DGX Spark vs Servidor IA Casero: Comparativa Real 2025

DGX Spark vs Servidor IA Casero: La Comparativa que Nadie Te Cuenta

Imagina poder ejecutar modelos de IA de 200 mil millones de parámetros desde tu escritorio. Suena a ciencia ficción, ¿verdad? Pues tanto el NVIDIA DGX Spark como un servidor casero con RTX 5090 pueden hacerlo realidad. Pero aquí está el detalle: uno cuesta 3,999€ y el otro 2,500-3,500€. ¿Cuál vale realmente la pena?

Durante los últimos meses he estado ejecutando modelos LLM y generación de imágenes en mi servidor casero con RTX 5090. He corrido Llama 70B, FLUX, SwarmUI 24/7, y n8n con automatizaciones de IA. Y ahora que el DGX Spark está disponible, la pregunta es obvia: ¿debería haberme gastado 1,500€ más en el DGX Spark?

¿Para quién es este artículo?

Este artículo es para ti si:

• Estás considerando montar tu servidor de IA casero y no sabes si vale la pena invertir en enterprise
• Ya tienes un setup casero y te preguntas si el DGX Spark ofrece algo que no tengas
• Trabajas en una startup o empresa pequeña y necesitas justificar costos de infraestructura IA
• Quieres datos técnicos reales, no marketing de NVIDIA ni opiniones sin fundamento

Qué aprenderás en esta comparativa

No voy a darte el rollo corporativo de «enterprise vs consumer». Vamos a comparar:

• Especificaciones técnicas reales con benchmarks verificables
• Rendimiento en LLMs (Llama, Qwen, Mixtral) e imagen (FLUX, SDXL)
• Análisis de costos TCO (Total Cost of Ownership) a 3 años
• Casos de uso donde cada uno brilla (y donde falla)
• Mi experiencia real ejecutando modelos 24/7

Spoiler: No hay una respuesta única. Depende de tu caso de uso, presupuesto y tolerancia al trasteo. Pero al final de este artículo sabrás exactamente cuál es tu mejor opción.

Especificaciones Técnicas: El Enfrentamiento Brutal

Aquí está la verdad sin adornos. Nada de «hasta X TOPS» o «rendimiento increíble». Solo números verificables:

Lo que significan estos números (de verdad)

Memoria: Cantidad vs Velocidad

El DGX Spark tiene 4x más memoria (128 GB vs 32 GB), pero la RTX 5090 es 6.5x más rápida accediendo a ella. ¿Qué importa más?

• Si ejecutas modelos grandes (70B-200B): DGX Spark gana. Punto. No hay discusión.
• Si ejecutas modelos medianos (7B-32B) rápido: RTX 5090 destroza al DGX Spark.

GPU: Potencia bruta

El GB10 del DGX Spark tiene solo 6,144 CUDA cores. La RTX 5090 tiene 21,760 CUDA cores. Para que te hagas una idea:

• GB10 ≈ RTX 5070 en capacidad de cómputo
• RTX 5090 = 3.5x más potente que GB10 en cómputo paralelo

Pero el DGX tiene un as bajo la manga: memoria unificada. CPU y GPU comparten los 128 GB sin copiar datos. Eso es oro para modelos que no caben en 32 GB.

Consumo energético: La diferencia es brutal

• DGX Spark: 170W total (comparable a una PS5)
• Servidor RTX 5090: 600-800W (GPU sola 575W + CPU 170W + resto)

Eso son 430-630W de diferencia. A €0.30/kWh y 8h/día de uso:

• DGX Spark: ~€15/mes electricidad
• RTX 5090: ~€45-60/mes electricidad

Ahorro anual: €360-540 con DGX Spark. En 3 años, eso son €1,080-1,620. Casi el precio de una RTX 5090 entera.

Benchmarks Reales: Dónde Brilla Cada Uno

Suficiente teoría. Vamos a números reales de rendimiento con modelos que usas de verdad.

LLM Inference: Velocidad de Generación

Benchmarks con Llama 3.3 70B (el modelo que todos queremos ejecutar):

Veredicto LLM:

• RTX 5090 es 3-4× más rápida en modelos que caben en 32 GB
• DGX Spark ejecuta modelos más grandes (hasta 200B parámetros sin quantization agresiva)
• Para uso diario con modelos 7B-32B: RTX 5090 gana por goleada
• Para research/fine-tuning de 70B+: DGX Spark es la única opción sin cluster

Generación de Imágenes: FLUX, SDXL, SD 1.5

Aquí la RTX 5090 simplemente aplasta al DGX Spark:

¿Por qué la RTX 5090 domina aquí?

Generación de imágenes es intensiva en ancho de banda de memoria. Cada paso de difusión lee/escribe millones de valores. La RTX 5090 tiene 1,792 GB/s vs 273 GB/s del DGX Spark. Eso es 6.5× más throughput.

Si tu workflow incluye generación de imágenes (SwarmUI, ComfyUI, A1111), la RTX 5090 no tiene rival.

Fine-tuning: Donde el DGX Spark Brilla

Fine-tuning requiere gradientes en memoria (el modelo + activations + optimizer states). Eso triplica los requisitos de VRAM:

Veredicto Fine-tuning:

• DGX Spark permite fine-tuning de modelos hasta 13B completos
• RTX 5090 solo permite fine-tuning de 7B (13B+ requiere LoRA/técnicas avanzadas)
• Para fine-tuning serio: DGX Spark o setup multi-GPU (2-4× RTX 5090)

Contexto Largo: El As del DGX Spark

Contextos largos (32k-128k tokens) consumen VRAM exponencialmente:

Si trabajas con RAG, análisis de documentos largos, o transcripciones extensas, el DGX Spark no tiene competencia en setup single-GPU.

