ตระกูล GB10 / DGX Spark
ช่วงนี้เราจะเห็นชื่อชุดเดียวกันอยู่ตลอด: NVIDIA GB10, DGX Spark, Grace Blackwell, personal AI supercomputer ฯลฯ ซึ่งทั้งหมดคือ ecosystem เดียวกันต่างแค่แบรนด์หุ้มกล่องเท่านั้น
GB10 คือชิป SoC ที่รวม
CPU Arm 20 คอร์ (10 คอร์ประสิทธิภาพสูง + 10 คอร์ประหยัดพลังงาน)
GPU สถาปัตยกรรม Blackwell ที่แปลง fixed‑function ส่วนใหญ่ให้เหมาะกับงาน LLM / transformer โดยตรง
RAM แบบ unified LPDDR5x 128GB อยู่บนแพ็กเกจเดียวกัน แบนด์วิดท์เกือบ 300GB/s
ตัวเลขสำคัญคือประสิทธิภาพ AI สูงสุดประมาณ 1 PFLOP ที่ precision FP4 หรือ 1000 AI TOPS และ unified memory 128GB ที่ให้คุณยัดโมเดลระดับ 100–200B parameters ลงไปรันได้บนเครื่องเดียว (รวม context / KV cache ด้วย) โดยไม่ต้องแยก GPU/CPU memory เหมือนเครื่อง PC ปกติ
ทำไมเครื่องพวกนี้ถึง “โหด” กว่า PC ปกติ
กลุ่มเครื่องในรูปทั้งหมดคือเวิร์กสเตชัน AI ขนาดเล็กที่ใช้ NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip เหมือนกัน ทำให้ประสิทธิภาพแกนกลางใกล้เคียงกันมาก ทั้งด้านพลังประมวลผลและหน่วยความจำ unified 128GB สำหรับงาน LLM / generative AI สเกลใหญ่. แต่ละแบรนด์จึงต่างกันที่ storage, การเชื่อมต่อ, ซอฟต์แวร์เสริม และระดับการซัพพอร์ต มากกว่าจะต่างกันที่ “แรงดิบ” ของชิป.
ตารางเปรียบเทียบสเปกหลักของแต่ละรุ่น
ตารางนี้โฟกัสเรื่องที่มีผลต่อการใช้งานจริง: ชิป, RAM, storage, network, พอร์ต และจุดเด่นของแต่ละค่าย
| รุ่น | CPU / GPU | RAM (Unified) | Storage | Network หลัก | พอร์ตเด่น | หมายเหตุเชิงใช้งาน |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ASUS Ascent GX10 / ASUS GX10 | NVIDIA GB10 Grace Blackwell (20‑core Arm + Blackwell GPU) | 128GB LPDDR5x | NVMe M.2 ภายใน 1 ช่อง (1–2TB), รองรับอัปเกรด (2230/2242) | 10GbE + 200GbE (ConnectX‑class) | USB‑C (DP 2.1), HDMI 2.1, USB‑C Power in | ดีไซน์กะทัดรัด 150×150×51 มม. เหมาะวางบนโต๊ะ dev/สตูดิโอ |
| Lenovo ThinkStation PGX | NVIDIA GB10 | 128GB LPDDR5x | คอนฟิกถึง 4TB NVMe (บางรุ่นเริ่ม 1–2TB) | 10GbE + High-speed Link (Multi-node) | USB‑C (USB4 20Gbps), HDMI | เน้นตลาดองค์กร มีระบบจัดการระดับ IT ของ Lenovo |
| Dell Pro Max with GB10 | NVIDIA GB10 | 128GB LPDDR5x | 2TB NVMe (ออปชัน 4TB) | 10GbE + 200Gbps multi‑node | HDMI 2.1, USB‑C/USB‑A ครบชุด | เน้นบริการซัพพอร์ต Dell Ecosystem เชื่อมต่อง่ายในองค์กร |
| GIGABYTE AI TOP ATOM | NVIDIA GB10 | 128GB LPDDR5x | 4TB NVMe จากโรงงาน รองรับอัปเกรดเพิ่ม | 10GbE + ConnectX‑class 200GbE | USB‑C, 10GbE (ตามดีไซน์ DGX Spark) | เน้นตลาด prosumer/dev หาซื้อง่าย ได้ความจุเยอะตั้งแต่ต้น |
| MSI EdgeXpert MS‑C931 | NVIDIA GB10 | 128GB LPDDR5x | 1 หรือ 4TB NVMe (Self-encrypting) | 10GbE + ConnectX‑7, Wi‑Fi 7 + BT 5.3 | USB‑C หลายช่อง, HDMI 2.1 | เน้นงาน Edge/Embedded เงียบและเย็น เหมาะสำหรับนอกห้อง Server |
| Acer DGX Spark‑based Workstation | NVIDIA GB10 (Reference Design) | 128GB LPDDR5x | NVMe 4TB ตามดีไซน์มาตรฐาน | 10GbE + ConnectX‑7 200GbE | HDMI 2.1a, USB‑C 20Gbps | ใกล้เคียงสเปกมาตรฐาน NVIDIA ที่สุด เหมาะใช้เป็น Node แรกของคลัสเตอร์ |
