DGX Spark 64GB版は4,999ドルで10月23日発売｜日本での価格と128GB版との違い、64GBで足りるか
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128GB版は6,950ドルへ値上げ、ローカルLLMは64GBで足りるか
NVIDIAは2026年10月2日、小型AIコンピューター「DGX Spark」に、統合メモリを64GBに減らした「DGX Spark 64GB」を追加すると発表しました。Acer、ASUS、Dell、GIGABYTE、HP、MSIの6社から10月23日に発売され、価格は4,999ドル（約79万円）からです。
同じ日に、NVIDIA自身が販売する128GBのFounders Editionは6,950ドル（約110万円）に値上げされました。メモリが半分の64GB版でも、1年前に3,999ドルで出た128GB版より1,000ドル高いというのが、今回の発表のいちばん大きなポイントです。
64GBで足りるかどうかは、動かしたいモデルの大きさで決まります。
目次
要点発表された内容
中身は128GB版と同じGB10 Grace Blackwell Superchip、DGX OS、NVIDIAのAIソフト一式で、違うのはメモリ容量です。NVIDIA自身のFounders Editionは用意されず、6社だけが販売します。4,999ドルは各社の最も安い構成の価格で、SSDの容量などは各社の製品ページで確かめる必要があります。
NVIDIAは64GB版で、パラメーター数1,000億（100B）までのモデルと、それを使うAIエージェントを本体だけで動かせるとしています。容量が足りなくなったら、2台を背面のConnectX-7でつないでメモリを128GBにまとめ、2,000億（200B）パラメーターまで扱えるようにする、という拡張の道筋も同時に示しました。
2台をつなぐ設定は、管理アプリ「NVIDIA Sync」のCluster Assistantが自動で行います。10月末には、Qwen3.8 27Bをボタン操作でダウンロードして起動し、コーディング用のOpenCodeまで設定するModel Launcherも追加される予定です。
価格64GB版の4,999ドルは発売時の128GB版より高い
DGX Sparkの価格は、メモリ不足を理由に2回引き上げられています。64GB版の価格を、128GB版の値上げの流れに並べると次のとおりです。
| 時点・構成 | 米国価格 | 円換算 |
|---|---|---|
| 128GB版FE 2025年10月の発売時 | 3,999ドル | 約63万円 |
| 128GB版FE 2026年2月の改定 | 4,699ドル | 約74万円 |
| 128GB版FE 2026年10月2日の改定 | 6,950ドル | 約110万円 |
| 64GB版（各社） 2026年10月23日発売 | 4,999ドル〜 | 約79万円〜 |
128GB版は発売時から約74%上がりました。64GB版の4,999ドルは、メモリが半分になったにもかかわらず発売時の128GB版より25%高く、9月21日に米国で確認できた128GB版の実売価格4,999.99ドルとほぼ同じ水準です。この値動きはDGX Sparkが実売4,999ドルへ上がった経緯の続きにあたります。
メモリ1GBあたりで見ると、64GB版は約78ドル、128GB版は約54ドルで、128GB版のほうが割安です。2つの差額は1,951ドル（約31万円）で、そのぶんメモリが64GB増えます。64GB版は「安い版」ではなく、「総額を5,000ドル前後に抑えるための版」と考えたほうが実態に合います。
違い64GB版と128GB版の違いはメモリ容量と売り方
| 項目 | 64GB版 | 128GB版（FE） |
|---|---|---|
| チップ | GB10 Grace Blackwell | GB10 Grace Blackwell |
| AI性能（FP4） | 1PFLOPS | 1PFLOPS |
| 統合メモリ | 64GB LPDDR5X | 128GB LPDDR5X |
| メモリ帯域 | 273GB/s | 273GB/s |
| SSD | 各社の構成による | 4TB |
