輝達近期推出的兩款個人AI硬體產品——面向專業人士的DGX Spark迷你電腦和日常使用的RTX Spark筆電——在使用者體驗上存在明顯落差，其中DGX Spark被認為是更成熟的個人AI超級電腦，而RTX Spark的AI功能則尚未完善。
輝達（NVIDIA）近期推出兩款針對個人人工智慧（AI）應用的硬體產品：RTX Spark筆記型電腦／桌上型電腦，以及DGX Spark迷你電腦。雖然兩者都搭載了專為AI運算設計的GB10超級晶片，但使用者體驗卻呈現兩極化，《How-To Geek》科技媒體報導指出，DGX Spark在AI功能上更顯完善與成熟，而RTX Spark則仍有待開發。
兩款產品的核心皆採用GB10晶片（或N1X變體），配備6,144個CUDA核心、192個Tensor核心及48個RT核心，其規格與輝達行動版的RTX 5070顯示卡相當。這些晶片支援高達128GB的記憶體，可提供約一petaflop（每秒千萬億次浮點運算）的FP4效能。較低階的N1X晶片則配備32GB記憶體。
DGX Spark被定位為「個人AI超級電腦」，專為AI開發者和專業人士設計。它運行客製化的Ubuntu作業系統，內建必要的套件、函式庫與軟體，讓使用者能快速投入LoRA、微調模型或剪枝MoE（混合專家模型）等AI任務。該裝置的GB10晶片功耗（TDP）為140W，系統額外消耗100W。其連接埠包括四個USB-C、一個HDMI 2.1a、一個10GbE乙太網路及兩個QSFP連接埠，並透過ConnectX-7網路技術實現200 Gbps的連接速度，允許兩台DGX Spark透過一條QSFP纜線配對，甚至可手動叢集高達八台128GB的DGX Spark，組建成總計1TB的記憶體池。報導作者Patrick Campanale認為，DGX Spark軟體生態系統更為完善，其Sync app能有效管理多台DGX Spark。
相較之下，RTX Spark筆電與桌機預載Windows作業系統，主要面向日常使用與輕量AI應用。RTX Spark筆電的GB10晶片功耗介於45W至80W之間，以平衡效能與電池續航力，例如測試用的Lenovo Yoga 9n 2-in-1筆電在執行高負載AI任務時，電池續航力不到兩小時。雖然RTX Spark在某些記憶體密集型任務中，因記憶體速度較快（300GB/s對DGX Spark的273GB/s）可能超越DGX Spark，但在純運算能力上DGX Spark仍具優勢。然而，作者指出RTX Spark在開箱後並未提供顯著的AI功能，使用者必須自行探索或開發工具，才能體驗到AI電腦的「賣點」。許多AI功能如視訊、音訊濾鏡等主要透過神經網路處理器（NPU）運作，但並無明顯提示這是一台AI導向的電腦。
Patrick Campanale表示，儘管RTX Spark配備了強大的硬體，但其AI體驗仍感到「未完成」，與DGX Spark的「完善」形成鮮明對比。他強調，AI應如同作業系統的自然延伸，而非外掛功能，建議輝達應讓RTX Spark的AI功能更易於使用和發掘。