显卡毕竟是设计用来打游戏（处理图像视频）的，那么多的计算单元是为了保障画面渲染的速度和质量。只不过是多年前的一次布局，让这些渲染核心正好也可以做高精度通用计算，由于ai发展相对硬件设计更新实在太快了，用游戏卡充当ai设备不是长久之计，于是开始着急忙慌设计针对个人的低端ai设备，也顺便补齐ai最大卖铲集团的最后一块toC拼图，让更多的想入门本地大模型正持币观望的C端用户进场，也顺便靠这个RTX Spark再拿一些向上的转化率。

如果 128G / 273–300 GB/s 这组数成立，那带宽就是 decode 的硬上限。粗算：每 token 要读一遍激活参数，27B Q4 激活约 15G → 理论上限约 18 tok/s，实际再打折；140B MoE 若激活 20–30B，也就几 tok/s。容量装得下，但"能不能交互"是另一回事。

我的判断：

• 27B/32B + 长上下文：很舒服，近期完全够。
• 100B+ 稠密或大 MoE：装得下但慢，只适合后台批处理/agent，不适合聊天。
• 先撞的是带宽和单价，不是 128G 这个数字。

判断"能撑多久"别看参数量，看"每 token 要读多少字节 ÷ 带宽"。这个比值不改善，堆容量只是让你能跑，不是跑得快。