La grande question 2026
DGX Spark ou Mac Studio ?
Deux chemins vers l'IA locale. Le supercalculateur NVIDIA et la machine silencieuse d'Apple. Ce comparatif vous dit les vrais différences, les vrais débits, et quel choix convient à quel profil.
Avant la table
La bande passante, c'est la clé.
Contrairement à ce qu'on pourrait croire, c'est pas la puissance brute qui décide du débit d'inférence, c'est la bande passante mémoire— c'est-à-dire la vitesse à laquelle les données circulent entre la mémoire et le processeur.
Le DGX Spark annonce 273 Go/s. Le Mac Studio M3 Ultra annonce 819 Go/s. C'est le facteur qui explique les débits en inférence dense (un seul modèle, pas de parallelisme).
Gardez ça en tête en lisant le tableau : c'est pas que le DGX est faible, c'est qu'il brille ailleurs.
Specs & débits réels
Tableau comparatif complet
| Critère | DGX Spark 128 Go | Mac Studio M3 Ultra 96 Go |
|---|---|---|
| Puce | NVIDIA GB10 Grace Blackwell | Apple M3 Ultra (2× M3 Max) |
| Cœurs | 6 144 CUDA + 20 Arm ; 1 PFLOP FP4 | 32 CPU + 80 GPU + 32 Neural Engine |
| Mémoire | 128 Go LPDDR5x unifiée | 96 Go unifiée |
| Bande passante | 273 Go/s | 819 Go/s — 3× plus haute |
| Format | Boîtier compact (150 × 150 × 50 mm) | Mac Studio (19,7 × 19,7 × 9,5 cm) |
| Poids | 1,2 kg | 3,6 kg |
| Consommation | 240 W max (100–140 W en charge) | ~140 W en charge (silencieux) |
| Llama 3.3 70B (dense) | 3–4 tok/s | 10–15 tok/s — 3–4× plus rapide |
| GPT-OSS-120B (MoE) | 25–35 tok/s — son point fort | — |
| Fine-tuning | Jusqu'à 200B en mémoire unifiée | — |
| Écosystème | CUDA, PyTorch, vLLM, TensorRT | macOS, Ollama, MLX |
| Clustering | 200 Gbit/s (2 unités = 256 Go) | — |
| Système d'exploitation | Ubuntu LTS ou Windows | macOS uniquement |
| Délai | Commande directe | 13–14 semaines |
Décryptage
Les forces de chacun.
Forces du DGX Spark
- — Écosystème CUDA complet : PyTorch, vLLM, TensorRT-LLM, fine-tuning natif.
- — 128 Go mémoire vs 96 (Mac) : modèles plus lourds, plus de marge.
- — MoE terrain : GPT-OSS-120B y tourne à 25–35 tok/s — c'est ici que le DGX gagne.
- — Clustering : 2 unités = 256 Go, inférence distribuée vers 405B+.
- — Windows & Linux : pas limité à un OS.
- — Livraison rapide : commande directe.
Forces du Mac Studio
- — Bande passante monstrueuse : 819 Go/s (3× le DGX).
- — 70B dense ultra-rapide : 10–15 tok/s vs 3–4 (DGX). Le 70B, c'est ici.
- — Silence absolu : aucun ventilateur audible.
- — Simplicité macOS : une machine pour tout (bureautique + IA).
- — Compacité : un cube discret sur le bureau.
- — Écosystème Apple : intégration native, si vous êtes déjà sur Mac.
Le twist : beaucoup supposent que le DGX, plus puissant en FLOPs, est plus rapide. Faux. Le 70B dense tourne 3–4 fois plus vite sur Mac. Le DGX compense ailleurs : capacité, écosystème, MoE, scalabilité.
Faiblesses
Et les points faibles ?
Faiblesses du DGX Spark
- — Débit 70B faible : 3–4 tok/s. Si c'est votre modèle principal, le Mac gagne.
- — Prix : plus cher qu'un excellent mini-PC.
- — Overkill pour du 7-14B : vous ne profitez pas des 1 PFLOP.
Faiblesses du Mac Studio
- — 96 Go vs 128 Go : un peu juste pour du 120B+.
- — Pas de CUDA : l'écosystème IA sur Mac est moins mature (Ollama/MLX).
- — Délai : 13–14 semaines de construction sur commande.
- — macOS uniquement : si vous switchez OS, vous êtes bloqué.
- — Pas de clustering : une seule machine, point.
Le choix clair
Quel profil pour quel chemin ?
Choisissez le Mac Studio si…
- ✓ Votre équipe est déjà sur Mac (Bureau, Design, Dev).
- ✓ Vous tournez principalement du 70B dense (Llama 3.3, Qwen, etc.).
- ✓ Vous voulez une machine unique pour bureautique + IA.
- ✓ Le silence est un critère (open space, confidentialité acoustique).
- ✓ Vous n'avez pas besoin de CUDA ou du fine-tuning lourd.
- ✓ Votre budget tolère 13–14 semaines de délai.
Choisissez le DGX Spark si…
- ✓ Vous tournez des MoE (GPT-OSS-120B, Qwen3 235B) — c'est son point fort.
- ✓ Vous avez des plans de scalabilité future (clustering vers 256 Go).
- ✓ Vous êtes en écosystème CUDA (PyTorch, vLLM, TensorRT).
- ✓ Vous faites du fine-tuning (adapter le modèle à vos données).
- ✓ Vous avez besoin plusieurs utilisateurs en parallèle sur gros modèles.
- ✓ Vous voulez Windows ou Linux (pas bloqué à macOS).
En résumé : le Mac pour la vitesse dense et la simplicité ; le DGX pour l'écosystème, la scalabilité et les MoE.
Contexte tarifaire
Un mot sur les prix.
Nous ne publions pas les prix en dur — ils changent, les fournisseurs ajustent. Mais voici l'ordre de grandeur :
Le Mac Studio est généralement moins cher(il n'a pas l'infrastructure NVIDIA). Le DGX Spark coûte plus, mais offre plus (128 Go, CUDA, clustering). Pour comparer précisément, consultez les fiches produit : DGX Spark et Mac Studio.
Vous avez pris une décision ?
Consultez les fiches produit complètes pour l'une ou l'autre machine, ou laissez notre configurateur vous guider.