NVIDIA veröffentlicht keinen DGX-Station-Preis. Hier sind alle OEM-Listings, das Windows-Modell, was sie pro Monat kostet und was sonst noch ernsthafte lokale KI-Kapazität bietet.
Die DGX Station hat keinen offiziellen Preis. Öffentliche US-Listings beginnen bei $92.887,47, die meisten liegen zwischen $96.000 und $130.000, Dells Listing steht bei $159.283, und Speicher, zusätzliche GPUs und Service treiben Angebote höher. Hier ist, was der Preis wirklich abdeckt, was sonst noch ernsthafte lokale KI-Kapazität bietet, und der unbequeme Grund, warum die meisten günstigen Alternativen ebenfalls teurer wurden. Wenn Sie noch herausfinden, welchen DGX Sie brauchen, beginnen Sie mit unserem Überblick über NVIDIA DGX Alternativen, und wenn Sie die kleine meinten, sehen Sie sich die DGX Spark Alternativen an.
DGX Station Preis: was jeder OEM verlangt (Oktober 2026)
| DGX-Station-System | Öffentlicher US-Preis | Status (geprüft am 2. Nov. 2026) |
|---|---|---|
| Supermicro Super AI Station (Gold Series ARS-511GD-NB-LCC-01-G2) | ab $92.887,47 vor Steuern und Versand | Supermicros eStore (Preis laut TechRadar-Bericht) |
| Exxact Valence VWS-158270643 | $96.250 Einstiegspreis | Configure-to-order, Angebotsbutton; Linux, vorinstalliert mit DGX OS auf Ubuntu |
| MSI XpertStation WS300 | $99.999 | Newegg, nicht vorrätig |
| Gigabyte W775-V10-L01 | $116.999 | Newegg, nicht vorrätig |
| Bizon GB300 AI Station | $122.159 | Vorrätig, Lieferung in 10–14 Tagen |
| ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3 | $123.375 bis $129.827,99 | Händler (CyberPowerPC, AVADirect, CDW); CyberPowerPC nennt ca. 8 Wochen |
| Dell Pro Precision mit GB300 | $159.283 | dell.com; Checkout zeigte „derzeit nicht verfügbar" |
| HP ZGX Fury G1n AI Station | Angebot | Feste SKUs über HP und Händler |
Alle tragen denselben GB300-Superchip und dieselben 748 GB kohärenten Speicher. Was den Preis verändert, ist alles drum herum.
Und die DGX Station für Windows? Jedes obige Listing ist die Linux-Version mit NVIDIA DGX OS. Die Windows-Version hat noch keinen Preis oder Termin; siehe nächsten Abschnitt.
Was kostet die DGX Station in Deutschland oder Österreich? Wir haben keine lokalen Preise direkt von NVIDIA oder den OEMs gefunden. Wenden Sie sich an einen lokalen Händler für ein Angebot.
Was „DGX Station Preis" wirklich bedeutet. NVIDIA liefert die GB300-Platine, und Partner bauen die Workstation darum herum — also gibt es mindestens sechs Preise, nicht einen. Eine gelistete Zahl ist eine Basiskonfiguration. Speicher, eine optionale RTX-PRO-Karte für Display- und Grafikarbeit, Garantielaufzeit und Vor-Ort-Service sind alles Extras. Der europäische Distributor pi3g notierte dieselbe Familie von etwa $99.000 bis $194.500 je nach Anbieter und Konfiguration, mit Lieferzeiten von zwei bis sechzehn Wochen Mitte September.
Kosten, die nicht auf der Rechnung stehen. NVIDIA gibt die Gesamtsystemleistung mit 1.600 W an. Bizon merkt an, dass das Netzteil bei einer Standard-100–114-V-15-A-Steckdose bei etwa 1.300 W an seine Grenzen stößt, sodass die vollen 1.600 W einen 115–240-V-Stromkreis benötigen. Planen Sie einen Elektriker ein, bevor die Maschine ankommt. Exxact bietet auch Bildungs- und Behördenpreise an, die es wert sind, bei jedem Anbieter nachzufragen.
Wo Sie eine DGX Station kaufen können
Sie können eine DGX Station nicht direkt bei NVIDIA kaufen. Verschiedene Kanäle haben unterschiedliche Vorteile:
- Supermicro, Dell und HP verkaufen direkt über ihre Websites. Dell und HP erlauben es, den Checkout online zu starten, obwohl die Verfügbarkeit variiert.