| ネットワーク | ConnectX-7（200Gbps） | ConnectX-7（200Gbps） |
| 販売元 | Acer・ASUS・Dell・GIGABYTE・HP・MSI | NVIDIAと各社 |
| 米国価格 | 4,999ドル〜 | 6,950ドル |
チップもメモリ帯域も同じなので、メモリに収まるモデルなら64GB版と128GB版の速さは変わりません。差が出るのは、128GB版なら載るのに64GB版には載らない大きさのモデルを使うときだけです。
もう1つの違いは学習用途です。NVIDIAは128GB版について、700億（70B）パラメーターまでのモデルを微調整（ファインチューニング）できると説明していますが、64GB版で扱える上限は示していません。微調整では推論より多くのメモリを使うため、自前のデータでモデルを調整する作業が主目的なら128GB版を選ぶのが無難です。
メモリはLPDDR5Xで、あとから増やす仕組みはありません。容量を増やす方法は、2台目を買ってつなぐことだけです。
容量64GBに収まるモデルと収まらないモデル
64GBで足りるかどうかを、主要なオープンモデルの重みのファイルサイズで確かめました。Hugging Faceで配布されているファイルの合計で、実際の使用量はここに会話の履歴を保持するKVキャッシュと、OSやアプリの分が加わります。
| モデル | 重みのサイズ | 64GB版1台 | 128GB版／64GB×2台 |
|---|---|---|---|
| Qwen3.6-35B-A3B （MoE・NVFP4） | 23.4GB | 余裕あり | 余裕あり |
| Qwen3.8 27B （密・FP8） | 30.9GB | 余裕あり | 余裕あり |
| Gemma 4 31B （密・NVFP4） | 32.6GB | 余裕あり | 余裕あり |
| Llama 3.3 70B （密・NVFP4） | 42.7GB | 載るが残りは約20GB | 余裕あり |
| gpt-oss-120b （MoE・MXFP4） | 65.2GB | 実用にならない | 載る |
| Nemotron 3 Super 120B （MoE・NVFP4） | 80.3GB | 載らない | 載る |
境目は、NVIDIAが64GB版の上限として挙げた「1,000億パラメーター」とほぼ一致します。4ビット前後に量子化した70Bクラスまでは1台で動き、1,170億パラメーターのgpt-oss-120bや、Nemotron 3 Super 120Bの4ビット版は、重みだけで64GBの大半か全部を使ってしまいます。120Bクラスを動かしたいなら、128GB版か64GB版2台が必要です。
ただし、64GBに収まる密モデルを大きくするほど、速さが落ちる点にも注意が必要です。文章を1トークン生成するたびに、密モデルは重みのほぼ全部をメモリから読み出します。DGX Sparkの273GB/sという帯域を重みのサイズで割ると、投機的デコードなどの高速化を使わない場合の生成速度の上限は、Qwen3.8 27BのFP8版で毎秒約8.8トークン、Llama 3.3 70Bの4ビット版で毎秒約6.4トークンです。
一方、Qwen3.6-35B-A3Bのような専門家混合（MoE）モデルは、1トークンごとに動くパラメーターが約30億に限られるため、読み出す量が密モデルの27Bより1桁少なく済みます。64GBの使い道は、大きな密モデルを1つ詰め込むことより、中型のMoEモデルを長い文脈やエージェントの同時実行と組み合わせることに向いています。NVIDIAが64GB版をAIエージェント用として打ち出しているのも、この帯域の事情と合っています。
内蔵GPUやミニPCで、メモリ16GB・32GB・64GBごとに動くモデルを試したい場合は、LM Studio Bionicの必要スペックでも整理しています。
増設64GB版2台と128GB版1台はどちらが得か
64GB版2台と128GB版1台は、どちらもメモリが128GBになります。NVIDIAが公表した数値と米国価格を並べると次のとおりです。
| 構成 | メモリ | 帯域 | FP4性能 | 米国価格 |
|---|---|---|---|---|
| 64GB版×1台 | 64GB | 273GB/s | 1PFLOPS | 4,999ドル〜 |
| 64GB版×2台 | 128GB | 546GB/s | 2PFLOPS | 9,998ドル〜 |
