Künstliche Intelligenz
Dell AI Factory 2.0: Neue Server mit Nvidia B300 und eigenes Dateisystem
Auf seiner Hausmesse hat Dell neue und erweiterte Integrationen mit Nvidia, Intel, Google, Cohere, Hugging Face, Palantir und ServiceNow vorgestellt. Hinzu kamen Erweiterungen der Dell AI Data Platform, das Dell Data Lakehouse und das neue parallele Dateisystem Project Lightning. Damit soll die KI näher an die Unternehmensdaten gebracht werden. Laut Michael Dell planen 85 Prozent der Firmen, generative KI-Workloads innerhalb der nächsten 24 Monate on-premises auszuführen.
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Mehr On-Prem-Modelle und Partnerstacks
Zentraler Baustein bleibt die Dell AI Factory mit Nvidia. Dell hat dazu Version 2.0 angekündigt. Sie kombiniert neue KI-Server, Netzwerk, Storage, Kühlung, Managed Services und Softwarekomponenten für Training, Inferenz und agentische KI. Dazu gehören unter anderem die PowerEdge-Systeme XE9780L und XE9785L mit jeweils acht Nvidia-B300-Beschleunigern sowie Support für Nvidia RTX Pro 6000. Daneben erweitert Dell die AI Factory um Intel-Gaudi-3-Beschleuniger und den PowerEdge XE9680. Dell positioniert die Plattform als validierte Komplettlösung mit PowerEdge-Servern, PowerScale-Storage, PowerSwitch-Netzwerk, Services und einem Open-Source-Softwarestack, beispielsweise PyTorch, Kubernetes, Grafana und Prometheus.
Auch bei Modellen und Agentenplattformen baut Dell das Angebot aus. Gemeinsam mit Google Cloud sollen Gemini-Modelle on-premises bereitgestellt werden. Die Lösung steht exklusiv für Dell-Kunden zur Verfügung und soll mehr Kontrolle über Daten und Infrastruktur ermöglichen. Mit Cohere bringt Dell außerdem die Agentenplattform Cohere North auf die eigene Infrastruktur. North soll sich mit Dell-Storage und allen Datenquellen verbinden lassen.
Als validierte On-Prem-Lösungen nennt Dell unter anderem Hugging Face, Palantir, Reflection, ServiceNow und SpaceXAI. Hinzu kommen validierte KI-Lösungen mit Mistral, Fogsphere, Ipsotek, UneeQ Digital Humans und Poolside, die über den Katalog der Dell Automation Platform bereitgestellt werden können. Damit deckt Dell ein breites Spektrum ab: Modelle, Agentenplattformen, Entwicklungswerkzeuge, Workflow-Automation, Computer Vision und verschiedene Formen des Datenzugriffs.
On-Prem-Modelle allein lösen das zentrale Problem allerdings nicht: Agenten, RAG-Anwendungen und domänenspezifische Modelle benötigen Zugriff auf bereinigte, auffindbare und schnell verfügbare Daten. Diese liegen häufig verteilt in File- und Object-Stores, Datenbanken, ERP- und CRM-Systemen oder an Edge-Standorten. Hier setzt Dell mit der erweiterten AI Data Platform an. Sie soll Datenquellen erschließen, Datenflüsse beschleunigen und Unternehmensdaten für KI-Anwendungen besser nutzbar machen. In der Keynote beschrieb Dell-COO Jeff Clarke die Plattform als neues Element der AI Factory. Sie soll helfen, Daten für KI-Workflows vorzubereiten, zu organisieren, zu verarbeiten und zu schützen.
Lakehouse, PowerScale und ObjectScale
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Ein Baustein der AI Data Platform ist das Dell Data Lakehouse. Es kombiniert die Skalierbarkeit und Kosteneffizienz eines Data Lake mit der Struktur und Zuverlässigkeit eines Data Warehouse. Eine föderierte Query Engine soll Daten über verschiedene Umgebungen hinweg auffindbar, analysierbar und verarbeitbar machen. Zudem soll sie helfen, die Orchestrierung für Agenten zu automatisieren.
Als Storage-Grundlage nennt Dell PowerScale und ObjectScale. PowerScale ist für File- und Object-Storage für unstrukturierte Daten und KI-Analysen zuständig, ObjectScale S3-kompatible Object-Workloads. Dell hatte bereits kurz vor der Veranstaltung angekündigt, PowerFlex in Dell Exascale Storage einzubinden. Damit deckt die Architektur Blockzugriffe über PowerFlex, File-Workloads über PowerScale und Lightning sowie Object-Storage über ObjectScale ab.
