深网财经科技2025年08月31日 23:36消息，解密Dell Pro Max with GB10，将AI算力装进口袋，评测戴尔16 Plus笔记本性能与创新。
在2025年8月的戴尔科技峰会（DTF）上，一款仅有字典大小的MiniPC设备引发了不少参会者的关注，这款设备名为DellProMax with GB10，是戴尔科技与NVIDIA合作推出的一款专注于AI计算领域的高性能产品。其紧凑的设计和强大的算力表现，展现了未来边缘计算和人工智能硬件发展的新方向。
这款被称作“掌上超算”的设备，首次将NVIDIA Grace Blackwell架构平台引入客户端领域，使以往只能通过大型服务器实现的AI算力，如今能够轻松放入用户的口袋中。
・NVIDIA Grace Blackwell重构桌面AI计算的底层逻辑
DellProMaxwithGB10的核心竞争力，源自其搭载的NVIDIAGraceBlackwell平台。这一平台并非传统意义上的芯片组合，而是一个专为AI计算设计的高性能“协同体系”。戴尔科技集团大中华区客户端解决方案事业部工作站资深产品经理汪志军指出，“该架构最突出的特点在于CPU与GPU的深度整合。GraceCPU基于Arm架构，具备低功耗和高核心数的优势，而BlackwellGPU则是首次从数据中心下沉至客户端，二者结合后可提供接近1000TOPS的算力，使小型设备也能胜任大模型运算任务。” 在当前AI技术快速发展的背景下，硬件性能的突破正不断推动应用场景的扩展。DellProMaxwithGB10所采用的GraceBlackwell平台，不仅体现了对算力需求的精准把握，也展示了企业在AI基础设施布局上的前瞻性。这种将高性能计算能力带入更广泛终端的能力，无疑将加速AI技术在更多行业中的落地与应用。
是的没错，NVIDIAGraceBlackwell平台由ArmCPU与NVIDIAGPU组成，其中最关键的部分在于两者之间的“对话方式”。通过NVIDIANVLinkC2C高速互联技术，CPU与GPU实现了近乎无缝的连接，不仅显著降低了数据传输延迟，还支持128GB超大容量的统一内存共享，突破了传统显卡几十GB显存的限制，能够更好地满足大模型推理等高算力需求。 这一技术组合的出现，标志着异构计算架构在性能和效率上的重大突破。尤其是在人工智能快速发展的当下，统一内存和高速互联技术的结合，为未来更复杂、更大规模的计算任务提供了坚实的基础。这种设计思路不仅提升了系统整体性能，也为行业应用带来了更多可能性。
这项技术特性让过去需要频繁转移的数据，如今可以统一存放在一个“共享仓库”中，供CPU和GPU随时调用，从而大幅提升了整体效率。此外，该架构特别优化了FP4精度的张量计算，使设备能够顺畅执行2000亿参数规模的AI大模型推理任务。此前，这类任务通常需要依赖大型工作站或服务器集群才能顺利运行。
・Dell Pro Max with GB10：小机身里的"全能AI工坊"
而戴尔科技推出的Dell Pro Max with GB10，就是将NVIDIA Grace Blackwell平台这样的高算力架构浓缩进了仅1.2L的超小型机箱里，它的大小约等于一本字典。因此，Dell Pro Max with GB10真正做到了"小而精"。用户甚至可以直接把它放进随身的小包或大一点的口袋里带走，这在过去是难以想象的。
硬件方面，除了GraceCPU与BlackwellGPU这两大核心硬件组合外，该设备还提供了2TB或4TB的存储方案，基本能够满足多款大模型的存储需求。在接口配置方面，设计上充分考虑了灵活性与高速兼容性，配备了双200G ConnectX-7接口，支持设备间的直连协同，同时提供了10Gbps的常规网口和Wi-Fi7无线连接方式，以适应不同场景的应用需求。此外，全功能Type-C接口的加入，也让用户在连接笔记本、显示器或其他外接设备时更加便捷，大大提升了扩展性。 从技术角度来看，这样的配置不仅体现了对高性能计算和数据处理的重视，也反映出当前AI开发环境对硬件性能和连接能力的高要求。尤其是在大模型训练和部署日益普及的背景下，存储容量、网络带宽以及接口多样性都成为影响用户体验的关键因素。这种全面而细致的设计思路，无疑为用户提供了更稳定、高效且灵活的使用体验。
此外，迷你PC最关键的散热设计在DellProMaxwithGB10上得到了充分考量。该设备前端配备了密集的散热孔，并搭配了专门定制的散热模块，确保在高负载运行时依然保持稳定性能。同时，240W的电源在性能与功耗之间实现了良好平衡，提供了充足且可靠的电力支持。
