A NVIDIA não publica o preço do DGX Station. Aqui estão todos os listings de OEM, o modelo para Windows, quanto custa por mês e o que mais dá a você capacidade séria de IA local.
O DGX Station não tem preço oficial. Os listings públicos nos EUA começam em $92.887,47, a maioria fica entre $96.000 e $130.000, o listing da Dell está em $159.283, e storage, GPUs adicionais e serviços aumentam as cotações. Aqui está o que o preço realmente cobre, o que mais dá a você capacidade séria de IA local, e o motivo desconfortável pelo qual a maioria das alternativas baratas também ficou cara. Se você ainda está descobrindo qual DGX precisa, comece com nossa visão geral das alternativas NVIDIA DGX, e se quis dizer o menor, veja as alternativas ao DGX Spark.
Preço do DGX Station: o que cada OEM cobra (outubro de 2026)
| Sistema DGX Station | Preço público nos EUA | Status (verificado em 2 de novembro de 2026) |
|---|---|---|
| Supermicro Super AI Station (Gold Series ARS-511GD-NB-LCC-01-G2) | a partir de $92.887,47 antes de impostos e frete | eStore da Supermicro (preço conforme reportado pela TechRadar) |
| Exxact Valence VWS-158270643 | $96.250 preço inicial | Configure-to-order, botão de cotação; Linux, pré-carregado com DGX OS no Ubuntu |
| MSI XpertStation WS300 | $99.999 | Newegg, fora de estoque |
| Gigabyte W775-V10-L01 | $116.999 | Newegg, fora de estoque |
| Bizon GB300 AI Station | $122.159 | Em estoque, envio em 10 a 14 dias |
| ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3 | $123.375 a $129.827,99 | Revendedores (CyberPowerPC, AVADirect, CDW); CyberPowerPC cita cerca de 8 semanas |
| Dell Pro Precision com GB300 | $159.283 | dell.com; checkout mostrou "não disponível no momento" |
| HP ZGX Fury G1n AI Station | cotação | SKUs fixos via HP e revendedores |
Todos carregam o mesmo superchip GB300 e os mesmos 748 GB de memória coerente. O que muda o preço é tudo ao redor.
E o DGX Station para Windows? Cada listing acima é a versão Linux rodando o NVIDIA DGX OS. A versão Windows ainda não tem preço ou data; veja a próxima seção.
Qual é o preço do DGX Station no Brasil? Não encontramos preços no Brasil diretamente da NVIDIA ou dos OEMs. Consulte um revendedor local para cotação.
O que "preço do DGX Station" realmente significa. A NVIDIA fornece a placa GB300 e os parceiros constroem a workstation em torno dela, então existem pelo menos seis preços, não um. Um número listado é uma configuração base. Storage, uma placa RTX PRO opcional para trabalho com display e gráficos, duração da garantia e serviço no local são todos extras. O distribuidor europeu pi3g cotou a mesma família de cerca de $99.000 a $194.500 dependendo do fornecedor e configuração, com prazos de entrega de duas a dezesseis semanas em meados de setembro.
Custos que não estão na fatura. A NVIDIA avalia a potência total do sistema em 1.600 W. A Bizon observa que a fonte de alimentação chega ao máximo em torno de 1.300 W em uma tomada padrão de 100–114 V, 15 A, então os 1.600 W completos precisam de um circuito de 115–240 V. Orçe para um eletricista antes de a máquina chegar. A Exxact também oferece preços para educação e governo, o que vale a pena perguntar a cada fornecedor.
Onde comprar um DGX Station
Você não pode comprar o DGX Station diretamente da NVIDIA. Canais diferentes têm vantagens diferentes:
- Supermicro, Dell e HP vendem diretamente pelos seus sites. Dell e HP permitem que você inicie o checkout online, embora a disponibilidade varie.
- Exxact e Bizon usam configuradores de cotação: escolha o storage e os acessórios, envie uma solicitação e você receberá uma cotação em alguns dias.
- MSI, Gigabyte e ASUS distribuem via Newegg, CDW, CyberPowerPC e AVADirect. Isso facilita a compra, mas a disponibilidade de estoque nos revendedores terceirizados é menos previsível do que configurar diretamente pelo OEM.
Os prazos de entrega em todos os fornecedores variam de duas a dezesseis semanas. Se você precisar da máquina antes de uma data específica, peça a pelo menos dois OEMs simultaneamente e escolha o que puder cumprir seu cronograma.
DGX Station para Windows: preço e disponibilidade
A NVIDIA anunciou o DGX Station para Windows na Computex 2026 e mostrou uma prévia em 7 de outubro de 2026. No início de novembro de 2026, não há preço publicado e nenhum OEM abriu pré-venda.
