RTX Spark et DGX Spark : l'engouement retombe, acheteurs déçus

NVIDIA avait deux produits très attendus par les amateurs d’IA locale et de PC : RTX Spark, sa puce Arm pour portables Windows, et DGX Spark, le petit boîtier Grace Blackwell pour faire tourner des modèles d’IA chez soi. Les deux ont suscité un énorme intérêt à leur annonce. Les deux sont en train de le perdre. L’intérêt pour RTX Spark a été divisé par plus de deux en quatre jours après le lancement, et le DGX Spark est au plus bas depuis début mars. Les raisons sont les mêmes que celles qui ont frappé le Ryzen AI Max+ 495 d’AMD : des prix bien au-dessus de ce qu’on attendait et des tests qui ne tiennent pas la promesse.

RTX Spark : deux pics, puis une chute rapide

RTX Spark a été annoncée au Computex 2026 et est en vente depuis le 16 octobre dans des portables ASUS, Dell, HP, Lenovo, Microsoft et MSI. Elle arrive en retard : TrendForce rapportait en juillet 2025 que la puce, alors appelée N1X, avait glissé du second semestre 2025 à 2026.

Google Trends montre deux pics nets, puis un déclin :

Date	Événement	Intérêt de recherche (pic = 100)
Juillet à septembre 2026 (moyenne)	Avant le lancement	17
8 octobre 2026	Prix et précommandes de la Surface Dev Box	100
17 octobre 2026	Premier jour après le lancement	99
21 octobre 2026	Quatre jours plus tard	44

L’intérêt reste au-dessus de son niveau de l’été, ce qui est normal quatre jours après un lancement. Mais la vitesse de la chute en dit long : la plupart des gens ont regardé, lu les prix et les tests, et sont passés à autre chose.

Ce qu’ont trouvé les tests

Les tests ne sont pas mauvais. HotHardware a qualifié les performances GPU et IA de « meilleures de leur catégorie », et Tom’s Hardware a constaté qu’un MacBook Pro M5 Max mettait environ 25 % de temps en plus que le Surface Laptop Ultra dans son test d’IA locale AgentPerf. Le problème, c’est tout le reste de ce qu’on attend d’un portable Arm :

• Autonomie. Le titre de Notebookcheck indique que l’ASUS ProArt P16 et le Surface Laptop Ultra « déçoivent à cause de la faible efficacité de la RTX Spark N1X ». En navigation web, RTX Spark n’est que légèrement plus efficace que le Strix Halo d’AMD, ce que Notebookcheck juge « un peu laid pour une puce Arm ». Le Surface a besoin d’une batterie 27 % plus grande que celle d’un MacBook Pro 14 pour tenir aussi longtemps.
• Vitesse monocœur. Tom’s Guide a mesuré 2 604 points en monocœur et 23 610 en multicœur sous Geekbench 7, contre 3 690 et 29 659 pour l’Apple M5 Pro.
• Jeux. PC Gamer parle d’« un portable de jeu Arm impressionnant, mais que je ne recommanderais pas d’acheter uniquement pour jouer sur PC », avec des 1 % low bien en dessous de 20 fps dans certains jeux et moins de 1,5 heure d’autonomie en jeu.
• Logiciel. HotHardware a relevé quelques incompatibilités avec des anti-triche, et plusieurs tests notent que les fonctions Copilot+ n’étaient pas prêtes au lancement.

Le prix

Les portables RTX Spark démarrent à $2,599.99 pour un Surface Laptop Ultra avec 24 Go et la puce bridée à 18 cœurs. Les configurations 128 Go, celles qui rendent la puce intéressante pour l’IA locale, coûtent de $5,109 à $6,999.99, et la Surface RTX Spark Dev Box coûte $5,999.99. VideoCardz a titré : « $2000 de plus que l’AMD Ryzen AI Halo ». Notre tableau de prix complet se trouve dans Prix NVIDIA contestés : DGX Spark, RTX Spark et GPU.

DGX Spark : d’incontournable à « pas à la hauteur de son prix »

Le DGX Spark est sorti en octobre 2025 à $3,999 et, pendant quelques semaines, il a été le boîtier d’IA le plus commenté du marché. Un an plus tard, son intérêt de recherche est tombé à 33, deux tiers sous son pic de la première semaine de juin et au plus bas niveau hebdomadaire depuis début mars.

