In occasione dell'apertura del Dell Technologies World, Dell ha annunciato l'espansione della Dell AI Factory in collaborazione con NVIDIA. Questo importante aggiornamento si concentra su un problema aziendale comune: il passaggio dei progetti di intelligenza artificiale dalla fase pilota alla produzione. Attraverso tre annunci correlati, Dell introduce nuovi sistemi di intelligenza artificiale agentiva locali, amplia la propria infrastruttura e i dati per l'IA e allarga il proprio ecosistema di partner. L'azienda sottolinea inoltre Mistral AI sia come utente dell'infrastruttura Dell AI Factory, sia come partner software strategico per le implementazioni aziendali.
La novità più immediata è Dell Deskside Agentic AI , un'opzione di implementazione locale pensata per i team che desiderano eseguire flussi di lavoro di intelligenza artificiale agentica senza dipendere interamente dall'inferenza del cloud pubblico. Dell posiziona l'offerta in termini di controllo dei costi, riduzione della latenza e sovranità dei dati, in particolare per l'ingegneria del software, la ricerca e gli ambienti regolamentati. La soluzione combina workstation Dell con software NVIDIA, tra cui lo stack di riferimento NemoClaw e il runtime OpenShell, consentendo alle aziende di creare, eseguire e gestire agenti autonomi su sistemi che archiviano i dati in locale o in periferia.
Dell sta dimensionando la sua offerta di stampanti desktop su diverse fasce hardware. Nella fascia bassa, il Dell Pro Max con GB10 è pensato per la prototipazione su piccola scala, con modelli che partono da circa 30 miliardi di parametri.
La workstation tower Dell Pro Precision 9 è pensata per carichi di lavoro aziendali più impegnativi, grazie ai processori Intel Xeon 600 e al supporto di un massimo di cinque GPU NVIDIA RTX PRO Blackwell Workstation Edition , in grado di gestire modelli fino a 500 miliardi di parametri. Nella fascia alta, la Dell Pro Max con GB300 è progettata per l'inferenza su modelli di fascia alta molto più complessi, con un numero di parametri che varia da circa 120 miliardi a 1 trilione. Dell afferma che i costi sono un elemento chiave della proposta, con alcune implementazioni che potrebbero raggiungere il punto di pareggio rispetto ai costi delle API del cloud pubblico in soli tre mesi.
Implementazione di NVIDIA OpenShell in Dell AI Factory con NVIDIA
Un cambiamento architetturale correlato è la diffusione su larga scala di NVIDIA OpenShell in tutta la Dell AI Factory. Ciò fornisce a Dell un unico livello di runtime e di policy che si estende dalle workstation desktop ai server Dell PowerEdge XE , con supporto per Canonical Ubuntu e Red Hat AI. Dell sta inoltre promuovendo l' architettura di riferimento Dell-NVIDIA AI-Q 2.0 , basata sulla Dell AI Data Platform, come base per flussi di lavoro multi-agente pronti per la produzione, destinata a settori come i servizi finanziari, la produzione e gli ambienti del settore pubblico che richiedono un maggiore controllo su dati e operazioni.
Gli aggiornamenti della piattaforma dati sono altrettanto importanti quanto gli annunci relativi alla potenza di calcolo. Dell sta aggiungendo nuove funzionalità di orchestrazione e ricerca che indicizzano grandi volumi di dati aziendali non strutturati e li organizzano in pipeline controllate per l'addestramento, il recupero e l'analisi dell'IA. L'azienda sta inoltre introducendo il Dell Data Analytics Engine , basato su Starburst , per portare l'analisi SQL accelerata dalla GPU sulla piattaforma NVIDIA Blackwell, con il supporto futuro previsto per le piattaforme CPU NVIDIA Vera.
Sul fronte dello storage, il nuovo Dell ObjectScale X7700 aumenta la densità rispetto alla generazione precedente ed è progettato per ridurre il sovraccarico dell'infrastruttura per i grandi set di dati di intelligenza artificiale. Dell prevede inoltre di fornire in futuro il supporto per unità all-flash da 245 TB, che aumenterebbero significativamente la densità della memoria flash. Un'altra integrazione degna di nota collega lo storage e i motori di ricerca Dell alle librerie NVIDIA Omniverse, consentendo alle aziende di alimentare i flussi di lavoro di digital twin e intelligenza artificiale fisica con dati sugli oggetti meglio organizzati e individuazione delle risorse basata su vettori.
