O diretor sênior de inteligência competitiva da Dell, Jon Hyde, publicou três novas postagens no blog da AI Factory visando rivais importantes, incluindo VAST Data.
A primeira postagem,“Onde as fábricas de IA atingiram seu primeiro teto”, afirma que o Dell PowerScale oferece desempenho equivalente de IA da Nvidia, usando 72% menos energia, 80% menos espaço em rack e 8x menos switches de back-end do que os designs de referência concorrentes. Hyde explica que as fábricas de IA com tecnologia Nvidia frequentemente enfrentam gargalos de energia e espaço no data center devido às altas demandas de GPU, armazenamento e hardware de rede.
Ele afirma que plataformas de armazenamento de IA incorporadas, como o sistema operacional de IA da VAST Data, exigem muito mais switches de back-end devido à arquitetura de escalonamento desagregado. Switches adicionais aumentam os custos de ocupação do rack, cabeamento, resfriamento e energia antes mesmo de qualquer carga de trabalho de GPU ser executada.
Hyde enfatiza que as empresas devem avaliar quanto orçamento de energia sua arquitetura de armazenamento consome.
De acordo com os testes da Dell alinhados com os designs de referência da Nvidia, o PowerScale corresponde ao desempenho Everpure e VAST com sobrecarga de infraestrutura muito mais leve. Especificamente contra o VAST, ele oferece desempenho idêntico com uso de energia 41% menor e quase 50% menos espaço em rack.
Hyde também desafia as reivindicações de eficiência pública da VAST. Ele esclarece que a alardeada economia de energia de 77% e a redução de espaço de 73% do VAST devido aos descarregamentos de DPU BlueField refletem atualizações internas em relação à sua pilha mais antiga, e não vantagens competitivas em relação às arquiteturas de referência Nvidia padrão da indústria.
O segundo blog de Hyde,“Chama-se banco de dados. Não funciona como tal,”argumenta que plataformas fortes em metadados e cargas de trabalho vetoriais não podem ser totalmente qualificadas como bancos de dados de nível empresarial. Dados estruturados de tabelas, registros e séries temporais críticos para os negócios exigem recursos robustos que sistemas puramente focados em indexação não conseguem satisfazer.
Ele cita a análise da theCUBE Research de junho de 2025 que descreve o VAST DataBase como essencialmente um “índice distribuído” sem otimização SQL madura, planejamento de consultas baseado em custos, governança baseada em funções e integração abrangente de ferramentas de BI oferecidas por plataformas corporativas como Snowflake e BigQuery. O relatório concluiu que, apesar do rápido crescimento da receita, o VAST ainda não atingiu a maturidade lakehouse comparável ao Databricks ou aos padrões de banco de dados em nuvem definidos pela Snowflake e pelos principais hiperscaladores – uma visão reafirmada pelo theCUBE em fevereiro de 2026.
Hyde faz referência adicional às descobertas da NAND Research: embora o VAST suporte formatos abertos como o Apache Iceberg, seu mecanismo de banco de dados principal é proprietário e personalizado verticalmente. Esse design totalmente integrado difere da abordagem de ecossistema aberto e combinável adotada pela Dell, NetApp, HPE e Everpure, aproximando o VAST da arquitetura fechada estilo HCI.
Por outro lado, a Dell oferece suporte nativo ao Apache Iceberg no ObjectScale, permitindo interoperabilidade perfeita entre dados armazenados em PowerScale/ObjectScale e cargas de trabalho convencionais de Databricks e Snowflake sem migração de dados.
Terceira postagem de Hyde,“O Plano para a Próxima Avaliação,”descreve cinco critérios principais de avaliação para compradores de TI que avaliam plataformas de dados de IA, abrangendo adaptação à gravidade dos dados, sobrecarga operacional, utilização de GPU, pegada física e compatibilidade de pilha analítica.
Hyde afirma que as avaliações de licitações de armazenamento de IA devem se concentrar em fatores operacionais do mundo real, além das demonstrações de benchmark: seleção de arquiteturas compatíveis com a gravidade real dos dados corporativos; contabilizando totalmente os trabalhos de sincronização, custos de pessoal, eficiência da GPU e pegada de hardware; e preservar as cadeias de ferramentas de análise existentes em vez de forçar a migração da carga de trabalho.
Ele observa que as apresentações de vendas dos fornecedores têm como alvo as partes interessadas executivas, enquanto as equipes de instalações, engenharia de dados e FinOps arcam com os custos operacionais reais – exigindo a participação de todas as equipes nas avaliações dos fornecedores.
Hyde também propôs cinco questões direcionadas para revelar os verdadeiros pontos fortes da arquitetura dos fornecedores: a proporção de dados no namespace projetada para três anos; requisitos de trabalho e pessoal de sincronização em estado estacionário; TTFT de modelo aberto reproduzível, taxa de transferência de token e métricas de taxa de acerto de cache; consumo de energia, espaço e switch totalmente documentado na escala desejada; e compatibilidade nativa com implantações existentes do Databricks e Snowflake.
A VAST Data recusou comentários detalhados, afirmando apenas que não responde ao conteúdo do concorrente.
Comentário: O lançamento pela Dell de seis blogs detalhados com foco na crítica direcionados ao VAST sinaliza intensa pressão competitiva do fornecedor rival de infraestrutura de dados em rápido crescimento.
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