguración del software en DGX Spark, que incluye bibliotecas CUDA-X para acelerar tareas comunes de IA. Además, introduce el formato NVFP4, capaz de comprimir modelos en un 70%, facilitando así la ejecución de modelos grandes pese a las limitaciones de memoria de los equipos de escritorio.
Las aplicaciones de DGX Spark y DGX Station no solo se limitan a su capacidad técnica; también imparten un cambio en el enfoque del desarrollo de IA, priorizando la prueba y validación local antes de escalar a infraestructuras mayores. Con una disponibilidad proyectada para la primavera de 2026 y una red de socios comerciales robusta, estos sistemas prometen revolucionar el modo en que se maneja la inteligencia artificial a nivel local en el ámbito corporativo.
El mensaje de NVIDIA es claro: en un mundo donde la IA es demasiado crítica y costosa para depender de un único modelo de operación, una estrategia híbrida que permita un desarrollo local controlado y un escalado global es la clave para el futuro.
