隨著採用 AI 的快速普及與資料量激增，企業需要一個平台，能安全地將分散與孤立的資料轉化為可行的洞察內容。戴爾科技，全球 AI 基礎架構供應商領導品牌[1]，推出 Dell AI Data Platform 的重要升級，其作為 Dell AI Factory 的重要組件，提供開放、模組化的基礎架構，幫助企業從資料孤島中創造價值。藉由將資料儲存與運算分離，它能消除瓶頸，並提供訓練、微調、檢索增強生成（RAG）和推論等 AI 工作負載所需的靈活性。
此平台整合 NVIDIA AI Data Platform 的參考設計，由四大核心要素驅動：
- 用於智慧放置資料與無縫流動資料的儲存引擎
- 將資料轉化為可行洞察內容的資料引擎
- 內建網路韌性機制
- 資料管理服務
這些升級的技術共同為客戶建立了一個可擴展又靈活的 AI 基礎架構，助其充分釋放 AI 潛能。
Dell AI Data Platform的儲存引擎實現AI高效能
Dell PowerScale 和 Dell ObjectScale 是 Dell AI Data Platform 的儲存引擎，提供 AI 資料所需的效能、安全性與多重協定存取。
- ● Dell PowerScale 為訓練、微調、推論及檢索增強生成（RAG）等 AI 工作負載提供 NAS（網路附加儲存）的簡易操作與平行效能。
- ○ Dell PowerScale 搭載全新 NVIDIA GB200 與 GB300 NVL72 並持續更新軟體，帶來穩定效能、大規模簡化管理作業，且與應用程式及解決方案堆疊無縫相容。
- ○ PowerScale F710 獲 NVIDIA Cloud Partner 認證，提供超過 16,000 個 GPU 規模，相較競爭對手可節省高達五倍機架空間、減少 88% 網路交換器數量，並降低多達 72% 功耗[2]。
- ● Dell ObjectScale 作為業界最高效能的物件平台[3]，為龐大AI工作負載提供高效能、可擴展的 S3 原生物件儲存。ObjectScale 可作為設備部署，或透過 Dell PowerEdge 伺服器上的全新軟體定義選項運行，其效能較前代全快閃物件儲存提升高達8倍[4]。最新升級進一步強化 ObjectScale 的速度、擴展性與效能。
- ○ S3 over RDMA 支援技術預覽版本即將推出。相較傳統 S3，傳輸量可提升高達 230%、延遲降低 80%，CPU 使用率減少 98%[5]。
- ○ 針對大規模部署的小型物件效能與效率優化，使 10KB 物件的傳輸量提升最高達 19%，延遲降低 18%[6]。
- ○ 更深度的 AWS S3 整合與 Bucket 層級壓縮功能，為開發人員與資料科學家提供更完善的工具，用於儲存、移動及運用大量資料。
Dell AI Data Platform資料引擎推動即時AI洞察
戴爾科技也擴展其數據引擎功能，這些是平台中的專用工具，用以組織、查詢並啟用 AI 數據。這些數據引擎是與 NVIDIA、Elastic 和 Starburst 等值得信賴的 AI 領導者合作開發的。
- ● 攜手 Elastic 開發的 Data Search Engine，讓使用者像提問一樣自然地與資料互動，加速決策流程。專為 RAG、語義搜尋與生成式 AI 流程等任務設計，並且整合 MetadataIQ 資料探索軟體，能以細緻的中繼資料搜尋 PowerScale 與 ObjectScale 上的數十億個檔案。支援 LangChain 等工具，開發者可快速建立更智慧的 RAG 應用，只需匯入更新檔案即可節省運算時間並保持即時更新向量資料庫。
- ● 與 Starburst 合作開發的 Data Analytics Engine，能夠跨試算表、資料庫、雲端資料倉儲與 Lakehouse 無縫查詢。全新的Data Analytics Engine Agentic Layer，可在數秒內將原始資料變成可商用產品，利用大型語言模型自動產出文件、擷取洞察、並將 AI 嵌入 SQL 工作流程。它還整合存取向量資料庫功能，支援 RAG 與搜尋工作，涵蓋 Iceberg、戴爾科技的 Data Search Engine、PostgreSQL + PGVector 等。內建企業級 AI 模型監控與治理，幫助團隊追蹤、稽核與控管 AI 使用。全新的 MCP Server for Data Analytics Engine 支援多代理與 AI 應用開發能力。