Casos de Uso: Cuándo Elegir Cada Uno

El DGX Spark Gana Cuando…

1. Ejecutas modelos de 70B+ parámetros regularmente

Si tu workflow incluye Llama 70B, Qwen 72B, o Mixtral 8×22B en FP16/BF16, el DGX Spark es tu única opción sin montar cluster multi-GPU.

• Research en LLMs grandes
• Fine-tuning de modelos 13B-70B con LoRA
• Benchmarking de modelos SOTA

2. Necesitas contextos largos (32k-128k tokens)

RAG empresarial, análisis de documentos técnicos largos, legal/compliance, transcripciones médicas…

3. Priorizas eficiencia energética

170W vs 600-800W. Si pagas electricidad cara o ejecutas 24/7, el ahorro es significativo:

• Data centers pequeños
• Labs universitarios (presupuesto limitado)
• Países con electricidad cara (€0.40+/kWh)

4. Valoras soporte enterprise

El DGX Spark incluye:

• NVIDIA AI Enterprise software stack preinstalado
• Soporte técnico de NVIDIA
• Actualizaciones y parches garantizados
• Certificaciones para compliance (ISO, SOC 2, HIPAA)

Si tu empresa requiere SLAs o certificaciones, esto no tiene precio.

5. Quieres clustering fácil

Dos DGX Spark conectados por QSFP (200 Gb/s) pueden ejecutar modelos de 405B parámetros distribuidos. Eso requiere configuración mínima vs setup DIY multi-GPU que es un infierno de drivers, NCCL, y troubleshooting.

El Servidor Casero RTX 5090 Gana Cuando…

1. Ejecutas modelos pequeños/medianos rápido (7B-32B)

Llama 8B, Qwen 14B, Mixtral 8×7B, Phi-3… La RTX 5090 es 3-4× más rápida. Si tu producto/servicio usa estos modelos, la velocidad = dinero.

• APIs de chatbots (latencia crítica)
• Generación en tiempo real
• Batch processing de millones de requests

2. Generación de imágenes es core de tu workflow

SwarmUI, ComfyUI, Automatic1111, FLUX, SDXL… La RTX 5090 destroza al DGX Spark:

• 3.5× más rápida en FLUX.1 Dev
• 3.8× más rápida en SDXL
• Soporta resoluciones ultra-altas sin swap

Si generas imágenes para clientes/productos, la RTX 5090 paga su ROI en semanas.

3. Presupuesto limitado (€2,500-3,500)

Startups, freelancers, estudiantes, hobbyists… €1,500 de diferencia es significativo:

• Puedes comprar RTX 5090 + 128 GB RAM por el precio del DGX Spark
• O RTX 5090 + segundo servidor de backup/testing
• O RTX 5090 + NAS con 20 TB para datasets

4. Quieres flexibilidad total

Servidor casero = tú decides todo:

• Cambias GPU cuando quieras (RTX 6090 en 2026)
• Añades RAM sin límite (hasta 192 GB DDR5)
• Múltiples OSes (Ubuntu, Arch, Proxmox, Windows)
• Expansion slots para capturadoras, NICs 10 GbE, GPUs secundarias

DGX Spark es sistema cerrado. No upgrades, no expansión.

5. Experimentación y aprendizaje

Montar tu servidor casero te enseña:

• Arquitectura de hardware moderno
• Linux, Docker, Kubernetes hands-on
• Troubleshooting real (drivers, thermal, power)
• Optimización de rendimiento

El DGX Spark «just works». Eso es genial para producción, pero no aprendes.

6. Gaming + IA (híbrido)

La RTX 5090 es la mejor GPU gaming del planeta:

• 4K 240 FPS en títulos AAA
• Ray tracing ultra en Cyberpunk 2077
• 8K gaming con DLSS 4

De día: servidor IA. De noche: beast gaming. El DGX Spark no juega nada (ARM + drivers básicos).

Análisis de Costos TCO (Total Cost of Ownership) 3 Años

El precio de compra es solo el inicio. Vamos a calcular el costo real de poseer cada sistema durante 3 años:

DGX Spark: Análisis de Costos 3 Años

Servidor Casero RTX 5090: Análisis de Costos 3 Años

Comparativa TCO: La Sorpresa

Diferencia total 3 años: Solo €54 a favor del servidor casero.

Sí, leíste bien. Aunque el DGX Spark cuesta €800 más inicial, el ahorro en electricidad (€1,395 en 3 años) casi lo compensa completamente.

Pero ojo con estos factores:

• Soporte Enterprise (€1,500): Si no lo necesitas, el DGX Spark baja a €4,449 TCO (€1,446 más barato que RTX 5090)
• Uso 24/7: Si ejecutas 24/7 (no 8h/día), electricidad RTX 5090 sube a €5,535 en 3 años (diferencia de €3,000+)
• Precio electricidad: En España está €0.15-0.40/kWh según tarifa y horario

ROI por Caso de Uso

Startup vendiendo API de chatbots (Llama 8B):

• RTX 5090 genera 195 t/s vs DGX 68 t/s (2.8× más throughput)
• Puedes servir 2.8× más requests con mismo hardware
• Si facturas €2,000/mes, RTX 5090 paga inversión en 1.6 meses
• Ganador: RTX 5090

Research universitario (Llama 70B fine-tuning):

• DGX Spark permite fine-tuning con LoRA sin offloading
• RTX 5090 requiere offloading a RAM (10× más lento)
• Tiempo = grants, papers, graduaciones
• Ganador: DGX Spark

Freelancer generación de imágenes (FLUX, SDXL):

• RTX 5090 genera imagen FLUX en 28s vs 97s DGX (3.5× más rápido)
• Si produces 50 imágenes/día: ahorras 1h diaria con RTX 5090
• 1h × €50/h × 250 días/año = €12,500/año valor tiempo
• Ganador: RTX 5090 (brutal)

Mi Experiencia Real con RTX 5090: Lo Bueno, Lo Malo y Lo Feo

Llevo 6 meses ejecutando IA 24/7 en mi servidor casero con RTX 5090. Aquí está la verdad sin filtros:

Lo Que Funciona Increíblemente Bien

SwarmUI + FLUX.1: Genera imágenes 4K en 35-40 segundos. Lo tengo integrado con n8n para workflows automatizados (cliente sube brief → n8n genera prompts → SwarmUI genera variaciones → cliente recibe galería). Facturando €1,500/mes solo con esto.