- Exxact und Bizon nutzen Angebotskonfiguratoren: Wählen Sie Speicher und Zubehör, senden Sie eine Anfrage und erhalten Sie in einigen Tagen ein Angebot.
- MSI, Gigabyte und ASUS vertreiben über Newegg, CDW, CyberPowerPC und AVADirect. Das macht den Kauf einfacher, aber die Lagerverfügbarkeit bei Drittanbietern ist weniger vorhersehbar als die direkte Konfiguration über den OEM.
Die Lieferzeiten bei allen Anbietern variieren von zwei bis sechzehn Wochen. Wenn Sie die Maschine vor einem bestimmten Datum brauchen, fragen Sie mindestens zwei OEMs gleichzeitig an und wählen denjenigen, der Ihren Zeitplan einhalten kann.
DGX Station für Windows: Preis und Verfügbarkeit
NVIDIA hat die DGX Station für Windows auf der Computex 2026 angekündigt und am 7. Oktober 2026 vorgestellt. Anfang November 2026 gibt es keinen veröffentlichten Preis und kein OEM hat Vorbestellungen geöffnet.
Presseberichte deuten auf Q4 2026 für die Verfügbarkeit hin, aber es gibt kein bestätigtes Datum. Jede DGX Station, die Sie heute bepreisen können, ist die Linux-Version mit DGX OS.
Was kostet eine DGX Station pro Monat?
Etwa $2.580 pro Monat, wenn Sie das günstigste Angebot von $92.887,47 auf 36 Monate aufteilen, plus etwa $110 bis $175 pro Monat für Strom, wenn sie rund um die Uhr läuft. Für dasselbe Geld mieten Sie etwa 386 Stunden pro Monat einer B200 on-demand zu $6,69 pro GPU-Stunde.
Kaufen lohnt sich selten unter 60% Auslastung. Wenn Ihre Workload Spitzen und Leerlaufzeiten hat, ist Mieten fast immer günstiger aus der Perspektive der Kosten pro Rechenleistung. Kaufen gewinnt, wenn Daten Ihr Gebäude rechtlich nicht verlassen dürfen oder die Auslastung dauerhaft über etwa 60 Prozent liegt.
Was eine DGX Station ist
Die DGX Station ist eine lokale KI-Workstation, die um den NVIDIA GB300 Superchip herum gebaut ist. Eine Einheit umfasst:
- GB300 NVL2 GPU: zwei via NVLink verbundene Blackwell-Chips, die 1.920 TFLOPS FP8 und 192 Tensor-Cores der vierten Generation liefern
- 748 GB kohärenter Speicher: 252 GB HBM3e mit 7,1 TB/s plus 496 GB LPDDR5X. Sie sehen ihn möglicherweise als 768 GB oder 784 GB angegeben, aber 748 GB ist NVIDIAs Zahl
- Vollständige CUDA-Plattform: jede NVIDIA-Bibliothek und jedes Tool, das ohne Code-Änderungen für Cloud-Deployments läuft
Sie ist die Maschine, die einem B200-Cluster am nächsten kommt, die Sie unter Ihren Schreibtisch stellen können. Sie ist nicht günstig, und man bekommt sie nicht schnell — Lieferzeiten von zwei bis sechzehn Wochen sind bei allen Anbietern die Norm.
Warten Sie. Meinten Sie die Station oder die Spark?
Die DGX Spark ist eine andere Maschine. Die Spark nutzt den GB10 mit 128 GB einheitlichem Speicher bei etwa 273 GB/s für $6.950 (64 GB: $4.999). Die Station nutzt den GB300 mit 748 GB und HBM3e bei 7,1 TB/s ab $92.887,47. Die Spark ist eine Entwicklungsmaschine; die Station ist eine Rechenmaschine der Workstation-Klasse.
Wenn das Modell, das Sie lokal ausführen möchten, nicht in 128 GB passt — Modelle mit einer Billion Parametern und 70B+-Modelle, die mit hoher Präzision für Daten ausgeführt werden, die Ihr Gebäude nicht verlassen dürfen — brauchen Sie die Station. Wenn Sie die CUDA-basierte Cloud-Bereitstellung für die Entwicklung anpassen, ist die Spark günstiger und viel einfacher zu bekommen.
