Auf der Dell Technolgies World 2026 sagt CTO Roese: „Die Tools daten, nicht heiraten“ Dell in der KI-Ära – Das Rack ist (nicht) das Produkt

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Jensen Huang unterschreibt auf einem Rack. Das Publikum jubelt wie bei einem Konzert. Was Dell hier verkauft, ist größer als ein Device: Dell beschreibt den grundlegenden Umbau der Unternehmens-IT für das KI-Zeitalter.

Als Jensen Huang die Bühne betritt, läuft „Seven Nation Army“ von den White Stripes durch die Halle. Das Publikum jubelt dem Nvidia-CEO zu wie einem Rockstar. Kurz darauf greift Huang zum Marker und unterschreibt auf einem Dell „Powerrack“. Ein symbolischer Moment – und der emotionale Höhepunkt der „Dell Technologies World 2026“.

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Ansonsten steht erneut Künstliche Intelligenz (KI) im Mittelpunkt der Veranstaltung, die vom 18. bis zum 21. Mai in Las Vegas stattgefunden hat. Michael Dell, Gründer und CEO von Dell, spricht über „AI Factories“, souveräne KI, hybride Infrastrukturen und agentische Systeme.

Dabei zeigt sich vor allem ein strategischer Wandel: Dell positioniert sich zunehmend als Anbieter vollständiger KI-Infrastrukturen für Unternehmen, von GPU-basierten Rack-Architekturen über Storage und Netzwerke bis hin zu Kühlung, Services und Betriebsmodellen. Klassische Dell-Themen wie PCs oder Storage treten nur noch im Kontext von KI-Workloads auf.

KI verschiebt die Architekturfrage zurück ins Unternehmen

„Intelligenz ist bereits in Hülle und Fülle vorhanden. Sie steht nicht erst bevor. Sie ist schon jetzt da. Intelligenz wird zur Infrastruktur.“, so eröffnet Michael Dell die diesjährige Hausmesse. Der Konzern, so Dell, sei nicht mehr dasselbe Unternehmen wie vor drei oder vier Jahren.

Dell beschreibt KI als fundamentalen Wandel der Unternehmenarchitektur. Wer seine Workflows einfach um KI-Agenten erweitere, werde scheitern. Es seien die Prozesse selbst, die neu gedacht werden müssten, so Dell. Neu gedacht werden sollte auch der Ort an dem die Unternehmensdaten liegen:

Es werde zu einer Verschiebung von der Cloud zurück in kontrollierte Unternehmensumgebungen kommen. „Das Risiko liegt nicht in der Cloud. Das Risiko besteht darin, die Kontrolle über Daten, Kosten, Sicherheit, geistiges Eigentum und Geschwindigkeit zu verlieren.“

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Dell sieht Unternehmen unter massivem Anpassungsdruck

John Roese ist CTO und Chief AI Officer von Dell. Im Gespräch spricht er davon, dass Unternehmen jetzt umdenken müssen, um zu überleben. Denn die Veränderungen durch KI seien so tiefgreifend und rasant, dass schnelles Handeln, Agilität und Anpassbarkeit von zentraler Bedeutung sind.

Roese hat technologische Transitionen aus nächster Nähe begleitet: Mobilfunk von 2G bis 5G, das frühe Internet, Cloud-Ären, verteiltes Rechnen. Er beschreibt ein immer gleich ablaufendes Muster:

Eine Technologie entsteht ohne konkretes Ziel, jemand erkennt die wirtschaftliche Anwendbarkeit, frühe Unternehmen schaffen darauf neue Geschäftsmodelle, dann folgt eine Korrelation zu Produktivitätskennzahlen und schließlich die Massenadoption. Das Internet habe für diesen Zyklus 20 Jahre gebraucht. Mobile immerhin noch ein Jahrzehnt. Und die KI? Innerhalb von anderthalb Jahren hätten Milliarden Menschen dieses Werkzeug genutzt.

Was sich wirklich verändert „ist die Zeitspanne von dem Moment, in dem die Menschen erkannten, dass eine neue Technologie tatsächlich einen Wandel auslösen könnte, der für die Welt von Bedeutung ist, bis zu dem Moment, in dem sie sich zu verbreiten begann und allgegenwärtig wurde“, sagt Roese.

