Exxact Valence DGX Station
Utilice esto para distinguir sus diferentes configuraciones en el carrito — útil si ordena el mismo producto con diferentes opciones.
Especificaciones completas
Cómputo y Memoria
Superchip
NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip
CPU
1× NVIDIA Grace CPU Superchip, 72 núcleos Arm Neoverse V2
GPU
1× NVIDIA Blackwell Ultra GPU
Memoria coherente
748 GB unificado: 496 GB LPDDR5X + 252 GB HBM3e
Rendimiento de IA
20 PetaFLOPS (FP4) / 10 PetaFLOPS (FP8)
Almacenamiento y Físico
Almacenamiento (Ranuras)
2× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe (sistema) + 2× M.2 2280 PCIe 6.0 x4 NVMe (64GB/s, ruta de datos de entrenamiento)
Factor de forma
Torre completa de sobremesa, arquitectura NVIDIA DGX Station
Dimensiones
24,4 x 59,4 x 29,5 cm
Redes y expansión
Redes de alta velocidad
2× puertos 400G QSFP112 mediante NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC, más 1× puerto de gestión RJ45 10GbE
Expansión PCIe
PCIe 5.0, 1× ranura de doble ancho x16; admite una GPU discreta opcional RTX PRO 6000 Blackwell (96 GB GDDR7)
Energía y Térmica
Fuente de Alimentación
Fuente de alimentación ATX de 1600 W, eficiencia Titanium, enchufe estándar de oficina
Refrigeración
Refrigeración líquida de circuito cerrado, optimizada para acústica de oficina bajo cargas de IA sostenidas
Gestión y software
BMC
ASPEED AST2600
Gestión remota
IPMI 2.0 y API Redfish, supervisión y control estilo centro de datos
Particionamiento de GPU
Multi-Instance GPU (MIG), hasta 7 instancias aisladas con calidad de servicio garantizada
Pila de software
Entorno Linux preinstalado con herramientas NVIDIA AI Enterprise, listo para implementación del agente NVIDIA NemoClaw
Exxact presentó la Valence DGX Station el 20 de enero de 2026, un sistema de sobremesa basado en la plataforma NVIDIA GB300 Grace Blackwell Superchip bajo la especificación DGX Station de NVIDIA, diseñado para ejecutar modelos de billones de parámetros localmente desde una única torre apta para oficinas.
Especificaciones de hardware
La Valence está construida alrededor de un único NVIDIA Grace CPU Superchip — 72 núcleos Arm Neoverse V2 y 496 GB de memoria LPDDR5X — emparejado con una NVIDIA Blackwell Ultra GPU con 252 GB de memoria GPU HBM3e, unificados mediante NVLink-C2C en un grupo de memoria coherente de 748 GB. El almacenamiento se divide en dos niveles: 2× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe para el sistema operativo, y 2× M.2 2280 PCIe 6.0 x4 NVMe (64GB/s) reservados como ruta dedicada para datos de entrenamiento y puntos de control de modelos, manteniendo la E/S del sistema diaria separada de las cargas de trabajo intensivas de IA. La conectividad de red se gestiona mediante una ConnectX-8 SuperNIC de doble puerto y 400G, complementada con un puerto 10GbE para gestión fuera de banda.
Una ranura PCIe 5.0 x16 de doble ancho permite añadir al sistema una GPU discreta RTX PRO 6000 Blackwell con 96 GB de GDDR7.
Servidor de IA local para uso empresarial
La Valence está diseñada para funcionar como un recurso de IA local compartido. Múltiples empleados pueden enviar tareas de procesamiento de documentos — revisión de contratos, extracción de facturas, redacción de informes, triaje de correos — durante la jornada laboral, con trabajos gestionados centralmente in situ en lugar de enrutados a través de servicios en la nube externos.
Mediante NVIDIA NemoClaw, los agentes autónomos pueden ejecutarse continuamente en el sistema, manejando tareas recurrentes como monitoreo de bandejas de entrada o generación programada de informes sin requerir que una persona inicie cada solicitud. Esto permite que la Valence opere como infraestructura de IA permanente para el negocio, soportando cargas de trabajo documentales estables.
Comparación de costes: On-Premises vs. API de IA en la nube
Para las pymes que procesan grandes volúmenes de documentos diariamente, la diferencia entre un sistema on-premises y la facturación de IA en la nube se amplía significativamente con el tiempo.
| Categoría de coste | API de IA en la nube | Valence (On-Premises) |
|---|---|---|
| Inversión inicial en hardware | Ninguna | 94k € (única vez) |
| Costes operativos año 1 | ~85k € - ~220k € | ~4k € (energía & mantenimiento) |
| Costes operativos año 2 | ~85k € - ~220k € | ~4k € (energía & mantenimiento) |
| Costes operativos año 3 | ~85k € - ~220k € | ~4k € (energía & mantenimiento) |
| Coste acumulado a 3 años | ~250k € - ~650k € | ~105k € |
Dado que el procesamiento ocurre completamente in situ, los documentos y datos empresariales no se transmiten a servidores de terceros. Esto es relevante para organizaciones en sectores legales, financieros u otros con datos sensibles.
Resumen
La Valence DGX Station combina un sistema de coste fijo y diseño apto para sobremesa con la arquitectura para ejecutar grandes modelos de IA localmente, más la flexibilidad de añadir capacidad de renderizado mediante una GPU RTX PRO Blackwell opcional. Para pymes con cargas de trabajo de IA sostenidas, ofrece una alternativa de menor coste frente al gasto recurrente en IA en la nube.
