在年度用户大会上，戴尔明确表示：他们希望提供一站式AI基础设施服务。

在Dell Technologies World 2024大会上，该公司很明确：“戴尔AI 工厂（Dell AI Factory）旨在使企业更容易构建和运行人工智能，它是包含从存储到服务器再到PC，以及合作伙伴生态系统和其他服务的戴尔基础设施产品组合。”

戴尔人工智能战略高级副总裁Matt Baker表示：“戴尔AI工厂可帮助普通客户更简单地部署人工智能。”
戴尔AI工厂的部分来自其合作伙伴关系，包括英伟达、AMD和英特尔的GPU、博通的网络以及微软的Azure AI服务—提供对API、模型和开箱即用的人工智能工具的访问。它还与大型语言模型（LLM）Llama 3的制造商Meta和开源人工智能平台Hugging Face合作，进行本地AI模型部署。事实上，戴尔在会议上推出其在Hugging Face平台上的Enterprise Hub，该门户提供对LLM的访问，客户可以在戴尔基础设施上部署。

戴尔还提供其AI Professional Services的访问权限，该服务为Microsoft Copilot提供实施服务，并在Hugging Face平台上为Dell Enterprise Hub提供加速器服务。

戴尔首席运营官Jeff Clarke在大会第二天的主题演讲中说：“大多数企业不会训练自己的大型语言模式，但他们将利用Llama 3、Mistral等开源模型。”随后，在他随后的问答中补充说：“我们显然无法扩展到满足所有的需求，所以你会看到我们通过合作伙伴来扩展能力。”

Futurum集团旗下CTO Advisor的负责人Keith Townsend表示，总的来说，这是戴尔对现有“AI数据管道”概念的版本，或者说从数据到见解的工具互联。

他说：“戴尔AI工厂是他们正在做的框架的营销术语。”

在与客户交谈时，Townsend表示，他看到了主题演讲前后观众的变化。戴尔首席执行官Michael Dell和Nvidia首席执行官Jensen Huang在大会第一天的对话让我们进一步了解客户该如何看待AI工厂以及如何更好地利用它。

通过戴尔AI工厂简化AI工作

对于将戴尔AI工厂整合到工作负载中的潜能，与会者们展现出谨慎的兴奋感。大多数人表示，他们认为AI会增强他们的工作，其他人则认为，戴尔整合所有所需AI工具的做法是推广该加速技术的好方法。

迈凯轮赛车业务技术总监Daniel Keyworth表示，他们正在使用戴尔AI工厂产品组合中的技术，戴尔的PowerEdge XE9680机架服务器是其用于培训和推理的“AI大脑”。

PowerEdge XE9680于去年年底首次推出，这是一款GPU密集型服务器，可以容纳Nvidia、AMD和英特尔加速器。在大会上，戴尔推出了该机架服务器的最新版本，Direct Liquid Cooled PowerEdge XE9680L，作为其与英伟达一起扩展的戴尔AI工厂的一部分。该机架服务器使用液体冷却来允许更密集的CPU和GPU配置，并针对Nvidia HGX B200服务器板进行了优化。

迈凯轮使用机器学习来运行数百万个模拟，这些模拟有助于塑造汽车的设计生命周期。

Keyworth说：“指数曲线上的AI让我们真正增强围绕它的战略。”

Keyworth说，使用人工智能帮助迈凯轮在数字世界中进行调整和改变，而不是对汽车进行物理更改。由于赛车运动的性质，人工智能被接受，是因为它消除了琐碎的工作，这些工作重新部署到其他地方。
Keyworth说：“AI不是取代劳动力，而是取代繁琐的工作。”

Kennedy Miller Mitchell是现存历史最悠久的澳大利亚制片公司之一，同时也是戴尔的客户，该公司的工作室架构师Yan Chen也赞同这种观点。对于视觉效果来说，人工智能与其说是替换工作，不如说是缩短任务的持续时间。他引用的一个例子是数字绘景，或者说在电影中创造现实背景。数字绘景可能需要艺术家两周才能完成，但使用人工智能，同一艺术家可以在几个小时内完成绘画。

Chen说：“这并不意味着你对迭代感到满意。在相同的两周时间范围内，艺术家可以进行20到30次迭代，直到导演满意为止。”

Chen说，通过使用戴尔AI工厂内的技术，例如用于存储的PowerScale和用于渲染的Dell Precision工作站，也可以帮助在虚拟效果重的电影中节省时间。人工智能不是对绿屏拍摄，然后交给特效团队，以增加导演想要的视觉效果，而是允许预可视化和后可视化，在拍摄之前将场景可视化，并在拍摄后添加效果。在拍摄时添加效果为所需的内容提供了蓝图。

Chen说：“通过戴尔AI工厂，我们能够用实时技术非常快速地创造80%的景观。”

即将推出的Lightning项目

存储也是大会的主要重点，其中戴尔推出了新的PowerStore，这个统一产品主要处理所生成的大量数据，以及新的PowerScale，这是一个横向扩展文件系统，用于非结构化数据和训练。这两种技术都是戴尔AI工厂产品组合的一部分。

在开幕主题演讲后的新闻发布会上戴尔称：“这一切都从数据开始，因为如果你没有任何数据，你就没有人工智能。”

Forrester Research公司分析师Brent Ellis表示，新的PowerStore Prime针对的是中端统一或块存储系统，该系统将为构建本地语言模型培训所需的人工智能工作负载提供动力。
通过PowerScale，戴尔正在寻求扩展到更大的系统，专注于培训和完善GPU。戴尔目前正在开发软件功能以实现这一点，通过使用新的并行文件，它被称为Project Lightning。

Ellis说：“Lightning项目尚未推出，它具有前瞻性，真正针对的是AI用例和HPC用例开始出现的世界。”
戴尔的Clarke在大会第二天主题演讲中表示，Lightning项目正在专门为PowerScale开发，用于人工智能培训。

Clarke说：“GPU正变得越来越强大，需要更多的数据和更多的吞吐量。”

Clarke说，与竞争对手相比，Lightning项目将提供20倍的性能增长和18.5倍的吞吐量增长，但他没有透露更多细节。

对于Townsend来说，这种对闪电项目的最小关注对戴尔来说有点错失机会。
他说：“戴尔本可以专注于其在数据存储方面的领导力，并能够解决I/O瓶颈问题，例如将数据放入AI芯片、放到其服务中、放到其AI工厂内遇到的问题。”
缺乏细节信息并不会抑制客户的兴趣。迈凯轮的Keyworth说，存储创新不会停滞不前，特别是在规模和性能方面。

他说：“任何全闪存和超快的东西都会吸引我们。”