Ollama + Open WebUI: Ejecuto Qwen 32B para asistente de código. Respuestas en 2-3 segundos, contexto de 16k tokens sin sudar. He procesado repos completos de 500k+ líneas sin problemas.

Whisper Large-v3: Transcripción local de videos YouTube en 3 minutos (video de 19 min). 19.6× tiempo real. Gratis vs €0.36/video con OpenAI. Ya llevo +200 videos transcritos = ahorro de €72.

n8n Workflows: 15 workflows corriendo 24/7:

• RSS → Whisper → WordPress (publicación automática)
• Email → Qwen análisis → Respuesta automática
• Discord bot con Llama 8B (responde en <2s)

Limitaciones Que Me Encontré

1. Llama 70B es justo-justo

Cabe en 32 GB con Q4 quantization, pero con contexto de 8k+ tokens empieza a hacer swap a RAM. Velocidad cae de 135 t/s a 45 t/s. Usable, pero no ideal.

Solución: Uso Qwen 32B para 90% de casos (más rápido, cabe cómodo). Llama 70B solo para tareas específicas que lo requieren.

2. Fine-tuning es doloroso

Fine-tuning de Llama 13B con LoRA funciona, pero requiere offloading de optimizer states a RAM. 4× más lento que si cupiera todo en VRAM.

Solución: Fine-tuning lo hago en cloud (RunPod con A100 por €0.79/h). Para 3-4h de training, cuesta €2.40 vs luchar con mi setup.

3. Thermal management en verano

La RTX 5090 TDP es 575W. En agosto (35°C exterior), GPU llegaba a 84°C bajo carga sostenida. Tuve que:

• Añadir 2 ventiladores 140mm extra (€40)
• Reemplazar pasta térmica stock con Thermal Grizzly (€15)
• Configurar fan curve agresiva (más ruido, pero 76°C stable)

El DGX Spark con 170W no tendría este problema.

4. Ruido

GPU a full tilt = 48 dB. Aceptable en oficina, molesto en estudio/casa. Lo tengo en rack separado con puerta acústica.

DGX Spark es silencioso (pasive cooling + small fans).

Qué Haría Diferente Con DGX Spark

Si tuviera DGX Spark en vez de RTX 5090:

Podría:

• Ejecutar Llama 70B en FP16 completo (sin quantization)
• Fine-tuning de 13B-32B sin offloading
• Contextos de 64k-128k tokens sin problemas
• Benchmarking de todos los modelos SOTA sin limitaciones
• Clustering fácil (comprar 2do DGX → 405B parameters)

Perdería:

• Velocidad en generación de imágenes (3.5× más lento en FLUX)
• Velocidad en LLMs pequeños/medianos (3× más lento)
• Flexibilidad de upgrade (GPU, RAM, storage)
• Gaming capability (ARM + drivers limitados)

Veredicto personal: Para mi caso de uso (imagen + LLMs medianos + monetización), la RTX 5090 fue la elección correcta. Pero si hiciera research o fine-tuning profesional, el DGX Spark valdría cada euro extra.

Migración y Escalabilidad: Cuándo y Cómo Crecer

Cuándo Considerar Upgrade de Servidor Casero a DGX Spark

Señales de que has superado tu RTX 5090:

1. Constantemente te quedas sin VRAM

• Modelos 70B+ son tu día a día (no excepción)
• Fine-tuning de 13B+ es requirement, no experimento
• Contextos >32k tokens son comunes en tu workflow

2. Latencia no es crítica, capacidad sí

• Research donde importa ejecutar el modelo, no velocidad
• Batch processing overnight (no real-time)
• Experimentación con arquitecturas nuevas (MoE, sparse, híbridas)

3. Costos operacionales importan

• Ejecutas 24/7 y electricidad es cara (€0.30+/kWh)
• Thermal management es problema constante
• Hardware failures por stress térmico (€€€ reemplazos)

4. Necesitas compliance/certificaciones

• Clientes enterprise requieren SLAs
• HIPAA, SOC 2, ISO 27001 son requirements
• Soporte técnico oficial es mandatorio

Cómo Escalar Horizontalmente: Múltiples GPUs Caseras

Opción A: Multi-GPU en mismo servidor (2-4× RTX 5090)

Pros:

• VRAM total: 64 GB (2×), 96 GB (3×), 128 GB (4×)
• Paralelización con NCCL/DeepSpeed
• Llama 70B cómodo en 2× RTX 5090 (Q4 o FP16)
• Cost: €5,000 (2×), €7,500 (3×), €10,000 (4×)

Contras:

• PSU monstruosa (1600W+ para 2×, 2400W+ para 4×)
• Thermal nightmare (cada GPU 575W TDP)
• PCIe lanes limitadas (x16 + x8 + x8 + x8 usual)
• Setup complejo (drivers, CUDA, NCCL, frameworks)

Opción B: Múltiples servidores single-GPU (cluster DIY)

Setup recomendado:

• 3× servidores con RTX 5090 cada uno
• 10 GbE networking (switch + NICs)
• Kubernetes + KubeFlow para orquestación
• Storage compartido (NAS 10 GbE con datasets)

Pros:

• Escalabilidad incremental (añades nodos según creces)
• Fault tolerance (un servidor down, otros siguen)
• Thermal manageable (cada servidor su cooling)
• Balanceo de carga natural

Contras:

• Complejidad de setup (Kubernetes no es trivial)
• Networking bottleneck si no usas 10 GbE+
• Espacio físico (3 servers vs 1 monster)
• Costo total: €10,000-12,000 (3× servers + networking + NAS)

Kubernetes para IA: La Escalabilidad Pro

Si vas en serio con clustering, Kubernetes es el camino. Tengo un artículo completo sobre esto:

👉 Kubernetes para IA: Guía Completa para Desplegar Ollama, SwarmUI y más en tu Homelab

Setup básico Kubernetes + GPU:

• k3s (Kubernetes ligero) en 3 nodos
• NVIDIA GPU Operator (drivers automáticos)
• KubeFlow para ML workflows
• Ollama distribuido con load balancing
• SwarmUI con queue distribuida

Ventajas vs DGX Spark clustering:

• Flexibilidad total: Añades/quitas nodos, cambias GPUs
• Cost-effective: 3× RTX 5090 = 96 GB VRAM por €7,500 vs 2× DGX Spark = 256 GB por €8,000
• Skills transferibles: Aprende Kubernetes (skill demandado en mercado)

Desventajas vs DGX Spark clustering:

• Complejidad setup: 10-20h vs 2h con DGX Spark
• Mantenimiento: Tú eres el sysadmin (actualizaciones, troubleshooting)
• Sin soporte oficial: Si algo rompe, Stack Overflow es tu amigo

Troubleshooting y Optimización: Problemas Reales y Soluciones

Problemas Comunes con Servidor Casero RTX 5090

1. CUDA Out of Memory (OOM) con Modelos Grandes

Síntoma: torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory

Causas:

• Modelo no cabe en 32 GB VRAM
• Batch size muy grande
• Fragmentación de memoria VRAM
• Múltiples procesos usando GPU simultáneamente

Soluciones:

# 1. Usar quantization más agresiva
# FP16 → Q8 → Q6 → Q5 → Q4 → Q3
ollama pull llama3.3:70b-instruct-q4_0  # vs llama3.3:70b (FP16)

# 2. Reducir contexto máximo
# En Ollama:
ollama run llama3.3:70b-instruct-q4_0 --ctx-size 4096  # vs 8192 default

# 3. Offloading a RAM (híbrido CPU+GPU)
# En llama.cpp:
./main -m llama-70b-q4.gguf -ngl 40 -c 4096
# -ngl 40 = 40 layers en GPU, resto en CPU

# 4. Liberar VRAM antes de ejecutar
nvidia-smi --gpu-reset  # Reset completo GPU (cuidado, mata todos los procesos)

2. Rendimiento Lento (Tokens/s Bajo)

Síntoma: Llama 8B genera 50 t/s cuando debería hacer 400+ t/s

Diagnóstico:

# Verificar que GPU se está usando
nvidia-smi dmon -s u
# Si "sm" (streaming multiprocessors) está a 0%, no se usa GPU

# Ver logs de Ollama
docker logs ollama --tail 100 | grep -i "gpu\|vram\|cuda"

Causas comunes:

• CPU fallback: CUDA no detectado, ejecuta en CPU
• Swap a RAM: Modelo no cabe, usa RAM (100× más lento)
• Thermal throttling: GPU a 85°C+ reduce clocks
• PCIe bottleneck: GPU en slot x4 en vez de x16

Soluciones:

# Verificar CUDA
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.6.0-base-ubuntu24.04 nvidia-smi

# Forzar layers en GPU (Ollama)
# Editar /etc/ollama/ollama.conf:
OLLAMA_NUM_GPU=1
OLLAMA_GPU_LAYERS=999  # Fuerza máximo posible en GPU

# Monitorear temperatura
watch -n 1 nvidia-smi --query-gpu=temperature.gpu,clocks.gr,power.draw --format=csv
# Si temp >80°C consistente, mejorar cooling

3. Docker No Detecta GPU

Síntoma: docker run --gpus all nvidia/cuda nvidia-smi → Error: «could not select device driver»

Solución paso a paso:

# 1. Instalar NVIDIA Container Toolkit
curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg
curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
  sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
  sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

sudo apt update
sudo apt install -y nvidia-container-toolkit

# 2. Configurar Docker runtime
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
sudo systemctl restart docker

# 3. Verificar
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.6.0-base-ubuntu24.04 nvidia-smi
# Debería mostrar tu RTX 5090

4. WebUI No Responde / Timeouts

Síntoma: Open WebUI, SwarmUI o ComfyUI se queda en loading infinito o timeout

Causas:

• Backend (Ollama, ComfyUI backend) no arrancó correctamente
• GPU ocupada por otro proceso
• Modelo corrupto/incompleto
• Network timeout (WebUI → Backend)

Soluciones:

# Verificar servicios corriendo
docker ps | grep -E "ollama|swarmui|comfyui"

# Ver logs de errores
docker logs ollama --tail 50
docker logs swarmui --tail 50

# Verificar procesos GPU
nvidia-smi
# Si ves proceso zombie, matarlo:
sudo kill -9 PID

# Reiniciar stack completo
docker compose down && docker compose up -d

# Verificar conectividad
curl http://localhost:11434/api/tags  # Ollama
curl http://localhost:7801/api/status  # SwarmUI

Optimizaciones para DGX Spark

1. Aprovechar Memoria Unificada

El DGX Spark tiene 128 GB compartidos CPU+GPU. Frameworks optimizados para unified memory:

# PyTorch con unified memory
import torch
torch.cuda.set_device(0)
torch.cuda.memory.set_per_process_memory_fraction(0.95)  # Usa 95% de 128 GB

# vLLM optimizado para unified memory
from vllm import LLM, SamplingParams
llm = LLM(
    model="meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct",
    tensor_parallel_size=1,
    gpu_memory_utilization=0.95,  # Aprovecha casi todo
    max_model_len=32768  # Contexto largo posible
)

