Dell verstärkt Enterprise-KI-Offensive, um größtes Problem bei KI zu lösen

Dell Technologies erweitert seine AI Data Platform um Geschäftskontext für agentenbasierte KI, eine durch Nvidia beschleunigte Datenaufbereitung, Mandantenfähigkeit, Werkzeuge zur Messung de Speicherleistung, einen gemanagten PowerScale-Dienst für Microsoft Azure und Professional Services. Unternehmen sollen damit KI-Projekte schneller vom Pilotstadium in den Produktivbetrieb bringen.

Dell Technologies hat am Dienstag seine AI Data Platform um neue Funktionen erweitert. Sie sollen Unternehmen helfen, KI-Projekte vom Pilotstadium in den Produktivbetrieb zu überführen, indem sich Unternehmensdaten über lokale und Cloud-Umgebungen hinweg leichter aufbereiten, verwalten, verstehen und nutzen lassen.

Laut einer aktuellen Dell-Umfrage unter Entscheidern aus Wirtschaft und IT sehen 53 Prozent den Aufbau und die Skalierung von KI-Fähigkeiten als eine der wichtigsten Prioritäten für die kommenden 24 Monate. Doch der Hälfte fehle ein klarer, umsetzbarer Fahrplan für KI, Daten und Sicherheit, sagte Varun Chhabra, Senior Vice President of Marketing für die ISG Solutions Group von Dell.

Datenaufbereitung: "Lücke zwischen Pilotprojekt und Produktivbetrieb"

"Absicht und Umsetzung sind zwei sehr unterschiedliche Dinge", sagte Chhabra bei einer Pressekonferenz vor der Ankündigung. "Die Hälfte dieser Führungskräfte sagt uns, dass sie noch keinen klaren, umsetzbaren Fahrplan für KI, Daten und Sicherheit hat. Und wenn wir fragen, was sie an der Skalierung von KI hindert, zählen Datenprobleme bei Gesprächen mit Unternehmensentscheidern weltweit durchgängig zu den drei größten Hindernissen."

Das Problem bestehe nicht mehr nur darin, Rechenkapazität oder Modelle zu beschaffen, sagte Chhabra. Unternehmensdaten seien weiterhin über Clouds, Rechenzentren, Anwendungen und Edge-Standorte verteilt; Governance-Vorgaben erschwerten den Zugriff. Datenpipelines über diese Silos hinweg aufzubauen, könne Implementierungen verzögern und die Rendite von KI-Investitionen begrenzen.

"Das Ergebnis nennen wir intern die Lücke zwischen Pilotprojekt und Produktivbetrieb", sagte er. "Der Anwendungsfall funktioniert in der Demo. Das erleben wir ständig. Oder es gibt ein kleines Pilotprojekt, und Nutzer wie Führungskräfte sind begeistert. Doch sobald man skaliert, tauchen plötzlich Probleme auf: bei der Data Governance, weil die richtigen Daten fehlen oder weil schlechte Daten die KI-Ergebnisse beeinträchtigen. Genau daran scheitert die Skalierung im Unternehmen."

Die dreistufige Dell AI Data Platform, die Dell zuletzt im Mai erweitert hatte, verbindet eine Orchestrierungs-Engine zur Aufnahme und Anreicherung von Daten, Daten-Engines für Verarbeitung und Suche sowie Speicher-Engines für Datei-, Block- und Objektspeicher. Cyberresilienz erstreckt sich über die gesamte Plattform.

Dell führe vier Neuerungen für die AI Data Platform ein, die direkt diesen Ebenen zugeordnet seien, so Chhabra.

Agentenbasierte KI mit geschäftlichem Kontext

Dell ergänzt eine einheitliche semantische Ebene, die KI-Agenten die geschäftliche Bedeutung von Unternehmensdaten vermitteln soll. Hinzu kommt ein Wissensgraph für Unternehmen, der zusammengehörige Entitäten innerhalb der Organisation verknüpft. Für bestimmte Aufgaben oder Fachgebiete zusammengestellte Wissensagenten könnten mit dem Modell nach Wahl des Kunden arbeiten, sagte Chhabra. "Das reduziert die Zahl der Schritte und die Kosten, weil die Agenten den Kontext nicht bei jeder Anfrage neu aufbauen müssen", sagte er. "Daten können direkt in den Agenten einfließen. Das senkt den Rechenaufwand und die Zahl der erzeugten Token. Zudem haben Kunden eine größere Modellauswahl."

Der Betrieb dieser Funktionen in der Umgebung des Kunden, auch in nicht vernetzten Installationen, könne zudem die Datensouveränität unterstützen und die Geschwindigkeit sowie die Konsistenz der Antworten von Agenten verbessern, so der Dell-Manager.

