ฮาร์ดแวร์ AI แบบประมวลผลในเครื่องของ NVIDIA กำลังขยายการจัดจำหน่าย พร้อมซอฟต์แวร์ใหม่สำหรับการพัฒนาร่วมกัน โดยระบบ DGX Spark 64GB มีกำหนดเริ่มทยอยวางจำหน่ายผ่านพันธมิตรในวันที่ 23 ตุลาคม ส่วนระบบ DGX Station ที่ใช้ Windows คาดว่าจะมาในเดือนธันวาคม การอัปเดตที่เปิดเผยในงาน GTC Berlin เมื่อวันที่ 21 ตุลาคม 2026 ครอบคลุมตั้งแต่เอเจนต์ส่วนตัวบนเดสก์ท็อปไปจนถึงเครื่องที่องค์กรบริหารจัดการและให้บริการแก่ทีม โดยฟีเจอร์ซอฟต์แวร์บางรายการยังอยู่ในกำหนดการ ไม่ได้เปิดให้ใช้งานแล้ว

ประเด็นสำคัญ

  • ระบบ DGX Spark 64GB เริ่มทยอยวางจำหน่ายในวันที่ 23 ตุลาคม ขณะที่คลัสเตอร์ที่กำหนดค่าด้วยตนเองรองรับได้สูงสุด 8 เครื่องแล้ว
  • DGX Station เพิ่มการผสานรวมระบบบริหารจัดการระดับองค์กร ส่วนรุ่น Windows ที่วางแผนไว้จะรองรับแอปพลิเคชันด้านการผลิตและเอเจนต์ที่ทำงานภายในองค์กร
  • Recursive Flint พร้อมใช้งานสำหรับการเขียนโค้ดในเครื่อง ควบคู่กับการรองรับโมเดลใหม่และการปรับแต่งการอนุมาน ซึ่งตัวเลขประสิทธิภาพเป็นข้อมูลที่ NVIDIA รายงาน

สารบัญ

การทยอยเปิดตัว AI แบบประมวลผลในเครื่องของ NVIDIA: ตอนนี้มีอะไรให้ใช้งานบ้าง?

การประกาศครั้งนี้ครอบคลุมผู้ใช้หลายกลุ่ม ได้แก่ RTX Spark สำหรับรันเอเจนต์ส่วนตัวบนพีซี Windows, DGX Spark สำหรับพัฒนาแอปพลิเคชันบน Linux และ DGX Station สำหรับเวิร์กโหลดระดับองค์กรที่มีขนาดใหญ่ขึ้น ความแตกต่างในทางปฏิบัติไม่ได้อยู่ที่ความจุของฮาร์ดแวร์เท่านั้น แต่ยังอยู่ที่ว่าผู้ใช้ต้องการผู้ช่วยบนเดสก์ท็อปส่วนตัว ระบบหลังบ้านสำหรับการพัฒนาร่วมกัน หรือบริการอนุมานที่ทีมใช้งานร่วมกันและมีการบริหารจัดการ

RTX Spark เปิดตัวเมื่อวันที่ 16 ตุลาคม NVIDIA ระบุว่าแล็ปท็อปจาก ASUS, Dell Technologies, HP, Lenovo, Microsoft และ MSI วางจำหน่ายแล้ว ส่วน Acer จะตามมา Underdog Desktop Agent ก็พร้อมให้ดาวน์โหลดเช่นกัน NVIDIA ระบุว่าเอนจินอนุมาน Husky ของแอปนี้รันโมเดลบนอุปกรณ์ทั้งหมด ทำให้การประมวลผลของเอเจนต์เกิดขึ้นในเครื่อง แทนที่จะส่งข้อมูลผู้ใช้ออกจากพีซี

ระบบ DGX Station ที่ใช้ Linux เริ่มจัดส่งแล้ว ส่วนรุ่น Windows ยังเป็นผลิตภัณฑ์ที่จะเปิดตัวในอนาคต โดย NVIDIA คาดว่าระบบจากพันธมิตรจะพร้อมในเดือนธันวาคม รายงาน AI แบบประมวลผลในเครื่องจากงาน GTC Berlin ยังแยกความสามารถที่พร้อมใช้งานในขณะนี้ออกจากเครื่องมือที่มีกำหนดเปิดตัวในช่วงปลายเดือนนี้ และบริการที่เตรียมเปิดให้เข้าถึงล่วงหน้า

