DGX Spark導入後に見えてきた"次の壁"――お問い合わせデータで読み解く、ステップアップの選択肢

2026年2月に公開した第一弾記事「DGX Sparkの購入・お問い合わせデータから読み解く」から約9ヶ月がたちました。この間、NVIDIA DGX Spark™は「まず試してみる」段階から、「研究や業務で使い込む」段階へと移りつつあります。

NTTPCに寄せられたお問い合わせを改めて分析すると、DGX Sparkを起点に、複数台での構成や、Blackwell シリーズの上位GPUとの比較へ検討を広げるお客さまが増えていることがわかりました。あわせて、上位GPUを搭載したサーバーを購入するのではなく、「所有せずに使いたい」というお問い合わせも目立つようになっています。

本記事では、NTTPCにいただいたお問い合わせデータをもとに、DGX Spark導入後のニーズの変化を整理します。その上で、DGX Sparkの強みと次の構成を検討するタイミングを確認し、お問い合わせでDGX Sparkとあわせて名前が挙がることの多いRTX PRO™ 6000を紹介します。最後に、オンプレミスかクラウドかを選ぶ際の観点をまとめます。

DGX Sparkから広がる上位GPUの検討

• 発売から1年を経ても広がるDGX Sparkへの関心。2026年7〜9月のお問い合わせは、2025年10〜12月の約2.3倍
• 1台から始める検討が中心である一方、お問い合わせの約3割が2台以上の構成を検討
• DGX Sparkと一緒に名前が挙がった製品（GB10搭載のOEM製品を除く）の約3割がRTX PRO 6000。置き換えではなく、併用や追加導入を前提とした検討が中心
• RTX PRO 6000などの上位GPUを「所有せずに使いたい」という、GPUクラウドに関するお問い合わせは約4倍に増加。オンプレミスかクラウドの検討について、4つの観点を紹介（利用期間・データの置き場所・初期投資・導入までのスピード）

発売から約1年間の市場の変化：DGX Sparkをめぐる市場の動き

まず、第一弾記事の公開以降の市場の動きを簡単に振り返ります。

SEOツールによる推定値（NTTPC調べ）では、「DGX Spark」の月間検索数は、発売月の2025年10月から2026年8月にかけて約2.7倍に増えました。同じ期間に「RTX PRO 6000」も約2.3倍に増えており、手元やデータセンターでAIを動かすための計算基盤への関心は、引き続き高まっています。

検索される言葉にも変化が見られます。発売当初は「DGX Sparkとは」のように製品そのものを調べる言葉が中心でしたが、その後は「比較」「互換機」「2台」といった、導入後の使い方や次の選択肢を探す言葉が増えてきました。

製品面では、各社からGB10を搭載したOEM製品が登場し、選択肢が広がりました。

第一弾記事：DGX Sparkの購入・お問い合わせデータから読み解く～業界ごとの用途や納期、価格について解説～｜AIとDXの新しいミカタ。【公式】NTTPCコミュニケーションズ

データで見るDGX Spark導入の現在地 ― お問い合わせ分析から

では、DGX Sparkへの関心は、NTTPCへのお問い合わせにどのように表れているのでしょうか。2025年10月から2026年9月までにNTTPCに寄せられたお問い合わせを分析し、次の観点から整理しました。

• お問い合わせの推移 - 関心は続いているか
• 業界別の動向 - どの業界から関心が寄せられているか
• 検討台数の分布 - 1台で始めるか、複数台で構成するか
• 一緒に検討される製品 - DGX Sparkの次に何が検討されているか

お問い合わせの推移

四半期ごとの推移を見ると、2025年10〜12月を1とした場合、2026年7〜9月は約2.3倍となりました。途中で増減はあるものの、発売から1年がたっても関心は落ち着いておらず、むしろ広がっていることがわかります。

業界別の動向

業界を判定できたお問い合わせのうち、IT・情報通信が約4割、大学・研究機関が約3割を占め、両者で全体の約7割となりました。次いで製造業、医療と続きます。

第一弾と同様に、IT・情報通信と大学・研究機関が中心となる傾向が続いており、社内でのLLM活用や研究開発の現場で関心が高いことがうかがえます。

検討台数の分布

1台が約7割、2台が約2割強でした。2台以上の構成を検討している割合は約3割にのぼり、3台以上の構成を希望する声も一定数見られました。

1台で始めたあと、扱うモデルを大きくしたい、利用者を増やしたいといった理由から、台数を増やす検討につながっているケースもあると考えられます。

※お問い合わせの傾向を示したものであり、NTTPCが推奨する構成を示すものではありません。3台以上の構成は、NTTPCでは検証を行っておりません。

一緒に検討される製品

お問い合わせの中で、DGX Sparkと一緒に名前が挙がった製品を見ると、RTX PRO 6000が全体の約3割を占めました。ほかにはNVIDIA DGX Station™、NVIDIA DGX™ B200などのデータセンター向けGPU、GPUクラウドなどが挙がっています。