Für KI-Anwendungen ist diese Trennung relevant, weil Trainings-, Inferenz- und RAG-Workloads häufig andere Datenpfade benötigen als klassische Unternehmensanwendungen. Während ERP- und Datenbankdaten oft blockbasiert verarbeitet werden, dominieren bei vielen KI-Workloads unstrukturierte Daten, File- und Object-Zugriffe, Vektorindizes, Metadaten und Kontextinformationen.
Lightning File System für GPU-Workloads
Mit Project Lightning kündigte Dell ein neues paralleles Dateisystem für KI- und HPC-Workloads an. Es ist für hohen Durchsatz, niedrige Latenz und parallele Zugriffe vieler GPU-Knoten ausgelegt. Dell nennt als Einsatzfelder unter anderem Training, Inferenz, Checkpointing, Key-Value-Caching und Metadatenanalysen. Pro Node verspricht Dell 97 GByte/s Random-Read-Durchsatz und 97 Prozent Bandbreiteneffizienz. Die Architektur nutzt RDMA-Netzwerke und unterstützt Nvidia GPUDirect Storage. Damit soll Lightning einen 67 Prozent schnelleren Datenzugriff und einen doppelt so hohen Durchsatz gegenüber dem Wettbewerb erreichen.
Zusätzlich arbeitet Dell mit Nvidia an einer hochskalierbaren Caching-Lösung für beschleunigte Inferenz. Sie integriert sich mit Nvidias NIXL-Bibliothek und zielt auf agentische Workloads sowie Reasoning-Modelle mit langen Denk- und Kontextphasen. Dell nennt dafür bis zu 100-mal mehr Tokens pro Sekunde und 80 Prozent geringere Latenz.
Eine On-Prem-Plattform für die ganze KI
Dell entwickelt seine AI Factory von einer reinen GPU- und Infrastrukturplattform zu einer umfassenden Umgebung für Enterprise-KI. Die Partnerstacks liefern Modelle, Agenten und Integrationen; die AI Data Platform organisiert und beschleunigt den Zugriff auf Unternehmensdaten. Das passt zum On-Prem-Trend: KI soll dort laufen, wo Daten, Latenzanforderungen, Zugriffsrechte und Governance-Vorgaben liegen.
Doch ob das in heterogenen Umgebungen funktioniert, hängt weniger vom Modellkatalog als von Datenqualität, Governance, Zugriffsrechten und den tatsächlichen Datenpfaden ab. Dell liefert dafür zwar mehr Bausteine, die eigentliche Arbeit bleibt jedoch die gleiche: Unternehmen müssen wissen, welche Daten sie haben, wie relevant sie im Einzelfall sind und ob sie für KI überhaupt brauchbar sind.
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(fo)
Künstliche Intelligenz
Auch Japans Weltraumagentur testet erfolgreich wiederverwendbare Rakete
Die japanische Weltraumagentur JAXA hat erfolgreich eine Rakete abheben und kurz danach wieder landen lassen. Das berichtet die Japan Times unter Berufung auf Informationen der Weltraumbehörde. Der erfolgreiche Probelauf auf dem Raketentestgelände Noshiro in der nordjapanischen Präfektur Akita ist damit am Samstag nur einen Tag nach einem geglückten Test in China gelungen, dort wurde eine Raketenstufe aber nach einem kompletten Start zurückgeholt. Bei dem Test in Japan hat die Testrakete eine Höhe von etwa 10 Metern erreicht und ist nach ungefähr 40 Sekunden wieder gelandet, schreibt die japanische Zeitung.
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Mehr als ein Jahrzehnt hinter SpaceX
Mit dem erfolgreichen Testlauf unterstreicht Japan jetzt die eigenen Ambitionen, zu den US-Unternehmen SpaceX und Blue Origin aufzuholen, die schon seit Jahren Raketen starten und danach wieder landen können. Damit werden große Teile der Raketen wiederverwendbar, wodurch sich die Kosten für Nutzlasttransporte ins Weltall enorm senken lassen. SpaceX hat hierbei aber längst eine große Routine erreicht. Erst vor wenigen Tagen hat der meistgenutzte Raketenbooster der Firma von Elon Musk zum 36. Mal abgehoben. Vergleichbar kurze Testflüge wie jene aus Japan hat SpaceX vor 13 Jahren durchgeführt; seit 2017 starten die wiederverwendbaren Raketen des Typs Falcon 9.
