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英伟达发布 DGX Station 桌面 AI 超算，单机运行 1 万亿参数模型
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资质办理服务中心
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拓荒牛
2026-01-08
英伟达发布 DGX Station 桌面 AI 超算，单机运行 1 万亿参数模型
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商标服务中心
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拓荒牛
2026-01-07
英伟达发布 DGX Station 桌面 AI 超算，单机运行 1 万亿参数模型
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来自：
企业第二办公区-企业智慧之窗
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拓荒牛
2026-01-07
英伟达发布 DGX Station 桌面 AI 超算，单机运行 1 万亿参数模型
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知识产权服务中心
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拓荒牛
2026-01-06
英伟达发布 DGX Station 桌面 AI 超算，单机运行 1 万亿参数模型
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来自：
数字乡村-美山村
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拓荒牛
2026-01-06
英伟达发布 DGX Station 桌面 AI 超算，单机运行 1 万亿参数模型
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来自：
中关村国际人才会客厅
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拓荒牛
2026-01-06
3+万元的NVIDIA DGX Spark没法玩游戏：《赛博朋克2077》1080p中画质只有50FPS
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企业第二办公区-企业智慧之窗
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拓荒牛
2025-11-07
Strix Halo、DGX Spark决战迷你AI工作站！AMD手握三大优势、性能完胜
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代理记账服务中心
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拓荒牛
2025-10-31
Strix Halo、DGX Spark决战迷你AI工作站！AMD手握三大优势、性能完胜
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注册公司服务中心
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拓荒牛
2025-10-30
时隔九载黄仁勋再访马斯克，跳票半载的AI个人超算DGX Spark惊艳登场
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社保公积金服务中心
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拓荒牛
2025-10-21
![](https://img2.tuohuangzu.com/uninf/images/202601/2026010801035711182.png"></p><p>其核心目标是让开发者、研究人员和数据科学家无需依赖云端集群，即可在本地桌面上开发、微调并运行从)
![](https://img2.tuohuangzu.com/uninf/images/202601/2026010711042644807.png"></p><p>其核心目标是让开发者、研究人员和数据科学家无需依赖云端集群，即可在本地桌面上开发、微调并运行从)
![](https://img2.tuohuangzu.com/uninf/images/202601/2026010700041537458.png"></p><p>其核心目标是让开发者、研究人员和数据科学家无需依赖云端集群，即可在本地桌面上开发、微调并运行从)
![](https://img2.tuohuangzu.com/uninf/images/202601/2026010620344285212.png"></p><p>其核心目标是让开发者、研究人员和数据科学家无需依赖云端集群，即可在本地桌面上开发、微调并运行从)
![](https://img2.tuohuangzu.com/uninf/images/202601/2026010619035063073.png"></p><p>其核心目标是让开发者、研究人员和数据科学家无需依赖云端集群，即可在本地桌面上开发、微调并运行从)
![](https://img2.tuohuangzu.com/uninf/images/202601/2026010617041750606.png"></p><p>其核心目标是让开发者、研究人员和数据科学家无需依赖云端集群，即可在本地桌面上开发、微调并运行从)
![](https://img2.tuohuangzu.com/uninf/images/202511/2025110713054760534.png"></p><p>dgx)
![](https://img2.tuohuangzu.com/uninf/images/202510/2025103100060007477.png"></p><p><span><strong>其中，对于小型企业、工作室乃至个人开发者来说，端侧ai蕴藏着更多可能，而工欲善其事、必先利其器，如何选择高效、经济的端侧开发平台，就成了一道令人纠结的选择题。</strong></span></p><p>所谓端侧ai，就是在本地设备上完成相关ai模型部署和推理计算，因为云侧ai虽然算力强大、模型接入方便，但也存在数据隐私泄露、成本高昂、数据延迟等方面的不友好因素，并不是所有ai负载都适合上云。</p><p>而端侧ai最大的阻碍就是算力/显存、存储空间等方面的掣肘太多，消费级笔记本、台式机往往太弱，像英特尔推出的桌面ai超算中心产品，专业工作站又太贵，苹果则是生态过于封闭。</p><p>这种情况下，amd、nvidia先后站了出来，amd率先拿出了代号strix)
![](https://img2.tuohuangzu.com/uninf/images/202510/2025103001045200724.png"></p><p><span><strong>其中，对于小型企业、工作室乃至个人开发者来说，端侧ai蕴藏着更多可能，而工欲善其事、必先利其器，如何选择高效、经济的端侧开发平台，就成了一道令人纠结的选择题。</strong></span></p><p>所谓端侧ai，就是在本地设备上完成相关ai模型部署和推理计算，因为云侧ai虽然算力强大、模型接入方便，但也存在数据隐私泄露、成本高昂、数据延迟等方面的不友好因素，并不是所有ai负载都适合上云。</p><p>而端侧ai最大的阻碍就是算力/显存、存储空间等方面的掣肘太多，消费级笔记本、台式机往往太弱，像英特尔推出的桌面ai超算中心产品，专业工作站又太贵，苹果则是生态过于封闭。</p><p>这种情况下，amd、nvidia先后站了出来，amd率先拿出了代号strix)