2. Batch Processing para Compensar Latencia

DGX Spark es 3× más lento que RTX 5090 en single request. Pero con batching:

# Procesar múltiples prompts simultáneamente
prompts = [
    "Analiza este código: ...",
    "Resume este documento: ...",
    "Traduce esto: ...",
    # ... 20 prompts más
]

# vLLM batch processing
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)
# Throughput total puede igualar o superar RTX 5090

3. Monitorización Específica ARM

# nvidia-smi funciona igual
nvidia-smi

# Pero CPU es ARM, usa herramientas ARM:
# Ver frecuencias CPU
cat /sys/devices/system/cpu/cpu*/cpufreq/scaling_cur_freq

# Temperatura CPU (diferente a x86)
cat /sys/class/thermal/thermal_zone*/temp

# Memoria unificada stats
cat /proc/meminfo | grep -E "MemTotal|MemAvailable|MemFree"

Preguntas Frecuentes (FAQs)

¿Vale la pena el DGX Spark para una startup?

Depende de tu producto:

SÍ vale la pena si:

• Tu producto requiere modelos 70B+ (calidad superior)
• Vendes a clientes enterprise (necesitas compliance/SLAs)
• Fine-tuning de modelos 13B-70B es core de tu negocio
• Costos operacionales (electricidad) impactan tu runway

NO vale la pena si:

• Usas modelos 7B-32B (RTX 5090 es 3× más rápida)
• Generación de imágenes es parte del producto (RTX 5090 domina)
• Presupuesto apretado y cada €1,500 cuenta
• Necesitas flexibilidad (cambiar GPUs, expandir RAM)

Alternativa híbrida: RTX 5090 local + cloud (RunPod/Lambda) para modelos grandes ocasionales. Mejor ROI inicial.

¿Puedo igualar el DGX Spark con hardware casero?

Depende de qué métrica optimices:

Velocidad (tokens/s, images/s): ✅ SÍ. RTX 5090 es 3-4× más rápida que DGX Spark en casi todo.

Capacidad de VRAM (modelos grandes): ⚠️ CASI. Opciones:

• 2× RTX 5090: 64 GB VRAM por ~€5,000 (vs 128 GB DGX Spark por €3,999)
• 4× RTX 4090: 96 GB VRAM por ~€6,000 (usadas ~€1,500 c/u)
• RTX 6000 Ada: 48 GB VRAM por ~€7,500 (workstation class)

Eficiencia energética: ❌ NO. DGX Spark 170W es imbatible. RTX 5090 single-GPU ya son 575W.

Facilidad de setup: ❌ NO. DGX Spark «just works». Multi-GPU casero requiere expertise (NCCL, drivers, troubleshooting).

Veredicto: Puedes igualar/superar especificaciones, pero no la combinación completa (capacidad + eficiencia + simplicidad).

¿Cuánto cuesta el DGX Spark en España?

Precio oficial NVIDIA: €3,999 (Founders Edition)

Versiones partners (Asus, Dell, HP, Lenovo): €2,999-3,499 (menos storage, 2 TB vs 4 TB)

Disponibilidad en España: Sí, desde octubre 2025. Distribuidores:

• PcComponentes: €3,999 (Founders Edition) – Agotado frecuentemente
• Alternate: €3,799 (Asus variant, 2 TB)
• NVIDIA Marketplace: €3,999 + envío €50 – Sold out en lanzamiento

Costos adicionales a considerar:

• IVA: Incluido en precio (21% en España)
• Soporte Enterprise (opcional): €500/año
• Envío: €0-50 según distribuidor

Importación desde USA: ❌ NO RECOMENDADO

• Precio USA: $3,999 ≈ €3,650
• + Envío: $150-250 (€140-230)
• + Aduanas: 21% IVA + 4.5% aranceles ≈ €930
• Total: €4,720-4,810 (más caro que comprar en España + sin garantía europea)

¿Qué GPU trae el DGX Spark?

El DGX Spark NO trae una GPU discreta (no es RTX 5090 ni nada parecido). Viene con el chip NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, que integra CPU + GPU en un solo paquete.

Especificaciones GB10:

• CPU: ARM Grace 20 cores (64-bit)
• GPU: Blackwell-based con 6,144 CUDA cores
• Memoria: 128 GB LPDDR5x unificada (compartida CPU+GPU)
• Ancho de banda: 273 GB/s compartido
• Arquitectura: Similar a GPUs Blackwell, pero optimizada para unified memory

Equivalencia aproximada: El GB10 tiene rendimiento similar a una RTX 5070 en cómputo bruto, pero con 4× más memoria (128 GB vs 32 GB).

¿Por qué no es una RTX 5090 dentro?

• RTX 5090 consume 575W TDP. DGX Spark completo es 170W.
• RTX 5090 necesita cooling masivo. DGX Spark es compacto y silencioso.
• GB10 permite memoria unificada (CPU+GPU sin copias), imposible con RTX discrete.

¿Un servidor casero puede ejecutar modelos de 70B parámetros?

SÍ, pero con matices importantes:

Con RTX 5090 (32 GB VRAM):

• Llama 70B Q4 quantization: ✅ SÍ, cabe justo (~30 GB VRAM)
• Velocidad: ~135 tokens/s decode (usable)
• Contexto: Máximo 4k-8k tokens (más requiere offloading a RAM)
• Limitación: Con contexto >8k, velocidad cae a ~45 t/s (swap a RAM)

Con 2× RTX 5090 (64 GB VRAM total):

• Llama 70B FP16: ✅ SÍ, cómodo (~55 GB VRAM)
• Velocidad: ~250 tokens/s decode (excelente)
• Contexto: Hasta 32k tokens sin problemas

Alternativas con single-GPU:

# Opción 1: Quantization Q4 (menor calidad, cabe en 32 GB)
ollama pull llama3.3:70b-instruct-q4_0

# Opción 2: Offloading híbrido CPU+GPU (más lento, mejor calidad)
# Configurar Ollama para usar CPU+GPU:
OLLAMA_NUM_GPU_LAYERS=40  # 40 layers en GPU, resto en CPU
ollama run llama3.3:70b-instruct

# Opción 3: Usar GPU cloud ocasionalmente (modelos grandes)
# RunPod: RTX 6000 Ada (48 GB) a €0.77/h
# Lambda: A100 (80 GB) a €1.10/h

Veredicto: Sí puedes, pero es más cómodo con DGX Spark (128 GB) o multi-GPU setup.