Warum jede DGX-Station-Alternative teurer geworden ist
Die GB300-Knappheit hat den Weg zu lokaler GPU-Kapazität überraschend teuer gemacht. Hier ein schneller Vergleich jeder unten besprochenen Alternative:
| Hardware | Speicher | Speicherbandbreite | Neuer Preis | Geeignet für |
|---|---|---|---|---|
| RTX PRO 6000 Blackwell 96GB | 96 GB GDDR7 | ~1,9 TB/s | ~$16.000 | 70B–120B-Inferenz |
| Mac Studio M5 Ultra (512GB) | 512 GB Unified | ~800 GB/s | ab $5.499 | Kleine Teams, kein CUDA |
| DGX Spark | 128 GB | ~273 GB/s | $6.950 (64GB: $4.999) | CUDA, Entwicklung |
| Strix-Halo-Mini-PC (128GB) | 128 GB Unified | ~256 GB/s | ~$4.000–$6.000 | Sparsame Inferenz, Edge |
| RTX 5090 Multi-GPU (2×) | 192 GB GDDR7 | ~3,6 TB/s kombiniert | ~$9.000–$15.000 | DIY-Training |
| B200 on-demand | 192 GB HBM3e | 8 TB/s | ~$6,69/Std. | Spitzenworkloads |
Keine kommt dem kohärenten 748-GB-Speicher oder dem 7,1-TB/s-Durchsatz der Station nahe. Es sind Kompromisse in anderer Form, keine direkten Alternativen — es sei denn, Ihre Arbeit erfordert diese Größenordnung nicht.
RTX PRO 6000 Blackwell 96GB: die Alternative, die nicht mehr offensichtlich ist
Die RTX PRO 6000 Blackwell kommt mit 96 GB GDDR7 und einer Speicherbandbreite von etwa 1,9 TB/s. Sie ist die Workstation-GPU für 70B-bis-120B-Modelle: etwas, das Sie vollständig im VRAM ausführen können, ohne langsames Auslagern in den System-RAM.
Der aktuelle Preis liegt bei etwa $16.000, was im Vergleich zu $92.000+ für die DGX Station vernünftig erscheint — bis Sie merken, dass es eine einzelne GPU ohne einheitlichen Speicher ist. Modelle, die größer als 120B sind, erfordern Auslagern oder Multi-GPU, und der Aufbau eines Multi-GPU-Systems um diese Karten herum nähert sich schnell den DGX-Station-Zahlen.
Wählen Sie dies, wenn lokale 70B–120B-Inferenz Ihre Hauptworkload ist und Daten nicht heraus dürfen. Übergehen Sie es, wenn Sie Modelle mit einer Billion Parametern oder vollskaliges Training benötigen.
Mac Studio M5 Ultra
Das Mac Studio M5 Ultra bringt bis zu 512 GB einheitlichem Speicher bei etwa 800 GB/s, beginnend bei $5.499 für die 128-GB-Konfiguration und bis zu etwa $14.999 für die 512-GB-Konfiguration.
Es ist der Desktop, der der DGX Station in der Speicherkapazität für kleine Teams am nächsten kommt, ohne CUDA. Wenn Ihr Stack auf Metal läuft oder Sie Frameworks verwenden, die Apple-GPU-Beschleunigung unterstützen, ist dies Ihr bester Weg zu großem einheitlichem Speicher mit einem viel kleineren Budget. Wenn Sie CUDA benötigen — für Modelle oder Trainings-Tools, die auf NVIDIA-Bibliotheken angewiesen sind — ist dies nicht Ihre Maschine.
DGX Spark: die Option für CUDA-Parität
Die DGX Spark bietet vollständige Code-Kompatibilität mit NVIDIAs Cloud-Deployments: dieselben CUDA-Kernel, dieselben Bibliotheken, derselbe Container-Stack. Wenn Sie auf DGX Spark aufbauen, läuft der Code ohne Änderungen auf einem B200-Cluster. Der Preis von $6.950 (64 GB) oder $6.950 (128 GB, Vorbestellung) platziert sie in einer ganz anderen Kategorie als die DGX Station.
Die Einschränkung ist die Speichertiefe. 128 GB bei etwa 273 GB/s reichen für Entwicklung und mittlere Modelle, aber nicht für Modelle mit einer Billion Parametern, Halbpräzisions-Fine-Tuning großer Modelle mit Datensätzen, die nicht heraus dürfen, oder Hochdurchsatz-Inferenz über 128B Parametern bei großen Batches.
Strix-Halo-Mini-PCs mit 128GB
ASUS ROG Strix Halo und ähnliche Systeme nutzen den AMD Strix Halo Chip mit bis zu 128 GB einheitlichem Speicher bei etwa 256 GB/s, in einem kompakten Mini-PC-Formfaktor für etwa $4.000–$6.000.
