Dell Technologies ha reforzado su Plataforma de Datos de IA con nuevas capacidades de almacenamiento y análisis, en un intento por responder a la creciente demanda de infraestructuras que soporten cargas de trabajo complejas de inteligencia artificial. La compañía, que según IDC lidera el mercado global de infraestructura para IA, ha anunciado mejoras en sus motores de almacenamiento PowerScale y ObjectScale, así como nuevas integraciones con NVIDIA, Elastic y Starburst para acelerar la obtención de información a partir de datos estructurados y no estructurados.
La actualización llega en un momento en que las empresas buscan formas más eficientes de transformar grandes volúmenes de datos distribuidos en valor operativo. Según Dell, su plataforma permite desacoplar el almacenamiento del procesamiento, lo que elimina cuellos de botella y facilita tareas como el entrenamiento de modelos, la inferencia o la generación aumentada por recuperación (RAG). La arquitectura se apoya en cuatro pilares: motores de almacenamiento, motores de datos, ciberresiliencia y servicios de gestión.
PowerScale, el sistema NAS de alto rendimiento de Dell, incorpora ahora soporte para las GPU NVIDIA GB200 y GB300 NVL72, lo que permite gestionar más de 16.000 GPU con una eficiencia energética y de espacio notable. La versión F710, certificada por NVIDIA como Cloud Partner, promete hasta un 72% menos de consumo energético frente a soluciones equivalentes. ObjectScale, por su parte, amplía su rendimiento con una nueva opción de software definido sobre servidores PowerEdge, que mejora hasta ocho veces la velocidad respecto a generaciones anteriores.
En paralelo, Dell ha anunciado que ObjectScale soportará próximamente S3 sobre RDMA, una tecnología que reduce la latencia en un 80% y el uso de CPU en un 98% frente al S3 tradicional. También se han introducido mejoras específicas para objetos pequeños, un tipo de dato habitual en aplicaciones de IA, con un aumento del 19% en rendimiento y una latencia un 18% menor.
Estas mejoras no se limitan al almacenamiento. Dell ha ampliado sus motores de datos, herramientas diseñadas para organizar y activar la información de forma útil para la IA. Entre las novedades destaca el Data Search Engine, desarrollado junto a Elastic, que permite búsquedas semánticas y consultas naturales sobre grandes volúmenes de archivos almacenados en PowerScale y ObjectScale. Esta herramienta se integra con LangChain y MetadataIQ, facilitando la creación de aplicaciones RAG más eficientes.
Otro componente clave es el Data Analytics Engine, desarrollado con Starburst, que permite consultar datos dispersos sin necesidad de moverlos. Su nueva Agentic Layer utiliza modelos de lenguaje para transformar datos en productos empresariales, automatizar documentación y extraer conclusiones. Además, el nuevo MCP Server habilita el desarrollo de aplicaciones multiagente, mientras que la compatibilidad con almacenes vectoriales como Iceberg o PostgreSQL + PGVector amplía las posibilidades de búsqueda y análisis.
La colaboración con NVIDIA se refuerza con la integración de cuVS, una solución de búsqueda híbrida acelerada por GPU que combina búsquedas por palabras clave y vectoriales. Esta integración permite a las empresas implementar entornos de búsqueda de IA on-premise con mayor rapidez y control, una necesidad creciente en sectores con requisitos estrictos de privacidad y seguridad.
Aunque Dell presenta estas mejoras como una evolución natural de su estrategia de IA, el contexto competitivo es más complejo. Otros actores como HPE, IBM o incluso hyperscalers como AWS y Google Cloud también están desarrollando plataformas integradas de datos e IA, con enfoques que combinan almacenamiento, procesamiento y herramientas de análisis en entornos híbridos o multicloud. En este sentido, la apuesta de Dell por una arquitectura modular y abierta busca diferenciarse frente a soluciones más cerradas o dependientes del cloud público.
La compañía también pone énfasis en la sostenibilidad y la eficiencia energética, un argumento que empieza a pesar en las decisiones de compra de infraestructura. La reducción del espacio en rack y del número de switches de red en PowerScale, por ejemplo, no solo mejora la densidad, sino que puede traducirse en menores costes operativos a largo plazo.
Las fechas de disponibilidad de las nuevas funciones se extienden entre diciembre de 2025 y el primer semestre de 2026. Algunas, como la integración de PowerScale con las GPU de NVIDIA, ya están disponibles, mientras que otras, como el Data Search Engine o la Agentic Layer del Data Analytics Engine, llegarán en los próximos meses.
En conjunto, la evolución de la Plataforma de Datos de IA de Dell refleja una tendencia más amplia: la necesidad de infraestructuras que no solo almacenen datos, sino que los preparen, activen y protejan para su uso en entornos de IA cada vez más exigentes. La colaboración con socios como NVIDIA, Elastic y Starburst refuerza este enfoque, aunque también plantea desafíos de interoperabilidad y gobernanza que las empresas deberán gestionar con cuidado.
La pregunta de fondo no es solo tecnológica. A medida que la IA se convierte en un componente estructural de los procesos empresariales, la capacidad de una organización para integrar datos de forma segura, eficiente y flexible puede marcar la diferencia entre una implementación exitosa y un experimento costoso. Dell, con su nueva propuesta, intenta posicionarse en ese punto de inflexión.
