Dell sostiene che le architetture di storage AI a spazio dei nomi singolo si scontrano con la realtà della gravità dei dati distribuiti a livello aziendale, costringendo le GPU a fermarsi in attesa dei dati a causa di limitazioni architettoniche non risolte.
Alla base c’è una scelta fondamentale: i dati dovrebbero viaggiare verso la piattaforma di elaborazione o la piattaforma dovrebbe andare dove risiedono i dati? Jon Hyde, Direttore senior dell'intelligence competitiva di Dell, sostiene la causa delle piattaforme di dati AI federate su stack integrati con storage centralizzato in tre post del blog.
Nel suo primo post, Hyde sostiene che enormi set di dati portano con sé una gravità intrinseca dei dati che li blocca nelle loro posizioni originali: data center core, siti edge, regioni di conformità sovrane, ambienti SaaS, data warehouse e archivi di oggetti di proprietà delle unità aziendali. Denominata la regola più semplice dell’intelligenza artificiale aziendale, la sua tesi afferma che i dati rimangono dove si trovano e la maggior parte non verrà mai trasferita.
Numerosi attriti IT aziendali bloccano architetture di dati unificate e pulite: regole normative e di sovranità, lock-in delle applicazioni, proprietà dei dati concorrenti, barriere contrattuali e di costo, frammentazione dei dati di M&A, archivi vincolati alla conformità, dati sconosciuti non catalogati e silos organizzativi interni.
Classifica i dati in tre forme distinte:
- Dati grezzi (peso massimo): file, registrazioni, immagini, video, telemetria, tabelle regolamentate. Ingombranti, lenti e costosi da spostare, rimasti in situ per tangibili ragioni operative.
- Metadati (livello descrittivo): tag, lignaggio, schemi, classificazioni, indicatori di proprietà. Leggero ed economico da replicare, consente la visibilità dell'intelligenza artificiale su tutte le risorse senza spostamento fisico dei dati.
- Vettori (rappresentazione semantica): incorporamenti matematici generati dall'intelligenza artificiale, sensibili alla località e allineati alla GPU. Trasmettono significato contestuale attraverso ambienti senza trasportare dati grezzi sottostanti.
Hyde sottolinea che l'intelligenza artificiale non richiede lo spostamento di dati grezzi, ma solo metadati e vettori accessibili. Un catalogo di metadati offre visibilità completa delle risorse tra sistemi per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale, mentre gli indici vettoriali alimentano il ragionamento semantico tra ambienti. I pesanti dati grezzi limitati, di proprietà e sensibili alla latenza rimangono fermi, governati dai team operativi esistenti. I vettori presentano sensibilità alla località e prossimità della GPU: i dati grezzi migrano agli endpoint di vettorizzazione oppure i dati vengono incorporati localmente prima che i vettori si spostino nell'infrastruttura adiacente alla GPU. Questa inquadratura è alla base della sua intera argomentazione.
I dati aziendali intrinsecamente distribuiti suddividono la progettazione del livello dati AI in due filosofie opposte:
- Stack integrati nello storage (esemplificati dal sistema operativo VAST AI): costruiti attorno alla centralizzazione di set di dati di grandi dimensioni all'interno di uno spazio dei nomi unificato controllato dal fornitore, associando strettamente i servizi AI incorporati per operazioni semplificate. Questo modello presuppone che i dati migreranno sulla piattaforma per giustificare il consolidamento e funziona bene per le implementazioni di IA greenfield.
- Piattaforme dati AI federate (framework Dell): progettate sulla premessa che i dati aziendali rimangono distribuiti in modo permanente, richiedendo che la piattaforma operi insieme alle posizioni native dei dati. La piattaforma dati AI di Dell combina PowerScale e ObjectScale con un piano di controllo federato per accedere ed elaborare i dati su file system, storage di oggetti, warehouse, strumenti SaaS e cloud pubblici, senza copie di dati centralizzate obbligatorie. Tratta i dati grezzi, i metadati e i vettori come entità separate di prima classe, li governa tutti e tre in modo coerente e sfrutta metadati e vettori leggeri per fornire valore mentre i dati grezzi pesanti rimangono al loro posto.
Il secondo blog di Hyde critica le architetture integrate nello storage come VAST AI OS per aver ignorato la realtà dei dati aziendali distribuiti. Questi stack funzionano su una premessa rigida: tutta l’elaborazione dell’intelligenza artificiale viene eseguita esclusivamente sui dati inseriti nel loro spazio dei nomi proprietario, rendendo i dati esterni invisibili alla piattaforma. I fornitori forniscono strumenti di migrazione, consolidamento del mercato come semplificatore operativo e interfacce utente unificate che mascherano panorami di dati reali frammentati durante le demo.
