Jon Hyde, directeur principal de l'intelligence concurrentielle chez Dell, a publié trois nouveaux billets sur le blog de l'IA Factory ciblant des rivaux clés, dont VAST Data.
Le premier poste,Où les usines d'IA ont atteint leur premier plafond, affirme que Dell PowerScale offre des performances d'IA équivalentes à celles de Nvidia tout en utilisant 72% moins d'énergie, 80% moins d'espace rack et 8 fois moins de commutateurs backend que les conceptions de référence concurrentes.Hyde explique que les usines d'IA alimentées par Nvidia rencontrent fréquemment des goulots d'étranglement en matière de puissance et d'espace des centres de données en raison de GPU lourds, les besoins en matériel de stockage et de mise en réseau.
Il soutient que les plates-formes de stockage d'IA embarquées telles que VAST Data®'s AI OS nécessitent beaucoup plus de commutateurs de back-end en raison de l'architecture de mise à l'échelle désagrégée.les coûts de refroidissement et d'alimentation avant même l'exécution des charges de travail de la GPU.
Hyde souligne que les entreprises devraient évaluer la quantité de budget énergétique consommée par leur architecture de stockage.
Selon les tests de Dell alignés sur les conceptions de référence de Nvidia, PowerScale correspond aux performances d'Everpure et de VAST avec des frais généraux d'infrastructure beaucoup plus légers.Il offre les mêmes performances avec 41% de consommation d'énergie réduite et près de 50% d'espace de rack réduit.
Hyde conteste également les affirmations d'efficacité publique de VAST. Il précise que les économies d'énergie de 77% et la réduction d'espace de 73% de la décharge de DPU BlueField reflètent des améliorations internes par rapport à son ancienne pile,les avantages non concurrentiels par rapport aux architectures de référence Nvidia de type industriel.
Le deuxième blog de Hyde,"On l'appelle une base de données.affirme que les plateformes riches en méta-données et en charges de travail vectorielles ne peuvent pas être pleinement qualifiées de bases de données d'entreprise.Les données des séries chronologiques et des enregistrements nécessitent des capacités robustes que les systèmes purement axés sur l'indexation ne peuvent pas satisfaire..
Il cite l'analyse de juin 2025 de CUBE Research décrivant VAST DataBase comme essentiellement un "index distribué" manquant d'optimisation SQL mature, de planification de requête basée sur les coûts,gouvernance basée sur les rôles et intégration complète des outils BI offerts par des plateformes d'entreprise telles que Snowflake et BigQueryLe rapport conclut que malgré une croissance rapide des recettes,Le VAST n'a pas encore atteint une maturité comparable à celle des normes de base de données Databricks ou de base de données cloud définies par Snowflake et les grands hyperscalers.
Hyde fait également référence aux résultats de NAND Research: alors que VAST prend en charge des formats ouverts tels que Apache Iceberg, son moteur de base de données de base est propriétaire et personnalisé verticalement.Cette conception étroitement intégrée diffère de la conception composable, l'approche d'écosystème ouvert adoptée par Dell, NetApp, HPE et Everpure, plaçant VAST plus près de l'architecture fermée de type HCI.
En revanche, Dell prend en charge nativement Apache Iceberg sur ObjectScale,permettre une interopérabilité transparente entre les données stockées dans PowerScale/ObjectScale et les charges de travail Databricks et Snowflake courantes sans migration de données.
Le troisième poste de Hyde,"Le plan pour la prochaine évaluation,présente cinq critères d'évaluation essentiels pour les acheteurs de TI évaluant les plateformes de données IA, couvrant l'adaptation à la gravité des données, les frais généraux opérationnels, l'utilisation des GPU,Compatibilité entre les données d'empreinte physique et les données analytiques.
Hyde déclare que les évaluations des offres de stockage d'IA devraient se concentrer sur des facteurs opérationnels réels au-delà des démonstrations de référence: sélectionner des architectures compatibles avec la gravité réelle des données de l'entreprise;Comptabilisation complète des travaux synchronisés, les coûts de personnel, l'efficacité du GPU et l'empreinte matérielle; et préserver les chaînes d'outils d'analyse existantes plutôt que de forcer la migration de la charge de travail.
Il note que les services de vente des fournisseurs s'adressent aux parties prenantes exécutives, tandis que les équipes des installations, de l'ingénierie des données et des FinOps supportent les coûts opérationnels réels, ce qui nécessite une participation multi-équipes aux évaluations des fournisseurs.
Hyde a également proposé cinq questions ciblées pour révéler les véritables forces architecturales des fournisseurs: la proportion de données dans l'espace de noms projetée sur trois ans; les exigences de synchronisation de l'état d'équilibre et du personnel;TTFT de modèle ouvert reproductible, le débit de jetons et les métriques de taux de réussite du cache; consommation de puissance, d'espace et de commutateur entièrement documentée à l'échelle cible; et compatibilité native avec les déploiements existants de Databricks et Snowflake.
VAST Data a refusé de commenter en détail, indiquant seulement qu'elle ne répondait pas au contenu des concurrents.
Comment?: La publication par Dell de six blogs détaillés axés sur la critique visant VAST signale une forte pression concurrentielle de la part du fournisseur de l'infrastructure de données rival en pleine croissance.
La Commission a examiné les informations fournies par les autorités chinoises.
Sandy Yang, directeur de la stratégie mondiale
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