„Ich habe das Gefühl, dass wir viel Zeit und Mühe in dieses Projekt gesteckt haben, und nun, da der Prototyp problemlos gestartet und gelandet ist, muss ich sagen, dass ich sehr erleichtert bin“, zitiert die Japan Times jetzt eine Stellungnahme von Takashi Ito von der JAXA, der den Start geleitet hat. Die dabei gesammelten Daten sollen nun ausgewertet werden, um zu prüfen, ob der Test als Erfolg gewertet werden kann. Er sei jedoch zuversichtlich, dass nützliche Daten gesammelt werden. An dem Projekt sind einem weiteren Medienbericht zufolge auch deutsche und französische Forschungseinrichtungen beteiligt. In Japan hatte der Honda-Konzern vor über einem Jahr schon eine erste wiederverwendbare Rakete gestartet.
(mho)
Künstliche Intelligenz
Microsoft nutzt in manchen Apps offenbar eigene KI statt OpenAI und Anthropic
Microsoft verabschiedet sich schrittweise von der Nutzung fremder KI-Modelle in der eigenen Software. Bislang wurden manche Office-Aufgaben von OpenAI und Anthropic erledigt, doch das wird in manchen Apps nun durch Microsofts eigene KI-Modelle ersetzt, wie jetzt berichtet wird. Als Grund wird Kostensenkung genannt, denn KI-Anfragen, die von anderen KI-Modellen in Excel oder Outlook beantwortet werden, kosten schließlich Token.
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Das betrifft nicht nur Microsoft. Zuletzt hatten andere Konzerne aufgrund explodierender KI-Kosten Zugänge gesperrt oder zu älteren Modellen geraten. Damit soll die KI-Nutzung der Angestellten eingedämmt oder diese für bestimmte Aufgaben zumindest auf weniger leistungsfähige Modelle umgeleitet werden. Immer mehr Unternehmen würden genauer prüfen, wie die Angestellten KI-Technik nutzen. Statt zu immer mehr KI-Nutzung zu drängen, sollen jetzt die Kosten gedrückt werden.
MAI-Modelle als Ersatz für OpenAI und Anthropic
Microsoft steht allerdings ein Ausweg zur Verfügung, hatte der Konzern doch Anfang Juni bei der Microsoft Build 2026 sieben neue KI-Modelle vorgestellt. Darunter war das erste Reasoning-Modell MAI-Thinking-1 von Microsoft. MAI-Image-2.5 und eine Flash-Variante davon beherrschen Text-to-Image, sie sollen Google Nano Banana Pro überholen. MAI-Transcribe-1.5 verschriftlicht Ton in 43 Sprachen. MAI-Voice-2 und eine Flash-Variante davon bedienen 15 Sprachen und haben neue Stimmen-Optionen bekommen.
Diese internen MAI-Modelle werden nun auch für Aufgaben etwa in Excel und Outlook verwendet, die bislang KI-Modelle von OpenAI und Anthropic genutzt haben, wenn Anwender Fragen zu Tabellen oder E-Mails an die integrierte KI stellen. Das berichtet Bloomberg unter Berufung auf eine mit der Angelegenheit vertraute Person. Eine entsprechende Anfrage dazu wollte Microsoft selbst aber nicht kommentieren.
Anthropic-KI bei Microsoft nur kurzzeitig
Obwohl die MAI-Modelle bislang erst einen kleinen Teil der KI-Nutzung Microsofts darstellen sollen, zeige dies aber deutlich, dass der Konzern Fortschritte bei wettbewerbsfähigen KI-Modellen zu niedrigeren Kosten macht. Denn Microsoft verbraucht eine enorme Anzahl von Token für seinen KI-Assistenten Copilot, ist dieser doch mittlerweile in einer Vielzahl der Microsoft-Software integriert. Zwar bekommt der Windows-Konzern besondere Vergünstigungen aufgrund der engen Kooperation mit sowie der Investitionen in OpenAI, doch auch langjährige Partnerschaften enden irgendwann.