Le architetture che raggruppano dati grezzi, metadati e vettori in un’unica categoria monolitica si adeguano al mandato imperfetto della migrazione di massa dei dati. I framework che differenziano i tre livelli lasciano i dati pesanti regolamentati governati a livello locale, replicano i metadati a livello aziendale e utilizzano vettori per il ragionamento AI cross-environment. Uno spazio dei nomi unificato funziona solo se i dati grezzi sono l'unica risorsa considerata; diventa inefficace una volta che metadati e vettori vengono riconosciuti come componenti principali indipendenti.
L'architettura federata di Dell funziona su tre principi fondamentali:
- I dati grezzi rimangono nella loro posizione nativa sotto i team di governance esistenti
- I metadati si replicano a livello globale, garantendo a tutti i carichi di lavoro di intelligenza artificiale la piena visibilità delle risorse su più sedi
- I vettori trasportano il contesto semantico attraverso l’ambiente, consentendo il ragionamento dell’intelligenza artificiale senza riposizionamento dei dati grezzi
Il terzo post di Hyde dimostra che il design federato di Dell supera lo stack integrato di storage di VAST nell'alimentazione dei dati alle GPU. Dell ha rilasciato nell'ottobre 2025 test paralleli sui carichi di lavoro di offload della cache KV vettoriale utilizzando il modello Qwen3-32B, basandosi su benchmark interni Dell e divulgazioni VAST pubbliche:
- PowerScale: tempo per il primo token (TTFT) di 0,82 s
- Scala oggetto: TTFT 0,86 s
- VASTO: TTFT di 1,5 secondi
- vLLM di base senza offload della cache KV: TTFT di 11,8 s
Afferma che le architetture basate sulla distribuzione GPU, che trattano i dati grezzi come vettori semantici vincolati alla gravità e portatili come livello trasportabile, amplificano il vantaggio prestazionale di Dell con ogni richiesta di inferenza. I progetti che dipendono dall'inserimento di dati grezzi in uno spazio dei nomi proprietario subiscono ritardi strutturali intrinseci.
Hyde riconosce che VAST ha pubblicato risultati aggiornati sullo scaricamento della cache KV, in particolare i benchmark di dicembre 2025 con Nvidia Dynamo e CoreWeave che citano un TTFT circa 20 volte più veloce rispetto al ricalcolo e un'efficienza della GPU superiore del 90%. Tuttavia, questi test utilizzano carichi di lavoro e linee di base distinti, senza alcun confronto testa a testa Qwen3-32B che batta la cifra VAST TTFT di 1,5 secondi pubblicata.
Esorta le aziende che selezionano architetture dati mirate alle GPU a porre una domanda critica: "Quale utilizzo della GPU offrirà questa piattaforma su carichi di lavoro di inferenza realistici con offload della cache KV, rispetto a set di dati misti che includono fonti regolamentate, sovrane e bloccate dalle applicazioni?"
Questa query costringe i fornitori ad affrontare compromessi strutturali fondamentali, spiegare i limiti prestazionali quando i dati non possono essere inseriti nei loro spazi dei nomi, pubblicare metriche riproducibili di TTFT, token al secondo e tasso di successo della cache su moderni modelli open source con metodologia completa e rispondere onestamente alla fondamentale preoccupazione finanziaria: quanto tempo di inattività della GPU crea questa architettura?
Commento
I set di dati vettorizzati superano notevolmente le dimensioni dei dati grezzi di origine. Gli incorporamenti spesso moltiplicano il volume di origine originale di 3-20 volte o più per record, variando in base alla dimensione del blocco di testo, alla dimensionalità dell'incorporamento e ai formati di archiviazione. I set di dati di origine sono suddivisi in blocchi discreti (paragrafi, finestre di token fisse) pre-incorporamenti per una precisione di recupero superiore. Una porzione di testo standard di 250-500 parole equivale a circa 0,5-2 KB di testo grezzo, con il vettore corrispondente spesso 3-10 volte più grande.
Domanda chiave irrisolta: dove avviene la vettorizzazione e i set di dati vettoriali sovradimensionati vengono riposizionati se generati lontano dalle GPU? La loro sostanziale mole crea la propria gravità dei dati. I team spostano i dati grezzi sull’infrastruttura incorporata o spostano set di vettori completi sul calcolo dell’intelligenza artificiale, combattendo la gravità dei dati in entrambi gli scenari. Abbiamo segnalato questa contraddizione a Jon Hyde per ulteriori chiarimenti.
Pechino Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang/Direttore della strategia globale
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