NVIDIA no publica el precio de la DGX Station. Aquí está cada listing de OEM, el modelo para Windows, cuánto cuesta al mes y qué más te da capacidad de IA local seria.
La DGX Station no tiene un precio oficial. Los listings públicos en EE. UU. comienzan en $92.887,47, la mayoría se sitúan entre $96.000 y $130.000, el listing de Dell está en $159.283, y el almacenamiento, las GPUs adicionales y el servicio aumentan las cotizaciones. Aquí está lo que el precio realmente cubre, qué más te da capacidad seria de IA local, y el incómodo motivo por el que la mayoría de las alternativas baratas también se encarecieron. Si todavía estás decidiendo qué DGX necesitas, empieza con nuestra visión general de alternativas a NVIDIA DGX, y si quisiste decir la pequeña, mira las alternativas a DGX Spark.
Precio de la DGX Station: lo que cobra cada OEM (octubre de 2026)
| Sistema DGX Station | Precio público en EE. UU. | Estado (verificado el 2 de noviembre de 2026) |
|---|---|---|
| Supermicro Super AI Station (Gold Series ARS-511GD-NB-LCC-01-G2) | desde $92.887,47 antes de impuestos y envío | eStore de Supermicro (precio según reportó TechRadar) |
| Exxact Valence VWS-158270643 | $96.250 precio inicial | Configure-to-order, botón de cotización; Linux, precargado con DGX OS en Ubuntu |
| MSI XpertStation WS300 | $99.999 | Newegg, sin stock |
| Gigabyte W775-V10-L01 | $116.999 | Newegg, sin stock |
| Bizon GB300 AI Station | $122.159 | En stock, envío en 10 a 14 días |
| ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3 | $123.375 a $129.827,99 | Revendedores (CyberPowerPC, AVADirect, CDW); CyberPowerPC cita unas 8 semanas |
| Dell Pro Precision con GB300 | $159.283 | dell.com; el checkout mostró "no disponible actualmente" |
| HP ZGX Fury G1n AI Station | cotización | SKUs fijos a través de HP y revendedores |
Todos llevan el mismo superchip GB300 y los mismos 748 GB de memoria coherente. Lo que cambia el precio es todo lo que lo rodea.
¿Y la DGX Station para Windows? Cada listing de arriba es la versión Linux con NVIDIA DGX OS. La versión Windows todavía no tiene precio ni fecha; mira la siguiente sección.
¿Cuál es el precio de la DGX Station en México o España? No encontramos precios locales de NVIDIA ni de los OEMs directamente. Consulta a un distribuidor local para una cotización.
Lo que "precio de DGX Station" realmente significa. NVIDIA suministra la placa GB300 y los socios construyen la estación de trabajo alrededor de ella, así que hay al menos seis precios, no uno. Una cifra listada es una configuración base. El almacenamiento, una tarjeta RTX PRO opcional para trabajo de pantalla y gráficos, la duración de la garantía y el servicio en sitio son todos extras. El distribuidor europeo pi3g cotizó la misma familia de unos $99.000 a $194.500 dependiendo del vendedor y la configuración, con plazos de entrega de dos a dieciséis semanas a mediados de septiembre.
Costos que no están en la factura. NVIDIA califica la potencia total del sistema en 1.600 W. Bizon señala que la fuente de alimentación llega al máximo en torno a 1.300 W en un enchufe estándar de 100–114 V, 15 A, así que los 1.600 W completos necesitan un circuito de 115–240 V. Presupuesta un electricista antes de que llegue la máquina. Exxact también ofrece precios para educación y gobierno, lo que vale la pena preguntar a cada vendedor.
Dónde comprar una DGX Station
No puedes comprar una DGX Station directamente de NVIDIA. Los distintos canales tienen diferentes ventajas:
- Supermicro, Dell y HP venden directamente a través de sus sitios web. Dell y HP permiten iniciar el proceso de compra online, aunque la disponibilidad varía.
