ASUS bringt Ascent GX10 mit 64 GB als günstigeren Einstieg in lokale KI-Agenten
ASUS hat eine Variante seines kompakten KI-Supercomputers Ascent GX10 mit 64 GB Speicher angekündigt, die neben das bestehende 128-GB-Modell tritt. Laut ASUS bietet die neue Version Entwicklern, Forschern und Data Scientists, die KI-Agenten auf eigener Hardware entwickeln und betreiben wollen, einen leichter zugänglichen Einstieg.
- ASUS hat neben dem bestehenden 128-GB-Modell einen Ascent GX10 mit 64 GB auf Basis von NVIDIA DGX Spark angekündigt.
- Er nutzt den NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip mit bis zu 1 Petaflop FP4-KI-Leistung mit Sparsity.
- Die 64 GB LPDDR5x-Speicher mit 273 GB/s sind auf lokal ausgeführte Open-Source-Modelle mit 30 bis 35 Mrd. Parametern ausgelegt.
- Zwei Geräte lassen sich zu einem Cluster mit 128 GB gemeinsamem Speicher und bis zu 2 Petaflops koppeln, laut ASUS bis zum 1,7-Fachen eines einzelnen 128-GB-Systems.
- Preis und Verfügbarkeit nennt die Ankündigung nicht.
Gleiche Plattform, weniger Speicher
Der ASUS Ascent GX10 64GB basiert auf der Plattform NVIDIA DGX Spark und nutzt denselben NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip wie das Ursprungsmodell. Der Chip kombiniert eine Blackwell-GPU mit Tensor Cores der fünften Generation und FP4-Unterstützung mit einer NVIDIA Grace Arm-CPU mit 20 Kernen. Laut ASUS erreicht er bis zu 1 Petaflop KI-Leistung (FP4, mit Sparsity) in einem kompakten Gerät, das an einer normalen Steckdose läuft.
Der Unterschied liegt im Speicher. Das neue Modell hat 64 GB kohärenten LPDDR5x-Unified-Memory mit einer Speicherbandbreite von 273 GB/s. Laut ASUS reicht das aus, um die derzeit leistungsfähigsten Open-Source-Modelle und -Agenten mit 30 bis 35 Milliarden Parametern vollständig lokal auszuführen. Als Beispiel nennt das Unternehmen Qwen3.8-27B, das nach eigenen Angaben inzwischen eine Leistung auf dem Niveau von Frontier-Modellen von vor wenigen Monaten erreicht und dabei bequem in den Speicher des 64-GB-Systems passt.
Das 128-GB-Modell bleibt im Programm. ASUS positioniert es für Teams, die mit den größten lokalen Modellen und den anspruchsvollsten Workloads arbeiten.
Cluster für größere Workloads
Zwei Ascent GX10 64GB lassen sich über das integrierte NVIDIA ConnectX-7 Networking koppeln. Laut ASUS bietet ein Paar bis zu 128 GB Unified Memory, bis zu 2 Petaflops KI-Rechenleistung und bis zu 546 GB/s kombinierte Speicherbandbreite. Das entspreche bis zu dem 1,7-Fachen der Leistung eines einzelnen Ascent GX10 128GB.
Mit Clustering und Unterstützung für NVIDIAs NVFP4-Format lassen sich laut ASUS komprimierte Versionen größerer Modelle ausführen, darunter Qwen3.8-Flash-Next. Die Einrichtung läuft über die NVIDIA Sync App und deren Cluster Assistant. Das dauere nach Angaben des Unternehmens nur wenige Minuten und erfordere keine Änderungen an Softwareumgebung oder Workflow. ASUS beschreibt das als Upgrade-Pfad: mit einem Gerät für Prototyping und Inferenz beginnen und weitere Geräte hinzufügen, wenn Modelle, Kontextfenster und parallele Agenten wachsen.
Hardware, Software und das Argument für lokale Agenten
Das System teilt sich das Thermodesign mit der 128-GB-Version: siebenstufige Lüftersteuerung, extrabreite Lamellen, fünf Heatpipes und zwei 140x80-mm-Lüfter. Laut ASUS soll das die Leistung über lange Agenten-Sitzungen hinweg stabil halten.
Ausgeliefert wird das System mit dem NVIDIA-KI-Software-Stack auf NVIDIA DGX OS, darunter PyTorch, Jupyter und Ollama. NVIDIA OpenShell und NVIDIA NemoClaw sorgen für richtlinienbasierte Agentensicherheit, und die SSH-basierte Fernverwaltung erlaubt es IT-Teams, Flotten von Systemen neben der bestehenden Infrastruktur bereitzustellen und zu überwachen.
ASUS argumentiert, dass Agentic AI, bei der Systeme eigenständig planen, Werkzeuge nutzen und mehrstufige Aufgaben erledigen, den Token-Verbrauch stark in die Höhe getrieben hat. Das verteuere die Cloud-Inferenz und werfe Fragen auf, wie vertrauliche Geschäftsdaten und geistiges Eigentum über öffentliche APIs laufen. Wer Open-Source-Modelle lokal betreibt, kann nach Angaben des Unternehmens Token-Generierung und Daten im eigenen Haus halten.
Was das für Entwickler bedeutet
Das 64-GB-Modell richtet sich an die von ASUS so genannte größere Early Majority aus Entwicklern, Forschern und KI-interessierten Teams, die bereit sind, praktisch zu experimentieren, und nicht nur an professionelle Teams, die bereits Modelle im Frontier-Maßstab lokal betreiben. ASUS bezeichnet es als flexibleren und günstigeren Einstieg in die DGX-Spark-Plattform. Preis und Verfügbarkeit nennt die Ankündigung nicht.
ASUS ordnet den Ascent GX10 zudem in ein breiteres Portfolio für lokale KI ein. ProArt-Laptops und Mini-PCs mit NVIDIA RTX Spark dienen als persönliche KI-Arbeitsplätze, während die ASUS ExpertCenter Pro ET900 auf Basis von NVIDIA DGX Station größere professionelle und unternehmensweite Workloads adressiert.
