De Dell Pro Max 16 Plus heeft twee kanten, die elkaar tegenspreken. De ene is een topklasse mobiel werkstation: Intel's 24-core Core Ultra 9 285HX, tot 256 GB CAMM2-geheugen, drie M.2-slots, NVIDIA RTX PRO Blackwell-graphics tot de 5000-serie met 24 GB GDDR7, een MIL-STD-810H-constructie en een behuizing waar Dell duidelijk veel aandacht aan heeft besteed.
De andere variant is de SKU die we hier bespreken. Deze ruilt de GPU in voor een Qualcomm AIC100 PC Inference Card, een dual-SoC-module gebouwd rond de Cloud AI 100-chip uit 2019, en een softwarestack die de meeste moderne inferentieworkloads tot een moeizaam proces maakt. Dit is een waarschuwend voorbeeld van wat er gebeurt wanneer een topmodel wordt gecombineerd met de verkeerde accelerator, en waarom klanten de softwarestack achter een AI-oplossing moeten begrijpen voordat ze de bestelling plaatsen. Laten we, voordat we ingaan op het waarom, eerst de laptop als geheel bekijken.
De Pro Max 16 Plus staat bovenaan Dell's Pro Max workstation-lijn en biedt meer rekenkracht dan zowel de instapversie Pro Max 16 als de slankere Pro Max 16 Premium. De kern wordt gevormd door Intel's schaalbare Core Ultra 9 285HX, een 55-watt, 24-core chip met een turboboost van 5.5 GHz. Alle CPU-configuraties ondersteunen Intel vPro Enterprise, wat de zakelijke kwaliteiten van de laptop benadrukt. De prijs begint bij $ 2,779.
De grafische opties variëren van geïntegreerde Intel-graphics tot NVIDIA's op Blackwell gebaseerde RTX PRO 1000. en loopt door tot aan de RTX PRO 5000 die we eerder hebben getest.die beschikt over een indrukwekkende 24 GB GDDR7-geheugen. De opslag- en geheugenconfiguraties zijn eveneens ruim: tot 12 TB verdeeld over drie M.2 Gen5-slots, en tot 128 GB DDR5-6400-geheugen via Dell's CAMM2-module.
De schermresoluties variëren van een standaard 1920 x 1200 IPS-paneel tot een levendig 3840 x 2400 OLED-touchscreen. Een middenklasse optie met een resolutie van 1920 x 1200 biedt 500 nits extra helderheid, een variabele verversingssnelheid van 120 Hz en volledige DCI-P3-dekking. Met meer dan 100 ISV-certificeringen kunnen creatieve professionals erop vertrouwen dat hun applicaties probleemloos draaien.
De beveiligingsfuncties zijn geschikt voor zakelijk gebruik, waaronder een vingerafdrukscanner, ondersteuning voor smartcards, NFC, een 8MP IR-camera voor gezichtsherkenning en Dell's Control Vault 3. Een standaardgarantie van drie jaar maakt het pakket compleet en onderstreept de rol van de laptop als een serieus hulpmiddel voor serieus werk.