Beschleunigte Aufbereitung von KI-Daten

Dell integriert beschleunigte Rechenverfahren von Nvidia in seine Datenverarbeitungs-Engine. Nvidia cuDF beschleunigt die Verarbeitung, GPU-beschleunigtes Apache Spark bereitet strukturierte und unstrukturierte Daten auf, und Apache Arrow überträgt Daten effizient zwischen Speicher und Verarbeitung. Dabei bleibe die Sicherheit über den gesamten Prozess hinweg gewährleistet, sagte Chhabra. "Die Stapelverarbeitung von Daten kann bis zu 20-mal schneller sein als bei einer Verarbeitung allein mit CPUs, ohne Beschleunigung", sagte er. "Über Workloads hinweg ist die Datenverarbeitung im Durchschnitt viermal schneller. Und jede Engine der Plattform – für Verarbeitung, Suche oder Analysen – unterstützt jetzt Beschleuniger."

Die Beschleunigung umfasse Verarbeitung, Suche und Analysen. Unternehmen könnten damit ihre GPU-Infrastruktur sowohl für die Ausführung von Modellen als auch für die Datenverarbeitung nutzen, auf der KI-Ergebnisse beruhen, sagte er. Neben der beschleunigten Aufbereitung von KI-Daten führt Dell Mandantenfähigkeit ein: Ein einzelner Cluster soll bis zu 500 Mandanten unterstützen,

Die Speicherebene: Open-Source-Werkzeug und PowerScale für Microsoft Azure

Mit dem neuen quelloffenen Storage Performance Tool für ObjectScale und PowerScale könnten Unternehmen realistische, wiederholbare KI-Workloads testen, statt sich allein auf Benchmarks von Anbietern zu verlassen, so Chhabra. Das Werkzeug messe Durchsatz und Latenz bei Schreibvorgängen, parallelen Lesezugriffen mit hoher Last, gemischten Umgebungen und Iceberg-Abfragen.

"Sie können diese Benchmarks auf ihrer eigenen Infrastruktur mit denselben Werkzeugen ausführen, die Dells Entwicklung intern für die Bewertung unserer Produkte nutzt", sagte er. "Das Werkzeug misst Durchsatz und Latenz im laufenden Betrieb und prüft gespeicherte Daten durchgängig. Für jedes Ergebnis werden Versionen und Herkunft dokumentiert, damit sich der Test wiederholen lässt."

Dell bietet PowerScale für Microsoft Azure außerdem als vollständig gemanagten Dienst an. Der Hersteller übernehme Bereitstellung, Überwachung, Wartung und Upgrades; Microsoft stelle Infrastruktur und Abrechnung bereit. Der Dienst sei zunächst in der Azure-Region East US allgemein verfügbar. "Vereinfacht gesagt bringen wir die Leistung, Ausfallsicherheit und die Unternehmensfunktionen, die Kunden an PowerScale schätzen und in der Public Cloud oft nicht bekommen, in eine Microsoft-Azure-Umgebung. So müssen sich Kunden nicht für das eine oder das andere entscheiden."

Neue Professional Services

Erweiterte Professional Services begleiten den gesamten Lebenszyklus der AI Data Platform: von Datenstrategie und Planung des Produktivbetriebs über die Auswahl geeigneter Daten-Engines für einzelne Anwendungsfälle bis zur Optimierung der Bereitstellung bei veränderten Geschäftsanforderungen, sagte Chhabra.

"Wie wir im Zusammenhang mit der AI Factory oft gesagt haben, ist Technologie nur ein Teil dessen, was nötig ist, um KI in den Produktivbetrieb zu bringen. Know-how, das Verständnis für die konkrete Bereitstellung und Planung sowie für die Vorarbeiten noch vor Beginn der Implementierung – all das war entscheidend für unseren Erfolg mit der Dell AI Factory."

Die Chancen für den Channel

Die Dell AI Data Platform helfe Vertriebspartnern, über das reine Infrastrukturgeschäft hinauszugehen, sagte Vrashank Jain, Director of Products bei Dell.

"Sie hilft ihnen, die Probleme der Kunden mit fragmentierten Daten für KI und Ähnlichem zu lösen", sagte Jain gegenüber CRN. "Viele Partner bedienen weiterhin den offensichtlich boomenden Infrastrukturbedarf. Das erleben wir auch in unserem eigenen Vertrieb: Die Infrastruktur wird erst dann voll genutzt, wenn die weitergehenden Probleme gelöst sind. Partner können dadurch bei ihren Kunden eine wichtigere Rolle einnehmen. Sie werden zu vertrauenswürdigen Beratern, statt lediglich Rechen- oder Speicherinfrastruktur zu verkaufen."

Dadurch könnten Partner zusätzliche Mehrwertdienste anbieten, insbesondere bei der Implementierung, sagte Jain. "Datenplattformen sind großartig, aber keine ist vollständig schlüsselfertig. Jede Datenplattform hat eine Lernkurve. Es dauert, sie zu implementieren und an die eigenen Datenquellen anzubinden. Dafür muss eine Pipeline aufgebaut werden. Genau hier können Partner ihre Datenexperten einbringen – dafür ist die AI Data Platform gedacht."