| 128GB版FE×1台 | 128GB | 273GB/s | 1PFLOPS | 6,950ドル |
NVIDIAのQwen3.8 27Bでのテストでは、64GB版2台は1台の最大1.7倍の性能でした。128GB版1台は64GB版1台と同じチップなので、Qwen3.8 27Bのように1台に収まるモデルでの速さは64GB版1台と変わりません。つまり3,048ドル（約44%、約48万円）多く払うと、同じ128GBのメモリで最大1.7倍の速さが手に入るという比較になります。
ただし2台構成には、設置場所と電源が2台分必要になります。電源アダプターは1台あたり240Wです。また1.7倍という数字はNVIDIAが選んだモデルでの最大値で、複数台への分散に対応していない推論ソフトでは効果がありません。最初は64GB版1台で始め、足りなくなったら2台目を足すという買い方ができるのは、64GB版を選ぶ利点の1つです。
日本日本での発売と価格の見通し
2026年10月3日時点で、64GB版の日本での発売日と価格は発表されていません。NVIDIAの発表は米ドルの価格と10月23日という発売日だけで、販売する国や地域には触れていません。6社の日本法人からの発表もまだありません。
日本で64GB版が出るとすれば、窓口は6社の日本法人と国内の販売店です。64GB版にはFounders Editionが無いうえ、国内でNVIDIA製品を扱うリョーサン菱洋は、DGX Spark（Founders Edition）の販売を終えて各社のGB10搭載機を販売中と案内しています。128GB版でも、国内で今買えるのはメーカー各社の製品が中心です。
2026年10月3日時点で国内に掲載されている128GB版の価格は次のとおりです。いずれもメモリ128GB・SSD 4TBの構成で、FEはFounders Editionを指します。
| 製品・販売店 | 掲載価格 | 在庫 |
|---|---|---|
| DGX Spark FE パソコン工房 | 984,980円 | 在庫切れ |
| DGX Spark FE ツクモ | 1,189,980円 | 完売 |
| DGX Spark FE アーク | 1,199,800円 | 在庫なし |
| GIGABYTE AI TOP ATOM アーク | 1,161,600円 | 在庫あり |
| Dell Pro Max with GB10 Dell直販 | 2,140,820円 | 注文可 |
Founders Editionはどの店でも在庫が無く、販売店の掲載価格は98万〜120万円です。一方、同じ128GB・SSD 4TBのGB10搭載機でも、Dellの直販は214万820円と販売店の2倍近くになっています。国内では、同じGB10の機械でもメーカーと販路で価格が大きく違うため、64GB版が出たときも1社の価格だけで相場を判断しないほうが安全です。
64GB版の国内価格の目安は、米国価格から計算できます。4,999ドルを1ドル＝157.67円で換算して消費税10%を加えると、約86万7,000円です。同じ計算で128GB版の6,950ドルは約120万5,000円になり、国内販売店の掲載価格はこの金額を超えていません。販売店経由なら86万円台が1つの目安で、メーカー直販はこれを大きく上回る可能性があると見ておくのが現実的です。
今すぐ128GBが必要なら、アークのGIGABYTE AI TOP ATOMのように在庫のあるGB10搭載機を選ぶことになります。64GBで足りる用途なら、10月23日の米国発売のあとに各社の日本法人が64GB版を出すかどうかを確かめてから決めても遅くはありません。
代わりゲームもしたいならRTX Spark、安さ重視ならRyzen AI Max+
DGX SparkのOSは、UbuntuをベースにしたLinuxのDGX OSです。CPUはArmで、Windowsは入っていません。ゲームを遊ぶ機械ではなく、AIの開発と推論のための機械です。
RTX 5090搭載のゲーミングPCと比べたAIの生成速度や、Arm版のSteamでゲームがどこまで動くかはDGX SparkとRTX 5090の違いで比べています。