Date	Prix du DGX Spark 128 Go
Octobre 2025 (lancement)	$3,999
Février 2026	$4,699
2 octobre 2026	$6,950
23 octobre 2026 (nouveau modèle 64 Go)	à partir de $4,999

Cela fait 74 % de plus en un an. NVIDIA a invoqué des « contraintes d’approvisionnement en mémoire à l’échelle du secteur » pour la hausse de février, et ServeTheHome confirme que les prix de la mémoire continuent de monter. Le nouveau modèle 64 Go coûte $1,000 de plus que le modèle 128 Go à son lancement. Notre analyse se trouve dans Prix du DGX Spark 64 Go.

La déception a commencé tôt. En octobre 2025, John Carmack a écrit que son exemplaire « plafonnait à seulement 100 watts de consommation, moins de la moitié des 240 watts annoncés » et délivrait « environ la moitié des performances annoncées ». Le responsable de MLX chez Apple a mesuré environ 60 TFLOPS en BF16, proche de l’estimation de Carmack. La bande passante mémoire, 273 Go/s, limite la vitesse d’écriture du texte : Hardware Corner a mesuré 38,6 tok/s sur gpt-oss-120B, proche des 34,1 du Strix Halo et environ la moitié des 70,8 d’un Mac Studio M3 Ultra.

La stabilité pose toujours problème un an plus tard. Sur les forums développeurs de NVIDIA, un fil sur des machines qui s’arrêtent à cause d’une température trop élevée compte plus de 210 messages sur 11 pages, avec de nouveaux messages cette semaine. Un autre, datant de juin, décrit une machine entièrement à jour qui s’éteint dans les 60 secondes environ sous charge vLLM, son propriétaire étant en cours de RMA. Nous n’avons pas vu de réponse du personnel de NVIDIA dans ces fils.

L’humeur de la communauté suit la courbe de recherche. Sur Hacker News plus tôt cette année, un commentateur résumait r/LocalLLaMA comme unanimement déçu du Spark pour faire tourner des modèles et le jugeait « pas à la hauteur de son prix délirant ». Dans les commentaires de The Register sur le lancement du modèle 64 Go, un lecteur écrivait que NVIDIA était « prête à tout pour soutirer le moindre centime à chaque pigeon avant que la bulle n’éclate ». Tout le monde n’est pas d’accord : ServeTheHome dit en tirer « bien plus que ce que nous avions prévu », et un lecteur de The Register affirme que deux Spark lui font économiser « plusieurs centaines de dollars » par mois en coûts d’API.

Se vendent-ils ?

Comme pour le 495, il n’existe aucune donnée de ventes publique. NVIDIA n’a publié aucun chiffre de ventes pour le DGX Spark ou RTX Spark, et RTX Spark n’est en vente que depuis cinq jours. Certains modèles de DGX Spark ont été signalés en rupture de stock, mais avec une mémoire aussi rare, cela peut aussi bien signifier de petits lots qu’une forte demande.

Ce que l’on peut dire, c’est que le large public qui a suivi les deux lancements regarde ailleurs. L’intérêt de recherche baisse, les tests et les forums pointent toujours les mêmes problèmes, et les prix continuent de grimper. Des ventes faibles sont donc probables. Nous mettrons cet article à jour si NVIDIA ou des analystes publient des chiffres.

AMD a le même problème

Ce n’est pas qu’une histoire NVIDIA. Les mini PC AMD Ryzen AI Max+ PRO 495 ont perdu 92 % de leur intérêt de recherche en un mois, vendus de $6,399 à $7,399 pour un faible gain de bande passante. Nous en avons parlé dans Ryzen AI Max+ 495 : l’engouement est vite retombé. Les deux entreprises vendent du matériel d’IA locale à des prix dictés par un marché de la mémoire très cher, ce que nous avons détaillé dans Les consommateurs paient la crise de la RAM, et les acheteurs s’en rendent compte.

Notre avis

RTX Spark est une bonne puce dans un emballage maladroit. Elle excelle en IA locale et en calcul GPU, et reste moyenne sur ce qui compte pour la plupart des acheteurs de portables : autonomie, vitesse monocœur et jeux. Si vous voulez un portable qui fait tourner de grands modèles avec CUDA, c’est la meilleure option sous Windows. Si vous voulez un portable pour tous les jours, un MacBook ou une machine Snapdragon X2 a plus de sens.

Le DGX Spark reste la machine de référence pour les développeurs CUDA qui déploient sur les systèmes de centre de données de NVIDIA. Pour qui veut seulement faire tourner des modèles en local, il n’a plus de sens à $6,950. Un boîtier Ryzen AI Max+ 395 avec 128 Go génère du texte à des vitesses similaires pour environ moitié prix ; voir notre test du Bosgame M5 et notre test du GMKtec EVO-X2. Un Mac Studio offre bien plus de bande passante, et les RTX 3090 d’occasion restent l’option la plus rapide pour les modèles qui tiennent en mémoire.

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