Dell Pro Max 16 Plus med Qualcomm AIC100 Recension: Utmärkt arbetsstation, experimentell accelerator

Det finns två våningar i Dell Pro Max 16 Plus, och de drar i motsatta riktningar. Den ena är en mobil arbetsstation i toppklass: Intels 24-kärniga Core Ultra 9 285HX, upp till 256 GB CAMM2-minne, tre M.2-kortplatser, NVIDIA RTX PRO Blackwell-grafik upp till 5000-serien med 24 GB GDDR7, MIL-STD-810H-konstruktion, och ett chassi som Dell tydligt har lagt ner ingenjörskonst på.

Den andra är den SKU som granskas, som byter GPU:n mot ett Qualcomm AIC100 PC Inference Card, en dubbel-SoC-modul byggd kring Cloud AI 100-kisel från 2019, och en programvaruuppsättning som förvandlar de flesta moderna inferensarbetsbelastningar till en smärtsam utforskning. Detta är en varnande berättelse om vad som händer när ett flaggskeppschassi paras ihop med fel accelerator, och varför kunder behöver förstå programvaruuppsättningen bakom en AI-lösning innan de skriver under inköpsordern. Innan vi går in på varför, låt oss titta på den bärbara datorn som helhet.

Pro Max 16 Plus ligger i toppen av Dells Pro Max-arbetsstationsserie och levererar mer rå kraft än både instegsmodellen Pro Max 16 och den smalare Pro Max 16 Premium. Kärnan är Intels skalbara Core Ultra 9 285HX, ett 55-watts, 24-kärnigt chip med en 5.5 GHz turbo boost. Alla CPU-konfigurationer stöder Intel vPro Enterprise, vilket förstärker den bärbara datorns företagsklassade egenskaper. Priset börjar på 2 779 dollar.

Grafikalternativen sträcker sig över integrerad Intel-grafik till NVIDIAs Blackwell-baserade RTX PRO 1000, skalar hela vägen upp till RTX PRO 5000 som vi recenserade tidigare, som har imponerande 24 GB GDDR7-minne. Lagrings- och minneskonfigurationerna är lika generösa: upp till 12 TB fördelat på tre M.2 Gen5-kortplatser och upp till 128 GB DDR5-6400-minne levererat via Dells CAMM2-modul.

Skärmalternativen sträcker sig från en grundläggande IPS-panel med 1920 x 1200 upplösning till den livfulla OLED-pekskärmen med 3840 x 2400. Ett mellannivåalternativ med 1920 x 1200 placerar sig mittemellan de två, med 500 nits ljusstyrka, en variabel uppdateringsfrekvens på 120 Hz och full DCI-P3-täckning. Med över 100 ISV-certifieringar kan kreativa yrkesverksamma förvänta sig att deras applikationer körs smidigt.

Säkerhetsfunktionerna är företagsklara, inklusive fingeravtrycksläsare, stöd för smartkort, NFC, en 8MP IR-kamera för ansiktsigenkänning och Dells Control Vault 3. En standard treårig garanti avrundar paketet och understryker den bärbara datorns roll som ett seriöst verktyg för seriöst arbete.

Dell Pro Max 16 Plus-specifikationer

Specifikation	Dell Pro Max 16 Plus
plattform
Processorn	Intel Core Ultra 5 245HX Intel Core Ultra 7 265HX Intel Core Ultra 9 285HX
Operativ system	Windows 11 Pro Ubuntu Linux 24.04 LTS
Minne	16 GB–128 GB CSoDIMM eller CAMM2, 1 kortplats
Grafik och AI-acceleration
grafikkort	Intel integrerad grafik 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)
Lagring och display
lagring	Upp till 3x M.2 SSD, 4 TB vardera Tillgänglig RAID 0/1/5
Skärmar	16-tums 16:10 1920×1200, 300 nit, 45 % NTSC, 60 Hz, utan pekfunktion 1920×1200, 500 nit, 100 % DCI-P3, 120 Hz VRR, utan pekfunktion 3840×2400, 500 nit, OLED, pekskärm
Anslutning och kraft
Kamera	8 MP IR
Trådlösa nätverk	Intel Wi-Fi 7 BE200, med eller utan Bluetooth 5.4 Tillgängligt mobilt bredband
Batteri	6-cell 96Whr
Strömadapter	165W eller 280W
Säkerhet och fysisk
säkerhets~~POS=TRUNC	IR-webbkamera fingeravtrycksläsare Smartkortläsare NFC Kontrollvalv 3
Mått och vikt	1.22 gånger 10.18 gånger 14.17 tum Startvikt: 5.63 pund
Garanti	Standard tre år, reparation på plats nästa arbetsdag