| Specificaties | Dell Pro Max 16 Plus |
|---|---|
| Platform | |
| Gegevensverwerker | Intel Core Ultra 5 245HX Intel Core Ultra 7 265HX Intel Core Ultra 9 285HX |
| Besturingssysteem | Windows 11 Pro Ubuntu Linux 24.04 LTS |
| Geheugen | 16GB-128GB CSoDIMM of CAMM2, 1 slot |
| Grafische weergave en AI-versnelling | |
| Grafische kaart | Intel Integrated Graphics NVIDIA RTX PRO 1000 8GB NVIDIA RTX PRO 2000 8GB NVIDIA RTX PRO 3000 12GB NVIDIA RTX PRO 4000 16GB NVIDIA RTX PRO 5000 24GB Qualcomm AI Cloud 100 64 GB (2x 32 GB) |
| Opslag en weergave | |
| Opslag | Tot 3x M.2 SSD, elk 4 TB Beschikbare RAID 0/1/5 |
| Scherm | 16-inch 16:10 1920×1200, 300 nit, 45% NTSC, 60 Hz, niet-aanraakgevoelig 1920×1200, 500 nit, 100% DCI-P3, 120Hz VRR, non-touch 3840×2400, 500 nits, OLED, aanraakscherm |
| Connectiviteit en voeding | |
| camera | 8 MP IR |
| Wireless Networking | Intel Wi-Fi 7 BE200, met of zonder Bluetooth 5.4 Beschikbare mobiele breedband |
| Accu | 6-cels 96Wh |
| Power Adapter | 165W of 280W |
| Beveiliging en fysieke veiligheid | |
| Veiligheids kenmerken | IR-webcam Vingerafdruklezer Smartcardlezer NFC Controle kluis 3 |
| Afmetingen en gewicht | 1.22 by 10.18 op 14.17 inches Begingewicht: 5.63 pond |
| Garantie | Standaard drie jaar, reparatie op locatie de volgende werkdag |
Net als het vorige model dat we hebben getest, is de Pro Max 16 Plus onmiskenbaar robuust en beschikt hij over een MIL-STD-810H-certificering voor duurzaamheid in veeleisende omgevingen. Dell heeft een sterke focus op duurzaamheid door het gebruik van gerecycled plastic, gerecycled magnesium en kobalt, en biobased kunststoffen. De behuizing voelt uitzonderlijk stevig aan, zonder merkbare buiging. Kortom, hij is gebouwd als een tank.
Dit is een forse machine. Met een dikte van 1.22 cm (inclusief de voetjes) en een gewicht vanaf 5.63 kg is hij niet gemaakt om vaak mee te nemen op reis, hoewel de afmetingen van 10.18 x 14.17 cm redelijk compact zijn voor een 16-inch scherm met een beeldverhouding van 16:10. De webcam bevindt zich bovenop het deksel, compleet met een schuifbaar privacyklepje; ons testexemplaar is uitgerust met de infraroodversie voor gezichtsherkenning.
Qua esthetiek is Dells ontwerpstijl buitengewoon ingetogen. De grijszwarte buitenkant en subtiele merkuitstraling benadrukken dat functionaliteit boven vormgeving gaat. De Pro Max Premium-lijn biedt meer visuele flair, maar dit gaat ten koste van prestaties en uitbreidingsmogelijkheden.
De uitgebreide poortselectie begint aan de linkerkant:
Aan de rechterkant:
Aan de achterzijde bevinden zich geen poorten. Draadloze connectiviteit wordt verzorgd door de Intel BE200-module, die Wi-Fi 7 en Bluetooth 5.4 ondersteunt. Bluetooth kan in aangepaste configuraties worden weggelaten en 5G mobiel breedband is ook beschikbaar.
Ons testexemplaar is voorzien van Dell's 16-inch scherm met een resolutie van 1920×1200 pixels en een 120Hz VRR-paneel, dat er uitstekend uitziet bij dagelijks gebruik. De kleuren zijn levendig en met 100% DCI-P3-dekking is het scherm, na kalibratie, zeer geschikt voor kleurgevoelige workflows. De helderheid van 500 nits zorgt er bovendien voor dat het scherm comfortabel te gebruiken blijft in heldere kantoor- of studioomgevingen.
Het toetsenbord van Dell is zeer geschikt voor lange typsessies, met toetsen van normaal formaat die licht en responsief aanvoelen en een duidelijke tactiele feedback geven. De witte achtergrondverlichting zorgt ervoor dat het toetsenbord ook in donkere omgevingen goed zichtbaar is. De lay-out is grotendeels conventioneel, maar de ongelijke grootte van de pijltjestoetsen kan af en toe tot misdrukken leiden. De plaatsing van de Home- en End-toetsen is een specifiek nadeel; ze delen de ruimte met F11 en F12, waardoor het inschakelen van Fn-Lock (Fn + Esc) om de functietoetsenrij prioriteit te geven, een Fn + F11 of F12-druk vereist om ze te gebruiken. Aparte Page Up- en Page Down-toetsen zouden welkom zijn geweest; in plaats daarvan zijn het secundaire functies van de pijltjes omhoog en omlaag, die sowieso al de meest onhandige toetsen in de hele reeks zijn. De aan/uit-knop, rechtsboven, fungeert tevens als vingerafdruksensor.
Het royale touchpad past perfect bij het 16-inch formaat. Het gladde, ontspiegelende oppervlak reageert nauwkeurig en de handpalmherkenning werkte tijdens de tests feilloos.
