戴爾推桌面端AI：數據中心級芯片降低云計算成本

為什么要依賴數據中心，當你可以在桌面上運行通常在云端才有的成熟AI模型時？這正是戴爾為其新PC產品提出的論點，其中一款配備了數據中心級GPU，能夠運行萬億參數的AI模型。

戴爾Pro Max GB300桌面產品配備了英偉達Grace Blackwell Ultra GB300超級芯片，這是同樣用于數據中心運行最苛刻AI模型的處理器。

"想象一下一家小公司...將萬億參數的Kimi K2.5模型加載到GB300上，"戴爾產品負責人Charlie Walker在簡報會上表示。

Pro Max GB300桌面產品的推出，正值更多AI技術被設計為在PC上運行，企業也在尋求降低云計算成本之際。例如，OpenClaw是一種AI技術，可以運行智能體來自動化PC上的工作，同時協調這些任務與基于云的大語言模型。

英偉達本質上是將GB300超級芯片從數據中心中抽出，并將其裝入桌面設備。由于AI計算依賴于Token，企業可以節省資金，因為在桌面上生成Token的成本比在云端顯著更低。

"你可以將Token生成視為為公司創造收入——將其從云端拉出來，放在桌邊，"Walker說道。

不過，令人印象深刻的AI性能也有其不利之處：Pro Max GB300是一個1600瓦的龐然大物，這意味著電費將會更高。戴爾沒有透露這款桌面產品的價格，但它會很昂貴——CDW已為MSI GB300工作站標價97,000美元。

英偉達正在領導桌面AI PC的開發，其GPU通過PC制造商銷售。Pro Max GB300配備了DGX B300，具有252GB HBM3e內存。英偉達還有一款名為DGX Spark的AI桌面，價格為4,699美元，配備功能稍弱的GPU。

這些高端PC"讓開發者能夠將某些東西放在桌子上或桌子下，對數據安全、訪問和控制完全有信心，"英偉達企業平臺副總裁Chris Marriott在新聞電話會議中表示。

Marriott說，桌面是實驗的絕佳場所，因為開發者可以在桌面上微調模型，然后再部署到云端。

Marriott表示，開發AI模型并不像發出提示并獲得回應那么簡單。一些AI任務會持續運行數周甚至數月，特別是像OpenClaw這樣的智能體之間相互對話以及企業運行代碼時。

更長的任務會生成更多Token，讓桌面能夠提供一個沙盒環境來測試智能體，然后再將生產模型部署到云端。智能體工作流程也可以與云端模型進行測試。

"當你運行智能體時——特別是部署生產智能體——你總是希望運行你能負擔得起的最高級別智能，因為你要給它們分配長期運行的任務，"Marriott說道。

戴爾沒有宣布Pro Max GB300的發貨日期，但表示一些設備已經交付給客戶。這一宣布的時機配合了英偉達在加利福尼亞州圣何塞舉行的GTC開發者大會，該大會將持續到周四。

盡管桌面AI一直是可能的，特別是通過游戲GPU，但GB300超級芯片是專為AI而非游戲明確設計的。早期圍繞AI PC的炒作主要集中在筆記本電腦上，這些產品正在幫助改善PC功能。

J. Gold Associates首席分析師Jack Gold表示，隨著AI處理擴展到數據中心之外的更多計算設備，戴爾新桌面產品的重要性日益顯現。盡管這種快速發展的技術是通過服務器上的大語言模型突破的，但AI正越來越多地通過推理和小語言模型向邊緣遷移。

即便如此，云計算仍將是企業AI應用的主流。模型通過混合云服務器有效提供服務，為擴展AI基礎設施提供更多計算能力。

Q&A

Q1：戴爾Pro Max GB300桌面產品有什么特別之處？

A：戴爾Pro Max GB300桌面產品配備了英偉達Grace Blackwell Ultra GB300超級芯片，這是同樣用于數據中心的處理器，能夠運行萬億參數的AI模型，讓企業在桌面端就能運行通常需要云端才能處理的復雜AI任務。

Q2：使用桌面AI相比云端AI有什么成本優勢？

A：由于AI計算依賴于Token，在桌面上生成Token的成本比在云端顯著更低。企業可以將Token生成從云端轉移到桌面端，從而節省大量云計算費用，特別是對于需要長期運行的AI任務。

Q3：Pro Max GB300的缺點和價格如何？

A：主要缺點是功耗高達1600瓦，會導致電費增加。價格方面戴爾未公布具體數字，但會很昂貴，類似的MSI GB300工作站標價達到97,000美元。