Dell oferuje najszersze w branży portfolio infrastruktury AI – zapewnia producent, przytaczając dane z dokumentu Prowess Consulting z października ub.r., zleconego przez Della. Jak wyjaśnia, dostarcza portfolio obejmujące zintegrowane możliwości w zakresie danych, infrastruktury, rozwiązań i usług. Podczas premiery nowości na 2026 rok – w drugą rocznicę powstania Dell AI Factory we współpracy z Nvidią – ogłosił usprawnienia w tych obszarach.

Jak zapewniają przedstawiciele firmy, pomagają one organizacjom przenieść projekty AI z fazy testowej do produkcji na dużą skalę. Dell przekonuje też, iż kompleksowe podejście do projektów AI przynosi wymierne efekty biznesowe. Przytacza dane Enterprise Strategy Group, z których wynika, że pierwsi użytkownicy Dell AI Factory osiągają nawet 2,6x zwrot z inwestycji w pierwszym roku. Obecnie z tej platformy korzysta ponad 4 tys. klientów.

Widać zapotrzebowanie na lokalną infrastrukturę AI

Jak zauważa producent, środowisko sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach przechodzi gruntowną zmianę. Asystenci kodu i autonomiczne procesy mocno obniżają koszty i czas tworzenia niestandardowych aplikacji, dlatego dyrektorzy IT coraz częściej budują kompetencje AI w swoich firmach – lokalnie, na własnym sprzęcie. To zwiększa zapotrzebowanie na infrastrukturę należącą do firmy.

Trzy filary sukcesu wdrożenia AI według Della

Jak zauważa Dell, trudny do oszacowania zwrot z inwestycji nadal jednak blokuje skalowanie AI. Twierdzi, że ma na to receptę. Otóż według niego dwa lata doświadczenia z Dell AI Factory z Nvidią wskazały trzy najważniejsze elementy sukcesu. Są to: platformy danych przygotowujące firmowe informacje do użycia w AI, infrastruktura bezproblemowo skalująca innowacje od testów do produkcji oraz rozwiązania i usługi, które przyspieszają osiągnięcie korzyści (jak uproszczenie wdrożeń, osiągnięcie ROI).

Platformy danych przekształcają wiedzę firmy w paliwo dla AI

AI szybko ewoluuje z narzędzi pomocniczych w autonomiczne systemy agentowe, jednak ich skuteczność zależy od danych, do których mają dostęp, którym ufają i które mogą wykorzystać. Dell AI Data Platform z Nvidią ma rozwiązać ten problem zunifikowaną platformą sztucznej inteligencji. Łączy ona wysokowydajną pamięć masową Della, modułowe silniki danych i przyspieszone obliczenia, sieci, oprogramowanie i biblioteki CUDA-X od Nvidia. Ogłoszone ulepszenia przyspieszają przekształcanie danych w konkretne rezultaty AI.

„Dwa lata temu organizacje pytały, jak uzyskać dostęp do technologii AI. Dziś chcą wiedzieć, jak przygotować swoje dane do obsługi AI, jak wdrożyć AI na dużą skalę i jak udowodnić zwrot z inwestycji. Dell AI Factory z Nvidia odpowiada na wszystkie te pytania” – twierdzi Michael Dell.

Infrastruktura dla AI od biurka po centrum danych

Dell podaje, iż obsługuje projekty AI na każdym etapie – od prototypów po wdrożenia produkcyjne na dużą skalę. Zaprezentował m.in. system Dell Pro Max, stworzony według niego specjalnie dla autonomicznych agentów.

Dell Pro Max z GB10 oferuje moc obliczeniową, dużą pojemność pamięci i niezawodność w trybie ciągłym, których wymagają agentyczne przepływy pracy AI i rozwój autonomicznych agentów. Dzięki obsłudze Nvidia OpenShell przedsiębiorstwa zyskują zabezpieczenia i egzekwowanie zasad (agenci zaczynają z zerowymi uprawnieniami, wnioskowanie pozostaje domyślnie prywatne) niezbędne do bezpieczniejszego wdrażania autonomicznych agentów w środowiskach produkcyjnych.