- Exxact y Bizon usan configuradores de cotización: elige el almacenamiento y los accesorios, envía una solicitud y recibirás una cotización en unos días.
- MSI, Gigabyte y ASUS distribuyen a través de Newegg, CDW, CyberPowerPC y AVADirect. Esto facilita la compra, pero la disponibilidad de stock en revendedores de terceros es menos predecible que configurar directamente con el OEM.
Los plazos de entrega en todos los proveedores varían de dos a dieciséis semanas. Si necesitas la máquina antes de una fecha concreta, pide a al menos dos OEMs a la vez y elige el que pueda cumplir tu calendario.
DGX Station para Windows: precio y disponibilidad
NVIDIA anunció la DGX Station para Windows en Computex 2026 y la mostró el 7 de octubre de 2026. A principios de noviembre de 2026 no hay precio publicado y ningún OEM ha abierto pedidos anticipados.
Los reportes de prensa apuntan al cuarto trimestre de 2026 para disponibilidad, pero no hay fecha confirmada. Todas las DGX Station que puedes cotizar hoy son la versión Linux con DGX OS.
¿Cuánto cuesta una DGX Station al mes?
Unos $2.580 al mes si divides la oferta más barata de $92.887,47 en 36 meses, más aproximadamente $110 a $175 al mes de electricidad si funciona todo el día. El mismo dinero alquila unas 386 horas al mes de una B200 bajo demanda a $6,69 por hora de GPU.
La propiedad rara vez gana por debajo del 60% de utilización. Si tu carga de trabajo tiene picos y períodos inactivos, alquilar es casi siempre más barato desde el punto de vista del costo por cómputo. Comprar gana cuando los datos no pueden salir de tu edificio o la utilización se mantiene por encima de alrededor del 60 por ciento.
Qué es una DGX Station
La DGX Station es una estación de trabajo de IA local construida alrededor del superchip NVIDIA GB300. Una unidad incluye:
- GPU GB300 NVL2: dos chips Blackwell conectados vía NVLink, proporcionando 1.920 TFLOPS FP8 y 192 Tensor Cores de cuarta generación
- 748 GB de memoria coherente: 252 GB HBM3e a 7,1 TB/s más 496 GB LPDDR5X. Puede que la veas cotizada como 768 GB o 784 GB, pero 748 GB es el número de NVIDIA
- Plataforma CUDA completa: cada biblioteca y herramienta de NVIDIA ejecutándose sin cambios de código para despliegue en la nube
Es la máquina más cercana a un clúster B200 que puedes poner debajo de tu escritorio. No es una máquina barata, ni una que consigas rápidamente: los plazos de dos a dieciséis semanas son la norma en todos los proveedores.
Espera. ¿Te referiste a la Station o a la Spark?
La DGX Spark es una máquina diferente. La Spark usa el GB10 con 128 GB de memoria unificada a unos 273 GB/s por $6.950 (64 GB: $4.999). La Station usa el GB300 con 748 GB y HBM3e a 7,1 TB/s desde $92.887,47. La Spark es una máquina de desarrollo; la Station es una máquina de cómputo de clase workstation.
Si el modelo que quieres ejecutar localmente no cabe en 128 GB—modelos de un billón de parámetros y modelos 70B+ ejecutándose a alta precisión para datos que no pueden salir del edificio—necesitas la Station. Si estás haciendo coincidir el despliegue en la nube basado en CUDA para desarrollo, la Spark es más barata y mucho más fácil de conseguir.