Bygg och design

Precis som den tidigare enheten vi recenserade är Pro Max 16 Plus obestridligt robust och har en MIL-STD-810H-certifiering för hållbarhet i krävande miljöer. Dells materialmix lutar starkt åt hållbarhet och inkluderar återvunnen plast, återvunnet magnesium och kobolt samt biobaserade plaster. I handen känns chassit exceptionellt styvt, utan märkbar flexibilitet. Kort sagt, den är byggd som en stridsvagn.

Det här är en rejäl maskin. Med en tjocklek på 1.22 cm (inklusive fötterna) och en startvikt på 5.63 kg är den inte byggd för frekventa resor, även om dess mått på 10.18 x 14.17 cm är rimligt kompakt för en 16-tumsskärm med 16:10-format. Webbkameran sitter högst upp på locket, komplett med en glidande sekretesslucka; vår testenhet levereras med IR-versionen för ansiktsigenkänning.

Estetiskt sett är Dells designspråk subtilt. Den gråsvarta exteriören och den subtila varumärkesprofilen betonar att detta är en produkt av funktion framför form. Pro Max Premium-serien erbjuder mer visuell stil på bekostnad av prestanda och expansionsmöjligheter.

Det omfattande portvalet börjar i vänsterkanten:

• 2.5 Gbps RJ45 Ethernet
• HDMI 2.1 -utgång
• Två Thunderbolt 5-portar (USB-C)
• SD-kortläsare
• SmartCard-kortplats (tillval)

Till höger:

• 3.5mm ljudkontakt
• Thunderbolt 4 (USB-C)
• Två USB 3.2 Gen1 Typ-A-portar
• Skåra

Det finns inga portar på bakkanten. Trådlös anslutning hanteras av Intels BE200-modul, som stöder Wi-Fi 7 och Bluetooth 5.4. Bluetooth kan utelämnas i anpassade konfigurationer, och 5G mobilt bredband är också tillgängligt.

Skärm och inmatningsenheter

Vår testmodell har Dells 16-tumsskärm med 1920×1200 och en 120Hz VRR-panel som ser utmärkt ut i dagligt bruk. Färgerna är livfulla och med 100 % DCI-P3-täckning är den väl lämpad för färgkänsliga arbetsflöden när den väl är kalibrerad. Ljusstyrkan på 500 nit gör också att skärmen förblir bekväm att använda i ljusare kontors- eller studiomiljöer.

Dells tangentbord är väl lämpat för långa skrivsessioner, med tangenter i full storlek som ger en lätt, responsiv känsla och skarp taktil feedback. Vit bakgrundsbelysning gör att det syns i mörka miljöer. Layouten är i stort sett konventionell, men piltangenternas ojämna storlek kan orsaka enstaka feltryckningar, och placeringen av Home- och End-tangenterna är en särskild nackdel; de delar utrymme med F11 och F12, så att aktivera Fn-Lock (Fn + Esc) för att prioritera funktionsraden tvingar fram ett tryck på Fn + F11 eller F12 för att komma åt dem. Dedikerade Page Up- och Page Down-tangenter hade varit välkomna; istället är de sekundära funktioner till upp- och nedpilarna, som redan är de mest obekväma tangenterna i klustret. Strömknappen, som sitter längst upp till höger, fungerar även som en fingeravtryckssensor.

Den generöst tilltagna pekplattan kompletterar 16-tumsformatet. Dess släta antireflexbehandlade yta spårar exakt och handflatans avvisning fungerade felfritt under hela testningen.

Uppgraderingsmöjlighet

Pro Max 16 Plus är byggd med expansionsmöjligheter i åtanke och erbjuder betydande uppgraderingspotential. Den har tre M.2 Gen5-platser för lagring, en CAMM2-plats för minnesuppgraderingar och flera modulära komponenter, inklusive utbytbara USB-C-portar.

Det är enkelt att komma åt interna delar: ta bort skruvarna längs kanten och lyft bottenpanelen bakifrån och fram. Inuti möts du av ett robust kylsystem med tre fläktar och ett rejält batteri på 96 Wh. CAMM2-minnesmodulen sitter längst ner till höger, placerad under en dedikerad kylfläns och flankerad av M.2-kortplatserna. Det är svårt att se på bilden, men M.2-kortplatsen till vänster är faktiskt en staplad kortplats som rymmer två hårddiskar i samma format. Det trådlösa M.2-kortet, som också kan bytas ut av användaren, sitter precis ovanför batteriet.