รายการรายละเอียด
DGX Spark 64GBเริ่มทยอยวางจำหน่ายผ่านพันธมิตรในวันศุกร์ที่ 23 ตุลาคม
การจัดคลัสเตอร์ DGX Sparkการกำหนดค่าด้วยตนเองรองรับได้สูงสุด 8 เครื่อง ส่วนการรองรับ 8 เครื่องผ่าน NVIDIA Sync มีกำหนดในเดือนนี้
Sync Model Launcherมีกำหนดเปิดตัวในช่วงปลายเดือนนี้ เพื่อเลือกและดาวน์โหลดโมเดลกับคอนเทนเนอร์ที่เหมาะกับการกำหนดค่าระบบ
DGX Station สำหรับ Windowsคาดว่าระบบจากพันธมิตรจะพร้อมในเดือนธันวาคม โดยรองรับแอปพลิเคชันด้านการผลิตและเอเจนต์
NVIDIA Cloud Functionsเตรียมเปิดให้เข้าถึงล่วงหน้าบน DGX Station ที่ใช้ Linux เพื่อให้บริการจุดเชื่อมต่อโมเดลในเครื่องที่ใช้งานร่วมกันได้
Recursive Flintพร้อมใช้งานโดยเปิดเผยน้ำหนักโมเดล ภายใต้สัญญาอนุญาต Apache 2.0 สำหรับฮาร์ดแวร์ AI แบบประมวลผลในเครื่องของ NVIDIA ที่รองรับ

DGX Spark กลายเป็นระบบหลังบ้านสำหรับการพัฒนาร่วมกันได้อย่างไร

การกำหนดค่า DGX Spark 64GB รุ่นใหม่เริ่มทยอยวางจำหน่ายผ่านพันธมิตรในวันศุกร์ที่ 23 ตุลาคม NVIDIA ระบุโมเดลที่รองรับการทำงานไว้หลายรายการ รวมถึง Nemotron 3.5 Bolt 74B 24GB และ Qwen3.8 27B

สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการความจุมากขึ้น ปัจจุบัน DGX Spark รองรับคลัสเตอร์ที่กำหนดค่าด้วยตนเองได้สูงสุด 8 ระบบผ่านระบบเครือข่าย ConnectX-7 ที่ติดตั้งมาในตัว NVIDIA อธิบายว่าการตั้งค่าระบบ 8 เครื่องซึ่งมีหน่วยความจำรวมแบบรวมเป็นหนึ่ง 1TB สามารถทำหน้าที่เป็นระบบหลังบ้านที่ทีมขนาดเล็กใช้ร่วมกัน และเรียกใช้เซสชันพร้อมกันกับโมเดลเดียวกันได้ ความจุที่เพิ่มขึ้นรองรับโมเดลขนาดใหญ่ขึ้น บริบทที่ยาวขึ้น และเอเจนต์ที่ทำงานพร้อมกัน

ความสามารถในการจัดคลัสเตอร์ด้วยตนเองนี้แยกต่างหากจากการรองรับ DGX Spark จำนวน 8 เครื่องผ่าน NVIDIA Sync ซึ่งมีแผนไว้เช่นกัน นอกจากนี้ Sync มีกำหนดได้รับ Model Launcher ในช่วงปลายเดือนนี้ ตัวเปิดใช้ดังกล่าวออกแบบมาเพื่อดาวน์โหลดโมเดลและคอนเทนเนอร์ที่เหมาะกับการกำหนดค่าฮาร์ดแวร์ เชื่อมต่อโมเดลกับ OpenCode และโหลด DGX Spark Skills สำหรับการบำรุงรักษาและแก้ไขปัญหา

การอัปเดตซอฟต์แวร์ DGX Spark ในเดือนตุลาคมเพิ่ม Wi-Fi Assistant สำหรับสลับเครือข่ายขณะเครื่องทำงานในโหมดอุปกรณ์เฉพาะทาง นอกจากนี้ยังเพิ่มคำแนะนำด้านการบำรุงรักษาและแก้ไขปัญหาที่เน้นเวิร์กโฟลว์เข้าไปใน NVIDIA Sync ผ่าน OpenCode

ผู้ใช้ DGX Station ในองค์กรจะได้รับอะไรใหม่บ้าง?