De Pro Max 16 Plus is ontworpen met het oog op uitbreiding en biedt aanzienlijke mogelijkheden voor upgrades. Hij beschikt over drie M.2 Gen5-slots voor opslag, een CAMM2-slot voor geheugenupgrades en diverse modulaire componenten, waaronder vervangbare USB-C-poorten.
Toegang tot de binnenkant is eenvoudig: verwijder de schroeven aan de rand en til het onderste paneel van achter naar voren op. Binnenin vind je een robuust koelsysteem met drie ventilatoren en een flinke 96 Whr-batterij. De CAMM2-geheugenmodule bevindt zich rechtsonder, onder een aparte koelplaat en geflankeerd door de M.2-sleuven. Op de foto is het moeilijk te zien, maar de M.2-sleuf aan de linkerkant is eigenlijk een gestapelde sleuf waarin twee schijven passen. De M.2-draadloze kaart, die ook door de gebruiker kan worden vervangen, bevindt zich net boven de batterij.
De Dell SKU die we hier bespreken, is uitgerust met de Qualcomm AI 100 NPU, een module met twee Qualcomm Cloud AI 100 SoC's naast elkaar. Elke SoC levert 16 AI-cores, wat neerkomt op een totaal van 32 cores in de module. Elke SoC beschikt over 32 GB LPDDR4x-geheugen, dat aan de host wordt gepresenteerd als twee afzonderlijke NPU's.
Dell en Qualcomm adverteren met een INT8-doorvoer van ongeveer 450 TOPS en de mogelijkheid om modellen met 100 miljard parameters uit te voeren. Dell demonstreerde publiekelijk de Llama 4 Scout (109 miljard parameters, MoE) die lokaal op de laptop draait. De twee SoC's communiceren met de host via de Linux QAIC-acceleratordriver, waarbij firmware-blobs worden opgenomen in linux-firmware.
Tot zover is alles redelijk. De getallen op zich zijn indrukwekkend. Het probleem zit hem in de chips die onder die getallen schuilgaan.
Qualcomm kondigde de Cloud AI 100 aan in april 2019, bracht eind 2020 samples uit en begon in de eerste helft van 2021 met de commerciële levering. De chip is gebouwd op een 7nm-procestechnologie en maakt gebruik van vier 64-bits LPDDR4X-controllers die draaien op 2100 MHz (LPDDR4X-4200), wat volgens de eigen Cloud AI-architectuurdocumentatie van Qualcomm een geheugenbandbreedte van 136 GB/s per SoC oplevert.
Het was oorspronkelijk ontworpen met de PCIe-vormfactor in gedachten. Twee van deze chips op een aangepaste module plaatsen en deze in een laptop uit 2025 stoppen, verandert niets aan de onderliggende compromissen. Dit is silicium uit 2019 met geheugentechnologie uit 2019, vernieuwd en hernoemd, maar architectonisch dezelfde familie. Tegen de tijd dat het in de Dell Pro Max 16 Plus terechtkwam, was de rest van de industrie al overgestapt op HBM2e, HBM3, HBM3e en LPDDR5X, en is nu op weg naar GDDR7 en HBM4 voor serieuze AI-acceleratoren.
Maar het dieperliggende probleem is belangrijker dan geheugenbandbreedte. Er zijn veel briljante chipontwerpen en engineeringteams in de industrie die het probleem van AI-inferentie tot in de puntjes begrijpen, en de Cloud AI 100-architectuur zelf is wellicht competent genoeg. Het probleem is echter dat de software-engineers die een product daadwerkelijk succesvol maken, al flink hebben geïnvesteerd in een ander ecosysteem: CUDA. Tenzij er een sterke stimulans is om over te stappen, blijven ontwikkelaars vasthouden aan de toolchain die al uitstekende ondersteuning, documentatie en communityhulp biedt. NVIDIA veroverde al vroeg de ontwikkelaarsbasis en bouwde er een enorme community omheen. AMD liep jarenlang achter op dit vlak, maar de recente ROCm-revisies zijn werkelijk uitstekend en de kloof wordt kleiner. Oplossingen zoals Modular's Mojo en MAX stellen je zelfs in staat om met dezelfde code NVIDIA of AMD te targeten, en presteren soms zelfs beter dan de native runtimes. Alle andere accelerators worstelen echter met acceptatie door het grote publiek vanwege een gebrek aan softwareondersteuning.