Die Speicherkapazität entspricht der DGX Spark, der Durchsatz ist geringer, und es unterstützt kein CUDA — aber es ist günstiger und kleiner als fast alles auf dieser Liste. Gut für kostengünstige lokale Inferenz, Edge-Deployment oder Datenschutz, wenn Durchsatz nicht der limitierende Faktor ist.
RTX 5090 Multi-GPU
Die RTX 5090 kommt mit 32 GB GDDR7 bei etwa 1,8 TB/s pro Karte. Zwei Karten ergeben 64 GB und etwa 3,6 TB/s kombiniert; vier Karten ergeben 128 GB und 7,2 TB/s. Die aktuellen Preise liegen im Bereich von $4.200–$7.400 pro Karte über dem MSRP, was eine Vier-Karten-Plattform nahe an $30.000 vor Workstation, Netzteil und Kühlung bringt.
Der Engpass ist nicht der Preis; es ist NVLink. Die RTX 5090 unterstützt kein NVLink, also teilen Multi-GPU-Karten keinen Speicher nahtlos. Modelle, die größer als der Speicher einer GPU sind, erleiden erhebliche Kommunikationsstrafen zwischen Karten. Dies ist der DIY-Weg für Training und Batch-Inferenz, nicht für das nahtlose Ausführen eines einzelnen großen Modells über den gesamten Speicher.
DGX-Hardware mieten statt kaufen
Die großen Cloud-Anbieter — AWS, Google Cloud, CoreWeave, Lambda Labs — bieten B200-Instanzen on-demand an. Die Preise liegen bei etwa $6,69–$7 pro GPU-Stunde für B200 on-demand Anfang November 2026.
Die Miete-versus-Kauf-Rechnung: etwa $92.000 bis $100.000 für die DGX Station geteilt durch etwa $7 pro B200-GPU-Stunde ergibt 13.800 bis 14.300 GPU-Stunden, also etwa 19 Monate Dauerbetrieb bis zum Break-even. Kaufen gewinnt in drei Fällen: Daten dürfen das Gebäude rechtlich nicht verlassen, die Auslastung liegt über etwa 60 Prozent, und latenzempfindliche interaktive Arbeit.
Für alle anderen ist Mieten fast immer günstiger.
Brauchen Sie eine DGX Station für KI-Agenten?
Viele, die den Preis einer DGX Station prüfen, sagen mir, sie bräuchten sie „für KI-Agenten". Fast keiner von ihnen braucht sie. Ein autonomer Agent verbringt sein Leben mit Orchestrierung, Tool-Aufrufen, Speicherabfragen und API-Roundtrips. Die Modellinferenz ist meist ein gehosteter API-Aufruf. Der Engpass sind Planung und Kontextverwaltung, nicht lokale FLOPs.
Eine DGX-Station-Alternative danach wählen, was Sie tatsächlich tun
Training oder Fine-Tuning von Modellen mit einer Billion Parametern vor Ort, mit Daten, die nicht hinaus dürfen: Kaufen Sie die DGX Station. Holen Sie sich Angebote von mindestens zwei OEMs ein und rechnen Sie mit 2 bis 16 Wochen Lieferzeit.
Lokale Inferenz von 70B bis 120B für ein kleines Team: RTX PRO 6000 96GB, oder Strix Halo, wenn Kapazität und Datenschutz wichtiger sind als Durchsatz; Mac Studio M5 Ultra (bis zu 512GB), wenn Sie mehr als 96GB brauchen.
Entwicklung gegen CUDA, passend zu Ihrer Cloud-Bereitstellung: DGX Spark.
Schubweise Forschung mit Spitzen und Leerlauf: mieten. Besitz gewinnt selten unter etwa 60 Prozent Auslastung.
KI-Agenten bauen statt Modelle trainieren: keine Workstation. Beginnen Sie mit der Orchestrierungsebene; siehe Hardware für lokale Modelle bei Agenten-Workloads.
Der teuerste Hardwarefehler 2026 ist nicht, die falsche Kiste zu kaufen. Es ist, überhaupt eine Kiste für einen Workload zu kaufen, der nie durch Rechenleistung begrenzt war.
Was ich einem Freund mit offener Bestellung sagen würde
Messen Sie diese Entscheidung nicht an den Preisen des Vorjahres. Das ist die ganze Lehre aus 2026.
Die DGX Station ist eine bemerkenswerte Maschine, und eine kleine Gruppe von Teams sollte ohne Zögern eine kaufen. Wenn Sie regulierte Daten halten und ein Modell mit einer Billion Parametern in Ihrem eigenen Gebäude brauchen, sind die Alternativen keine Alternativen; sie sind Kompromisse in anderer Form.