- ● Dell AI Data Platform 與 NVIDIA cuVS 整合，將向量搜尋效能推向新高度，提供企業級 AI 環境的一站式部署解決方案。此次整合為 Data Search Engine 引入 GPU 加速的「關鍵字 + 向量」混合搜尋，在保持完整的內部部署掌控的情況下，提供更快速、更高效的洞察。結合 NVIDIA cuVS 與戴爾科技的安全基礎架構，IT 團隊可享有一套開箱即用、完整整合的一站式解決方案，可快速部署並擴充 GPU 強化搜尋功能。
各界觀點
戴爾科技基礎架構解決方案事業群總裁 Arthur Lewis 表示：「AI 正在改變各行各業，但其成功關鍵在於充分釋放企業資料的潛能。Dell AI Data Platform 的設計宗旨即為簡化資料複雜性、整合資料流程並大規模提供 AI 準備資料。從醫療方面的即時診斷到製造業的預測性維護，戴爾科技與 NVIDIA、Elastic、Starburst 等可信賴的合作夥伴，協助各行各業更快將 AI 從試點項目推向生產應用，同時降低風險。」
NVIDIA 企業 AI 產品副總裁 Justin Boitano 表示：「AI 終於為企業提供一種方法，能將支離破碎的數據轉化為具有策略價值且可擴展的資產，在 NVIDIA AI 的加持下，Dell AI Data Platform帶來全新一代的智慧儲存系統，這些系統設計之初便是為了理解其儲存資料背後所承載的含義。」
Elastic 平台工程總經理 Ajay Nair 表示：「資料蘊藏突破性創新的關鍵，我們與戴爾科技的合作使這個潛能比以往更容易釋放。將 Elasticsearch 完整整合至 Dell AI Data Platform，我們提供強大的搜尋與探索引擎。這項合作使得企業能加速推進語義搜尋與複雜生成式 AI 流程的各項任務，將大量非結構化資料轉化為重要洞察。」
Starburst 執行長 Justin Borgman 表示：「對所有資料的完整存取，是企業 AI 成功的基礎。我們與戴爾科技更深化的合作，結合了 Starburst 的資料聯合技術與Dell AI Data Platform，讓企業能從任何地方取得洞察，加快實現真實 AI 成果的步伐。」
Maya HTT 工業 AI 副總裁 Remi Duquette 表示：「Maya HTT、戴爾科技與 NVIDIA 的合作正在改變產業，將大量非結構化資料變成可行的洞察內容。從加速生產衛星到船舶即時遙測與 AI 驅動效率，我們的解決方案不僅連結未連結的世界，也推動永續與安全。藉由搭配 Dell PowerScale 與 NVIDIA AI 基礎架構，我們為客戶提供更快速、更智慧且影響力更深遠的AI成果。」
[1] IDC 半年度人工智慧基礎架構追蹤報告，2024 上半年（2025 年 2 月）
[2] 根據戴爾科技內部分析結果，採用 NVIDIA 驗證的參考設計（64 個儲存單元（SU）配置），並符合 NVIDIA 高效能儲存雲端平台參考架構規範，2025 年 8 月。
[3] 根據戴爾科技內部分析截至 2025 年 3 月公開可得資料的結果。戴爾科技的性能基於每個節點的大型物件讀取傳輸量，並採用 ObjectScale XF960 與乙太網路設定的叢集配置。實際結果可能有所不同。
[4] 根據戴爾科技分析結果，比較 ObjectScale 4.2 在 PowerEdge R7725xd 上的表現與 ECS 3.8 在 ECS EXF900 上的物件讀取性能，2025 年 9 月。實際結果可能有所不同。
[5] 根據戴爾科技內部 ObjectScale S3 over RDMA 測試結果，2025 年 5 月。實際結果可能有所不同。
[6] 根據 Dell 分析結果，比較 ObjectScale 4.2 與 ObjectScale 4.1 的物件讀取性能與延遲，2025 年 8 月。實際結果可能有所不同。