Showens stjärna: Qualcomm AIC100

Dell-SKU:n som granskas levereras med Qualcomm AI 100 NPU, en enda modul som innehåller två Qualcomm Cloud AI 100 SoC:er sida vid sida. Varje SoC bidrar med 16 AI-kärnor för totalt 32 i modulen, och var och en har sina egna 32 GB LPDDR4x, som presenteras för värden som två individuella NPU:er.

Dell och Qualcomm annonserar ungefär 450 TOPS av INT8-genomströmning och möjligheten att köra modeller i intervallet 100 miljarder parametrar, där Dell offentligt demonstrerar Llama 4 Scout (109B parametrar, MoE) som körs lokalt på den bärbara datorn. De två SoC:erna kommunicerar med värden via Linux QAIC-acceleratordrivrutinen, med firmware-blobbar uppströms i Linux-firmware.

Hittills är allt rimligt. Siffrorna, isolerat sett, är stora. Problemet är kislet under dessa siffror.

Qualcomm tillkännagav Cloud AI 100 i april 2019, provkörde den i slutet av 2020 och började leverera den kommersiellt under första halvan av 2021. Chipet är byggt på en 7nm-nod och använder fyra 64-bitars LPDDR4X-kontroller som körs på 2100 MHz (LPDDR4X-4200), vilket levererar 136 GB/s minnesbandbredd per SoC, enligt Qualcomms egen Cloud AI-arkitekturdokumentation.

Den designades ursprungligen med PCIe-formfaktorn i åtanke. Att stoppa två av dessa kretsar på en anpassad modul och placera den i en bärbar dator från 2025 ändrar inte de underliggande avvägningarna. Detta är kisel från 2019-eran med minnesteknik från 2019-eran, uppdaterad och omdöpt men arkitektoniskt samma familj. När den landade i Dell Pro Max 16 Plus hade resten av branschen gått igenom HBM2e, HBM3, HBM3e och LPDDR5X, och är nu på väg mot GDDR7 och HBM4 för seriösa AI-acceleratorer.

Men det djupare problemet är viktigare än minnesbandbredd. Det finns många briljanta chipdesigner och ingenjörsteam i branschen som förstår AI-inferensproblemet på en mycket djup nivå, och Cloud AI 100-arkitekturen i sig kan mycket väl vara kompetent. Problemet är att de mjukvaruingenjörer som faktiskt får en produkt att leva eller dö redan har investerat kraftigt i ett annat ekosystem: CUDA. Om det inte finns ett starkt incitament att byta, håller utvecklare sig till verktygskedjan som redan har bra support, dokumentation och communityhjälp. NVIDIA erövrade utvecklarbasen tidigt och byggde en enorm community runt den. AMD tillbringade år med att halka efter på den här fronten, men de senaste ROCm-revisionerna är verkligen utmärkta, och gapet minskar. Lösningar som Modulars Mojo och MAX låter dig till och med rikta in dig på NVIDIA eller AMD med samma kod, och ibland slå de native runtime-programmen. Alla andra acceleratorer kämpar dock med offentlig adoption på grund av bristande mjukvarusupport.

Offentlig adoption är den avgörande frasen. Stora organisationer som Google kan investera miljarder i XLA och JAX för att få TPU:er att sjungaVälfinansierade privata startups och AI-labb kan skriva anpassade kärnor för sin egen smala uppsättning modeller och inte bry sig om att ingen annan kan replikera stacken de inte bygger för oändliga offentliga användningsfall; de bygger för de problem de står inför. För en offentlig konsument, eller till och med de flesta företag, är en accelerator utan ett blomstrande offentligt utvecklarekosystem funktionellt värdelös. Du kommer att bränna veckor på att försöka få in din modell på den, och i det ögonblick Hugging Face levererar en ny arkitektur kommer du att stirra på ett omkompileringsjobb (eller ett fel med en modell som inte stöds) medan alla på CUDA och ROCm har stöd för "day-zero".

Så låt mig säga det rakt ut: AIC100 i den här bärbara datorn är helt slut. Ingen individ borde köpa den. Ingen organisation borde köpa den om den inte har de tekniska resurserna och den uttryckliga avsikten att skapa inferens från grunden för sin specifika arbetsbelastning, och har accepterat att den själv skriver under på att underhålla den stacken.