Por qué todas las alternativas a la DGX Station se encarecieron
La escasez del GB300 ha hecho que el camino hacia la capacidad de GPU local sea sorprendentemente caro. Aquí hay una comparación rápida de cada alternativa discutida a continuación:
| Hardware | Memoria | Ancho de banda de memoria | Nuevo precio | Ideal para |
|---|---|---|---|---|
| RTX PRO 6000 Blackwell 96GB | 96 GB GDDR7 | ~1,9 TB/s | ~$16.000 | Inferencia 70B–120B |
| Mac Studio M5 Ultra (512GB) | 512 GB unificada | ~800 GB/s | desde $5.499 | Equipos pequeños, sin CUDA |
| DGX Spark | 128 GB | ~273 GB/s | $6.950 (64GB: $4.999) | CUDA, desarrollo |
| Mini PC Strix Halo de 128GB | 128 GB unificada | ~256 GB/s | ~$4.000–$6.000 | Inferencia económica, edge |
| Multi-GPU con RTX 5090 (2×) | 192 GB GDDR7 | ~3,6 TB/s combinados | ~$9.000–$15.000 | Entrenamiento DIY |
| B200 bajo demanda | 192 GB HBM3e | 8 TB/s | ~$6,69/h | Trabajo con picos |
Ninguna se acerca a los 748 GB de memoria coherente ni al rendimiento de 7,1 TB/s de la Station. Son compromisos de forma diferente, no alternativas directas—a menos que tu trabajo no requiera esa escala.
RTX PRO 6000 de 96GB: la alternativa que ya no es obvia
La RTX PRO 6000 Blackwell viene con 96 GB de GDDR7 y un ancho de banda de memoria de unos 1,9 TB/s. Es la GPU de workstation para modelos de 70B a 120B: algo que puedes ejecutar completamente en la VRAM sin offloading lento a la RAM del sistema.
El precio actual es de unos $16.000, que parece razonable comparado con $92.000+ para la DGX Station, hasta que te das cuenta de que es una única GPU sin memoria unificada. Los modelos más grandes de 120B requieren offloading o multi-GPU, y construir un sistema multi-GPU en torno a estas tarjetas se acerca rápidamente a los números de la DGX Station.
Elige esto si la inferencia local 70B–120B es tu carga de trabajo principal y los datos no pueden salir. Pasa si necesitas modelos de un billón de parámetros o entrenamiento a escala completa.
Mac Studio M5 Ultra
El Mac Studio M5 Ultra trae hasta 512 GB de memoria unificada a unos 800 GB/s, comenzando en $5.499 para la configuración de 128 GB y llegando a unos $14.999 para la configuración de 512 GB.
Es el escritorio más cercano a la DGX Station en capacidad de memoria para equipos pequeños, sin CUDA. Si tu pila se ejecuta en Metal o usas frameworks que soportan la aceleración GPU de Apple, este es tu mejor camino hacia una memoria unificada grande con un presupuesto mucho menor. Si necesitas CUDA—para modelos o herramientas de entrenamiento que dependen de las bibliotecas de NVIDIA—esta no es tu máquina.
DGX Spark: la opción para la paridad CUDA
El DGX Spark ofrece compatibilidad de código total con los despliegues en la nube de NVIDIA: los mismos kernels CUDA, las mismas bibliotecas, el mismo stack de contenedores. Si construyes en DGX Spark, el código se ejecuta sin cambios en un clúster B200. El precio de $6.950 (64 GB) o $6.950 (128 GB, pre-pedido) lo sitúa en una categoría muy diferente de la DGX Station.
La limitación es la profundidad de memoria. 128 GB a unos 273 GB/s es suficiente para desarrollo y modelos medianos, pero no para modelos de un billón de parámetros, fine-tuning de media precisión de modelos grandes con datasets que no pueden salir, o inferencia de alto rendimiento por encima de 128B parámetros en lotes grandes.
Mini PC Strix Halo de 128GB
ASUS ROG Strix Halo y sistemas similares usan el chip AMD Strix Halo con hasta 128 GB de memoria unificada a unos 256 GB/s, en un factor de forma de mini PC compacto por unos $4.000–$6.000.
La capacidad de memoria coincide con la DGX Spark, el rendimiento es menor, y no soporta CUDA—pero es más barato y más pequeño que casi todo en esta lista. Bueno para inferencia local económica, despliegue en edge o privacidad cuando el rendimiento no es el factor limitante.
