Não, seu novo “AI PC” ou “Copilot+ PC” não é ótimo para executar IA – pelo menos não com qualquer quantidade de computação que importe. A verdadeira inteligência artificial está a ser processada a portas fechadas de enormes centros de dados que estão actualmente a surgir por todo os Estados Unidos. A Nvidia, que se tornou uma empresa de um trilhão de dólares graças à IA, agora está pedindo que você coloque um grama dessa nuvem em sua mesa.
A Nvidia anunciou pela primeira vez sua máquina de computação DGX Spark AI de US$ 4.000, então apelidada de “Project Digits”, durante a CES 2025. Se você não se lembra dos detalhes, não o culpo. Enquanto o CEO Jensen Huang falava sobre os recursos gráficos e de IA das GPUs da série RTX 50 da empresa, o Spark estava sendo empurrado para outro lugar como um dispositivo doméstico construído especificamente para cargas de trabalho de IA de ponta. A empresa chegou ao ponto de chamá-lo de “nova classe de computador” em seu postagem de anúncio—apesar de ser alimentado por um chip Blackwell, uma arquitetura que aparece em várias outras linhas da Nvidia.
O DGX Spark está programado para começar a ser comercializado na quarta-feira. Os parceiros habituais da Nvidia, como Acer, Asus, Lenovo, MSI, Dell e Gigabyte, já estão alinhados para lançar suas próprias versões do dispositivo. Você pode não encontrar esses produtos ao percorrer os corredores esparsos da Best Buy mais próxima, mas a Nvidia disse que os enviará para as lojas Micro Center nos EUA. fiz um grande negócio de distribuir Sparks para grandes empresas como OpenAI e Microsoft, bem como para Elon Musk na sede da Starbase no Texas. Talvez o bilionário fundador da xAI o conecte e use-o para vibrar o código daquele concorrente “Wokipedia” centrado em IA – que ele prometeu que ajudaria as pessoas a “entender o universo”.
Você não usará o ‘supercomputador de IA’ para nada além de IA
Eu vi as versões do Spark da Nvidia e da Acer na IFA 2025. Ambos pareciam mini PCs grandes e brilhantes – mas na verdade não estavam executando o Windows. Spark executa uma distribuição Linux personalizada baseada em Ubuntu carregada com várias ferramentas de IA da Nvidia para modelos de imagem de IA e LLMs, ou modelos de linguagem grandes. Uma CPU baseada em ARM de 20 núcleos acompanha uma GPU Grace Blackwell. Se tudo o que importasse fosse a contagem de núcleos, o Spark empataria com a GeForce RTX 5070 da Nvidia, uma de suas GPUs de baixo custo.
À primeira vista, essas especificações não parecem muito “supercomputadores”. Mas por dentro, você encontrará muito mais desempenho e consumo de energia do que um PC desktop típico. A caixa Spark de 2,65 libras contém 128 GB de memória de sistema e 4 TB de armazenamento. Seu chip Blackwell promete 1 petaflop de desempenho de computação de IA, que é muitas vezes mais do que os 170 teraflops que a máquina de computação AI DGX-1 2016 da Nvidia oferece, embora seja importante notar que flops, uma medida de quão rápido uma GPU pode executar um certo número de operações de ponto flutuante por segundo, são uma métrica aproximada. O Spark também funciona a 240 W, em comparação com o consumo de energia de 3.200 W do modelo mais antigo.
Para outro exemplo solto de capacidade de computação de IA, o DGX Spark promete realizar cerca de 1.000 TOPS, ou trilhões de operações por segundo. Embora fique abaixo do RTX 5090, que possui 3.352 TOPS, ele supera qualquer PC equivalente do mesmo tamanho, e sua memória o coloca no limite para desenvolver e projetar o próximo chatbot. Para efeito de comparação, o próximo chip Snapdragon X2 Elite Extreme da Qualcomm deve ser muito melhor para IA do que seu antecessor, graças a uma unidade de processamento neural redesenhada, mas que só pode reivindicar 70 TOPS de desempenho de IA. Seu PC normal ainda está limitado a executar modelos de IA extremamente simples ou tarefas de IA em segundo plano.
Ah, e tudo isso tem um preço de varejo de cerca de US$ 4.000. Não se preocupe: a Nvidia não espera que todo Joe Schmoe compre um desses para executar o Windows 11 Recall. O DGX Spark foi desenvolvido para desenvolvedores iniciantes de IA, estudantes ou, talvez, curiosos que podem se dar ao luxo de gastar o equivalente a duas GPUs RTX 5090 de US$ 2.000 para comprar um computador especializado. Sua verdadeira missão é fazer com que mais desenvolvedores criem aplicativos de IA que as pessoas realmente queiram usar – ou, nas palavras de Huang, “a próxima onda de avanços”. Esperançosamente, isso assumirá a forma de algo além de uma interface de chatbot que promete consertar a decoração da casa ou remediar o conceito abstrato de solidão.