さらに、RTX PRO 6000に言及したお問い合わせを詳しく見ると、約8割は「DGX Sparkと併用したい」「DGX Sparkに加えて導入したい」というご意向でした。RTX PRO 6000は、DGX Sparkの置き換え先というより、DGX Sparkと組み合わせて使う「次の一台」として検討されていることがわかります。

DGX Spark比較：強みと、次の構成を検討するタイミング

DGX Sparkを使い込む中で、どのような時に次の構成が検討されるのでしょうか。ここでは、公式の仕様とNTTPCの検証をもとに、DGX Sparkの強みと、上位の構成が力を発揮する場面を整理します。

DGX Sparkの強み：大きなモデルを手元で動かせる

DGX Sparkの特長の一つは、CPUとGPUが共有する128GBの統合メモリです。NVIDIAによると（参考：https://www.nvidia.com/ja-jp/products/workstations/dgx-spark/）、最大2,000億パラメーターのAIモデルの推論や、最大700億パラメーターのモデルのファインチューニングに対応しています。2台を接続すれば、最大4,050億パラメーターのモデルを扱えます。

手のひらサイズの筐体で、デスクトップ環境で利用できることも利点です。データを社外に出さずに、大きなモデルを手元で試せる点は、研究室や企業のPoC担当者にとって大きな魅力です。

NVIDIAも、DGX Sparkで開発・検証したAIモデルを、最終的にデータセンターやクラウドの基盤へ移行することを想定しています（参考：https://www.nvidia.com/ja-jp/products/workstations/dgx-spark/）。DGX Sparkは、本格的なAI基盤へ進むための「最初の一台」として位置づけられる製品といえます。

互換機（OEM版）も基本の特性は共通

DGX Sparkには、各社からGB10を搭載したOEM製品（互換機）も登場しています。ストレージ容量や保守の内容は製品によって異なりますが、GB10チップと128GBの統合メモリ、273GB/sのメモリ帯域といった基本の特性は共通です。

そのため、互換機を比較する際は、製品ごとの違いだけでなく、自社の用途にGB10という基盤が合っているかどうかを見極めることが大切です。

DGX SparkとOEM製品のラインアップについては、次をご参照ください。
NVIDIA DGX Spark｜GPUならNTTPC｜NVIDIAエリートパートナー

上位の構成を検討する4つのタイミング

DGX Sparkで手応えが得られると、次のような場面で上位の構成が検討されるようになります。

1つ目は、より速い応答が求められる時です。DGX Sparkのメモリ帯域は273GB/sで、NTTPCの検証でも、メモリ速度が処理性能に影響しやすいことを確認しています（NTTPCで行った検証結果はこちら）。応答速度を重視する用途では、メモリ帯域の大きいGPUが選択肢になります。

2つ目は、利用者が増えた時です。NTTPCのエンジニアは、DGX SparkをPoCや開発用途、少数ユーザーでの利用に特に適した製品と評価しています。研究室やチームの複数人で同時に使う段階では、複数のGPUを搭載した構成で、利用者やプロジェクトごとにGPUを割り当てる方法も検討の対象になります。

3つ目は、扱う規模を広げたい時です。より大きなモデルを扱ったり、複数のプロジェクトを並行して進めたりする場合は、台数を増やすだけでなく、GPUサーバーなど構成そのものを見直すことも選択肢になります。

4つ目は、本番運用に進む時です。PoCの成果を業務システムに組み込んだり、常時稼働させたりする段階では、安定性や保守、運用体制が求められます。

DGX Sparkとあわせて検討されるRTX PRO 6000

NTTPCへのお問い合わせでDGX Sparkとあわせて名前が挙がることが多いのが、NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwellです。DGX Sparkと一緒に名前が挙がった製品の約3割を占め、後述するGPUクラウドのお問い合わせでも半数を超えるお客さまがRTX PRO 6000に言及していました。

スペックで見るDGX SparkとRTX PRO 6000

RTX PRO 6000は、96GBのGDDR7メモリ（ECC対応）を搭載したプロフェッショナル向けGPUです。用途や設置環境に応じて、Workstation Edition、Max-Q Workstation Edition、Server Editionの3種類が用意されています。

※電力について、DGX Sparkはシステム全体のピーク電力、RTX PRO 6000はGPU単体の最大消費電力を示しています。指標が異なるため、システム全体の消費電力を直接比較するものではありません。

なお、上の表は、DGX Sparkは本体1台、RTX PRO 6000はGPU1枚あたりの仕様を示しています。メモリ容量の数値だけを見ると、DGX Sparkの128GBのほうが大きく見えます。ただし、DGX SparkはCPUとGPUで128GBを共有するのに対し、RTX PRO 6000は96GBをGPU専用のメモリとして使えます。また、メモリ帯域には大きな差があり、ECC（Error Correcting Code：誤り訂正符号）対応のメモリを備えている点も、長時間の処理や本番運用を考える上での安心材料になります。

さらに、DGX Sparkが本体同士を接続して台数を増やすのに対し、RTX PRO 6000は1台のワークステーションやサーバーにGPUを複数枚搭載して構成を広げられます。Max-Q Workstation Editionはワークステーション1台に最大4枚、Server Editionはサーバー1台に最大8枚まで搭載できます。扱うモデルの規模や利用人数に合わせて、1台の中でGPUを増やせる点も、検討する際のポイントです。