Publieke acceptatie is het sleutelwoord. Grote organisaties zoals Google kan miljarden in XLA en JAX steken om TPU's optimaal te laten presteren.Goed gefinancierde private startups en AI-labs kunnen aangepaste kernels schrijven voor hun eigen, beperkte set modellen en hoeven zich er niet druk om te maken dat niemand anders de stack kan repliceren die ze niet bouwen voor oneindig veel publieke toepassingen; ze bouwen voor de problemen waarmee ze te maken hebben. Voor een publieke consument, of zelfs de meeste bedrijven, is een accelerator zonder een bloeiend ecosysteem van publieke ontwikkelaars in feite nutteloos. Je bent weken kwijt om je model erop te krijgen, en zodra Hugging Face een nieuwe architectuur uitbrengt, staar je naar een hercompilatietaak (of een foutmelding dat een model niet wordt ondersteund), terwijl iedereen die CUDA en ROCm gebruikt direct ondersteuning krijgt.
Laat ik het dus maar duidelijk zeggen: de AIC100 in deze laptop is een mislukking. Geen particulier zou hem moeten kopen. Geen enkele organisatie zou hem moeten kopen, tenzij ze over de technische middelen beschikt en de uitdrukkelijke intentie heeft om inferentie helemaal vanaf nul op te zetten voor hun specifieke workload, en accepteert dat ze zich ertoe verbindt om die stack zelf te onderhouden.
Om te begrijpen waarom die aanbeveling zo streng is, moet je kijken naar wat de verzendkosten op deze kaart precies inhouden.
De gebruikersgerichte onderdelen zijn opgesplitst in twee SDK's en een wrapperbibliotheek. De Qualcomm Cloud AI Platform SDK bevat de kernel-driver (de upstream accel/qaic-driver in mainline Linux), de apparaatfirmware, de on-card runtime en low-level API's. De Apps SDK bevindt zich daar bovenop en biedt de qaic-exec compiler, de qaic-runner inference CLI, ONNX Runtime-integratie via een QAIC-executieprovider, Python-bindings en een fork van vLLM. De Qualcomm efficient-transformers-bibliotheek, ook wel QEfficient genoemd, is een Hugging Face Transformers-wrapper die populaire LLM-architecturen opnieuw implementeert met de statische vormen, KV-cache-indelingen en grafiektransformaties die vereist zijn door de AIC100. Qualcomm AI Hub is een aparte modelcatalogus en compile-as-a-service-product dat meer gericht is op Snapdragon-klasse apparaten dan op de AIC100, hoewel het dezelfde merknaam gebruikt.
Het compilatieproces is rigide. Je neemt een PyTorch-model, exporteert het met torch.export of ONNX en geeft het door aan qaic-exec met vlaggen zoals -convert-to-fp16, -mxfp6-matmul, een batchgrootte, een contextlengte en het aantal doel-SoC's. De compiler voert ahead-of-time scheduling en geheugenplaatsing uit en genereert vervolgens een QPC, een Qualcomm Program Container, een verzegeld binair bestand dat de geheugenindeling, de vorm van de KV-cache, de batchgrootte, de lengte van de prefill-sequentie en de contextlengte vastlegt. Er is geen JIT-compiler. Volgens de eigen LLM-documentatie van Qualcomm wijst de ahead-of-time AI 100-compiler apparaatbronnen vooraf toe op basis van de promptlengte, de generatielengte, de KV-cache en de batchgrootte, en ondersteunt de Cloud AI 100 alleen statische invoervormen. Elke wijziging van deze compileertijdparameters triggert een nieuwe volledige compilatie, wat vele minuten kan duren voor kleine modellen en uren voor grote modellen.
De lijst met ondersteunde architecturen is erg kort. De QEfficient-bibliotheek en de door Zentree gehoste, vooraf geconfigureerde QPC-catalogus waarnaar Dell klanten verwijst, ondersteunen grotendeels oudere modellen, en slechts een handvol daarvan is in 2026 nog bruikbaar.
