Dell przyspiesza dostawy serwerów AI dzięki poprawie produkcji Nvidia
Firma Dell osiągnęła znaczący postęp w skracaniu czasu dostawy swoich serwerów AI, redukując oczekiwanie z niemal dziewięciu miesięcy do zaledwie ośmiu tygodni. Ta poprawa jest efektem zwiększenia dostępności procesorów graficznych od Nvidia, która przez ostatni rok borykała się z ograniczoną zdolnością produkcyjną.
W grudniu ubiegłego roku, klienci Dell musieli cierpliwie czekać do 39 tygodni na dostawę serwerów AI z powodu globalnych niedoborów komponentów, głównie związanych z produkcją Nvidia. Firma Nvidia, znana z produkcji wysokiej jakości GPU, miała trudności z wywiązaniem się z zapotrzebowania rynkowego, częściowo z powodu nasyconej usługi CoWoS (Chip on Wafer on Substrate) oferowanej przez TSMC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Company). TSMC, kluczowy partner w produkcji chipów, informował o ograniczeniach, mogąc zrealizować tylko 80% złożonych zamówień.
Ostatnie miesiące przyniosły jednak poprawę; Nvidia zwiększyła swoje moce produkcyjne, rozszerzając współpracę z dodatkowymi dostawcami, co przełożyło się na szybsze dostawy dla firm takich jak Dell. Aktualnie, Dell jest w stanie dostarczyć swoje serwery AI w przedziale od ośmiu do dwunastu tygodni.
Nie tylko Dell skorzystał na tej poprawie. Inni producenci sprzętu serwerowego, tacy jak Hewlett Packard Enterprise (HPE), również zgłaszają poprawę w czasach dostaw. Obecnie HPE oferuje serwery z okresem dostawy wynoszącym około dwudziestu tygodni, co stanowi znaczącą poprawę w porównaniu do wcześniejszych opóźnień.
Równocześnie, rynek serwerów AI doświadcza dywersyfikacji oferty poza produkty Nvidia. AMD zyskuje na znaczeniu dzięki swojemu produktowi Instinct MI300, który coraz częściej staje się alternatywą dla rozwiązań opartych na technologii Nvidia, co może wskazywać na początek nowego trendu na rynku serwerów AI.
Firma Lenovo również odnotowuje wzrost zainteresowania w segmencie serwerów AI, co dodatkowo podkreśla rosnące zapotrzebowanie na zaawansowane obliczenia w dziedzinach takich jak uczenie maszynowe i przetwarzanie danych.