ตามข้อมูลของ NVIDIA DGX Station มีหน่วยความจำแบบเชื่อมโยงกัน 748GB และประสิทธิภาพ AI สูงสุด 20 petaflops ปัจจุบัน Sync รองรับการเชื่อมต่อระหว่างระบบ DGX Station ที่ใช้ Linux จำนวน 2 เครื่อง ขณะที่การผสานรวมระบบบริหารจัดการใหม่ช่วยให้องค์กรจัดเตรียมและกำกับดูแลเครื่องเหล่านี้ได้

การผสานรวมดังกล่าวครอบคลุม Absolute Security, Splunk by Cisco, Fleet Device Management, Microsoft Intune, Perforce Puppet, Progress Software Chef และ Tanium โดยมีจุดประสงค์เพื่อนำ DGX Station เข้าสู่กระบวนการติดตั้งและบริหารจัดการระดับองค์กรที่มีอยู่ แทนที่จะต้องดูแลเครื่องนี้แยกต่างหากในฐานะเครื่องพัฒนาซอฟต์แวร์

รุ่น Windows ที่วางแผนไว้จะขยายแนวทางนี้ไปสู่ซอฟต์แวร์ด้านวิศวกรรม NVIDIA ระบุว่ารองรับแอปพลิเคชันด้านการผลิตจากบริษัทต่าง ๆ รวมถึง Dassault Systèmes, MathWorks, Rockwell Automation และ Siemens นอกจากนี้ ผู้ใช้ยังสามารถรันเอเจนต์ผ่าน Hermes Agent, Perplexity หรือ Aible ภายในองค์กรได้

อีกด้านหนึ่ง NVIDIA Cloud Functions เตรียมเปิดให้เข้าถึงล่วงหน้าบน DGX Station ที่ใช้ Linux ทีมต่าง ๆ จะลงทะเบียนจุดเชื่อมต่อโมเดลในเครื่องไว้ในแค็ตตาล็อกที่ใช้ร่วมกัน และเรียกใช้งานผ่านช่องทางเชื่อมต่อที่เข้ากันได้กับ OpenAI ได้ NVIDIA ระบุว่าวิธีนี้จะช่วยให้นักพัฒนาเปลี่ยนโมเดลเบื้องหลังจุดเชื่อมต่อได้โดยไม่ต้องแก้โค้ดแอปพลิเคชัน ขณะที่เพื่อนร่วมงานเข้าถึงโมเดลที่ใช้ร่วมกันได้โดยไม่ต้องเข้าถึงเครื่องโดยตรง

Recursive Flint เพิ่มทางเลือกสำหรับการเขียนโค้ดในเครื่อง

Recursive Superintelligence เปิดตัว Recursive Flint เมื่อวันที่ 21 ตุลาคม โมเดลสำหรับเขียนโค้ดนี้ใช้สถาปัตยกรรมแบบ mixture-of-experts ที่มีพารามิเตอร์ 40 พันล้านตัว และมีพารามิเตอร์ที่ทำงานอยู่ 2.5 พันล้านตัว น้ำหนักโมเดลแบบเปิดเผยพร้อมใช้งานบน Hugging Face ภายใต้สัญญาอนุญาต Apache 2.0

NVIDIA รายงานความเร็วในการสร้างข้อความสูงกว่า 220 โทเคนต่อวินาทีบน RTX Spark 64GB นอกจากนี้ยังระบุว่าเคอร์เนลเฉพาะทางที่พัฒนาผ่านระบบวิจัยอัตโนมัติของ Recursive เพิ่มความเร็วในการสร้างข้อความ 55% โดยไม่เปลี่ยนน้ำหนักของโมเดล ตัวเลขเหล่านี้เป็นผลการทดสอบประสิทธิภาพที่รายงานโดยบริษัท ไม่ใช่ผลการวัดที่ผ่านการตรวจสอบโดยอิสระ

Flint สามารถทำงานบนฮาร์ดแวร์ RTX Spark, DGX Spark, GeForce RTX และ RTX PRO นักพัฒนายังสามารถฝึกต่อหลังการฝึกเบื้องต้นด้วยเครื่องมือ NeMo ของ NVIDIA ทำให้ทีมต่าง ๆ มีช่องทางตั้งแต่การดาวน์โหลดโมเดลไปจนถึงการปรับให้เหมาะกับเวิร์กโฟลว์การเขียนโค้ดของตนเอง