Sul fronte infrastrutturale, Dell sta ampliando la sua strategia rack-scale con Dell PowerRack , che racchiude elaborazione, rete, storage, alimentazione, raffreddamento e gestione in un unico sistema. Dell sta inoltre integrando PowerFlex nella sua architettura di storage Exascale, fornendo al design rack il supporto per storage a blocchi, file e oggetti tramite PowerFlex, PowerScale, Lightning File System e ObjectScale. Per prestazioni di classe workstation in ambiente rack, Dell sta aggiungendo Dell Pro Precision 7 R1 , un sistema 1U con GPU NVIDIA RTX PRO Blackwell Max-Q Workstation Edition e fino a 64 TB di storage. Le versioni aggiornate di Dell Integrated Rack Controller e OpenManage Enterprise estendono le funzionalità a livello rack. Allo stesso tempo, il nuovo PowerCool CDU C7000 è progettato per soddisfare le esigenze di raffreddamento delle piattaforme NVIDIA di nuova generazione in un fattore di forma rack compatto.
Dell sta inoltre ampliando il livello software e di modelli attorno all'AI Factory. Un nuovo programma Dell AI Ecosystem offre ai fornitori di software un percorso di validazione per l'esecuzione sull'infrastruttura Dell AI Factory. Dell sta affiancando a questo una serie di integrazioni con i partner che rafforzano il suo messaggio sull'IA on-premise. Tra queste:
- Google Distributed Cloud con modelli Gemini 3 Flash su server Dell PowerEdge XE9780
- Dell Enterprise Hub su Hugging Face per modelli open-weight selezionati
- Palantir Foundry e AIP on-premise su infrastruttura di storage Dell
- Riflessione sui modelli di frontiera open-source e integrazioni aggiuntive legate a ServiceNow, fornitori di sicurezza e opzioni di implementazione basate su catalogo.
Dell ha inoltre annunciato che nuove soluzioni validate per l'intelligenza artificiale agentiva con Mistral, la visione artificiale, l'intelligenza artificiale immersiva e gli assistenti di programmazione saranno disponibili tramite il catalogo della sua piattaforma di automazione.
In questi annunci, Mistral AI svolge un duplice ruolo. In primo luogo, Dell afferma che Mistral AI sta utilizzando Dell AI Factory con l'infrastruttura NVIDIA per supportare il proprio ambiente di training e distribuzione LLM. Tale distribuzione include sistemi Dell PowerRack raffreddati a liquido con server Dell PowerEdge XE9712 e infrastruttura rack NVIDIA GB200 NVL72, forniti come ambiente completamente integrato tramite Dell Professional Services. In secondo luogo, Dell e Mistral stanno ampliando la loro partnership in modo che modelli linguistici e di ragionamento selezionati di Mistral, insieme a strumenti di orchestrazione, siano disponibili su Dell AI Factory. In pratica, Dell desidera che le aziende considerino la piattaforma non solo come infrastruttura per carichi di lavoro di IA, ma anche come veicolo di distribuzione controllato per modelli open-weight e ottimizzati per le esigenze aziendali, che possono essere eseguiti all'interno degli ambienti dei clienti.
La cadenza di rilascio varia a seconda del prodotto. Dell Deskside Agentic AI , il supporto per NVIDIA OpenShell , NVIDIA AI-Q 2.0 per Dell AI Factory e l' architettura di riferimento Dell-NVIDIA AI-Q 2.0 sono già disponibili. Altri aggiornamenti arriveranno in un arco di tempo più lungo, tra cui Data Orchestration Engine con MetadataIQ nel secondo trimestre del 2026, Pro Precision 7 R1 a luglio 2026, la rete PowerRack a settembre 2026 e Data Analytics Engine con Starburst nel primo trimestre del 2027.
Nel complesso, Dell sta spingendo l'AI Factory oltre l'infrastruttura GPU, verso una piattaforma aziendale più ampia che comprende IA agentiva locale, preparazione dei dati, sistemi su scala rack e partnership software validate. Il filo conduttore è semplice: Dell scommette che le aziende desiderino stack di IA che possano controllare operativamente, proteggere localmente e scalare senza dover riorganizzare la propria infrastruttura in base alle esigenze economiche del cloud pubblico.
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