Programvaran och verktygens verklighet

För att förstå varför den rekommendationen är så hård som den är, måste man titta på vad fraktinferensen på det här kortet faktiskt innebär.

De användarvänliga delarna är uppdelade i två SDK:er och ett wrapper-bibliotek. Qualcomm Cloud AI Platform SDK levererar kärndrivrutinen (uppströms accel/qaic-drivrutinen i mainline Linux), enhetens firmware, inbyggd runtime och lågnivå-API:er. Apps SDK ligger ovanpå och tillhandahåller qaic-exec-kompilatorn, qaic-runner inferens CLI, ONNX Runtime-integration via en QAIC-exekveringsleverantör, Python-bindningar och en fork av vLLM. Qualcomm efficient-transformers-biblioteket, även kallat QEfficient, är ett Hugging Face Transformers-wrapper som implementerar populära LLM-arkitekturer med de statiska former, KV-cachelayouter och graftransformationer som krävs av AIC100. Qualcomm AI Hub är en separat modellkatalog och kompilerings-som-en-tjänst-produkt som riktar sig mer mot enheter i Snapdragon-klass än AIC100, även om den delar varumärke.

Kompileringssökvägen är stel. Du tar en PyTorch-modell, exporterar den med torch.export eller ONNX och matar den till qaic-exec med flaggor som -convert-to-fp16, -mxfp6-matmul, en batchstorlek, en kontextlängd och ett mål-SoC-antal. Kompilatorn gör schemaläggning i förväg och minnesplacering, och genererar sedan en QPC, en Qualcomm Program Container, en förseglad binärfil som fäster minneslayout, KV-cacheform, batchstorlek, förfyllningssekvenslängd och kontextlängd. Det finns ingen JIT. Enligt Qualcomms egen LLM-dokumentation förallokerar AI 100-kompilatorn i förväg enhetsresurser baserat på promptlängd, generationslängd, KV-cache och batchstorlek, och Cloud AI 100 stöder endast statiska inmatningsformer. Varje ändring av dessa kompileringsparametrar utlöser ytterligare en fullständig kompilering, vilket kan ta många minuter för små modeller och timmar för stora.

Listan över arkitekturer som stöds är mycket kort. QEfficient-biblioteket och den Zentree-hostade förbyggda QPC-katalogen som Dell hänvisar kunder till täcker till stor del äldre modeller, och endast ett fåtal är värda att använda år 2026.

Nyare FP8-inbyggda kontrollpunkter kräver omkvantisering. Om en modell levereras inbyggt i MXFP4, som de populära GPT-OSS-modellerna gör, tittar du på en konverterings- och omkompileringspipeline snarare än att lägga till vikterna. Inget av detta är omöjligt att kringgå om du är villig att göra jobbet, men det är en konstant belastning.

Sedan finns det problemet med samtidighet, vilket är där den bärbara datorn faller isär, även för utvecklare som fokuserar på prestanda direkt ur lådan. De Dell-levererade containeravbildningarna, som Dell instruerar användarna att hämta och köra med vLLM, är baserade på QPC:er som Zentree förkompilerat med specifika former, och de levererade containrarna körs endast vid samtidighet 1. Oavsett formen på in- eller utmatningssekvensen får du en enda fast dataflöde för en given modell. Flera parallella förfrågningar körs inte samtidigt; de köas och bearbetas i sekvens av vLLM. Du kan inte dynamiskt batcha. Du kan inte använda kontinuerlig batchning på det sätt som vLLM eller SGLang ger dig gratis på Team Red- eller Green-GPU:er. För att få samtidighet över 1 måste du kompilera om QPC:n med en större batchstorlek.

Dells exempel presenterar den här bärbara datorn för utvecklare, och det populäraste AI-användningsfallet för utvecklare idag är vibe-kodning med verktyg som Claude Code, OpenCode och liknande. En enda begäran till dessa verktyg kan dela upp sig i flera parallella LLM-anrop; direkt kommer dessa NPU:er att köa dessa förfrågningar och bearbeta dem sekventiellt snarare än parallellt, så något som kan ta sekunder på en NVIDIA Spark kommer att ta minuter med den här konfigurationen.