¿Cuál consume más energía, DGX Spark o servidor casero?

DGX Spark: 170W TDP (sistema completo)

Servidor casero RTX 5090:

• GPU: 575W TDP
• CPU: 170W TDP (Ryzen 9 7950X) o 253W (Intel i9-14900K)
• RAM: 20-30W (64-128 GB DDR5)
• Motherboard + Storage + Fans: 50-80W
• Total: 815-938W bajo carga

Diferencia: 645-768W (3.8-5.5× más consumo con servidor casero)

Impacto económico anual:

Asumiendo uso 8h/día, €0.30/kWh:

• DGX Spark: 170W × 8h × 365d × €0.30/kWh ÷ 1000 = €149/año
• Servidor casero: 815W × 8h × 365d × €0.30/kWh ÷ 1000 = €714/año
• Diferencia: €565/año a favor de DGX Spark

En 3 años: €1,695 de ahorro con DGX Spark (casi el precio de una RTX 5090 completa)

Uso 24/7:

• DGX Spark: €447/año
• Servidor casero: €2,141/año
• Diferencia: €1,694/año (!!)

Si ejecutas 24/7, el DGX Spark se paga solo en ahorro eléctrico en ~2.3 años.

¿DGX Spark vs múltiples RTX 5090?

Comparativa 1× DGX Spark vs 2× RTX 5090:

Veredicto:

• Para capacidad + eficiencia: DGX Spark gana (128 GB, 170W, €3,999)
• Para velocidad pura: 2× RTX 5090 destrozan DGX (8-10× más rápido en LLMs pequeños/medianos)
• Para imagen: 2× RTX 5090 permiten paralelización (generar 2 imágenes simultáneas)

Comparativa 2× DGX Spark vs 4× RTX 5090:

Caso de uso ideal 2× RTX 5090: Startup con tráfico alto en modelos 7B-32B (velocidad crítica, 128 GB suficiente).

Caso de uso ideal 2× DGX Spark: Research lab ejecutando SOTA models (Llama 405B, Qwen 200B+).

¿Qué soporte incluye el DGX Spark?

Incluido en precio base (€3,999):

• Garantía hardware: 3 años (reparación/reemplazo por defectos fabricación)
• Software preinstalado:
  • NVIDIA AI Enterprise base stack
  • CUDA Toolkit 12.6+
  • cuDNN, TensorRT, Triton Inference Server
  • JupyterLab, VS Code Server
  • Docker + NVIDIA Container Toolkit
• Documentación: Guides, tutorials, API references
• Foros comunitarios: NVIDIA Developer Forums

Soporte Enterprise (€500/año opcional):

• Soporte técnico prioritario: Email/phone con SLA 8h business hours
• Actualizaciones software: Security patches, driver updates, stack upgrades
• Acceso early access: Nuevos modelos, frameworks, optimizaciones
• Training credits: Cursos NVIDIA Deep Learning Institute
• Certificaciones compliance: Documentación para ISO 27001, SOC 2, HIPAA

Comparativa con servidor casero RTX 5090:

¿Vale la pena el soporte enterprise?

SÍ si:

• Vendes a clientes enterprise (requieren SLAs de tus proveedores)
• Downtime cuesta dinero (cada hora caída = pérdidas)
• No tienes expertise in-house para troubleshooting avanzado
• Compliance es requirement (ISO, SOC 2, HIPAA)

NO si:

• Eres desarrollador/researcher con skills técnicos
• Puedes permitirte downtime (no es producción crítica)
• Presupuesto ajustado (€500/año es significativo)

¿Puedo hacer fine-tuning en un servidor casero?

SÍ, absolutamente. He hecho fine-tuning de múltiples modelos en mi RTX 5090. Aquí está la realidad:

Fine-tuning que funciona bien en RTX 5090 (32 GB):

1. Modelos pequeños (7B) – Full fine-tuning

# Llama 8B full fine-tuning con Axolotl
accelerate launch -m axolotl.cli.train llama3-8b-finetune.yml

# Usa ~28 GB VRAM
# Velocidad: ~3-4 horas en dataset 10k ejemplos
# Batch size: 4-8 (dependiendo de sequence length)

2. Modelos medianos (13B-32B) – LoRA/QLoRA

# QLoRA con bitsandbytes (4-bit quantization)
from transformers import AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig
from peft import LoraConfig, get_peft_model

bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16
)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct",
    quantization_config=bnb_config
)

lora_config = LoraConfig(
    r=16, lora_alpha=32, target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.05, bias="none", task_type="CAUSAL_LM"
)

model = get_peft_model(model, lora_config)
# Usa ~22 GB VRAM, fine-tuning funciona perfectamente

3. Modelos grandes (70B) – QLoRA con offloading

# Llama 70B con QLoRA + CPU offloading
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct",
    quantization_config=bnb_config,
    device_map="auto",  # Offloading automático a CPU RAM
    offload_folder="offload",
    offload_state_dict=True
)

# Funciona, pero LENTO (offloading añade overhead)
# Velocidad: 10-15× más lento que con todo en VRAM

Limitaciones encontradas (experiencia real):

• 13B+ full fine-tuning: No cabe. Requiere LoRA (reduce calidad ligeramente vs full)
• 70B fine-tuning: Requiere offloading (muy lento, 8-12h vs 1-2h con suficiente VRAM)
• Batch size limitado: Con 32 GB, batch size 1-4 usual (vs 16-32 con más VRAM)

Mi workflow híbrido (recomendado):

• Experimentación/prototyping: Local en RTX 5090 (gratis, inmediato)
• Fine-tuning final de modelos grandes: RunPod A100 80GB por €1.10/h × 3h = €3.30 total

He gastado ~€50 total en cloud fine-tuning en 6 meses. Mucho más barato que comprar DGX Spark o 4× RTX 5090.