Nieuwere FP8-native checkpoints vereisen herkwantisatie. Als een model native in MXFP4 wordt geleverd, zoals de populaire GPT-OSS-modellen, heb je te maken met een conversie- en hercompilatieproces in plaats van dat de gewichten direct worden ingevoegd. Dit is allemaal te omzeilen als je bereid bent er tijd en moeite in te steken, maar het is wel een constante belasting.
Dan is er nog het probleem van gelijktijdigheid, en dat is waar de laptop tekortschiet, zelfs voor ontwikkelaars die zich richten op prestaties direct uit de doos. De door Dell geleverde containerimages, die Dell gebruikers adviseert te downloaden en uit te voeren met vLLM, zijn gebaseerd op QPC's die Zentree vooraf heeft gecompileerd met specifieke structuren, en de meegeleverde containers werken slechts met een gelijktijdigheid van 1. Ongeacht de vorm van de invoer- of uitvoersequentie, krijg je een enkele vaste doorvoer voor een bepaald model. Meerdere parallelle verzoeken worden niet gelijktijdig uitgevoerd; ze worden in een wachtrij geplaatst en sequentieel verwerkt door vLLM. Dynamische batchverwerking is niet mogelijk. Continue batchverwerking is niet mogelijk zoals vLLM of SGLang dat gratis biedt op Team Red of Green GPU's. Om een gelijktijdigheid van meer dan 1 te bereiken, moet je de QPC opnieuw compileren met een grotere batchgrootte.
De voorbeelden van Dell presenteren deze laptop aan ontwikkelaars, en de meest populaire AI-toepassing voor ontwikkelaars is tegenwoordig vibe coding met tools zoals Claude Code, OpenCode en dergelijke. Een enkel verzoek aan deze tools kan zich vertakken in meerdere parallelle LLM-aanroepen; standaard zullen deze NPU's die verzoeken in een wachtrij plaatsen en ze sequentieel verwerken in plaats van parallel, waardoor iets dat seconden zou duren op een NVIDIA Spark minuten in beslag neemt op deze configuratie.
Het door Dell ter beschikking gestelde testsysteem heeft de volgende configuratie:
Voordat we naar de cijfers kijken, eerst een toelichting op de methodologie. Zoals hierboven beschreven, voert de AIC100 vooraf gecompileerde QPC's uit met een vaste batchgrootte, sequentielengte en KV-cache-indeling. Dell levert deze laptop met een zorgvuldig samengestelde set vooraf gecompileerde QPC's die worden gehost op Zentree en een vLLM-containerimage die deze bij de eerste opstart downloadt. Deze set vooraf gecompileerde QPC's, die via Dell's referentiecontainer met een gelijktijdigheid van 1 worden aangeboden, is wat een eindgebruiker daadwerkelijk ontvangt wanneer hij de machine uit de doos haalt en de documentatie van Dell volgt. Dit is dan ook de configuratie die we hebben getest.
We hebben de tools om het anders aan te pakken. We zouden qaic-exec kunnen downloaden, een checkpoint maken, dat door torch.export halen, opnieuw kwantiseren, een QPC met een grotere batchgrootte compileren en het resultaat terugsturen naar vLLM. We zouden zelfs aangepaste kernels kunnen schrijven voor de QAIC-acceleratordriver. We hebben ervoor gekozen om dat niet te doen, omdat de overgrote meerderheid van de kopers in de doelgroep van deze laptop – ontwikkelaars, AI-geïnteresseerde engineers en pilotteams van bedrijven – dat werk niet zullen doen. Zij downloaden de container, voeren deze uit en beoordelen het product op basis van het resultaat. Dat is dus wat we hebben gemeten.
Elke balk vertegenwoordigt een door Qualcomm gecompileerde QPC die draait met MXFP6-gewichten en een MXINT8 KV-cache, de precisie die Dell in al zijn producten gebruikt. Llama 3.2 1B is het enige model in de grafiek dat meer dan 100 TPS haalt, namelijk 128 TPS. Llama 3.2 3B volgt met 56 TPS, Qwen3 4B met 45 TPS, Qwen3-Coder 30B-A3B met 35 TPS, Mistral 7B met 33 TPS en Llama 3.1 8B met 30 TPS. GPT-OSS 20B behaalt 28.9, 28.5 en 28.4 TPS voor respectievelijk de 256/256-, 1k/4k- en 4k/1k-profielen. Dit bevestigt wat de documentatie van Qualcomm belooft over de AOT-compiler: zodra een QPC voor een bepaalde vorm is gebouwd, is de decodeersnelheid vast en heeft de promptlengte geen invloed op de kosten per token. Phi-4 sluit de grafiek af met 14 TPS.