Jain wollte nicht abschätzen, welcher Anteil des Umsatzes mit der Dell AI Data Platform auf Vertriebspartner entfallen werde. "Vertriebspartner spielen in unserem Speichergeschäft eine sehr, sehr wichtige Rolle, und ich erwarte, dass sich die Verteilung hier ähnlich entwickelt", so der Manager gegenüber CRN.

Mehrere neue Funktionen der AI Data Platform seien Teil einer umfassenderen Weiterentwicklung von Dells Roadmap. Weitere Einzelheiten sollten in etwa einem Monat vorgestellt werden, sagte Jain. "Für diesen Vorstoß werden einige neue Partnerzertifizierungen und Schulungen nötig sein, denn diese ganz neuen Funktionen führen Datenplattformen in eine neue Welt. Wir werden sie ebenso bereitstellen, wie wir es bereits bei den derzeit ausgelieferten Angeboten getan haben."

Dell-Partner sieht "echte Chance"

Jack Hogan, Vice President of Advanced Growth Technologies beim Dell-Partner SHI International aus Somerset im US-Bundesstaat New Jersey, sagte gegenüber CRN, sein Unternehmen sehe in den großen Herausforderungen der Kunden beim Umgang mit Daten eine echte Chance. SHI belegt Rang 12 der CRN-Liste Solution Provider 500 für 2026.

"Wenn eine Plattform den Kontext dieser Informationen vereinheitlicht und sie in einer zentralen Umgebung besser zugänglich und verwaltbar macht, ist das ein wichtiger Schritt, damit Unternehmen den Wert ihrer Daten erschließen können", so Hogan.

"Letztlich sind Daten der Treibstoff für KI, das neue Öl", sagte er. "Am interessantesten und wichtigsten an Dells Ankündigung finde ich die Möglichkeit, eine universelle semantische Ebene und einen Wissensgraphen für das Unternehmen zu schaffen – gewissermaßen eine Landkarte seiner Informationen. Damit lassen sich Daten bei der KI-Verarbeitung in Wert umwandeln."

Auch das neue Dell Storage Performance Tool sei wichtig, betonte Hogan. "Daten zu verschieben ist teuer – sowohl mit Blick auf den Speicherort als auch auf die Zeit, bis sie verarbeitet werden. Ein System, das die Zahl der Datenverschiebungen senkt und GPUs kontinuierlich mit Daten versorgt, hilft uns dabei, für Kunden mehr Nutzen aus ihrer gekauften Infrastruktur zu ziehen."

Rob Kim, Chief Technology Officer beim Dell-Partner Presidio aus New York, sagte gegenüber CRN, er habe anfangs gedacht, Dell wolle mit der AI Data Platform aus Datensicht zu viel auf einmal angehen und direkt mit Data-Lakehouse-Architekturen wie denen von Snowflake und Databricks konkurrieren. Presidio steht auf Rang 26 der CRN-Liste Solution Provider 500 für 2026.

Bei KI änderten sich die Dinge allerdings schnell, so Kim.

"Dass Dell sich darauf konzentriert, Kontext für das zu schaffen, Kunden am meisten Hilfe benötigen – nämlich generative KI-Agenten genauer und effizienter zu machen und Halluzinationen zu verringern –, hat uns überzeugt", sagte er. "Dass Dell das mit der AI Factory und seiner Arbeit rund um Nvidia und RTX Pro verbindet, ist natürlich ebenfalls positiv. Entscheidend für uns ist aber, dass wir die Marktchance genauso einschätzen."

Dell hätte die Datenprobleme bei KI deutlich früher erkannt als seine Wettbewerber, sagte Jonathan Kowall, Senior Director Specialist Solutions Engineering bei Ahead. Der Dell-Partner aus Chicago liegt auf Rang 24 der CRN-Liste Solution Provider 500.

"Nvidia hat eine Referenzarchitektur für eine AI Data Platform, um seine Technologie Speicherherstellern breit zugänglich zu machen. Dell war schon auf diesen Ansatz ausgerichtet, bevor Nvidia ihn zu Papier brachte", merkte Kowall an. "Das hat gezeigt, dass Dell einen guten Ansatz hatte, den das Unternehmen seitdem weiter ausgebaut hat."

KI-Agenten suchten und nutzten Daten. Wenn sie die Daten jedoch an verschiedenen Orten, in unterschiedlichen Kontexten und mit voneinander abweichenden Antworten vorfänden, sei das für Unternehmen problematisch, die eine möglichst eindeutige Antwort benötigten, s Kowall. "Wir müssen nicht nur gute, nützliche Daten bereitstellen, sondern auch Daten mit einem gemeinsamen Kontext, damit man schneller zur richtigen Antwort gelangt und ihr vertrauen kann. So können Unternehmen mit der Geschwindigkeit vorankommen, die ihnen für KI versprochen wird. Ich denke, Dell hat eine Lösung entwickelt, mit der sie sich in diese Richtung bewegen können", so der Manager von Dells US-Partner Ahead.

Der Artikel erschien zuerst bei unserer Schwesterpublikation crn.com.

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