Unternehmen wie Dell könnten innerhalb zwei Jahren messbare Produktivitätskurven nachweisen und somit liegt laut Roese in der Geschwindigkeit die eigentliche Herausforderung. Denn jede Unternehmensarchitektur, die heute im Einsatz ist, von der Cloud-Strategie und der Datenbankarchitektur über das Rechenzentrumskonzept bis hin zum Sicherheitsmodell, wurde vor dem KI-Durchbruch entworfen.

Unternehmen hätten „die richtige Architektur für das falsche System“ entwickelt und müssen jetzt alles auf den Kopf stellen. Die gesamte Stack-Ebene habe sich verändert: Accelerated Compute statt klassischer CPU-Architekturen, Wissensgraphen statt relationaler Datenbanken, polymorphe KI-Agenten statt dedizierter Applikationen, ein verändertes Sicherheitsmodell für autonome und semi-autonome Systeme.

Roese empfiehlt kein Greenfield-Vorgehen, sondern eine North-Star-Architektur als technisches Zielbild. Hierbei sollen Unternehmen zunächst definieren, wie ihre künftige KI-Landschaft aussehen soll, und die Migration anschließend rückwärts planen: Die neue KI-Infrastruktur entsteht zuerst, bestehende Systeme werden schrittweise integriert.

Seinen Zeithorizont für Vorhersagen begrenzt Roese auf zwei Jahre. Der Grund:„Der längste Lebenszyklus, den wir bisher bei einer KI-Technologie, einem Produkt oder einer Modellarchitektur beobachten konnten, beträgt etwa zwei Jahre.“ Was das für Unternehmen bedeutet, fasst er in einer einprägsamen Formulierung zusammen:

Und dann: schnell in Produktion. Dell habe intern ein Ziel von 100 Tagen eingeführt, vom Entschluss bis zum produktiven Betrieb. Wer eine Technologie mit zweijähriger Lebensspanne drei Jahre lang einführe, habe die Hälfte des Wertes bereits verbraucht, bevor sie eingeschaltet ist. Die eigene Deployment-Geschwindigkeit habe Dell von sieben Monaten auf inzwischen vier Wochen gesenkt.

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Die AI Factory wird zum Betriebsmodell für KI

Jeff Clarke, COO von Dell, benennt auf der Keynote des zweiten Tages zehn Entwicklungen, die seit dem letzten Jahr eingetreten seien: KI sei vom Berater zum Operator geworden, Token-Kosten seien um 80 Prozent gefallen bei gleichzeitig zehnfach gestiegenem Verbrauch, Inferenz-Workloads stünden für fast zwei Drittel aller KI-Rechenleistung, generative KI-Ausgaben in Unternehmen hätten sich 2025 verdreifacht auf 37 Milliarden Dollar.

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Daraus leitet Clarke fünf Imperative für das KI-native Unternehmen ab:

• eine KI-fähige Datenbasis aufbauen,

• verteilte Inferenz-Infrastruktur bereitstellen,

• autonome Systeme absichern,

• den Enterprise Stack integrieren

• und Token-Ökonomie aktiv managen.

Über 5.000 Kunden betreiben inzwischen KI-Workloads auf einer Dell AI Factory. Aus den Ausführungen von Arthur Lewis, President, Infrastructure Solutions Group, wird klar: Dell positioniert sich mit seiner AI Factory als Systemintegrator und strategischer Berater. Er sagt: „Viele Kunden wissen nicht, wie die Lösung funktionieren sollte und sehen uns als vertrauenswürdigen Berater.“

Das ist auch das Leitbild, das Jensen Huang auf der Bühne skizziert: eine Architektur, in der das große Modell im Rechenzentrum als „Gehirn“ dient, während Agenten dezentral operieren: auf Edge-Geräten, in der Halle, im Krankenhaus, in der Fabrik. „unbegrenzte Intelligenz“, wie er es nannte, lokal verfügbar und ohne Angst vor Token-Kosten.

