戴尔科技公司在两年前推出"AI工厂"，并强调要"管理和保护"成为AI创新燃料的数据。这标志着其不再仅仅是一家服务器供应商，而是转型为提供数据智能和编排层的企业。从最近的业绩和产品扩展来看，这一战略已成为戴尔的核心增长支柱。
戴尔首席执行官迈克尔·戴尔在接受SiliconAngle媒体采访时指出，AI的普及正在迅速提升数据的价值。他表示，代币数量增长100倍的趋势，意味着作为驱动AI工厂燃料的数据变得越来越重要，而计算需求也"实际上无穷无尽"。他还解释道，需求方不仅限于大型云服务商，已扩展到国家级AI和企业级AI，因此当前仍处于初期的"S曲线"采用阶段。
数字也证实了这一点。截至目前，戴尔已向超过4,000家客户提供了AI工厂系统。AI服务器收入从2025年初的100亿美元跃升至250亿美元，甚至有预测称今年可能扩大到500亿美元。按1美元兑1,498.90韩元计算，250亿美元约合37.4725万亿韩元，500亿美元约合74.945万亿韩元。去年第四季度业绩也同比增长39%，净利润从15.3亿美元增至22.6亿美元。
金融、医疗、制造业主导… 企业内部部署需求也在扩大
戴尔基础设施解决方案集团总裁亚瑟·路易斯解释说，数据密集型行业的采用速度尤其快。金融、医疗和制造业是典型代表。他的判断是，技术变化太快，等待他人代为寻找解决方案的企业，长期来看必将落后。
戴尔受益的另一个趋势是企业内部，即本地部署AI基础设施的偏好。根据德勤的调查，企业更倾向于将AI基础设施放在公司内部；戴尔自身的调查也显示，84%的组织希望在内部使用生成式AI。不过，戴尔认为这并不是完全的封闭式结构，而是会固化为"混合"形态。
戴尔首席运营官兼副董事长杰夫·克拉克表示，对于安全性要求高且对延迟敏感的数据，企业将更倾向于在本地进行处理。而对于敏感性较低但需要大规模计算的数据，则很可能由云端负责。他预计，这种连续结构最终将扩展到边缘，成为未来几年企业AI基础设施的基本架构。
自动化平台与AI数据平台扩展… 瞄准"端到端AI"
在过去一年中，戴尔从两个核心方向强化了企业级AI产品组合：去年8月发布的戴尔自动化平台，以及今年3月扩展的戴尔AI数据平台。
自动化平台是一个编排解决方案，旨在简化AI、私有云和边缘环境中的IT运维。它的设计方式是将戴尔的AIOps和自动化功能连接到整个基础设施中。此后，戴尔还同步强化了私有云、存储和网络弹性产品系列。
这背后的战略是"解耦式架构"。这种架构允许计算、内存、存储和网络各自独立扩展，并通过软件进行管理。路易斯总裁表示，越来越多的客户正在转向多虚拟机管理程序环境。他解释说，过去超融合基础设施在简化性方面具有吸引力，但现在暴露出计算和存储难以独立扩展的局限性。戴尔表示，基于VxRail和HCI的经验，已将其融入自动化平台。
AI数据平台的扩展也同样引人注目。戴尔在今年英伟达GTC大会上发布了数据编排引擎、数据层的GPU分析功能，以及高性能存储"Lightning"和"Exascale"。此外，还计划连接ObjectScale、PowerScale、并行文件系统和数据湖屋，以更快速、系统化地吸收非结构化数据。这被视为戴尔致力于成为企业客户"端到端AI平台"供应商的信号。
为智能体型AI准备下一阶段… 戴尔内部已开始实验
戴尔在3月还发布了"智能体型AI"平台，旨在将企业的AI试点项目迁移到实际工作场景中。该平台基于Cohere、DataRobot和ClearML的蓝图构建，结合戴尔PowerEdge服务器和英伟达AI基础设施，支持多智能体工作负载。
其核心在于帮助客户不将AI停留在试验阶段，而是将其扩展为可管控的本地数字化劳动力体系。迈克尔·戴尔强调，公司已拥有数百种行业蓝图、参考设计和入门工具包，企业需要先理解并简化流程，然后整合数据并应用AI模型，才能创造出完全不同的成果。
戴尔内部也正在应用智能体。据管理层介绍，公司已将完全自主型智能体投入实际运营超过一年半，涵盖财务系统中的对账工作或会计分录等任务。克拉克表示，戴尔的自身现代化工作已进行约两年半，并已开始显现投资回报，下一阶段将是"智能体型"转型。
拥有42年历史的戴尔，经历了PC、互联网以及AI市场变迁等多轮技术转型期。这一次，它正力图超越硬件企业的形象，向以数据智能和编排为核心的企业进行根本性转型。迈克尔·戴尔将此视为公司的"重置"时刻，并称正在基于这项技术重新构想一切，打造一家能在2030年代仍能存续的公司。戴尔的AI战略不仅限于产品扩展，更被解读为一场将企业IT重心转向数据与运维自动化的长期博弈。
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