Prestanda

Systemet som Dell tillhandahöll för testning har följande konfiguration:

• Intel Core Ultra 9 285HX-processor
• Qualcomm AIC100 PC-inferenskort
• 128 GB 6400MTs CAMM2 DDR5
• 4TB SSD

Innan några siffror, en metodologisk anmärkning. Som beskrivits ovan kör AIC100 förhandskompilerade QPC:er med fryst batchstorlek, sekvenslängd och KV-cachelayout. Dell levererar den här bärbara datorn med en kurerad uppsättning förkompilerade QPC:er som finns på Zentree och en vLLM-containeravbildning som hämtar dem vid första uppstarten. Den uppsättningen förkokta QPC:er, som serveras via Dells referenscontainer vid concurrency 1, är vad en slutanvändare faktiskt får när de packar upp maskinen och följer Dells dokumentation, och det är den konfiguration vi jämförde med.

Vi har verktygen för att göra något annat. Vi skulle kunna hämta qaic-exec, ta en kontrollpunkt, köra den via torch.export, omkvantisera, kompilera om en QPC med en större batchstorlek och mata tillbaka den via vLLM. Vi skulle kunna skriva anpassade kärnor mot QAIC-acceleratordrivrutinen om vi ville. Vi valde att inte göra det, eftersom den överväldigande majoriteten av köpare i den här bärbara datorns målmarknad – utvecklare, AI-nyfiken ingenjörer och pilotteam för företag – inte kommer att göra det arbetet. De kommer att hämta containern, köra den och bedöma produkten utifrån vad som kommer ut. Så det är vad vi mätte.

Varje stapel representerar en Qualcomm-kompilerad QPC som körs med MXFP6-vikter och en MXINT8 KV-cache, den precision som Dells levererade artefakter använder över hela linjen. Llama 3.2 1B är den enda modellen på diagrammet som överstiger 100 TPS och når 128 TPS. Llama 3.2 3B följer med 56 TPS, Qwen3 4B med 45 TPS, Qwen3-Coder 30B-A3B med 35 TPS, Mistral 7B med 33 TPS och Llama 3.1 8B med 30 TPS. GPT-OSS 20B ligger på 28.9, 28.5 och 28.4 TPS över 256/256, 1k/4k och 4k/1k profilerna, vilket bekräftar vad Qualcomms dokumentation lovar om AOT-kompilatorn: när en QPC väl är byggd för en form är avkodningshastigheten fast och promptlängden påverkar inte kostnaden per token. Phi-4 avslutar diagrammet vid 14 TPS.

Även om större modeller än de ovan får plats på det här kortet, har vi inte gjort några jämförelsetest med dem. Att göra det, till exempel med Llama 4 Scout-modellen, som Dell demonstrerar offentligt, kräver att precisionen sänks ytterligare till INT4, och i praktiken kommer en mindre kvantiserad, mindre modell att prestera bättre än en kraftigt kvantiserad, större modell över många arbetsbelastningar.

Den levererade vLLM-containern kör också varje QPC vid batch_size=1, och vi bekräftade i praktiken att utfärdande av två samtidiga förfrågningar inte fördubblar genomströmningen. Den andra förfrågan väntar helt enkelt i programkön tills den första är klar. Det finns ingen kontinuerlig batchning, batchning under drift eller spekulativ avkodning tillgänglig i den levererade stacken. För kodningsagenter som Claude Code eller OpenCode som sprider ut flera parallella LLM-anrop från en enda användartur, förvandlar denna enströmsbegränsning det som borde vara några sekunders svarstid till en väntetid på flera minuter. Att öka batchdimensionen kräver att QPC:n kompileras om på värden, vilket sätter oss tillbaka vid den fallucka vi redan vägrade att gå igenom.

Låt oss jämföra detta med NVIDIA Spark. Med 256/256 in- och utgångssekvenslängd kan Spark köra 120B-modellen snabbare än Dells Qualcomm AIC 100 kan köra 20B-modellen. Och detta är inte ens de bästa siffrorna Spark kan erbjuda, eftersom dessa resultat samlades in med Marlin-kärnan vid programvarulanseringar.

Slutsatsen är begränsad. För en enskild användare, en enskild konversation och en modell som är tillräckligt liten för att 136 GB/s LPDDR4X per SoC inte ska vara bindningsbegränsningen (Llama 3.2 1B och, utan tvekan, Llama 3.2 3B), är AIC100 i den här bärbara datorn användbar. För allt större, i den konfiguration kunden faktiskt får, lämnar kombinationen av single-stream-avkodning och en statisk-shape-kompileringspipeline som bestraffar alla former som Qualcomm inte förbakade denna accelerator bakom den integrerade NPU:n och integrerade GPU:n på samma Intel Core Ultra HX som den sitter bredvid, än mindre de separata NVIDIA SKU:erna som samma chassi kan beställas med.