Storage wird zur Voraussetzung für agentische Systeme

Drew Schulke, VP Product Management für Primary Storage bei Dell, beschreibt im Gespräch, was sich fundamental geändert hat. KI erzeugt permanent neue Daten: Vektoren, Zwischenzustände, Kontexte. Die Daten müssen mit hoher Performance verfügbar sein, gleichzeitig wächst die Datenmenge auch permanent. Die Frage, wo Daten liegen, ist zur KI-Effizienzfrage geworden: nicht Datenbewegung zur KI, sondern KI zur Datenbasis.

Das weist Clarke auch explizit auf der Bühne aus. Schulke wiederum beschreibt, was das architektonisch bedeutet: Die GPU-Auslastung hänge direkt von der Datenverfügbarkeit ab.

Neue Nvidia-Standards für direkten GPU-Storage-Zugriff, ohne den Umweg über die CPUs, veränderten die Anforderungen an Storage-Systeme grundlegend. Neben der Bedeutung der Nvidia-Standards gebe es noch eine weitere Veränderung in der Storage-Landschaft: Vector-Bibliotheken laufen am besten auf Filestorage, während hyperscale-nahe Anbieter auf Objektstorage setzten. Das mache die Konfigurationsentscheidungen zunehmend komplex, so Schulke.

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Clarke zeigt die strategische Dimension auf: „Die Speicherung wird in der Welt der Agenten eine immer größere Rolle spielen. Alles was ein Agent tut, muss man sichern, protokollieren und dokumentieren - Jede Agentenentscheidung, jeder Zustandsübergang, jedes Ergebnis.“ Alles braucht einen persistenten Speicher.

Das bestätigt auch Schulke im Gespräch. Die Storage-Anforderungen des Agentenzeitalters seien noch nicht vollständig verstanden, aber sie seien massiv.

Arthur Lewis, President, Infrastructure Solutions Group, ergänzte aus der Datenperspektive: „Agentenbasierte Systeme setzen voraus, dass alles miteinander vernetzt ist und Datensilos aufgebrochen werden.“ Diese Anforderung sei mit den heutigen Architekturen in den meisten Fällen nicht erfüllt.

KI-Rechenzentren verschärfen die Energiefrage

Wenn Agenten künftig auf immer größere Datenbestände zugreifen, entsteht jedoch nicht nur ein neues Speicherproblem. Die wachsenden Datenmengen müssen verarbeitet, bewegt und analysiert werden; mit direkten Folgen für den Energiebedarf moderner Rechenzentren.

Alyson Freeman, die bei Dell Corporate Sustainability und ESG verantwortet, beschreibt eine Spannung, die das gesamte Rechenzentrumsgeschäft prägt: Wachsende GPU-Leistungsdichten erhöhen den Energiebedarf, während gleichzeitig ESG-Ziele und Nachhaltigkeitsverpflichtungen eingehalten werden sollen.

Dell integriert Energienetzdaten in die „Dell Automation Platform“. Workloads, die nicht zeitkritisch sind, von KI-Training über Forschungsrechnungen bis hin zu Bildverarbeitung, können damit automatisch in Zeitfenster mit verfügbarer Erneuerbarer Energie verschoben werden. Grundlage ist eine Partnerschaft mit Watt Time, die Echtzeitdaten zur Netzzusammensetzung liefert.

In einem Pilotprojekt mit dem Scripps Institution of Oceanography an der UC San Diego hatten Forscher Unterwasserfotos von Korallenriffen zu 3D-Modellen verarbeitet. Allein durch das zeitliche Verschieben der Workloads auf Phasen mit grüner Energie sind die Kosten um 20 Prozent, die Emissionen um 32 Prozent gesunken. Das Feature kommt im Juni als Teil der „Dell Automation Platform“, ohne Mehrkosten für bestehende Nutzer.

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Freeman betont, dass das System global ausgelegt ist und nicht US-zentrisch. Deutschland nennt sie ausdrücklich als Vorreiter in Sachen Abwärmenutzung.

Doch die eigentliche Transformation findet außerhalb des Rechenzentrums statt

CTO Roese bringt die eigentliche Kernaussage nicht auf einer großen Bühne, sondern im Gespräch: „Bei KI im Unternehmensbereich geht es immer in erster Linie um geschäftliche Probleme und geschäftliche Auswirkungen. Die Technologie ist zweitrangig.“

Sein Wort des Jahres 2026: „Governance“. Die Infrastruktur steht bereit. Was fehlt, liegt auf der anderen Seite.

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