软件层面，DellProMaxwithGB10更像是一个“预装齐全的AI工坊”。基于Ubuntu深度开发的DGXOS7系统中，集成了NVIDIA AI Enterprise套件、CUDA工具库以及主流AI框架，为模型部署、调优到推理的全流程提供了完善的工具支持。用户在拿到机器后几乎无需额外配置，即可直接使用，大幅降低了AI环境的搭建门槛。这种开箱即用的设计，对于大多数用户而言无疑更加友好和高效。 在我看来，这样的产品定位非常契合当前AI技术普及的趋势。随着人工智能应用的不断扩展，越来越多的用户不再具备专业的技术背景，因此对易用性和即用性的需求日益增长。DellProMaxwithGB10通过预装完整的AI工具链，不仅提升了用户体验，也推动了AI技术在更广泛场景中的落地与应用。
此外，如果单台设备算力不足，还可以通过ConnectX-7接口将两台Dell Pro Max with GB10互联，可以直接形成更强的协同算力节点。比如应对Llama3 70B这样的大参数量模型，双机组合不仅能支持推理，还能满足开发需求，其最高甚至可以支持4000亿参数规模的大模型的运行，灵活解决算力瓶颈。
・重新定义AI计算：从"云端专属"到"随处可用"
对于AI领域而言，Dell Pro Max with GB10这类设备的意义远不止是一款高算力AI底座，事实上它正在重塑AI计算的边界。
首先，Dell Pro Max with GB10推动了算力的普惠化。过去，2000亿参数模型的推理任务只能依赖数据中心级或服务器来实现，这对于一些中小企业或科研机构而言门槛过高。而现在，Dell Pro Max with GB10让这样的算力等级直接被装进"口袋"，更多用户能以更低成本接触高端AI能力，进而实现AI创新的规模化。
其次，Dell Pro Max with GB10促进了应用场景的聚焦化。与传统工作站"全能型"定位不同，Dell Pro Max withGB10的每一处设计都瞄准AI需求，从FP4运算优化到统一内存共享，没有多余配置，却精准满足AI推理、训练与开发的核心需求。
最后，Dell Pro Max with GB10推动了生态的无缝化。通过与NVIDIA的深度合作，在硬件、系统、工具链层面形成了有机整体，不再是简单而零散的组件拼接。因此用户不用再为兼容性发愁，只需专注于AI应用本身即可。这种"开箱即用"的体验正是应对AI快速迭代的关键。
・从实验室到生产线：AI算力的"全场景落地"
小巧的机身搭配强大的AI算力，使DellProMax with GB10的应用范围突破了传统设备的局限。
在AI原型研发过程中，互联网企业可以首先利用AI技术进行模型框架设计和算法调试，通过小规模验证确保无误后，再逐步向大规模部署迁移，从而有效降低试错成本；在边缘计算领域，AI技术能够很好地嵌入到生产线、机器人或自动驾驶设备中，为实时质检、环境感知等任务提供本地化的AI算力，减少数据传输带来的延迟问题；在医疗设备中，AI可作为专用模块，支持AI诊断与病理识别等功能，不仅保障了数据隐私，也显著提升了响应速度。 从当前技术发展趋势来看，AI正逐步从实验室走向实际应用场景，其灵活性和适应性得到了充分验证。尤其是在制造业和医疗健康等对时效性和安全性要求较高的领域，AI的本地化部署显得尤为重要。这种趋势不仅推动了技术的落地应用，也为相关行业的转型升级提供了新的动力。
对于企业而言，私有化部署是其提升数据安全性和系统可控性的理想选择。智能客服、财务流程自动化等应用可以在本地运行，无需将数据上传至云端，从而在保障信息安全的同时提升系统的稳定性和可靠性；在学校机房成批部署后，该设备能够有效支持AI教学和模型训练实验，其低功耗与小体积特性非常适合教学环境；在金融、保险等行业，它也能为风控模型开发和数据分析提供高效的本地计算支持，兼顾运算速度与数据安全。 我认为，随着数据安全意识的不断提升，越来越多的企业和机构会更加重视本地化解决方案的价值。尤其是在涉及敏感信息的行业，本地部署不仅能够满足合规要求，还能在一定程度上降低对外部服务的依赖，增强自主可控能力。这种趋势值得持续关注和深入探讨。
正如汪志军所说，“未来的AI计算不应受限于物理场所，而应如同水电一般，在需要的地方随时提供。”Dell ProMax with GB10的发布，或许正是这一愿景的开端。当AI算力变得更加“易于获取”，更多的创新与突破也正悄然展开。