Für alle anderen hat die Knappheit eine nützliche Frage erzwungen: Müssen Sie die Rechenleistung tatsächlich besitzen, oder fühlte sich Besitz einfach seriöser an als Miete? Mein Freund mit der Tabelle hat am Ende sechs Monate lang gemietet, während er es herausfand. Zur Bestellung ist er nicht zurückgekehrt.
Häufig gestellte Fragen
Was kostet die NVIDIA DGX Station?
NVIDIA veröffentlicht keinen Preis und verkauft keine Founders Edition, die Preise kommen also von OEMs. Das günstigste öffentliche US-Angebot ist Supermicros Super AI Station für $92.887,47 vor Steuern und Versand. Exxact beginnt bei $96.250, die MSI XpertStation WS300 kostet $99.999, Konfigurationen von Gigabyte, Bizon und ASUS liegen bei $116.999 bis $129.827,99, und Dell listet sie für $159.283. Speicher, eine zusätzliche GPU und Service treiben Angebote weiter nach oben.
Was kostet eine DGX Station pro Monat?
Etwa $2.580 pro Monat, wenn Sie das günstigste Angebot von $92.887,47 auf 36 Monate verteilen, plus grob $110 bis $175 pro Monat für Strom, wenn sie rund um die Uhr läuft. Für dasselbe Geld mieten Sie etwa 386 Stunden pro Monat einer On-Demand-B200.
Gibt es eine DGX Station für Windows, und was kostet sie?
NVIDIA hat sie auf der Computex 2026 angekündigt und am 7. Oktober 2026 vorgestellt, aber es gibt keinen veröffentlichten Preis und kein Erscheinungsdatum; Presseberichte deuten auf Q4 2026. Jede DGX Station, für die Sie heute einen Preis bekommen, ist die Linux-Version mit DGX OS.
Wo kann ich eine DGX Station kaufen?
Bei OEMs und Händlern, nicht bei NVIDIA: Supermicro, Dell und HP verkaufen direkt, Exxact und Bizon über Konfiguratoren, und die Modelle von MSI, Gigabyte und ASUS gibt es über Newegg, CDW, CyberPowerPC und AVADirect. Die Lieferzeiten liegen bei etwa zwei bis sechzehn Wochen.
Wie viel Speicher hat die DGX Station?
748GB kohärenten Speicher: 252GB HBM3e mit 7,1 TB/s plus 496GB LPDDR5X. Sie sehen vielleicht Suchanfragen nach 768GB oder 784GB, aber 748GB ist NVIDIAs Angabe.
Was ist die beste DGX-Station-Alternative?
Die RTX PRO 6000 Blackwell 96GB für etwa $16.000 ist die günstigste glaubwürdige. Bei der Kapazität ist das Mac Studio M5 Ultra (bis zu 512GB, ab $5.499) der nächstliegende Desktop, ohne CUDA. Für Arbeit mit einer Billion Parametern ersetzt nichts unter $20.000 die Station; GPUs der B200-Klasse zu mieten kommt ihr näher.
Wie schneidet die DGX Station im Vergleich zur DGX Spark ab?
Es sind verschiedene Maschinenklassen. Die Spark nutzt den GB10 mit 128GB bei etwa 273 GB/s für $6.950 (64GB: $4.999); die Station nutzt den GB300 mit 748GB und HBM3e bei 7,1 TB/s ab $92.887,47. Die Spark ist ein Entwicklungsrechner; die Station ist eine Rechenmaschine der Workstation-Klasse.
Ist es günstiger, DGX-Hardware zu mieten als zu kaufen?
Für die meisten Teams ja. Bei $6,69 pro B200 GPU-Stunde entspricht die günstigste DGX Station etwa 13.900 GPU-Stunden, mehr als anderthalb Jahre Dauerbetrieb. Kaufen gewinnt vor allem dann, wenn Daten Ihre Räumlichkeiten nicht verlassen dürfen oder die Auslastung dauerhaft über etwa 60 Prozent liegt.
Brauche ich eine DGX Station, um KI-Agenten zu betreiben?
Mit ziemlicher Sicherheit nicht. Agenten verbringen ihre Zeit mit Orchestrierung, Tool-Aufrufen, Speicher und API-Roundtrips, nicht mit lokaler Inferenz. Sofern Ihre Modellgewichte nicht in Ihrem Gebäude bleiben müssen, erledigt eine verwaltete Agentenplattform mit Ihren eigenen API-Keys die Hardwarefrage.
