El director sénior de inteligencia competitiva de Dell, Jon Hyde, ha publicado tres nuevas publicaciones en el blog de AI Factory dirigidas a rivales clave, incluido VAST Data.
La primera publicación,"Donde las fábricas de IA alcanzan su primer techo", afirma que Dell PowerScale ofrece un rendimiento de IA equivalente a Nvidia mientras utiliza un 72 % menos de energía, un 80 % menos de espacio en rack y ocho veces menos conmutadores backend que los diseños de referencia de la competencia. Hyde explica que las fábricas de IA impulsadas por Nvidia frecuentemente se encuentran con cuellos de botella de espacio y energía en los centros de datos debido a las grandes demandas de GPU, almacenamiento y hardware de red.
Sostiene que las plataformas de almacenamiento de IA integradas, como el sistema operativo AI de VAST Data, requieren muchos más conmutadores de backend debido a la arquitectura de escalamiento desagregada. Los conmutadores adicionales aumentan la ocupación del rack, el cableado, la refrigeración y los costos de energía incluso antes de que se ejecute cualquier carga de trabajo de GPU.
Hyde enfatiza que las empresas deberían evaluar cuánto presupuesto de energía consume su arquitectura de almacenamiento.
Según las pruebas de Dell alineadas con los diseños de referencia de Nvidia, PowerScale iguala el rendimiento de Everpure y VAST con una sobrecarga de infraestructura mucho más ligera. Específicamente frente a VAST, ofrece un rendimiento idéntico con un 41 % menos de uso de energía y casi un 50 % menos de espacio en rack.
Hyde también cuestiona las afirmaciones de eficiencia pública de VAST. Aclara que los ahorros de energía del 77% y la reducción de espacio del 73% de las descargas de DPU BlueField de VAST reflejan actualizaciones internas sobre su pila anterior, no ventajas competitivas frente a las arquitecturas de referencia de Nvidia estándar de la industria.
El segundo blog de Hyde,"Se llama base de datos. No actúa como tal".sostiene que las plataformas fuertes en metadatos y cargas de trabajo vectoriales no pueden calificar completamente como bases de datos de nivel empresarial. Los datos estructurados de tablas, registros y series de tiempo críticos para el negocio requieren capacidades sólidas que los sistemas centrados exclusivamente en la indexación no pueden satisfacer.
Cita el análisis de CUBE Research de junio de 2025 que describe a VAST DataBase como esencialmente un “índice distribuido” que carece de optimización SQL madura, planificación de consultas basada en costos, gobernanza basada en roles e integración integral de herramientas de BI ofrecidas por plataformas empresariales como Snowflake y BigQuery. El informe concluyó que, a pesar del rápido crecimiento de los ingresos, VAST aún no ha alcanzado una madurez comparable a Databricks o los estándares de bases de datos en la nube establecidos por Snowflake y los principales hiperescaladores, una opinión reafirmada por theCUBE en febrero de 2026.
Hyde hace más referencia a los hallazgos de NAND Research: si bien VAST admite formatos abiertos como Apache Iceberg, su motor de base de datos central es propietario y está personalizado verticalmente. Este diseño estrechamente integrado difiere del enfoque de ecosistema abierto y componible adoptado por Dell, NetApp, HPE y Everpure, lo que acerca a VAST a la arquitectura cerrada de estilo HCI.
Por el contrario, Dell admite de forma nativa Apache Iceberg en ObjectScale, lo que permite una interoperabilidad perfecta entre los datos almacenados en PowerScale/ObjectScale y las cargas de trabajo convencionales de Databricks y Snowflake sin migración de datos.
Tercera publicación de Hyde,"El plan para la próxima evaluación"describe cinco criterios de evaluación básicos para los compradores de TI que evalúan las plataformas de datos de IA, que cubren la adaptación a la gravedad de los datos, los gastos operativos, la utilización de GPU, la huella física y la compatibilidad de la pila de análisis.
Hyde afirma que las evaluaciones de ofertas de almacenamiento de IA deben centrarse en factores operativos del mundo real más allá de las demostraciones de referencia: seleccionar arquitecturas compatibles con la gravedad real de los datos empresariales; tener en cuenta completamente los trabajos de sincronización, los costos de personal, la eficiencia de la GPU y el uso del hardware; y preservar las cadenas de herramientas de análisis existentes en lugar de forzar la migración de cargas de trabajo.
Señala que las plataformas de ventas de los proveedores se dirigen a los ejecutivos interesados, mientras que los equipos de instalaciones, ingeniería de datos y FinOps soportan los costos operativos reales, lo que requiere la participación de todos los equipos en las evaluaciones de los proveedores.
Hyde también propuso cinco preguntas específicas para revelar las verdaderas fortalezas arquitectónicas de los proveedores: la proporción de datos en el espacio de nombres proyectada para tres años; requisitos de personal y trabajo de sincronización en estado estable; TTFT reproducible de modelo abierto, rendimiento de tokens y métricas de tasa de aciertos de caché; consumo de energía, espacio y conmutadores completamente documentado a la escala objetivo; y compatibilidad nativa con implementaciones existentes de Databricks y Snowflake.
VAST Data declinó hacer comentarios detallados y afirmó únicamente que no responde al contenido de la competencia.
Comentario: La publicación por parte de Dell de seis blogs detallados centrados en críticas dirigidos a VAST indica una intensa presión competitiva por parte del proveedor de infraestructura de datos rival de rápido crecimiento.
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