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Das war eventuell auch einer der Gründe, dass Microsoft Copilot um Anthropic-KI erweitert hat. Diese Alternative zu OpenAI wurde letztes Jahr zunächst für Microsoft Copilot Studio eingeführt, jener Anwendung, mit der KI-Agenten erstellt werden können. Gleichzeitig versprach der Konzern, Anthropic-Modelle auch für Microsoft 365 Copilot einzuführen. Doch dieses Jahres folgte ein Sinneswandel. Anlässlich der Vorstellung der eigenen KI-Modelle im Juni erklärte ein Microsoft-Manager: „Wir zahlen viel Geld an Anthropic – unser Ziel ist es daher, diese Kosten zu reduzieren und letztendlich ganz zu eliminieren.“
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(fds)
Künstliche Intelligenz
„Ist das Projekt noch zu retten?“ Experten zweifeln an Umsetzung der EUDI-Wallet
Fehlende Transparenz, offene Haftungsfragen, Sicherheitsbedenken und Zweifel am Zeitplan: Bei einem Fachgespräch der Linksfraktion im Bundestag haben Sachverständige deutliche Kritik an der geplanten Einführung der europäischen digitalen Identitätswallet (EUDI-Wallet) geäußert.
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Die Fraktion hatte die Veranstaltung organisiert, weil es zum Referentenentwurf zum Digitale-Identitäten-Gesetz (DIdG) vor allem Stellungnahmen von Unternehmen und Wirtschaftsverbänden gibt und kritische Stimmen aus Wissenschaft, Verbraucherschutz und Zivilgesellschaft stärker einbeziehen wollte.
Die EUDI-Wallet soll auf Grundlage der europäischen eIDAS-Verordnung digitale Nachweise wie Personalausweis, Führerschein oder Zeugnisse auf dem Smartphone bündeln. Die EU schreibt vor, dass die Mitgliedstaaten bis Anfang 2027 eine interoperable nationale Wallet bereitstellen. In Deutschland verantwortet das Bundesministerium für Digitales und Staatsmodernisierung (BMDS) die Umsetzung. Mit der Entwicklung wurde die Bundesagentur für Sprunginnovationen (SPRIND) beauftragt.
Den ersten von vier Kurzvorträgen hielt Bianca Kastl vom Innovationsverbund Öffentliche Gesundheit (InÖG). Sie begleitet das Projekt seit mehreren Jahren und kritisierte vor allem den Entwicklungsprozess. Zwar führe SPRIND Konsultationen durch, diese dienten aus ihrer Sicht aber eher dazu, die eigene Lösung zu bestätigen. Unterschiedliche technische Ansätze würden jedoch nicht ergebnisoffen diskutiert. An den Konsultationen seien zudem Unternehmen beteiligt, die gleichzeitig an den technischen Spezifikationen mitarbeiteten.
„Prozesse um EUDI-Wallet intransparent“
Aus Sicht Kastls ist der Prozess insgesamt zu intransparent. Während die europäische Referenzimplementierung offen entwickelt werde und sich dort nachvollziehen lasse, welche Funktionen wann umgesetzt werden, präsentiere SPRIND zwar seit Jahren klickbare Prototypen, veröffentliche den Quellcode der deutschen Implementierung jedoch nicht. Selbst sicherheitsrelevante Details könnten nur eingeschränkt überprüft werden. Wer etwa Informationen über die geplanten Attributnachweise erhalten wolle, müsse zuvor eine Verschwiegenheitserklärung (NDA) unterzeichnen.
Auch technisch sieht Kastl erhebliche Risiken. Deutschland habe sich für signierte Daten mit „Cloud als Sicherheitsanker“ entschieden, was „langfristig nicht die klügste Lösung“ sei. Dadurch entstehe ein zentraler Angriffspunkt. Fielen die Cloud-Dienste oder die Anbieter der personenbezogenen Daten aus, funktioniere das Gesamtsystem nicht mehr. Hinzu kämen neue Risiken durch KI-gestützte Angriffe dank Systemen wie Claude Mythos.
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„Wenig Konkretes bei Post-Quanten-Kryptographie“
Beim Thema Post-Quanten-Sicherheit sei das Wallet-Konzept bislang wenig konkret. Selbst die elektronische Patientenakte (ePA) sei bei der Übermittlung von Zertifikaten inzwischen weiter als die geplante Wallet. Parallel würden derzeit noch sicherheitsrelevante Dienstleistungen ausgeschrieben – etwa für Bedrohungsanalysen und Sicherheitsprüfungen. Dass dies wenige Monate vor dem geplanten Start geschehe, wertete Kastl als Hinweis darauf, dass noch erheblicher Entwicklungsbedarf bestehe.
