Zusammenarbeit für Business-KI-Lösungen: Dell AI Factory with NVIDIA

Was denkt Hardwarewartung 24?

Dell und NVIDIA sind zweifellos führende Hardware-Hersteller, die Produkte entwickeln, die im Data Center-Umfeld beliebt sind. Allerdings zweifeln wir bei Hardwarewartung 24 daran, dass viele Kunden einem reinen Hardware-Hersteller tiefgreifende Kenntnisse in den komplexen Business-Prozessen zutrauen.

Warum also sollte man sich als Kunde für Dell entscheiden, wenn es darum geht, Geschäftsprozesse durch KI zu optimieren? Trotz der nach außen hin umfangreichen End-to-End-KI-Lösung von Dell und NVIDIA, könnten diese Produkte nicht flexibel genug sein, um spezifische Kundenbedürfnisse oder branchenspezifische Anforderungen zu erfüllen. KI soll vor allem die Automatisierung von komplexen und individuellen Kundenprozessen ermöglichen, ein Bereich, in dem weder Dell noch NVIDIA spezielles Fachwissen bieten.

Statt tiefgehender Prozesskenntnisse wird, typisch für einen Hardware-Hersteller, eine Plattform präsentiert, die nur für eine kleine Kundengruppe relevant ist.

Für wen ist die Dell AI Factory with NVIDIA tatsächlich brauchbar?

Die Hyperscaler:

Unternehmen wie Amazon, Microsoft oder Google bauen ihre Infrastrukturen eher auf selbst zusammengestellten Servern auf, anstatt auf teurer Hardware von Dell zu setzen.

Die Wissenschaft:

Für wissenschaftliche Anwendungen könnte die Hardware, insbesondere die NVIDIA GB200 KI-Chips für das Training von Modellen, gut geeignet sein. Jedoch könnten die hohen Kosten für Markenprodukte wie Dell ein Hindernis darstellen, da preiswertere Alternativen wie Supermicro verfügbar sind.

Start-Ups:

Speziell für Start-Ups, die an der Entwicklung von Large Language Models (LLM) arbeiten, könnte die Plattform nützlich sein. Durch ihre Venture-Capital-Finanzierung könnten sie sich die höheren Kosten leisten. Für Start-Ups, die KI-Anwendungen betreiben wollen, sind jedoch Plattformen, die auf Inferenz spezialisiert sind, wie Groq, effektiver und kostengünstiger.

Large Enterprise:

Dell richtet seine Kooperation mit NVIDIA offensichtlich auf große Unternehmen aus, indem sie hochwertige Hardware und integrierte Lösungen anbieten, die speziell auf deren Bedürfnisse abgestimmt sind. Trotzdem gibt es bedeutende Herausforderungen, die infrage stellen, ob solche Unternehmen tatsächlich von einer eigenen KI-Plattform profitieren.

Damit diese Hypothese aufgeht, müssen wir davon ausgehen, dass diese Unternehmen eigene KI-Anwendungen entwickeln werden statt nur bestehende KI-Anwendungen zu nutzen. Eine Annahmen, die vielleicht auf folgenden Gründen nicht zutreffen wird.

Die Entwicklung und Implementierung von KI-Anwendungen erfordert hochqualifizierte KI-Entwickler, die nicht nur technisch versiert sind, sondern auch ein tiefes Verständnis für innovative KI-Technologien haben. Diese Talente sind jedoch schwer zu gewinnen für Unternehmen, die traditionell nicht im Technologie- oder KI-Sektor angesiedelt sind.

Große Technologieunternehmen wie Google, Amazon, Facebook und Apple (die sogenannten GAFAs) bieten nicht nur finanziell attraktive Angebote, sondern auch ein Umfeld, das auf Innovation und technologische Entwicklung ausgerichtet ist. Diese Unternehmen investieren massiv in Forschung und Entwicklung und bieten Ressourcen sowie eine Unternehmenskultur, die auf die Bedürfnisse von KI-Profis zugeschnitten sind.

Im Gegensatz dazu könnten traditionelle Großunternehmen wie VW, T-Systems oder Exxon zwar finanzielle Ressourcen bieten, ihnen fehlt jedoch oft das dynamische und innovative Arbeitsumfeld, das KI-Experten suchen. Solche Unternehmen sind häufig in ihren Strukturen und Prozessen verankert, was weniger Raum für kreative Freiheit und bahnbrechende Innovationen bietet – beides entscheidende Faktoren, die für führende KI-Talente attraktiv sind.

Hinzu kommt, dass der Aufbau einer KI-Infrastruktur und das Entwickeln von KI-Anwendungen in-house eine enorme Herausforderung darstellen, die umfangreiche Investitionen in Technologie und Personalentwicklung erfordert. Dies kann für viele Großunternehmen, die primär in anderen Geschäftsbereichen tätig sind, eine zu große Hürde darstellen.

Letztlich könnte die Wahl, auf eine Plattform wie die von Dell und NVIDIA zu setzen, für viele dieser Unternehmen nicht die optimale Lösung sein, insbesondere wenn sich diese Unternehmen eher für das Nutzen von bestehenden KI-Anwendungen entscheiden, statt sie selbst zu entwickeln. In diesem Fall wäre eine auf Inference ausgelegte Hardware-Plattform besser geeignet, um die Applikationen zwar In-House zu hosten.

Fazit

Diese Ankündigung erscheint uns als ein Versuch des klassischen Hardware-Herstellers, sich in der dynamischen Welt der Künstlichen Intelligenz zu positionieren. Sie versuchen damit, das Narrativ zu stärken, dass sie trotz des aktuellen Hypes um KI und der massiven Veränderungen, nicht die Verlierer sind, sondern dank ihres wertvollen Kundenzugangs besser aufgestellt sind, als es die Tech-Branche vermuten lässt.

Wir müssen allerdings auch anerkennen, dass Dell es, als einer der wenigen OEM Hardware Hersteller,  immer wieder geschafft hat von großen technologischen Veränderungen, die zu ihrem Nachteil schienen, zu profitieren. Ein gutes Beispiel ist der große Cloud Trend der letzten Zehn Jahre, der ihnen, entgegen der anfänglichen Annahme, mehr genützt als geschadet hat, weil sie die richtigen strategischen Entscheidungen getroffen haben.

Wir sind gespannt, wo die Reise dieses mal hingeht und werden natürlich weiterhin Wartungsleistungen für Dell Hardware anbieten. Wenn es sich durchsetzt, auch für die neuen Dell AI Factory.