Multi-GPU con RTX 5090
La RTX 5090 viene con 32 GB de GDDR7 a unos 1,8 TB/s por tarjeta. Dos tarjetas dan 64 GB y unos 3,6 TB/s combinados; cuatro tarjetas dan 128 GB y 7,2 TB/s. Los precios actuales están en el rango de $4.200–$7.400 por tarjeta por encima del MSRP, llevando una plataforma de cuatro tarjetas cerca de $30.000 antes de la estación de trabajo, la fuente de alimentación y el refrigeración.
El cuello de botella no es el precio; es el NVLink. La RTX 5090 no soporta NVLink, así que las GPUs en multi-GPU no comparten memoria sin fisuras. Los modelos más grandes que la memoria de una GPU sufren penalizaciones significativas de comunicación entre tarjetas. Este es el camino DIY para entrenamiento e inferencia por lotes, no para ejecutar un modelo único grande sin problemas en toda la memoria.
Alquilar hardware de clase DGX en lugar de comprarlo
Los principales proveedores de nube—AWS, Google Cloud, CoreWeave, Lambda Labs—ofrecen instancias B200 bajo demanda. Los precios están en torno a $6,69–$7 por hora de GPU para B200 bajo demanda a principios de noviembre de 2026.
La cuenta de alquiler versus compra: unos $92.000 a $100.000 para la DGX Station dividido entre unos $7 por hora de GPU B200 resulta en 13.800 a 14.300 horas de GPU, o unos 19 meses de uso continuo hasta el punto de equilibrio. Comprar gana en tres casos: los datos legalmente no pueden salir de tu edificio, la utilización está por encima de alrededor del 60 por ciento, y el trabajo interactivo es sensible a la latencia.
Para todos los demás, alquilar suele salir mejor.
¿Necesitas una DGX Station para agentes de IA?
Mucha gente que cotiza una DGX Station me dice que la necesita "para agentes de IA". Casi ninguno la necesita. Un agente autónomo pasa su vida en orquestación, llamadas a herramientas, búsquedas en memoria y viajes de ida y vuelta a APIs. La inferencia del modelo suele ser una llamada a una API alojada. El cuello de botella es la planificación y la gestión del contexto, no los FLOPs locales.
Cómo elegir una alternativa a la DGX Station según lo que realmente haces
Entrenar o ajustar modelos de un billón de parámetros en tus instalaciones, con datos que no pueden salir: compra la DGX Station. Pide cotizaciones a por lo menos dos OEM y acepta un plazo de entrega de 2 a 16 semanas.
Inferencia local de 70B a 120B para un equipo pequeño: RTX PRO 6000 de 96GB, o Strix Halo si la capacidad y la privacidad pesan más que el rendimiento; Mac Studio M5 Ultra (hasta 512GB) si necesitas más de 96GB.
Desarrollo con CUDA para que coincida con tu despliegue en la nube: DGX Spark.
Investigación intermitente que tiene picos y periodos inactivos: alquila. Ser dueño rara vez gana por debajo de un 60 por ciento de utilización aproximadamente.
Crear agentes de IA en lugar de entrenar modelos: ninguna estación de trabajo. Empieza por la capa de orquestación; consulta hardware para modelos locales en cargas de trabajo de agentes.
El error de hardware más caro de 2026 no es comprar la caja equivocada. Es comprar cualquier caja para una carga de trabajo que nunca estuvo limitada por el cómputo.
Lo que le diría a un amigo con la orden de compra abierta
No compares esta decisión con los precios del año pasado. Esa es toda la lección de 2026.
La DGX Station es una máquina extraordinaria, y un grupo reducido de equipos debería comprarla sin dudarlo. Si manejas datos regulados y necesitas un modelo de un billón de parámetros dentro de tu propio edificio, las alternativas no son alternativas; son concesiones con otra forma.