Hoewel grotere modellen dan de hierboven genoemde op deze kaart passen, hebben we ze niet getest. Om dat bijvoorbeeld met het Llama 4 Scout-model te doen, dat Dell publiekelijk demonstreert, moet de precisie verder worden verlaagd naar INT4. In de praktijk zal een minder gekwantiseerd, kleiner model bij veel workloads beter presteren dan een sterk gekwantiseerd, groter model.
De meegeleverde vLLM-container voert elke QPC ook uit met batch_size=1, en we hebben in de praktijk bevestigd dat het versturen van twee gelijktijdige verzoeken de doorvoer niet verdubbelt. Het tweede verzoek wacht simpelweg in de softwarewachtrij totdat het eerste is voltooid. Continue batchverwerking, batchverwerking tijdens de uitvoering of speculatieve decodering zijn niet beschikbaar in de meegeleverde stack. Voor codeeragents zoals Claude Code of OpenCode, die meerdere parallelle LLM-aanroepen vanuit één gebruikersbeurt uitvoeren, zorgt deze beperking tot één stream ervoor dat wat een reactietijd van enkele seconden zou moeten zijn, verandert in een wachttijd van meerdere minuten. Het verhogen van de batchgrootte vereist het opnieuw compileren van de QPC op de host, wat ons terugbrengt naar de valkuil waar we eerder al voor kozen om niet doorheen te stappen.
Laten we dit eens vergelijken met de NVIDIA Spark. Met een invoer- en uitvoersequentielengte van 256/256 kan de Spark het 120B-model sneller uitvoeren dan de Qualcomm AIC 100 van Dell het 20B-model. En dit zijn niet eens de beste cijfers die de Spark kan bieden, aangezien deze resultaten zijn verzameld met de Marlin-kernel op de softwareversies die bij de lancering beschikbaar waren.
De conclusie is beperkt. Voor één gebruiker, één gesprek en een model dat klein genoeg is dat 136 GB/s LPDDR4X per SoC geen beperkende factor is (Llama 3.2 1B en, wellicht, Llama 3.2 3B), is de AIC100 in deze laptop bruikbaar. Voor grotere systemen, in de configuratie die de klant daadwerkelijk ontvangt, zorgt de combinatie van single-stream decodering en een statische compilatiepipeline die elke vorm die Qualcomm niet vooraf heeft gedefinieerd afstraft, ervoor dat deze accelerator achterblijft bij de geïntegreerde NPU en geïntegreerde GPU van dezelfde Intel Core Ultra HX waar hij naast staat, laat staan bij de discrete NVIDIA-varianten waarmee dezelfde behuizing kan worden besteld.
Als we de specificaties even vergelijken, biedt de NVIDIA Spark 273 GB/s.en We hebben het maximaal haalbare aantal floating-point flip-flops (MAMF) bij FP8 (E4M3) getest. met 200 TFLOPs op één chip. De QAIC wordt aangeprezen als een chip met een rekenkracht van 200 TFLOPs. 272 GB/s verdeeld over 2 chips en 435 TFLOPS INT8. Theoretisch zouden ze dus vergelijkbare prestaties moeten leveren, maar de Qualcomm-chip blijft achter door de software.
Voor iedereen die zich vandaag de dag serieus met AI bezighoudt, is het antwoord nee. Koop deze configuratie niet.
De Amerikaanse Dell-webshop vermeldt de AIC100 SKU's van de Pro Max 16 Plus voor $ 14,871.56 voor de topconfiguratie (Core Ultra 9 285HX, 128 GB RAM, 4 TB SSD), $ 9,661.56 voor een middenconfiguratie (Core Ultra 7 265HX, 64 GB, 1 TB) en $ 8,831.56 voor de instapversie AIC100. Alle modellen worden alleen geleverd met Ubuntu Linux; Windows-ondersteuning volgt binnenkort. In de geteste versie komt de prijs van de machine uit op $ 14,000 tot $ 15,000.