As reportagens da imprensa apontam para o quarto trimestre de 2026 para disponibilidade, mas não há data confirmada. Todo DGX Station que você consegue cotar hoje é a versão Linux com DGX OS.
Quanto custa um DGX Station por mês?
Cerca de $2.580 por mês se você dividir a oferta mais barata de $92.887,47 em 36 meses, mais aproximadamente $110 a $175 por mês de energia se ele rodar o dia inteiro. O mesmo dinheiro aluga cerca de 386 horas por mês de uma B200 sob demanda a $6,69 por hora de GPU.
A propriedade raramente vence abaixo de 60% de utilização. Se a sua carga de trabalho tem picos e períodos ociosos, alugar é quase sempre mais barato do ponto de vista do custo por computação. Comprar vence quando os dados não podem sair do seu prédio ou a utilização se mantém acima de cerca de 60 por cento.
O que é um DGX Station?
O DGX Station é uma workstation de IA local construída em torno do superchip NVIDIA GB300. Uma unidade inclui:
- GPU GB300 NVL2: dois chips Blackwell conectados via NVLink, entregando 1.920 TFLOPS FP8 e 192 Tensor Cores de quarta geração
- 748 GB de memória coerente: 252 GB HBM3e a 7,1 TB/s mais 496 GB LPDDR5X. Você pode ver isso cotado como 768 GB ou 784 GB, mas 748 GB é o número da NVIDIA
- Plataforma CUDA completa: cada biblioteca e ferramenta da NVIDIA rodando sem alterações de código para implantação em nuvem
É a máquina mais próxima de um cluster B200 que você pode colocar debaixo da sua mesa. Não é uma máquina barata, e não é uma que você consegue rapidamente—prazos de duas a dezesseis semanas são a norma em todos os fornecedores.
Espera. Você quis dizer Station ou Spark?
O DGX Spark é uma máquina diferente. O Spark usa o GB10 com 128 GB de memória unificada a cerca de 273 GB/s por $6.950 (64 GB: $4.999). O Station usa o GB300 com 748 GB e HBM3e a 7,1 TB/s a partir de $92.887,47. O Spark é uma máquina de desenvolvimento; o Station é uma máquina de computação de classe workstation.
Se o modelo que você quer rodar localmente não cabe em 128 GB—modelos de um trilhão de parâmetros e modelos 70B+ rodando em alta precisão para dados que não podem sair do seu prédio—você precisa do Station. Se você está combinando a implantação em nuvem baseada em CUDA para desenvolvimento, o Spark é mais barato e muito mais fácil de obter.
Por que toda alternativa ao DGX Station ficou mais cara
A escassez do GB300 tornou o caminho para a capacidade de GPU local surpreendentemente caro. Aqui está uma comparação rápida de cada alternativa discutida abaixo:
| Hardware | Memória | Largura de banda de memória | Novo preço | Ideal para |
|---|---|---|---|---|
| RTX PRO 6000 Blackwell 96GB | 96 GB GDDR7 | ~1,9 TB/s | ~$16.000 | Inferência 70B–120B |
| Mac Studio M5 Ultra (512GB) | 512 GB unificada | ~800 GB/s | a partir de $5.499 | Equipes pequenas, sem CUDA |
| DGX Spark | 128 GB | ~273 GB/s | $6.950 (64GB: $4.999) | CUDA, desenvolvimento |
| Strix Halo mini PC (128GB) | 128 GB unificada | ~256 GB/s | ~$4.000–$6.000 | Inferência econômica, edge |
| Multi-GPU RTX 5090 (2×) | 192 GB GDDR7 | ~3,6 TB/s combinados | ~$9.000–$15.000 | Treinamento DIY |
| B200 sob demanda | 192 GB HBM3e | 8 TB/s | ~$6,69/h | Trabalho com picos |
Nenhuma chega perto dos 748 GB de memória coerente ou do throughput de 7,1 TB/s do Station. São compromissos de forma diferente, não alternativas diretas—a menos que seu trabalho não exija essa escala.
RTX PRO 6000 Blackwell 96GB: a alternativa que não é mais óbvia
A RTX PRO 6000 Blackwell vem com 96 GB de GDDR7 e throughput de memória de cerca de 1,9 TB/s. É a GPU de workstation para modelos de 70B a 120B: algo que você pode rodar completamente na VRAM sem offloading lento para a RAM do sistema.
O preço atual é de cerca de $16.000, o que parece razoável comparado com $92.000+ para o DGX Station, até você perceber que é uma única GPU sem memória unificada. Modelos maiores que 120B requerem offloading ou multi-GPU, e construir um sistema multi-GPU em torno dessas placas rapidamente se aproxima dos números do DGX Station.
Escolha isso se a inferência local 70B–120B é sua carga de trabalho principal e os dados não podem sair. Passe se você precisar de modelos de trilhões de parâmetros ou treinamento em escala total.