| HP Z‑series / ZGX Nano | NVIDIA GB10 | 128GB LPDDR5x | 1/2/4TB NVMe (Self-encrypted) | 10GbE + ConnectX‑7 200GbE | 3x USB‑C 20Gbps, HDMI | มี ZGX Toolkit และเครื่องมือจัดการเฉพาะของ HP สำหรับสตูดิโอ |
วิเคราะห์เชิงลึก: ถ้ามองจากมุมคน Dev / Researcher
ในมุมคนพัฒนาระบบ AI จริงจัง (โดยเฉพาะอย่างคุณที่ทำโดรน, XR, AI app) จุดตัดสินใจหลักจะไม่ใช่แค่ “แรงแค่ไหน” แต่คือ workflow และการ scale
ประสิทธิภาพ compute
ทุกเครื่องใช้ GB10 + 128GB unified memory ดังนั้น performance core สำหรับ LLM / diffusion / multimodal ใกล้กันมาก
ถ้า workload ส่วนใหญ่คือ fine‑tune 7B–70B, รัน agent หลายตัว, ทำ RAG และงาน vision model ขนาดกลาง คุณแทบไม่รู้สึกถึงความต่างระหว่างแบรนด์เลย
การขยายเป็นหลายโหนด
รุ่นที่มีพอร์ต 200GbE / ConnectX‑7 ชัดเจนและมีตัวอย่าง multi‑node เช่น Acer DGX Spark‑based, HP ZGX Nano, GIGABYTE AI TOP ATOM, Lenovo PGX และ Dell Pro Max จะเหมาะถ้าคุณคิดจะต่อ 2–4 เครื่องในอนาคต เพื่อรองรับโมเดล 100B–400B หรือ workload multi‑tenant หนัก ๆ
ถ้าคุณมองแค่ “เครื่องเดียวจบ” ณ ตอนนี้ เรื่องนี้อาจยังไม่ critical แต่ถือเป็น insurance สำหรับ roadmap 2–3 ปีข้างหน้า
Storage และ data locality
ถ้าคุณเก็บ dataset, vector DB, log, snapshot model ไว้ในเครื่องเดียว การมี 4TB NVMe ตั้งแต่แรกช่วยลดความวุ่นวายกับ external storage เยอะมาก
ถ้ารู้ตัวว่าจะผูกกับ NAS/cluster storage ผ่าน 10GbE อยู่แล้ว ขนาด SSD ภายในอาจไม่ต้องใหญ่ขนาดนั้น แต่ควรเลือกรุ่นที่เปลี่ยน SSD ได้สะดวกและใช้ฟอร์มแฟกเตอร์/อินเทอร์เฟซมาตรฐาน (M.2 NVMe)
ซอฟต์แวร์ ecosystem
DGX OS + NVIDIA AI stack ทำให้ทุกเครื่องพร้อมรัน container‑based workflow ได้เหมือนกัน คุณย้าย image จาก on‑prem ไป cloud หรือจาก node นี้ไปอีก node ได้ง่าย
HP, Lenovo, Dell จะเหนือกว่าเรื่องเครื่องมือจัดการองค์กร, single‑pane‑of‑glass สำหรับ IT, และ support contract ถ้าคุณต้องส่งมอบให้ลูกค้า corporate
ASUS / GIGABYTE / MSI / Acer จะ “เบา” กว่าในแง่ enterprise แต่เหมาะกับ dev ที่อยาก control เอง, ปรับแต่งเอง, และมักให้ราคาดีกว่าเมื่อซื้อผ่านช่องทางค้าปลีก/ออนไลน์
แล้วถ้าให้แนะนำแบบเจาะจงล่ะ?
ขึ้นกับเป้าหมายหลักของคุณเลย
ถ้าจะใช้เป็น เครื่องหลักในสตูดิโอ/ออฟฟิศของตัวเอง เน้น dev / demo / ทำ PoC ให้ลูกค้า:
HP ZGX Nano หรือ ASUS Ascent GX10 จะบาลานซ์ดีระหว่างประสิทธิภาพ, ดีไซน์, เสียง, และความง่ายเวลาใช้งานทุกวันบนโต๊ะทำงาน.
ถ้าคิดว่า อีกหน่อยต้องขยายเป็น 2–4 node cluster และอยากตามมาตรฐาน reference ของ NVIDIA:
Acer DGX Spark‑based หรือ GIGABYTE AI TOP ATOM เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจ เพราะยึดดีไซน์ DGX Spark ค่อนข้างตรง และมี 4TB NVMe ให้พร้อม.
ถ้าโฟกัสที่ ลูกค้าองค์กร / หน่วยงาน ต้องการแบรนด์ enterprise, support, และการ integrate กับ infra ที่มีอยู่:
Lenovo ThinkStation PGX หรือ Dell Pro Max with GB10 จะตอบโจทย์เรื่องภาพลักษณ์และบริการหลังการขายมากกว่า.