Z kolei Dell Pro Max z GB10 to system oparty na procesorze Nvidia Grace Blackwell. Może zapewnić wydajność sztucznej inteligencji FP4 na poziomie do 1 petaFLOP w kompaktowej, energooszczędnej obudowie. Dzięki 128 GB zunifikowanej pamięci przedsiębiorstwa mogą lokalnie uruchamiać większe modele i autonomiczne agenty, skalować konfiguracje do czterokrotności oraz korzystać z pełnego stosu oprogramowania i ekosystemu AI Nvidii.

„Podczas gdy standardowe AI PC obsługują modele rzędu kilku lub kilkunastu miliardów parametrów, platforma GB10 umożliwia uruchamianie lokalnie modeli nawet do 200 miliardów parametrów w precyzji FP4. Oznacza to poziom wydajności, który jeszcze niedawno był zarezerwowany wyłącznie dla infrastruktury serwerowej” – komentuje Konrad Pleban, CEE Workstations Lead w Dell Technologies.

Do tego stacje robocze Dell Pro Precision zapewniają moc i możliwości rozbudowy, których potrzebują programiści AI i analitycy danych.

Wśród nowości infrastrukturalnych są też rozwiązania do produkcji AI na dużą skalę, jak serwery chłodzone cieczą, m.in. flagowy PowerEdge XE9812na platformie Nvidia Vera Rubin NVL72 do treningu AI i wnioskowania w czasie rzeczywistym. Na rynek wchodzą też przełączniki do sieci o wysokiej wydajności, jak Dell PowerSwitch serii SN6000 o pojemności 1,6 Tb/s.

Dell twierdzi również, że jest pierwszym producentem OEM, który zintegrował Nvidia NVQLink z CUDA-Q w serwerach PowerEdge z infrastrukturą Nvidia AI, umożliwiając przedsiębiorstwom i instytucjom badawczym eksplorację nowych zastosowań obliczeń kwantowo-klasycznych.

Modułowa architektura Dell AI Factory z Nvidią ma też uprościć wdrożenie infrastruktury AI w firmie.

Przejście na agentów wymaga innego podejścia do infrastruktury

„Przejście na autonomicznych agentów wymaga radykalnie innego podejścia do infrastruktury danych, z automatyczną koordynacją procesów, pamięcią masową natywną dla sztucznej inteligencji i wydajnością zoptymalizowaną pod kątem GPU. Całość musi być zaprojektowana tak, by te elementy ze sobą współdziałały” – uważa Jason Hardy, wiceprezes ds. technologii pamięci masowej w Nvidii.

Dell AI Data Platform z ulepszeniami Nvidii według informacji pomaga firmom wyszukiwać i aktywować własne dane, zapewniając przy tym wysoką wydajność pamięci masowej do aplikacji AI i autonomicznych agentów.

Największe wyzwanie firm we wdrażaniu AI do produkcji

Silniki danych Della, wspomagane infrastrukturą AI Nvidii, automatyzują cykl życia danych AI. Znacznie skracają czas ich przygotowywania, zapewniając jednocześnie zgodność z zasadami zarządzania w przedsiębiorstwie – informuje firma. Jest to np. Dell Data Orchestration Engine, oparty na technologii przejętej firmy Dataloop oraz Platforma Data Orchestration Engine Marketplace, która umożliwia organizacjom wdrażanie gotowych rozwiązań.

„Największym wyzwaniem, przed jakim stają przedsiębiorstwa podczas wdrażania pilotażowych projektów AI do środowiska produkcyjnego, jest uporządkowanie posiadanych już danych i wykorzystanie ich w praktyce” – twierdzi Travis Vigil, starszy wiceprezes, ISG Product Management, Dell Technologies. Według wiceprezesa nowości są odpowiedzią na to wyzwanie.