Zweifel äußerte sie auch daran, ob das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) die notwendige unabhängige Sicherheitsbewertung übernehmen könne. Das BSI sei bereits eng in die Entwicklung der Architektur eingebunden gewesen. Ein ähnliches Problem habe es bereits bei der elektronischen Patientenakte gegeben.
Unabhängige Risikobewertung erforderlich
Nach ihrer Einschätzung werde Deutschland die Wallet Anfang 2027 allenfalls mit den europäischen Mindestanforderungen starten können. Sie rechne mit einem „Minimalkonstrukt“, das noch längst nicht alle vorgesehenen Funktionen bieten werde. Für ein Projekt dieser Größenordnung seien die verbleibenden Monate zu knapp. Nötig seien stattdessen eine offene Entwicklung, transparente Implementierungen und eine unabhängige Risikobewertung. Den versprochenen Mehrwert der Wallet sieht Kastl zunächst nur begrenzt. Viele der häufig genannten Anwendungsfälle seien vor allem Komfortfunktionen. Bis Kommunen etwa eigene Nachweise wie Schwerbehindertenausweise digital ausstellen könnten, werde es ihrer Einschätzung nach noch Jahre dauern.
Bedenken bei Experimentierklausel
Kastl warnte außerdem vor der Experimentierklausel im DIdG-Gesetzentwurf. Diese ermögliche es künftig, weitere Verfahren zur Identitätsprüfung zuzulassen. Aus den Erfahrungen mit der Digitalisierung des Gesundheitswesens befürchtet sie, dass später beispielsweise Videoident-Verfahren wieder eingeführt werden könnten, um die Verbreitung der Wallet zu beschleunigen.
Nach Sicht von Daniel Leisegang, dem Co-Chefredakteur von Netzpolitik, werde die Wallet zum Start „bei Weitem nicht die Wallet sein, die sie sein soll“. Wie bei der elektronischen Patientenakte würden zunächst lediglich Grundfunktionen bereitstehen. Genau darin sieht Leisegang ein Problem. Der Gesetzentwurf für das DIdG räume dem BMDS über Verordnungsermächtigungen und Experimentierklauseln zudem erhebliche Gestaltungsspielräume für spätere Ausbaustufen ein. Das verstärke aus seiner Sicht die Risiken, weil zentrale Entscheidungen erst nach dem eigentlichen Gesetz getroffen würden.
Zunehmende Abschwächung von Datenschutz- und Sicherheitsvorgaben
Zudem kritisierte Leisegang eine schrittweise Abschwächung von Datenschutz- und Sicherheitsvorgaben im europäischen Gesetzgebungs- und Standardisierungsprozess. Ein Beispiel seien die in der eIDAS-Verordnung vorgesehenen frei wählbaren Pseudonyme. Damit sollten sich Nutzer etwa in Online-Foren oder bei anderen Diensten unter einem selbst gewählten Namen anmelden können, ohne ihre staatliche Identität preiszugeben. Nach dem derzeitigen Stand der technischen Umsetzung werde es stattdessen lediglich eine Möglichkeit zur anonymen Authentifizierung geben. Diese ersetze jedoch keine frei verwendbaren Pseudonyme, wie sie die Verordnung ursprünglich vorsehe.
Weitere Kritik richtete sich gegen den Einsatz signierter personenbezogener Daten. Die Wallet soll Nachweise enthalten, deren Echtheit durch digitale Signaturen bestätigt wird. Gelangten solche signierten Datensätze in falsche Hände oder würden sie unnötig häufig an private Dienste übermittelt, könnten sie nach Sicht von Leisegang Identitätsdiebstahl und den Handel mit verifizierten personenbezogenen Daten erleichtern. Deutschland könne dieses Risiko durch strengere nationale Vorgaben begrenzen, etwa indem nur klar definierte Diensteanbieter bestimmte staatlich signierte Nachweise abrufen dürfen. Solche Einschränkungen enthalte der Gesetzentwurf bislang jedoch nicht.
Auch die geplante Aufnahme biometrischer Passfotos in den Mindestdatensatz der Wallet kritisierte Leisegang. Nach seinen Angaben prüft das BMDS derzeit noch, ob Nutzer das biometrische Passfoto verpflichtend hinterlegen müssen oder darauf verzichten können. Das Ministerium habe ihm dies auf Anfrage mitgeteilt.
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