從 GPU 伺服器走向完整 AI 基礎架構

過去幾年，Dell 的 AI Factory 主要聚焦在 GPU 加速伺服器與 NVIDIA 運算平台。但在 2026 年的更新中，Dell 將其擴展為更完整的 機架級（rack‑scale）AI 基礎架構，讓企業能以整個機架作為部署單位，而不是逐台組裝伺服器與網路設備。

新的 AI Factory 架構涵蓋：

• 機架級整合系統（運算、網路、儲存、電力、散熱）
• AI 最佳化儲存平台
• AI 資料平台與資料編排能力
• AI 軟體與企業應用生態系整合

Dell 表示，目前 AI Factory 已有超過 5,000 家客戶，為這些更完整的基礎架構方案提供了龐大的既有市場。

PowerRack：整合式機架級 AI 系統

本次發表的核心產品 Dell PowerRack 是一種「預整合」的 AI 機架系統。傳統上，企業需要自行整合伺服器、交換器、儲存設備與散熱系統，而 PowerRack 則在出廠前就完成整合與測試。

PowerRack 的設計重點包括：

• 整合 運算、網路與儲存資源
• 內建 電力與散熱基礎設施
• 統一的 管理與部署工具
• 出廠預整合的機架系統以降低部署複雜度

這反映出資料中心的一個重要趨勢：AI 基礎架構正從單機伺服器架構轉向機架級架構，整個機架被視為可部署的運算單位。

AI 儲存與資料平台升級

AI 系統不僅需要 GPU，還需要能快速存取大量資料的儲存系統。因此 Dell 同時推出新的 AI 儲存方案。

其中之一是 Dell ObjectScale X7700，這是一個物件儲存平台，設計目標是提升儲存密度並降低管理大型 AI 資料集時的基礎架構成本。

在資料層方面，Dell 也升級了 AI Data Platform，包括更快的資料索引與分析能力，以支援處理大量非結構化資料的 AI 工作流程。

對許多企業而言，資料管理往往才是 AI 部署的最大瓶頸。這些更新的目標就是讓模型訓練、微調與推論能更有效率地使用企業資料。

高密度 AI 的散熱與電力需求

隨著 GPU 數量與功耗提升，傳統空冷已經越來越難應付高密度 AI 系統。

Dell 在 AI Factory 的更新中強調 液冷技術（liquid cooling），用來支援新一代 GPU 系統的散熱需求，例如 NVIDIA 的 Blackwell 架構硬體。

液冷在大型 AI 叢集中逐漸成為主流，因為高密度 GPU 叢集產生的熱量往往超過空氣冷卻能有效處理的範圍。

Agentic AI 與企業軟體生態系

除了硬體之外，Dell 也把重點放在 Agentic AI（代理型 AI）——也就是能自主執行任務並與企業系統互動的 AI。

Dell 在活動中推出 Dell Deskside Agentic AI，這是一種基於工作站的開發與運行環境，企業可以使用 NVIDIA 的 NeMo 軟體堆疊在本地建立與運行 AI 代理。

Dell 強調，本地部署的好處是 敏感資料不需要離開企業環境，這對金融、醫療與政府機構特別重要。

同時 Dell 也擴展 AI 生態合作，宣布與多家 AI 與企業軟體公司整合，包括：

• NVIDIA
• Google
• OpenAI
• Palantir
• ServiceNow

透過這些合作，企業可以在 Dell 的基礎架構上直接運行主流 AI 模型、AI 框架與企業自動化工具。

發布時間與可用性

這些產品與合作計畫是在 2026 年 5 月 18 日開始舉行的 Dell Technologies World 2026 上公布。

目前公開資料顯示新平台已正式發表，但 PowerRack、ObjectScale X7700 等系統的完整上市時間、價格或交付時程尚未在公開來源中廣泛披露。

對企業 AI 市場的意義

這次發表背後的核心策略，是 Dell 從銷售單一硬體產品轉向提供 完整企業 AI 基礎架構堆疊。

AI Factory 的完整平台現在涵蓋：

• GPU 加速運算
• 機架級基礎架構
• 網路與儲存
• 電力與散熱整合
• AI 資料平台與資料編排
• AI 軟體與企業生態系

Dell 管理層將這個方向描述為解決企業 AI 的 「執行落差（execution gap）」——也就是 AI 概念驗證與真正商業部署之間的差距。

透過整合機架級硬體與 AI 軟體生態系，Dell 正試圖讓企業在 本地資料中心或混合雲環境中部署大規模 AI，而不必完全依賴公共雲服務。

從更宏觀的角度來看，PowerRack 與 AI Factory 的升級也透露出下一階段 AI 基礎架構的方向：GPU 只是起點，真正的競爭將發生在整合運算、資料、儲存與資料中心基礎設施的完整平台上。