การอัปเดตโมเดลและการอนุมานขยายชุดซอฟต์แวร์ให้กว้างขึ้น

NVIDIA เพิ่มการรองรับโมเดลจาก Nemotron, GLM, DeepSeek, Qwen, MiniMax และ Liquid AI พร้อมกับโมเดลสร้างภาพ FLUX ของ Black Forest Labs โดย Nemotron Bolt E4B 4GB มีกำหนดเปิดตัววันที่ 23 ตุลาคม และมีผู้ช่วยเสียงในเครื่องกับอินเทอร์เฟซแบบฝังตัวเป็นหนึ่งในกรณีใช้งานที่ตั้งเป้าไว้

เช็กพอยต์ใหม่ที่ปรับแต่งการใช้หน่วยความจำมีเป้าหมายเพื่อเหลือความจุไว้สำหรับแคชที่ใช้ระหว่างการอนุมานมากขึ้น NVIDIA ยังรายงานการปรับปรุงในเอนจิน llama.cpp และ vLLM โดยงานแบบเอเจนต์ทำงานเร็วขึ้นสูงสุด 1.4 เท่าในเวิร์กโหลด RTX PRO ที่ระบุ และเร็วขึ้นสูงสุด 1.3 เท่าในเวิร์กโหลด DGX Spark ขณะที่เวิร์กโหลด DGX Station ให้ปริมาณงานสูงขึ้นได้ถึง 1.2 เท่า

สำหรับทีมด้านหุ่นยนต์ NVIDIA เปิดตัวเวิร์กโฟลว์อ้างอิงแบบโอเพนซอร์ส 3 รายการสำหรับ DGX Station ครอบคลุมการปรับแต่งการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง การฝึกการควบคุมและจัดการวัตถุอย่างคล่องแคล่ว และการฝึกต่อโมเดลโลกเพื่อสร้างข้อมูลสังเคราะห์ เวิร์กโฟลว์เหล่านี้เปิดให้ใช้งานแล้ว ซึ่งแตกต่างจากฮาร์ดแวร์ Windows ที่กำลังจะเปิดตัวและการเข้าถึง Cloud Functions ล่วงหน้า

บทสรุป

การอัปเดตเหล่านี้เพิ่มทางเลือกให้ผู้ใช้ AI แบบประมวลผลในเครื่อง ตั้งแต่เอเจนต์ส่วนบุคคลไปจนถึงเวิร์กโหลดที่ใช้ร่วมกันและมีการบริหารจัดการ ปัจจุบันการจัดคลัสเตอร์ Spark ด้วยตนเอง การผสานรวมระดับองค์กร และ Recursive Flint พร้อมใช้งานแล้ว ส่วนหมุดหมายถัดไปคือการเปิดตัวฮาร์ดแวร์ Spark ในเดือนตุลาคม การเพิ่มฟีเจอร์ Sync ในเดือนนี้ และระบบ DGX Station รุ่น Windows ที่คาดว่าจะมาในเดือนธันวาคม

อ่านข่าวเพิ่มเติม

ข่าวเพิ่มเติมจาก FinanceVelix

ข้อจำกัดความรับผิด

บทความนี้จาก FinanceVelix ให้ข้อมูลทั่วไป ไม่ใช่คำแนะนำด้านการเงิน การลงทุน กฎหมาย หรือภาษีที่จัดทำขึ้นเฉพาะบุคคล ราคาตลาด อัตราดอกเบี้ย และภาวะเศรษฐกิจอาจเปลี่ยนแปลงได้ การลงทุนมีความเสี่ยงที่จะขาดทุน ข้อเท็จจริงสะท้อนข้อมูลที่มีอยู่ ณ เวลาที่เผยแพร่และอาจเปลี่ยนแปลงได้ โปรดตรวจสอบข้อมูลสำคัญด้วยตนเอง และปรึกษาผู้เชี่ยวชาญที่มีคุณสมบัติเหมาะสมเมื่อจำเป็น การกล่าวถึงสินทรัพย์ บริษัท หรือบริการใด ๆ ไม่ถือเป็นการรับรอง