Para todos los demás, la escasez obligó a hacerse una pregunta útil: ¿de verdad necesitas ser dueño del cómputo, o tenerlo en propiedad solo se sentía más serio que alquilarlo? Mi amigo de la hoja de cálculo terminó alquilando durante seis meses mientras lo averiguaba. No ha vuelto a la orden de compra.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es el precio de la NVIDIA DGX Station?
NVIDIA no publica uno ni vende una Founders Edition, así que los precios vienen de los OEM. El anuncio público más barato en EE. UU. es la Super AI Station de Supermicro, a $92.887,47 antes de impuestos y envío. Exxact empieza en $96.250, la MSI XpertStation WS300 cuesta $99.999, las versiones de Gigabyte, Bizon y ASUS van de $116.999 a $129.827,99, y Dell la lista en $159.283. El almacenamiento, una GPU adicional y el servicio suben las cotizaciones.
¿Cuánto cuesta una DGX Station al mes?
Unos $2.580 al mes si repartes el anuncio más barato de $92.887,47 en 36 meses, más aproximadamente de $110 a $175 al mes de electricidad si funciona todo el día. El mismo dinero alquila unas 386 horas al mes de una B200 bajo demanda.
¿Existe una DGX Station para Windows y cuánto cuesta?
NVIDIA la anunció en Computex 2026 y la mostró el 7 de octubre de 2026, pero no tiene precio ni fecha de lanzamiento publicados; los reportes de prensa apuntan al cuarto trimestre de 2026. Todas las DGX Station que puedes cotizar hoy son la versión Linux con DGX OS.
¿Dónde puedo comprar una DGX Station?
A través de OEM y revendedores, no de NVIDIA: Supermicro, Dell y HP venden directamente, Exxact y Bizon mediante configuradores, y las versiones de MSI, Gigabyte y ASUS a través de Newegg, CDW, CyberPowerPC y AVADirect. Los plazos de entrega van de unas dos a dieciséis semanas.
¿Cuánta memoria tiene la DGX Station?
748GB de memoria coherente: 252GB de HBM3e a 7,1 TB/s más 496GB de LPDDR5X. Puede que la veas buscada como 768GB o 784GB, pero 748GB es la cifra de NVIDIA.
¿Cuál es la mejor alternativa a la DGX Station?
La RTX PRO 6000 Blackwell de 96GB, por unos $16.000, es la alternativa creíble más barata. En capacidad, el Mac Studio M5 Ultra (hasta 512GB, desde $5.499) es el equipo de escritorio más cercano, sin CUDA. Para trabajo con un billón de parámetros, nada por debajo de $20.000 la sustituye; alquilar GPU de clase B200 es la opción más parecida.
¿Cómo se compara la DGX Station con la DGX Spark?
Son clases de máquina distintas. La Spark usa el GB10 con 128GB a unos 273 GB/s por $6.950 (64GB: $4.999); la Station usa el GB300 con 748GB y HBM3e a 7,1 TB/s desde $92.887,47. La Spark es un equipo de desarrollo; la Station es una máquina de cómputo de clase estación de trabajo.
¿Es más barato alquilar hardware de clase DGX que comprarlo?
Para la mayoría de los equipos, sí. A $6,69 por hora de GPU B200, la DGX Station más barata equivale a unas 13.900 horas de GPU, más de un año y medio de uso continuo. Comprar gana sobre todo cuando los datos no pueden salir de tus instalaciones o la utilización se mantiene por encima de un 60 por ciento aproximadamente.
¿Necesito una DGX Station para ejecutar agentes de IA?
Casi seguro que no. Los agentes pasan su tiempo en orquestación, llamadas a herramientas, memoria y viajes de ida y vuelta a APIs, no en inferencia local. A menos que los pesos de tu modelo deban quedarse en tu edificio, una plataforma de agentes gestionada con tus propias API keys elimina la pregunta del hardware.
