想在辦公室跑本地 AI 模型，預算大約十幾萬台幣起跳，面對這兩台大物，你會怎麼選？
很多人看到 GB10 (DGX Spark) 那 128GB 的統一記憶體就心動了。但真正用過的人都知道，「記憶體大」和「跑得快」是兩件完全不同的事。本文將給你決策真正需要的數據。
一、RTX 5090 和 GB10（DGX Spark）的硬體規格與本質差異
| 規格 | RTX 5090 | GB10（DGX Spark） |
|---|---|---|
| 記憶體容量 | 32GB GDDR7 | 128GB LPDDR5X 統一記憶體 |
| 頻寬差距 | — | RTX 5090 快約 6.5 倍 |
| CPU | 需另購主機板+CPU | 內建 20 核 Arm Neoverse |
| AI 算力 | 高（CUDA 核心 21,760 個） | 1 PFLOP（FP4 精度） |
| 功耗 | 575W（整機約 800–900W） | 約 100–180W |
| 售價（2026 年） | $3,500–4,300 美元（市場溢價） | $4,699 美元（含整機） |
| 作業系統 | Windows / Linux | DGX OS（Ubuntu） |
數字已經說話了。這不是哪台「比較好」，而是兩台機器根本在解決不同的問題。
二、核心效能對決：AI 算力與速度到底差在哪？
1. Token 生成速度
RTX 5090 的記憶體頻寬快了 6.5 倍，在處理 30B 以下模型時速度極快。
實測數據：
- Llama 3 8B 模型：RTX 5090 約 150–200 tok/s，GB10 約 40–60 tok/s
- Llama 3 70B 模型：RTX 5090 直接跑不動（32GB VRAM 不夠）；GB10 可跑，約 4–5 tok/s
- 120B 大型模型：RTX 5090 完全無法載入；GB10 搭配最佳化設定可達 40–92 tok/s
結論：對於能塞進 32GB 的模型，RTX 5090 快 3–6 倍；但遇到 70B 以上的大型模型，RTX 5090 連跑都跑不了。
2. Prompt 處理速度
GB10 使用 LPDDR5X 記憶體，在處理大量輸入文本（長 context window）時，第一個 token 的等待時間相當高——跑 Llama 3.2 90B 模型時，可能需要等待超過 130 秒才看到第一個字。
這是 GB10 最明顯的痛點。如果你的工作流程需要頻繁處理長文本（例如分析長篇報告、多輪長對話的 Agent），這個等待感會很明顯。
3. 影像生成
RTX 5090 在影像生成任務上佔據絕對優勢，1.8 TB/s 的頻寬讓高吞吐量影像生成資料的處理遊刃有餘。每天需要大量出圖的創作者，這個速度差距就是真實的生產力。
實際感受：同樣跑 Flux.1 生成一張圖，RTX 5090 的速度是 GB10 的 3 倍以上。如果你每天需要大量出圖，這個差距是真實的生產力差距。
4. 功耗與環境
RTX 5090 整機系統需要 800-900W，對辦公室電力與散熱挑戰大；GB10 功耗不到 100W，幾乎靜音且省電，適合在辦公室角落 24 小時長時間運作。
三、2026 AI 採購策略：依據使用情境決定你的選擇
1. RTX 5090
- 影像與影片創作者：對頻寬需求遠大於記憶體容量。
- 30B 以下模型開發者：在這個區間，RTX 5090 的速度優勢非常明顯。
- Windows 環境需求：工作流依賴 Windows 應用程式者。
2. GB10（DGX Spark）
- 70B+ 大型模型研究者：是目前這個價位唯一能在本地跑大型模型的方案。
- 重視資料主權的企業：醫療、法律、財務等敏感產業，需要私有 AI 伺服器，資料不離開公司內網。
- 長時間穩定運作需求：低功耗與靜音散熱設計，適合 24 小時持續運行。
| 你的主要需求 | 推薦方案 |
|---|---|
| ComfyUI 影像生成、Stable Diffusion | RTX 5090 |
| 7B–30B 模型快速推論 | RTX 5090 |
| 70B–120B 大型模型本地推論 | GB10（DGX Spark） |
| 長 context 的 Agent 應用開發 | GB10（DGX Spark） |
| 企業資料主權、敏感資料不上雲 | GB10（DGX Spark） |
| Windows 工作流程 | RTX 5090 |
| 辦公室低噪音、長時間推論 | GB10（DGX Spark） |
| 預算有限、先求能跑大模型 | AMD Strix Halo（128GB 統一記憶體，價格更低） |
要「快」，買 RTX 5090——它是目前消費級最快的 AI 推論硬體，只要模型塞得進 32GB。
要「大」，買 GB10——它是目前桌上型機器中，能在本地跑動 70B 以上大型模型的唯一主流選擇。
這兩台不是競爭關係，而是互補關係。理想的配置，其實是兩台都要。但如果只能選一台，先想清楚你最常跑的是什麼規模的模型——答案就出來了。
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