A Dell Technologies anunciou a ampliação da Dell AI Data Platform, base de dados da Dell AI Factory, com novos recursos de orquestração e de armazenamento. Segundo a empresa, o objetivo é oferecer a aplicações e agentes de IA um contexto atualizado e confiável a partir dos próprios dados das organizações. Com isso, a companhia espera melhorar a qualidade das respostas, reduzir os custos operacionais e acelerar a entrada dos projetos em produção.

A companhia argumenta que, na maioria dos casos, o gargalo para escalar a IA nas empresas não é o modelo, mas sim os dados. As informações mais relevantes estão espalhadas por arquivos, bancos de dados e serviços em nuvem. Em grande parte, elas foram criadas sem serem rotuladas ou organizadas para leitura por máquinas. Por isso, os agentes consomem tokens para reconstruir respostas a cada consulta, o que eleva os custos e torna os resultados mais lentos e menos confiáveis.

Para enfrentar o problema, a Dell incorporou três recursos à plataforma. O Unified Semantic Layer atribui significado de negócio consistente a dados estruturados e não estruturados, por meio de regras, definições e um glossário pesquisável. Assim, termos como "cliente", em um sistema, e "conta", em outro, passam a ser reconhecidos como a mesma coisa. A camada permite importar ontologias e taxonomias existentes. Ela será ampliada com o NVIDIA Auto-Ontology, uma biblioteca de código aberto que gera mapas de conhecimento a partir de dados corporativos.

O Enterprise Knowledge Graph, por sua vez, mapeia as relações entre os dados e utiliza metadados, linhagem e histórico de consultas para se ajustar continuamente. Quando um agente faz uma pergunta, a plataforma reúne as informações às quais ele tem permissão de acesso, onde quer que estejam. Já os Knowledge Agents funcionam como consultores especializados em um único tema, apoiados em uma parte específica do grafo. O cliente define as regras de acesso, os padrões de qualidade e os limites de gasto de cada um. Os modelos NVIDIA Nemotron Retriever fornecem a esses agentes recursos de raciocínio e de compreensão visual. De acordo com a Dell, os três componentes ficam no data center do cliente e não o prendem a um único fornecedor de modelos, dados ou armazenamento.

No processamento, a empresa afirma ter realizado testes internos com o Dell Data Processing Engine equipado com NVIDIA cuDF, em GPUs NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition. Os resultados apontaram um desempenho, em média, 3,9 vezes superior ao de execuções apenas em CPU, chegando a 20,4 vezes em cargas de processamento em lote. O Apache Arrow passa a transferir dados entre o armazenamento e o processamento, permitindo consultas no local onde os dados estão armazenados.

Na frente de armazenamento, o Dell PowerScale passa a suportar até 500 tenants em um único cluster. Ele também ganha mTLS sobre NFS para criptografar e autenticar o tráfego de arquivos e um controle de acesso baseado em funções mais granular. A Dell também lançou a Dell Storage Performance Tool, que testa o desempenho de armazenamento de objetos compatível com o S3 em cargas de trabalho de treinamento, inferência e checkpointing. Além disso, ampliou os serviços de implementação da plataforma.

Para Arthur Lewis, presidente do Infrastructure Solutions Group da Dell Technologies, dados sem contexto são apenas ruído. O executivo avalia que muitas empresas passaram anos tornando seus dados acessíveis, o que não equivale a torná-los utilizáveis. Na visão dele, um agente que localiza um registro sem entender seu significado, suas conexões ou sua confiabilidade é apenas rápido, não inteligente. Segundo ele, as companhias que resolverem essa questão vão extrair mais valor dos dados que já possuem.

A Dell Storage Performance Tool e os serviços de dados preparados para IA já estão disponíveis. Os aprimoramentos de segurança e multitenancy do PowerScale chegam em novembro de 2026, e os do Data Processing Engine com a stack de aceleração da NVIDIA, em dezembro. O Unified Semantic Layer, o Enterprise Knowledge Graph, os Knowledge Agents e a aceleração adicional com Apache Arrow estão previstos para o primeiro semestre de 2027.