Ter vergelijking: de NVIDIA DGX Spark kost momenteel $4,699. Voor dat geld krijg je een GB10 Grace Blackwell-superchipMet 128 GB aan LPDDR5X-geheugen, een 4 TB NVMe SSD, een Blackwell GPU en ongeveer 1 petaflop aan FP4 AI-rekenkracht, allemaal ondersteund door de volledige CUDA-softwarestack, TensorRT-LLM, NIM en het complete NVIDIA-ecosysteem. Een enkele DGX Spark presteert beter dan de AIC100 in deze laptop voor vrijwel elke realistische AI-workload, en dat met software die elke AI-engineer die dit jaar is aangenomen al kent. Voor de prijs van ons testmodel zou je drie DGX Sparks kunnen kopen, elk voorzien van een monitor, randapparatuur en een bureau, en dan nog geld overhouden. Als kleine AI-toepassingen niet je ding zijn, is een Dell Pro Max Tower T2 werkstation Een systeem met een Intel 285K-processor, 128 GB DDR5 RAM en een NVIDIA RTX Pro 6000 GPU kost ook ongeveer $15,000, afhankelijk van de grootte van de SSD die je ermee combineert.
Het is moeilijk om het gevoel te ontlopen dat Dell in feite elektronisch afval in een verder uitstekende behuizing heeft gestopt. De Pro Max 16 Plus met een RTX PRO 5000 is een fantastisch mobiel werkstation. Dezelfde machine, met een AIC100, is een rommelig experiment onder Dell-garantie.
Als je over een paar jaar een hobbyist bent die dit leest en je stuit toevallig op een van deze laptops in de uitverkoop voor twee- of driehonderd dollar, aarzel dan niet en koop hem. Het systeem is te repareren en te upgraden, het toetsenbord is prima en de AIC100-modules gebruiken voor iets interessants als weekendproject is precies het soort ongedwongen plezier dat deze hardware verdient.
Als je vandaag de dag serieus met AI aan de slag wilt, configureer je Pro Max 16 Plus dan met vrijwel elke andere accelerator. Een NVIDIA RTX PRO mobiele GPU, zelfs de instapversie RTX PRO 1000, zal je beter van dienst zijn dan de AIC100-modules. De geïntegreerde NPU van de Intel Core Ultra HX is in veel praktische scenario's beter, omdat deze in ieder geval compatibel is met Windows ML, OpenVINO en de bestaande pc-AI-stack.
Een suggestie die Dell zeker zou moeten overwegen: de Pro Max 16 Plus is een uitstekende behuizing en de Pro Max-lijn is een van de krachtigste mobiele workstationplatformen op de markt. De AIC100 SKU, zoals die nu geleverd wordt, voldoet bij lange na niet aan die standaard. Een experimentele productlijn of een productlijn voor ontwikkelaars, duidelijk als zodanig gelabeld, zou Dell de mogelijkheid bieden om nieuwe accelerators te leveren aan klanten die ermee willen experimenteren, zonder de bredere Pro Max-naam te verbinden aan een product dat nog niet klaar is. Het Pro Max-merk is het waard om te beschermen, en er is een nette manier om dat te doen en tegelijkertijd een plek te vinden voor experimentele hardware.
De Lenovo ThinkPad P14s Gen 7 is uitgerust met een Intel Core Ultra 7 366H-processor uit de 3e serie met Intel vPro en NVIDIA's RTX-videokaart…
De naamgeving van Dell plaatst de Pro 5 14 een trede lager dan de Pro 7 in hun zakelijke assortiment, maar de specificaties…
Met een gewicht van 2.80 pond en een dikte van 16.45 millimeter op het dikste punt is de Dell Pro 7 14 Intel een van de...
Dell stuurde ons deze testronde vier Pro-laptops, in twee formaten, twee productcategorieën en met zowel AMD- als Intel-platforms.
De AI-infrastructuur van bedrijven is verschoven van het optimaliseren van trainingsmodellen naar het leveren ervan, en dat verandert de economie. Training is een…
De Dell Pro 5 16 is het instapmodel met groot scherm in Dells zakelijke Pro-laptopserie en tevens het topmodel…