從 GPU 伺服器走向完整 AI 基礎架構

過去幾年，Dell 的 AI Factory 主要聚焦在 GPU 加速伺服器與 NVIDIA 運算平台。但在 2026 年的更新中，Dell 將其擴展為更完整的 機架級（rack‑scale）AI 基礎架構，讓企業能以整個機架作為部署單位，而不是逐台組裝伺服器與網路設備。

新的 AI Factory 架構涵蓋：

• 機架級整合系統（運算、網路、儲存、電力、散熱）
• AI 最佳化儲存平台
• AI 資料平台與資料編排能力
• AI 軟體與企業應用生態系整合

Dell 表示，目前 AI Factory 已有超過 5,000 家客戶，為這些更完整的基礎架構方案提供了龐大的既有市場。

PowerRack：整合式機架級 AI 系統

本次發表的核心產品 Dell PowerRack 是一種「預整合」的 AI 機架系統。傳統上，企業需要自行整合伺服器、交換器、儲存設備與散熱系統，而 PowerRack 則在出廠前就完成整合與測試。

PowerRack 的設計重點包括：

• 整合 運算、網路與儲存資源
• 內建 電力與散熱基礎設施
• 統一的 管理與部署工具
• 出廠預整合的機架系統以降低部署複雜度

這反映出資料中心的一個重要趨勢：AI 基礎架構正從單機伺服器架構轉向機架級架構，整個機架被視為可部署的運算單位。

AI 儲存與資料平台升級

AI 系統不僅需要 GPU，還需要能快速存取大量資料的儲存系統。因此 Dell 同時推出新的 AI 儲存方案。

其中之一是 Dell ObjectScale X7700，這是一個物件儲存平台，設計目標是提升儲存密度並降低管理大型 AI 資料集時的基礎架構成本。

在資料層方面，Dell 也升級了 AI Data Platform，包括更快的資料索引與分析能力，以支援處理大量非結構化資料的 AI 工作流程。

對許多企業而言，資料管理往往才是 AI 部署的最大瓶頸。這些更新的目標就是讓模型訓練、微調與推論能更有效率地使用企業資料。

高密度 AI 的散熱與電力需求

隨著 GPU 數量與功耗提升，傳統空冷已經越來越難應付高密度 AI 系統。

Dell 在 AI Factory 的更新中強調 液冷技術（liquid cooling），用來支援新一代 GPU 系統的散熱需求，例如 NVIDIA 的 Blackwell 架構硬體。

液冷在大型 AI 叢集中逐漸成為主流，因為高密度 GPU 叢集產生的熱量往往超過空氣冷卻能有效處理的範圍。

Agentic AI 與企業軟體生態系

除了硬體之外，Dell 也把重點放在 Agentic AI（代理型 AI）——也就是能自主執行任務並與企業系統互動的 AI。

Dell 在活動中推出 Dell Deskside Agentic AI，這是一種基於工作站的開發與運行環境，企業可以使用 NVIDIA 的 NeMo 軟體堆疊在本地建立與運行 AI 代理。

Dell 強調，本地部署的好處是 敏感資料不需要離開企業環境，這對金融、醫療與政府機構特別重要。

同時 Dell 也擴展 AI 生態合作，宣布與多家 AI 與企業軟體公司整合，包括：

• NVIDIA
• Google
• OpenAI
• Palantir
• ServiceNow

透過這些合作，企業可以在 Dell 的基礎架構上直接運行主流 AI 模型、AI 框架與企業自動化工具。

發布時間與可用性

這些產品與合作計畫是在 2026 年 5 月 18 日開始舉行的 Dell Technologies World 2026 上公布。

目前公開資料顯示新平台已正式發表，但 PowerRack、ObjectScale X7700 等系統的完整上市時間、價格或交付時程尚未在公開來源中廣泛披露。

對企業 AI 市場的意義

這次發表背後的核心策略，是 Dell 從銷售單一硬體產品轉向提供 完整企業 AI 基礎架構堆疊。

AI Factory 的完整平台現在涵蓋：

• GPU 加速運算
• 機架級基礎架構
• 網路與儲存
• 電力與散熱整合
• AI 資料平台與資料編排
• AI 軟體與企業生態系

Dell 管理層將這個方向描述為解決企業 AI 的 「執行落差（execution gap）」——也就是 AI 概念驗證與真正商業部署之間的差距。

透過整合機架級硬體與 AI 軟體生態系，Dell 正試圖讓企業在 本地資料中心或混合雲環境中部署大規模 AI，而不必完全依賴公共雲服務。

從更宏觀的角度來看，PowerRack 與 AI Factory 的升級也透露出下一階段 AI 基礎架構的方向：GPU 只是起點，真正的競爭將發生在整合運算、資料、儲存與資料中心基礎設施的完整平台上。