戴尔科技于 8 月 20 日在日本开始销售搭载 NVIDIA Grace Blackwell Ultra GB300 Superchip 的塔式工作站 Dell Pro Max with GB300。这款产品把数据中心级的配置搬到了办公桌旁，具备合计 748GB 的一致性内存和 FP4 下 20,000 TFLOPS 的算力。戴尔官方在线商店的售价为 23,531,150 日元。
数据中心级芯片走进桌面
此前 Grace Blackwell Ultra 一直是用来搭建大规模 AI 基础设施的部件。这次的 Dell Pro Max with GB300 把 GB300 Superchip 装进单台塔式机箱，让研究实验室和企业 AI 团队可以在自己的掌控之下运行它。戴尔在 3 月已于美国宣布出货 GB300 桌面产品，日本的接单正是这一进程的延续。型号为 FCT6263。
配置上的主角是内存容量。GPU 侧配备 252GB HBM3e，系统侧配备 496GB LPDDR5X，合计 748GB 可作为一致性内存使用。戴尔表示，凭借这一容量可以处理最多 1 万亿参数的模型。存储方面可安装 4 条 M.2 NVMe 2242 的 Gen4／Gen5 SSD，最高扩展至 16TB。视频输出则由 PCIe 插卡形态的 NVIDIA RTX PRO 2000 Blackwell（16GB GDDR7）负责。
大内存在什么场景下见效
处理大模型时，先触及天花板的通常不是算力而是内存。参数和中间数据装不下 GPU 内存，就需要拆分模型或者跨多台机器运行，验证周期也随之变慢。748GB 的容量在相当大的范围内免去了这类拆分工作。
戴尔列举的用途包括原型开发、微调、本地推理、数据科学以及边缘应用开发。它的长处在于，财务文件、医学影像这类不便外发的数据，可以在手边这一台机器上完成训练。对于希望规避云端按量计费、延迟和合规约束的现场来说，这一性格本身就构成了采购理由。
网络方面搭载 NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC，带宽最高可达 800 Gb/s。将两台 Dell Pro Max with GB300 直连即可让处理能力翻倍，从而分阶段扩展到更大的模型。
为持续运转设计的散热
既然要放在桌旁，散热与静音就绕不开。本机采用了戴尔自有的 MaxCool 技术，把智能冷板设计、双热交换器和新一代导热材料组合起来散热。戴尔表示，截至 2026 年 2 月的内部测试显示，其散热效率高于作为基准的散热方案。
容易被忽略但在实务中很关键的一点是泵的冗余设计。即使一路停止工作也能继续运行，因此以天为单位运行的训练任务不会因散热故障而前功尽弃。能够在不触发温度降频的情况下维持峰值性能，也让运行时间更容易预估。
一台机器可供多人分用
另一个鲜明特点是基于 MIG 的个人云功能。一台 Dell Pro Max with GB300 最多可供 7 名用户分割使用，每人分配到彼此隔离的内存区域。这一设计思路明显是把它当作团队的共享资源，而非个人专属机器。
软件层面以 Ubuntu 为基础，出厂即预置了包含 CUDA-X 库的 AI 软件栈。它还与 Dell AI Factory with NVIDIA 打通，为把本地写好的代码、模型和工作流直接搬到本地数据中心或云端生产环境提供了通路。先在本地试验，再原样扩展，正是它设想的流程。
如何看待这个价格
23,531,150 日元的价格，显然不是个人凭兴趣就能出手的区间。不过，若与按年租用同等规模 GPU 资源的云端费用，或者因数据无法外发而一直搁置的项目成本放在一起比较，会有一部分组织觉得它进入了可讨论的范围。面向桌边 AI 开发，戴尔还准备了体积更小的 Dell Pro Max with GB10，可按规模选择。
总结
Dell Pro Max with GB300 把 NVIDIA GB300 Superchip 和 748GB 一致性内存收进塔式机箱，让万亿参数级别的模型可以在本地处理。MaxCool 技术的散热与泵的冗余设计支撑长时间训练，MIG 则可实现最多 7 人共享。日本市场于 8 月 20 日开始接单，官方商店售价为 23,531,150 日元。对于处理不便交给云端的数据的 AI 团队来说，现实的选项又多了一个。
