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有趣的是，当企业认为IT基础设施支出可以省钱、赚钱，甚至两者兼得时，他们就能赚到钱——而且是大笔钱。这正是人工智能的希望所在，每个人都在努力从中获益。
GenAI，也就是众多令人振奋的技术来源，正在从即时响应的聊天界面发展成为更复杂的人工智能代理和推理模型，这些代理和模型更加深思熟虑，可以委托其采取行动。这些模型比那些含糊不清的法学硕士（LLM）需要更多的计算资源。在上个月英伟达 2025 年 GPU 技术大会召开前夕，IDC 分析师发布了一份报告，显示 2024 年上半年全球人工智能基础设施支出增长至 474 亿美元，增幅达 97%，到 2028 年，这一数字将远超 2000 亿美元。IDC 随后表示，更广泛的人工智能工作负载正在将服务器和存储支出推向惊人的高位。
Gartner 透露了未来几年GenAI 在服务器、存储、服务和软件方面的支出情况。
Synergy Research Group 今年 1 月表示，超大规模企业（大型云和互联网服务公司，该公司称其为第 19 家）在过去五年中将其数据中心容量翻了一番，并且预计这一趋势将进一步加速，因为人工智能工作负载的功耗特性会使其“超负荷”。截至 2024 年底，这些公司已投入运营 1103 座大型数据中心，另有 497 座正在筹建中。
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Arm 上个月发布的一份报告概述了企业对人工智能的热情——在接受调查的 655 位企业领导人中，82% 表示他们的组织正在使用人工智能应用程序——但缺乏所需的基础设施：80% 的企业为人工智能预留了预算，但只有 29% 的企业表示他们拥有可以自动扩展以满足人工智能需求的基础设施。
基础设施的具体形态仍在规划中。Arm 表示，随着 AI 训练和推理任务的扩展，基础设施必须涵盖分布式计算、能源效率（关于液冷的讨论很多）、模块化设计的数据中心、强大的 GPU 和 CPU 组合以及大容量内存。
系统制造商正朝着这个方向努力。其中包括思科及其通用计算系统(UCS) 融合服务器交换系统，以及惠普企业。思科在去年秋季的合作伙伴峰会上发布了基于其 UCS 和经过验证的设计的AI 硬件产品，并于今年 2 月宣布与 AI 巨头（也是数据中心竞争对手）英伟达达成协议，为企业提供更广泛的 AI 网络选项，涵盖两家供应商的技术。
此外，今年 2 月，HPE 推出了Gen12 ProLiant服务器的最新版本，其中包括英特尔“Granite Rapids”Xeon 6 CPU，此前，该系列推出了首批针对 AI 工作负载并配备 Nvidia 最新 GPU 的系统。
说到 Nvidia，该公司在 GTC 上推出了一款高管们称之为具有百亿亿次浮点运算能力的机架式服务器系统，该系统基于该公司的 GB200 NVL72 系统，针对人工智能以及类似的计算和耗电工作负载。
戴尔一直致力于增强其 PowerEdge 服务器和各种存储和数据保护产品，以使其更好地适应人工智能，这些产品现已发布，并承诺在下个月的戴尔科技世界 2025 大会上推出更多产品。
戴尔ISG部门产品营销高级副总裁Varun Chhabra表示，这些新产品解决了企业面临的最大挑战。企业正在寻找合适的基础设施，帮助他们平衡运行传统工作负载的需求，例如虚拟机、数据库、记录系统（例如ERP和CRM），以及人工智能、边缘应用和容器化作业。
“纵观整个产业，企业需要以截然不同的方式思考其基础设施战略，”Chhabra 解释道。“我们最常听到客户说，他们正在尝试构建自己的技术，以避免供应商锁定。这不再仅仅是为了支持基于虚拟机的工作负载。这涉及到虚拟机、容器和裸机。他们还希望确保最大限度地利用其技术投资，从而实现高效的资源利用，不仅从成本角度，而且从电力和空间角度。”
随着人工智能在企业中逐渐普及，企业发现其数据中心变得越来越分散，他们需要确保其人工智能工作负载能够以一致的格式访问所有数据，无论数据位于何处。他表示，整个基础架构需要有一个共享数据层，该层需要能够动态扩展以满足工作负载不断变化的需求。
这就是戴尔所谓的分解式架构，将计算、存储和网络整合在一起，创建共享且适应性强的资源池，这些资源池可应用于组织需要运行的任何工作负载，并提供更好的可扩展性和可用性。Chhabra 表示，分解式架构是三层策略的演变——计算、存储和网络的独立扩展，这很复杂，而且通常涉及多供应商；超融合 (HCI) 则更简单，但会将组织锁定在单一供应商或操作系统中，从而限制了扩展或动态工作负载所需的灵活性。
Chhabra 表示：“分解式基础设施为客户带来的好处是，它能够将三层架构的灵活性以及 HCI 的简单性结合起来，将两者的优点结合在一起，帮助客户应对当今快速的变化。”他补充说，戴尔在 GTC 上发布的适用于大型 AI 和 HPC 工作负载的 PowerEdge XE8712以及 Nvidia 的 GB200 NVL2 架构，以及 5 月份戴尔科技世界大会的计划与本周的消息相吻合。
这一消息在计算和存储领域引发热议。该公司正在推出四款新服务器——PowerEdge R470、R570、R570 和 R770，均搭载英特尔“Granite Rapids”至强 6 P 核处理器，以实现更高性能。前两款是单插槽系统，后两款是双插槽系统，所有产品均专为传统和新兴工作负载而设计，包括 AI 推理、HPC、虚拟化和分析。
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R770 的优势包括系统整合，可为每个 42U 机架释放高达 80% 的空间，性能是前代产品的 3.35 倍，核心数量是前代产品的 2.57 倍。此外，它们还基于数据中心模块化硬件系统(DC-MHS) 架构，这是开放计算项目 (OCP) 的标准服务器设计，使其更易于集成到现有基础设施中。
在存储方面，戴尔推出了下一代 ObjectScale 对象存储平台，包括
基于 X560 HDD 的系统可加速媒体提取、备份和 AI 模型训练等关键工作负载，读取吞吐量提升 83%。ObjectScale XF960 的单节点吞吐量比最接近的竞品高出 2 倍，密度比上一代全闪存系统高出 8 倍。
新产品还包含多站点联合、云复制、地理复制、全局命名空间和数据治理等功能，以运行安全的AI数据湖。它由与云提供商Wasabi合作开发的混合云产品提供支持。
戴尔非结构化数据产品管理高级总监Martin Glynn表示：“该平台能够帮助拥有新数据湖和现有数据湖的两类客户简化运营，并提升性能，使其性能比最接近的竞争对手高出两倍。”他还补充道，与Wasabi联合开发的产品可以为企业带来显著的效率提升，并使其在更普遍的公有云使用方面更具优势。“我们认为对象存储在这方面拥有巨大的潜力。”
PowerScale 横向扩展存储的改进包括：2U 节点配置中配备 122 TB SSD，使全闪存容量翻倍；以及通过 H710、H7100（下图）、A310 和 A3100 更新的归档和混合节点，通过更新的 HDD 平台计算模块，改善延迟和性能。PowerStore
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系统利用戴尔的 AIOps 软件进行人工智能分析，并提升零信任安全性；而 PowerProtect 备份产品组合现已包含 DD6410 系统，该系统可容纳 12 TB 至 256 TB 的数据，并提供 91% 的恢复速度提升；以及全闪存就绪节点，最高可达 220 TB，恢复速度提升 61% 以上。
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