同じGB10系のチップでWindows 11とゲームを動かしたいなら、この秋から各社のノートPCや小型デスクトップに載る「RTX Spark」が選択肢になります。仕様とWindows on Armでのゲーム互換性はNVIDIA RTX Spark 完全解説でまとめています。
ローカルLLMを安く始めたいだけなら、AMDのRyzen AI Max+ 395に128GBメモリを組み合わせたミニPCも候補です。メモリ帯域は256GB/sでDGX Sparkとほぼ同じ水準、x86のWindowsが動くのでゲームにも使えます。国内ではAmazonで買え、128GB構成でも64GB版DGX Sparkの円換算額より安い価格帯にあります。弱点はCUDAが使えないことで、NVIDIA向けに作られたツールや手順をそのまま使いたい人には向きません。選び方はRyzen AI Max+搭載ミニPCおすすめ比較で詳しく比べています。
判断64GB版は買いか
- 70Bまでのモデルや、中型のMoEモデルでエージェントを常時動かしたい
- CUDAとNVIDIAのAIソフト一式を前提に開発したい
- まず1台で始め、足りなければ2台目を足して速度とメモリを増やしたい
- gpt-oss-120bなど120Bクラスを1台で動かしたい（128GB版か2台構成）
- 自前のデータで70Bクラスを微調整したい（128GB版）
- ゲームにも使いたい、ローカルLLMを安く試したい（RTX SparkかRyzen AI Max+）
64GB版は、今の主流の中型モデルとAIエージェントには十分な容量で、2台目を足せば128GB版より速い構成にも育てられます。ただし約79万円という円換算額は、ゲーミングPCの感覚で「64GBに減って安くなった」と受け取れる金額ではありません。CUDAでのAI開発が仕事や研究の中心にある人向けの製品です。
おすすめCUDAにこだわらないなら128GBのRyzen AI Max+ミニPC
DGX Sparkは国内では100万円前後からになるため、ここではCUDAにこだわらない人向けの代わりの候補として、Ryzen AI Max+ 395と128GBメモリを積むミニPCを2台挙げます。どちらもWindows 11で動き、ゲームとローカルLLMを1台で兼ねられます。
FAQよくある質問
まとめまとめ｜64GB版はエージェント用、120Bクラスなら128GBか2台
DGX Spark 64GBは、128GB版と同じGB10を積み、メモリだけを半分にした構成です。10月23日に6社から4,999ドルで発売され、同じ日に128GB版のFounders Editionは6,950ドルへ上がりました。
64GBあれば、70Bクラスまでのモデルや、今の主流の中型MoEモデルでのエージェント運用は1台でこなせます。gpt-oss-120bのような120Bクラスや、70Bクラスの微調整が目的なら、128GB版か64GB版2台が必要です。
64GB版は、CUDAでAIエージェントを動かしたい人が5,000ドル前後で始めるための入り口です。収まるモデルなら128GB版と同じ速さで、2台目を足せば1台の最大1.7倍の速さになります。ゲームと兼用したい人はRTX Spark、ローカルLLMを安く試したい人はRyzen AI Max+ 395の128GB機のほうが合っています。
出典：NVIDIA公式ブログ「NVIDIA DGX Spark 64GB Gives Developers More Ways to Build and Scale Local AI」、NVIDIA DGX Spark製品ページ、NVIDIA Developer Forums「2/23/2026 Price Change Announcement」、Hugging Faceの各モデル配布ページ（Qwen3.8-27B-FP8、gpt-oss-120b、Nemotron 3 Super NVFP4）、The Register（128GB版の価格改定）。国内の販売状況と価格：リョーサン菱洋、ツクモ、アーク（DGX Spark）、アーク（GIGABYTE AI TOP ATOM）、パソコン工房、Dell直販の各製品ページ（2026年10月3日確認）。円換算は1ドル＝157.67円（2026年10月2日の欧州中央銀行の参照レート）で計算しています。情報は2026年10月3日時点のものです。
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