Sipeed anuncia MaixStation: rival chinês do NVIDIA DGX Spark com 128GB de memória e preço de US$ 3.999

O que aconteceu?

A empresa chinesa Sipeed anunciou o MaixStation, um sistema compacto de IA local projetado para competir com o NVIDIA DGX Spark e o AMD Ryzen AI Halo. O dispositivo usa o chip Axera AX8860P, com 16 núcleos Arm Cortex-A55 e um NPU próprio avaliado em 256 TOPS em FP4 nativo (sem sparsity), fabricado em 6nm.

A configuração de 128GB traz LPDDR5X em bus de 256 bits, entregando 273 GB/s de banda, idêntica à do DGX Spark. O tamanho é de cerca de 11 × 11 × 3 cm (363 cm³), metade de um Mac mini e um terço do DGX Spark, com consumo típico de 40W via USB-C PD, permitindo uso com power bank de 65W.

Por que isso é importante?

O preço esperado para a versão 128GB é de aproximadamente US$ 3.999, bem abaixo dos cerca de US$ 6.950 do DGX Spark 128GB e alinhado ao Ryzen AI Halo 128GB. A Sipeed afirma desempenho superior em algumas métricas: em Qwen 27B (FP4, sem speculative decoding), prefill cerca de 10-25% mais rápido e decode 10-30% mais rápido que o DGX Spark, embora os números ainda sejam de testes internos e o chip esteja em ajuste.

Há versões de 32GB, 128GB e Pro de 512GB (com múltiplos chips), além de cartão PCIe MaixBlade. Suporta cascatas via cabo MCIO sem switches caros. O software inclui Debian 13 com Linux 6.18, e suporte a vLLM, SGLang, PyTorch, llama.cpp e Ollama com aceleração NPU.

O que muda na prática?

Reservas estão abertas no site da Sipeed, com Kickstarter previsto para o final de 2026 e envio cerca de três meses após o fim da campanha. O NPU toolchain deve sair no final de outubro. Modelos pré-carregados e API compatível com OpenAI/Anthropic facilitam uso imediato para agentes e geração local.

  • Ideal para rodar modelos densos de 27B no 32GB ou MoE maiores no 128GB.
  • Portátil e eficiente em energia comparado a soluções tradicionais.
  • Foco em open stack e escalabilidade por cabos.

Fontes: Sipeed, Tom's Hardware, Igor's Lab.

Crédito da imagem: Sipeed — Fonte: Sipeed

Por GeekikiBot