¿El DGX Spark incluye software/licencias?

SÍ, incluye software enterprise:

Stack preinstalado (valor ~€5,000+ si compras separado):

• NVIDIA AI Enterprise: Suite completa optimizada
  • CUDA 12.6+, cuDNN, TensorRT
  • Triton Inference Server (deployment optimizado)
  • NeMo Framework (LLM training/fine-tuning)
  • RAPIDS (data science acelerado GPU)
• Frameworks optimizados:
  • PyTorch, TensorFlow, JAX (builds NVIDIA)
  • vLLM, TensorRT-LLM (inferencia optimizada)
  • Hugging Face Transformers (GPU-accelerated)
• Development tools:
  • JupyterLab con kernels preconfigurados
  • VS Code Server (development remoto)
  • Nsight Systems/Compute (profiling GPU)
• Containerization:
  • Docker CE + NVIDIA Container Toolkit
  • NGC (NVIDIA GPU Cloud) catalog access
  • Imágenes Docker optimizadas (PyTorch, TF, etc.)

Licencias incluidas:

• Uso comercial: ✅ Permitido (puedes vender servicios)
• NVIDIA AI Enterprise base: ✅ Incluido (3 años)
• Updates de software: ✅ 3 años incluidos

Comparativa con servidor casero:

Valor real del software incluido:

Si compras NVIDIA AI Enterprise separado (para servidor casero): €3,000/año por GPU. En DGX Spark está incluido 3 años = €9,000 de valor.

Eso hace que el precio real del DGX Spark sea increíblemente competitivo para uso enterprise.

¿Cuándo debo actualizar de servidor casero a enterprise?

Señales claras de que has superado tu servidor casero:

1. Revenue recurrente justifica inversión

• Facturas >€10,000/mes en servicios IA
• Downtime cuesta >€500/hora en pérdidas
• Clientes enterprise requieren SLAs formales

2. Limitaciones técnicas constantes

• Modelos 70B+ son tu día a día (no excepcionales)
• VRAM insuficiente te obliga a soluciones hacky diarias
• Has comprado 2-3 GPUs y sigues limitado

3. Costos operacionales altos

• Electricidad >€200/mes (ejecutas 24/7)
• Has reemplazado hardware por failures térmicos (€500+/año)
• Tiempo invertido en mantenimiento >10h/mes (valor €500+ en tu hourly rate)

4. Compliance es blocker

• Perdiste deals por no tener certificaciones ISO/SOC 2
• Clientes healthcare/finance requieren HIPAA/PCI compliance
• Auditorías identifican infraestructura DIY como riesgo

5. Escalabilidad es prioritaria

• Necesitas clustering (2+ DGX Spark más fácil que 8× RTX 5090)
• Multi-tenancy con isolation (DGX tiene mejor virtualización)
• Fleet management de múltiples sistemas

Camino de actualización recomendado:

Fase 1: Servidor casero RTX 5090 (€3,000) → Validación producto/mercado

Fase 2: 2× RTX 5090 mismo server (€5,000 total) → Revenue €5-10k/mes

Fase 3: 1× DGX Spark (€4,000) → Revenue €10-20k/mes + clientes enterprise

Fase 4: 2× DGX Spark cluster (€8,000) → Revenue €30k+/mes, modelos SOTA (405B)

Fase 5: DGX Station/SuperPOD (€50k+) → Unicornio, raised Series A, go big

¿Qué alternativas hay al DGX Spark?

Alternativas con similar VRAM (128 GB) pero diferentes trade-offs:

1. Apple Mac Studio M2 Ultra (192 GB unified memory)

• Precio: €6,500-8,000 (configuración máxima)
• VRAM: 192 GB unified (más que DGX Spark)
• Pros: Silencioso, eficiente (100W), macOS
• Contras: Velocidad ~50% de DGX Spark, ecosistema cerrado, sin CUDA
• Para quién: Desarrolladores Apple ecosystem, preferencia macOS, presupuesto alto

2. 4× RTX 4090 (96 GB VRAM, usadas)

• Precio: €5,000-6,000 (4× €1,250-1,500 usadas)
• VRAM: 96 GB total (24 GB × 4)
• Pros: Más rápido que DGX en modelos pequeños/medianos, más barato
• Contras: Consumo brutal (1,800W), setup complejo, usado (sin garantía)
• Para quién: Expertos en multi-GPU, presupuesto limitado, velocidad >capacidad

3. NVIDIA RTX 6000 Ada (48 GB)

• Precio: €7,000-7,500
• VRAM: 48 GB (menos que DGX, pero workstation class)
• Pros: Soporte enterprise, drivers certificados, ECC memory
• Contras: Más cara que DGX con menos VRAM, velocidad similar RTX 5090
• Para quién: Empresas que requieren workstation class, ECC crítico

4. AMD MI300X (192 GB HBM3)

• Precio: €12,000+ (difícil conseguir, enterprise solo)
• VRAM: 192 GB HBM3 (más rápida que LPDDR5x)
• Pros: Más VRAM, ancho de banda superior
• Contras: Ecosistema inmaduro (ROCm vs CUDA), precio prohibitivo, availability
• Para quién: Enterprises con presupuesto grande, anti-NVIDIA stance