Mac Studio M5 Ultra
O Mac Studio M5 Ultra traz até 512 GB de memória unificada a cerca de 800 GB/s, começando em $5.499 para a configuração de 128 GB e chegando a cerca de $14.999 para a configuração de 512 GB.
É o desktop mais próximo do DGX Station em capacidade de memória para equipes pequenas, sem CUDA. Se sua pilha roda no Metal ou você usa frameworks que suportam aceleração de GPU Apple, este é seu melhor caminho para memória unificada grande com um orçamento muito menor. Se você precisa de CUDA—para modelos ou ferramentas de treinamento que dependem das bibliotecas da NVIDIA—esta não é sua máquina.
DGX Spark: a opção para paridade CUDA
O DGX Spark oferece compatibilidade de código total com as implantações em nuvem da NVIDIA: os mesmos kernels CUDA, as mesmas bibliotecas, o mesmo stack de containers. Se você constrói no DGX Spark, o código roda sem alterações em um cluster B200. O preço de $6.950 (64 GB) ou $6.950 (128 GB, pré-encomenda) o coloca em uma categoria muito diferente do DGX Station.
A limitação é a profundidade de memória. 128 GB a cerca de 273 GB/s é suficiente para desenvolvimento e modelos médios, mas não para modelos de trilhões de parâmetros, fine-tuning de meia precisão de modelos grandes com datasets que não podem sair, ou inferência de alto throughput acima de 128B parâmetros em batches grandes.
Mini PCs Strix Halo de 128GB
ASUS ROG Strix Halo e sistemas similares usam o chip AMD Strix Halo com até 128 GB de memória unificada a cerca de 256 GB/s, em um fator de forma de mini PC compacto por volta de $4.000–$6.000.
A capacidade de memória corresponde ao DGX Spark, o throughput é menor, e não suporta CUDA—mas é mais barato e menor do que quase tudo nesta lista. Bom para inferência local econômica, implantação em edge ou privacidade quando o throughput não é o fator limitante.
Várias GPUs RTX 5090
A RTX 5090 vem com 32 GB de GDDR7 a cerca de 1,8 TB/s por placa. Duas placas dão 64 GB e cerca de 3,6 TB/s combinados; quatro placas dão 128 GB e 7,2 TB/s. Os preços atuais estão na faixa de $4.200–$7.400 por placa acima do MSRP, colocando uma plataforma de quatro placas perto de $30.000 antes da workstation, fonte de alimentação e resfriamento.
O gargalo não é o preço; é o NVLink. A RTX 5090 não suporta NVLink, então as GPUs em multi-GPU não compartilham memória perfeitamente. Modelos maiores que a memória de uma GPU sofrem penalidades significativas de comunicação entre placas. Este é o caminho DIY para treinamento e inferência em batch, não para rodar um modelo único grande de forma transparente em toda a memória.
Alugar hardware de classe DGX em vez de comprar
Os principais provedores de nuvem—AWS, Google Cloud, CoreWeave, Lambda Labs—oferecem instâncias B200 sob demanda. Os preços ficam em torno de $6,69–$7 por hora de GPU para B200 sob demanda no início de novembro de 2026.
A conta de aluguel versus compra: cerca de $92.000 a $100.000 para o DGX Station dividido por cerca de $7 por hora de GPU B200 resulta em 13.800 a 14.300 horas de GPU, ou cerca de 19 meses de uso contínuo até o ponto de equilíbrio. Comprar vence em três casos: os dados legalmente não podem sair do seu prédio, a utilização está acima de cerca de 60 por cento, e o trabalho interativo é sensível à latência.
Para todos os outros, alugar costuma sair mais barato.
Você precisa de um DGX Station para agentes de IA?
Muita gente que está cotando um DGX Station me diz que precisa dele "para agentes de IA". Quase nenhuma dessas pessoas precisa. Um agente autônomo passa a vida em orquestração, chamadas de ferramentas, consultas de memória e idas e voltas de API. A inferência do modelo normalmente é uma chamada a uma API hospedada. O gargalo é o agendamento e o gerenciamento de contexto, não os FLOPs locais.
Escolhendo uma alternativa ao DGX Station pelo que você realmente faz
Treinar ou fazer fine-tuning de modelos de um trilhão de parâmetros no local, com dados que não podem sair: compre o DGX Station. Peça cotações de pelo menos duas OEMs e aceite um prazo de entrega de 2 a 16 semanas.
Inferência local de 70B a 120B para uma equipe pequena: RTX PRO 6000 96GB, ou Strix Halo se capacidade e privacidade valem mais que throughput; Mac Studio M5 Ultra (até 512GB) se você precisa de mais de 96GB.
Desenvolver com CUDA para espelhar sua implantação na nuvem: DGX Spark.