3つのエディションの違い

「Max-Q 違い」といった検索語の月間検索数も増えています。3つのエディションは、電力枠や冷却方式、想定する設置環境が異なります。

• Workstation Editionは600Wの電力枠で、1枚のGPUの性能を最大限に引き出したい場合に向いています。
• Max-Q Workstation Editionは300Wに抑えた設計で、1台のワークステーションに最大4枚まで搭載するマルチGPU構成を想定しています。
• Server Editionはパッシブ冷却で、データセンターのラックでの運用を前提としたモデルです。サーバー1台に最大8枚まで搭載でき、GPUサーバーやGPUクラウドで使われます。

手元のワークステーションで使うか、データセンターに置くか、あるいはクラウドで使うかによって、選ぶエディションが変わります。エディションごとの選び方や、1枚・2枚・4枚構成の考え方は、次の記事で詳しく解説しています。

• RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q導入ガイド：他エディションとの違いとマルチGPU構成の選定基準｜AIとDXの新しいミカタ。【公式】NTTPCコミュニケーションズ

上位GPUを「所有せずに使う」という選択肢 ― オンプレミスかクラウドか

RTX PRO 6000などの上位GPUを使う方法は、購入してオンプレミスで運用する方法だけではありません。GPUクラウドを利用し、所有せずに月額で使う方法もあります。

GPUクラウドに関するお問い合わせの動向

NTTPCに寄せられたGPUクラウドに関するお問い合わせは、2025年10〜12月を1とした場合、四半期ごとに増減はあるものの、2026年7〜9月には約4倍に増えました。

集計期間中のお問い合わせの内容を見ると、約8割が「所有せずに使いたい」という趣旨のものでした。また、約6割は購入（オンプレミス）と並行して検討しており、「購入するか、所有せずに使うか」で比較している様子がうかがえます。

RTX PRO 6000に言及したお問い合わせは半数を超え、約3割はDGX Sparkにも触れていました。DGX Sparkで始めたお客さまが、次の段階でRTX PRO 6000をクラウドで使うことも視野に入れている様子が見えてきます。

オンプレミスかクラウドかを考える4つの観点

オンプレミスとクラウドのどちらが適しているかは、お客さまの条件によって異なります。

機密データを扱う処理はオンプレミスで、検証や一時的な負荷の増加にはクラウドで、といった用途に応じた賢い選択が大切です。

RTX PRO 6000をGPUクラウドで使う

NTTPCでは、2026年8月から「GPUクラウド for フィジカルAI™」の提供を開始しました。RTX PRO 6000 Blackwell Server Editionを8枚搭載したサーバーを、ほかのお客さまと共有しないベアメタル型の専有環境として月額で利用できるサービスです。

詳細は次のサービスサイトをご確認ください。

• GPUクラウド｜GPUならNTTPC｜NVIDIAエリートパートナー

本サービスはNVIDIA Omniverse™やNVIDIA Isaac Sim™に対応しており、デジタルツインの構築やロボットのシミュレーションといったフィジカルAIの開発環境として利用できます。実際に、ロボットの学習のために一定期間GPUを使いたいというご相談も寄せられています。もちろん、LLMの推論やファインチューニングなど、一般的なAI開発の基盤としても利用できます。

まとめ

本記事では、NTTPCのお問い合わせデータをもとに、DGX Spark導入後のニーズの変化を分析しました。その結果、DGX Sparkへの関心は発売から1年がたっても続いており、お問い合わせでは、複数台での構成や、RTX PRO 6000をはじめとする上位GPUとの比較、上位GPUを所有せずに使う方法へと検討を広げている声が見られました。

DGX Sparkは、大きなモデルを手元で試せる始めやすい選択肢です。応答速度や利用人数、本番運用といった次の段階が見えてきた時は、RTX PRO 6000が有力な選択肢になります。その上で、利用期間、データの置き場所、初期投資、導入までのスピードの4つの観点から、オンプレミスとクラウドのどちらが自社に合うかを検討してみてください。

NVIDIAエリートパートナーであるNTTPCでは、DGX SparkからRTX PRO 6000を搭載したGPUサーバー、GPUクラウドまで、お客さまの条件に合わせた構成を提案しています。どの選択肢が合うか迷った段階でも、お気軽にご相談ください。

※NVIDIA、NVIDIA DGX Spark™、NVIDIA DGX Station™、NVIDIA RTX PRO™、NVIDIA Omniverse™、NVIDIA Isaac Sim™は、米国およびその他の国におけるNVIDIA Corporationの商標または登録商標です。
※本記事は2026年10月時点の情報に基づいています。製品・サービスに関わる情報などは予告なく変更される場合がありますので、あらかじめご了承ください。メーカーが公表している最新の情報が優先されます。
※月間検索数は、SEOツールによる推定値（NTTPC調べ）です。
※本記事にて、GB10を搭載したOEM製品は、DGX Sparkに含めて集計しています。