又有花錢的新方向了。但請注意：很多模型「永遠不會得到廣泛應用，因為坦率講，它們都是垃圾。」
戴爾已經迫不及待想乘上這股生成式AI的東風……瘋狂拉升客戶的花銷支出。為此，用於AI本地部署的新一波硬體捆綁包和諮詢服務已經準備到位。
來自德克薩斯的這位IT巨頭本周一發布了三合一新套餐，具體包括：
搭載英偉達加速器的認證推理系統設計方案；
通過專業服務，幫助客戶將生成式AI引入工作流程和應用程序當中；
配備GPU的Precision工作站，包括用於處理AI負載的各類桌面工具。
戴爾基礎設施解決方案部門（ISG）高級副總裁Varun Chhabra在採訪中表示，戴爾認為許多組織「在採用及/或嘗試生成式AI，並將其應用於業務領域方面表現出極大的緊迫性。」
此次經過驗證的設計方案將使用戴爾套件，包括今年早些時候發布的PowerEdge xE9680，該套件可配置最多8個英偉達H100 GPU，同時配合戴爾存儲。軟體方面則包含英偉達的AI Enterprise套件和用於大語言模型（LLM）的NeMo框架。
Chhabra指出，這些參考設計還提供關於如何調整相應基礎設施管理軟體的具體規範和指南。
新方案均與英偉達聯合設計，希望幫助客戶能從零開始構建自有模型，或者使用自有數據對現有模型做微調，之後通過擴展投入實踐應用。
這聽起來跟硬體廠商在新興工作負載出現時的慣常策略非常相似：打造捆綁包，方便用戶用玩樂高的方式建立起相應的基礎設施。畢竟定製化設備的研發和使用都太過複雜，不如直接購買大廠提供的成品或半成品。
如何將生成式AI整合至現有流程中並發揮最佳效果？如何實現複雜的流程自動化？
Chhabra解釋道，戴爾方案對於「任何需要自然語言生成功能的場景都很適用，典型的例子包括聊天機器人和虛擬助理。此外，軟體開發、市場營銷和內容創作也都是比較主流的使用方向。」
Chhabra還補充稱，無論大家是剛剛開始接觸這股新風潮、還是打算構建自己的大語言模型，戴爾的AI專業服務人員都隨時準備為您提供建議和知識指引。只要購買產品，大家就是戴爾的好兄弟！
戴爾還積極在數據管理和業務集成方面提供協助。
Chhabra指出，「其中一項重點，就是如何處理數據、使用哪些數據源和怎樣保證數據安全性，確保數據不致落入壞人手中。另外，還涉及如何將生成式AI整合至現有流程中並發揮最佳效果？如何實現複雜的流程自動化？如何將生成式AI基礎設施及軟體與現有應用程序對接起來？」
Chhabra坦言，雖然用戶們普遍認為生成式AI能帶來可觀的潛在收益，但也對其中的風險表示擔憂。沒錯，從目前的種種跡象來看，使用生成式AI還真得小心謹慎。
「我們都清楚生成式AI、共享企業數據和工具的風險。其中一些工具可能會觸及隱私記錄，而且對於不同輸入數據可能引發的後果及相應的管理規則，目前也沒有統一答案。」
正因為如此，戴爾才希望扮演這個值得依賴的好夥伴角色，幫助客戶推進生成式AI計劃，並充分利用他們在業務中積攢起的高價值數據集。
這套與英偉達合作打造的戴爾生成式AI驗證設計，目前已經通過戴爾的傳統銷售渠道及其APEX IT即服務項目在全球範圍內全面上市。
戴爾方面還調整了其工作站設計，以便開發人員能夠快速投入到AI工作當中。Precision 79607865和5860等機型現在均可在單機之內安裝最多4個英偉達RTX 6000 GPU。Chhabra表示，這將把AI軟體框架的運行速度較上代Precision工作站提升80%。
那戴爾的這套方案里，有什麼真正獨特的亮點嗎？
我們就此求證了幾位專家。
Canalys公司首席分析師Matthew Ball告訴我們，「跟以往任何引發關注的新技術一樣，AI也肯定擺脫不了炒作的困擾，但其中的具體方向和項目定位還是得具體分析。」在他看來，AI服務（包括諮詢、設計、實施、集成等）在2023年內的總價值將達到150億美元。
「其背後驅力，主要是那些尚未正式步入數字化時代的組織。這個問題在新冠疫情期間已經顯露了出來，而他們如今正急於採用生成式AI，避免被競爭對手甩得太遠。」
而戴爾這等體量龐大、資源豐富的科技巨頭，自然不會錯過這波熱潮。
Omdia公司首席分析師Roy Illsley則表示，生成式AI已經成為新的賭注。「每家廠商都需要拿出自己的產品，幫助客戶結合自己的數據打造定製化模型。」
「在我看來，如果這項技術也遵循典型的炒作周期理論，那我們目前仍處於未到峰值的上升階段。」他同時補充稱，AI技術後續的下降幅度應該比其他技術更緩，回升速度則更快。畢竟AI技術已經存在多年，而大語言模型（或者叫基礎模型）也成為人們訪問AI的更好方式。
「沒錯，我們會看到更多此類模型出現並供人們使用。但其中很多模型永遠不會得到廣泛應用，因為坦率講，它們都是垃圾。所以著眼於未來12個月，市場上應該會出現大量模型——人們要麼因為它們的出色表現而振奮，要麼受其糟糕表現的打擊而陷入沮喪。」
Illsley最後總結稱，目前已經有充足的證據可以證明，市場會快速清除垃圾、人們也只會被效果出彩的實用模型所吸引。