Pesquisa intermitente, com picos e períodos ociosos: alugue. Ser dono raramente compensa abaixo de cerca de 60 por cento de utilização.
Criar agentes de IA em vez de treinar modelos: nenhuma estação de trabalho. Comece pela camada de orquestração; veja hardware para modelos locais em cargas de trabalho de agentes.
O erro de hardware mais caro de 2026 não é comprar a máquina errada. É comprar qualquer máquina para uma carga de trabalho que nunca foi limitada por computação.
O que eu diria a um amigo com o pedido de compra aberto
Não compare essa decisão com os preços do ano passado. Essa é a lição inteira de 2026.
O DGX Station é uma máquina notável, e um grupo restrito de equipes deveria comprá-la sem hesitar. Se você lida com dados regulados e precisa de um modelo de um trilhão de parâmetros dentro do seu próprio prédio, as alternativas não são alternativas; são concessões com outro formato.
Para todos os outros, a escassez forçou uma pergunta útil: você realmente precisa ser dono da capacidade de computação, ou ser dono dela só parecia mais sério do que alugar? Meu amigo da planilha acabou alugando por seis meses enquanto descobria a resposta. Ele não voltou ao pedido de compra.
Perguntas frequentes
Qual é o preço do NVIDIA DGX Station?
A NVIDIA não divulga um preço e não vende uma Founders Edition, então os preços vêm das OEMs. A oferta pública mais barata nos EUA é o Super AI Station da Supermicro, por $92.887,47 antes de impostos e frete. A Exxact começa em $96.250, o MSI XpertStation WS300 custa $99.999, as versões da Gigabyte, da Bizon e da ASUS vão de $116.999 a $129.827,99, e a Dell anuncia por $159.283. Armazenamento, uma GPU adicional e serviço elevam as cotações.
Quanto custa um DGX Station por mês?
Cerca de $2.580 por mês se você dividir a oferta mais barata, de $92.887,47, em 36 meses, mais aproximadamente $110 a $175 por mês de energia se ele rodar o dia inteiro. O mesmo dinheiro aluga cerca de 386 horas por mês de uma B200 sob demanda.
Existe um DGX Station para Windows, e quanto ele custa?
A NVIDIA o anunciou na Computex 2026 e apresentou uma prévia em 7 de outubro de 2026, mas ele não tem preço nem data de lançamento publicados; reportagens da imprensa apontam para o quarto trimestre de 2026. Todo DGX Station que você consegue cotar hoje é a versão Linux, com DGX OS.
Onde posso comprar um DGX Station?
Com OEMs e revendedores, não com a NVIDIA: Supermicro, Dell e HP vendem diretamente, Exxact e Bizon por meio de configuradores, e as versões da MSI, da Gigabyte e da ASUS pela Newegg, CDW, CyberPowerPC e AVADirect. Os prazos de entrega vão de cerca de duas a dezesseis semanas.
Quanta memória o DGX Station tem?
748GB de memória coerente: 252GB de HBM3e a 7,1 TB/s mais 496GB de LPDDR5X. Você pode ver pesquisas por 768GB ou 784GB, mas 748GB é o valor da NVIDIA.
Qual é a melhor alternativa ao DGX Station?
A RTX PRO 6000 Blackwell 96GB, por cerca de $16.000, é a alternativa confiável mais barata. Em capacidade, o Mac Studio M5 Ultra (até 512GB, a partir de $5.499) é o desktop mais próximo, sem CUDA. Para trabalho com um trilhão de parâmetros, nada abaixo de $20.000 substitui; alugar GPUs de classe B200 é a opção mais parecida.
Como o DGX Station se compara ao DGX Spark?
São classes diferentes de máquina. O Spark usa o GB10 com 128GB a cerca de 273 GB/s por $6.950 (64GB: $4.999); o Station usa o GB300 com 748GB e HBM3e a 7,1 TB/s a partir de $92.887,47. O Spark é uma máquina de desenvolvimento; o Station é uma máquina de computação de classe workstation.
Alugar hardware de classe DGX é mais barato do que comprar?
Para a maioria das equipes, sim. A $6,69 por hora de GPU B200, o DGX Station mais barato equivale a cerca de 13.900 horas de GPU, mais de um ano e meio de uso contínuo. Comprar vence principalmente quando os dados não podem sair das suas instalações ou quando a utilização fica acima de cerca de 60 por cento.
Preciso de um DGX Station para rodar agentes de IA?
Quase certamente não. Agentes passam o tempo em orquestração, chamadas de ferramentas, memória e idas e voltas de APIs, não em inferência local. A menos que os pesos do seu modelo precisem ficar no seu prédio, uma plataforma gerenciada de agentes com suas próprias chaves de API elimina a questão do hardware.