Om vi ​​bara jämför de råa specifikationerna en sekund, erbjuder NVIDIA Spark 273 GB/soch Vi testade de maximalt uppnåeliga flyttalsflopparna (MAMF) vid FP8 (E4M3) vid 200TFLOPs på ett enda chip. QAIC:n marknadsförs för att erbjuda 272 GB/s över 2 chip och 435 TFLOPS INT8. Så i teorin borde dessa prestera liknande, men Qualcomm-modellen släpar efter på grund av mjukvaran.

Vem är detta för, och bör du köpa det

För alla som försöker göra seriöst AI-arbete idag är svaret nej. Köp inte den här konfigurationen.

Dells amerikanska butik listar AIC100-SKU:erna för Pro Max 16 Plus till 14 871,56 dollar för toppkonfigurationen (Core Ultra 9 285HX, 128 GB RAM, 4 TB SSD), 9 661,56 dollar för en mellankonfiguration (Core Ultra 7 265HX, 64 GB, 1 TB) och 8 831,56 dollar för instegs-AIC100-SKU:n. Alla levereras endast med Ubuntu Linux, Windows-stöd kommer snart. Som testat landar maskinen i intervallet 14 000–15 000 dollar.

Som referens säljs NVIDIAs DGX Spark för närvarande för 4 699 dollar. För de pengarna får du en GB10 Grace Blackwell Superchip, 128 GB enhetligt LPDDR5X-minne, ett 4 TB NVMe-minne, ett Blackwell-GPU och ungefär 1 petaflop FP4 AI-beräkning, allt backat upp av den fullständiga CUDA-programvarustacken, TensorRT-LLM, NIM och hela NVIDIA-ekosystemet. En enda DGX Spark kommer att överträffa AIC100 i den här bärbara datorn för nästan alla realistiska AI-arbetsbelastningar, och den kommer att göra det med programvara som vilken AI-ingenjör som helst som anställts i år redan vet hur man använder. För priset av vår testenhet kan du köpa tre DGX Sparks, utrusta var och en med en bildskärm, kringutrustning och ett skrivbord, och fortfarande ha pengar över. Om liten AI inte är ditt problem, en Dell Pro Max Tower T2-arbetsstation med Intel 285K, 128 GB DDR5 RAM och ett NVIDIA RTX Pro 6000 GPU ligger det också runt 15 000 dollar, beroende på vilken SSD-storlek du parar ihop med den.

Det är svårt att komma undan känslan av att Dell har stoppat vad som motsvarar e-avfall i ett annars utmärkt chassi. Pro Max 16 Plus med en RTX PRO 5000 är en fantastisk mobil arbetsstation. Samma maskin, med en AIC100, är ​​ett rörigt vetenskapligt experiment under Dells garanti.

Slutsats

Om du är en pysslare som läser detta om några år och har snubblat över en av dessa bärbara datorer på en reahylla för två eller tre hundra dollar, så köp den absolut. Systemet är reparerbart och uppgraderbart, tangentbordet är bra, och att få AIC100-modulerna att göra något intressant som ett helgprojekt är precis den typ av låginsats-nöje som den här hårdvaran förtjänar.

Om du är någon som försöker arbeta seriöst med AI idag, konfigurera din Pro Max 16 Plus med bokstavligen vilken annan accelerator som helst. En NVIDIA RTX PRO mobil GPU, även instegsmodellen RTX PRO 1000, kommer att fungera bättre än AIC100-modulerna. Intel Core Ultra HX:s integrerade NPU kommer att fungera bättre i många praktiska scenarier eftersom den åtminstone ansluts till Windows ML, OpenVINO och den befintliga PC AI-stacken.

Ett förslag värt att ge Dell: Pro Max 16 Plus är ett utmärkt chassi, och Pro Max-serien är en av de starkaste mobila arbetsstationsplattformarna på marknaden. AIC100 SKU, som levereras, uppfyller inte den standarden på något sätt. En experimentell produktlinje eller en produktlinje för förhandsgranskning av utvecklare, tydligt märkt som sådan, skulle ge Dell ett sätt att leverera nya acceleratorer till kunder som vill experimentera med dem, utan att lägga det bredare Pro Max-namnet bakom en stack som inte är redo. Pro Max-varumärket är värt att skydda, och det finns ett rent sätt att göra det samtidigt som man hittar ett hem för experimentell hårdvara.