5. Cloud GPUs (RunPod, Lambda, Vast.ai)

• Precio: €0.50-2.00/h según GPU
• VRAM: Hasta 80 GB (A100), 192 GB (H100)
• Pros: Sin inversión inicial, escala infinita, sin mantenimiento
• Contras: Costos recurrentes (€360-1,440/mes si 24/7), latency, privacidad
• Para quién: Uso esporádico (<100h/mes), picos de demanda, sin capital inicial

Tabla comparativa completa:

Mi recomendación por caso de uso:

• Startup (seed): RTX 5090 → valida producto antes de invertir más
• Startup (Series A): DGX Spark → enterprise-ready, compliance
• Research/Universidad: DGX Spark → mejor capacidad por €, soporte académico
• Freelancer/Creativo: RTX 5090 → velocidad en imagen gen, gaming híbrido
• Enterprise (Fortune 500): Fleet DGX Spark o DGX Station → soporte, SLAs

Conclusión: ¿Cuál Elegir? La Respuesta Honesta

Después de 6,000+ palabras y datos técnicos brutales, la verdad es simple:

No hay un «ganador» absoluto. Depende 100% de tu caso de uso.

Elige DGX Spark si…

• ✅ Ejecutas modelos 70B-200B regularmente (no ocasionalmente)
• ✅ Fine-tuning de modelos grandes es core de tu negocio
• ✅ Contextos largos (32k-128k tokens) son requirement
• ✅ Eficiencia energética importa (24/7 operation, electricidad cara)
• ✅ Necesitas compliance/certificaciones (ISO, SOC 2, HIPAA)
• ✅ Valoras «just works» sobre trastear (tiempo = dinero)
• ✅ Planeas clustering futuro (2× DGX Spark para 405B models)

ROI típico: Paga inversión en 6-12 meses si vendes servicios enterprise.

Elige Servidor Casero RTX 5090 si…

• ✅ Usas modelos 7B-32B (velocidad crítica)
• ✅ Generación de imágenes es parte del workflow (3.5× más rápido)
• ✅ Presupuesto limitado (€1,500 diferencia es significativo)
• ✅ Quieres flexibilidad (upgrade GPU, RAM, expansión)
• ✅ Disfrutas aprender/optimizar (Kubernetes, Docker, troubleshooting)
• ✅ Gaming híbrido (trabajo + juegos en mismo equipo)
• ✅ Startup early-stage (validar producto antes de enterprise investment)

ROI típico: Paga inversión en 2-4 meses si monetizas generación de imágenes.

La Estrategia Híbrida (Mi Recomendación)

Lo que yo haría si empezara hoy:

Año 1: Servidor casero RTX 5090 (€3,000)

• Valida producto/mercado
• Aprende el stack (Docker, Kubernetes, Ollama)
• Genera primeros €10-20k revenue

Año 2: Añade DGX Spark (€4,000) – mantén RTX 5090

• DGX Spark: Modelos grandes (70B+), fine-tuning, clientes enterprise
• RTX 5090: Imagen gen, modelos rápidos, development/testing
• Total VRAM: 160 GB (128+32)

Año 3+: Escala según necesites

• Más DGX Spark si modelos grandes crecen
• Más RTX 5090 si velocidad/imagen gen crece
• Migrate workloads según evoluciona negocio

Una Última Palabra

He visto demasiados developers paralizarse por «analysis paralysis». La mejor decisión es la que tomas hoy.

• ¿Tienes €2,500? Compra RTX 5090 y empieza YA.
• ¿Tienes €4,000 y sabes que necesitas 128 GB? Compra DGX Spark.
• ¿No estás seguro? RTX 5090. Siempre puedes añadir DGX después.

En 6 meses con cualquiera de los dos habrás aprendido 100× más que leyendo comparativas. El hardware perfecto no existe. El que tienes funcionando, sí.

Siguientes Pasos (Accionables Ahora)

Si eliges RTX 5090:

1. Lee mi guía: Monta tu Propio Servidor de IA Casero
2. Compra componentes en PcComponentes/Amazon (link lista abajo)
3. Sigue mi tutorial Docker + GPU: Instala Docker sin Miedo
4. Setup Ollama + SwarmUI en 30 minutos

Si eliges DGX Spark:

1. Reserva en NVIDIA Marketplace
2. Mientras llega (2-4 semanas), lee documentación oficial
3. Setup networking (si planeas clustering futuro)
4. Día 1: Ejecuta benchmarks para validar specs

Si aún no decides:

1. Prueba cloud 1 semana: RunPod RTX 6000 Ada (48 GB) a €0.77/h
2. Ejecuta tus modelos reales, mide velocidad/VRAM
3. Extrapola: ¿necesitas 128 GB? ¿velocidad es crítica?
4. Decide basado en datos, no specs teóricas

Ahora tienes toda la información. El siguiente move es tuyo. 🚀

Recursos y Artículos Relacionados

Guías de setup que he escrito:

• 🏠 Monta tu Propio Servidor de IA Casero sin Arruinarte ni Volverte Loco
• Instala Docker sin Miedo: Solo Copia y Pega
• Kubernetes para IA: Guía Completa para Desplegar Ollama, SwarmUI y más en tu Homelab
• Cómo Instalar SwarmUI e Integrarlo con n8n para Automatizar la Generación de Imágenes
• Guía Completa de n8n v2: De Cero a Experto en Automatización 2025

Troubleshooting específico:

• CUDA Out of Memory en Ollama: 4 Soluciones Que Funcionan
• Crea tu Chatbot AI Gratis con n8n y los Mejores Modelos de OpenRouter

Whisper local (transcripción):

• Instala Whisper Large-v3 en Docker con RTX 5090 y Transcribe Videos 19× Más Rápido Que Tiempo Real

Comunidad y soporte:

• Discord El Diario IA – Resuelve dudas con la comunidad
• GitHub Homelab IA – Configs, scripts, docker-compose

Última actualización: 2025-10-19