电影《斗士》中有一句台词令人印象深刻：“知道路要怎么走，和走上这条路，是有区别的。”

这句话在当下的人工智能浪潮中显得尤为贴切。过去几年，AI在千行百业中的关键性日益凸显，一场围绕算力与模型的“军备竞赛”轰轰烈烈上演——科技巨头纷纷重金加码，千亿参数模型、超大算力集群竞相刷新纪录，“更大、更强”似乎成了唯一的角逐逻辑。

然而，当AI技术进入公司应用的“深水区”，越来越多的公司正意识到，确实制约智能化转型落地的，并非模型与算力的“角逐”，而是数字根基的扎实程度。也就是说，公司AI应用能否确实引发价值，越来越依赖于高质量、可治理、可用的数字基本，而不再仅仅依赖于更庞大的模型或更强大的算力。

智能化转型主战场，

从模型到数字的转移

曾几何时，一支优秀的算法团队足以构筑公司的核心壁垒。但今天，伴随Llama、Mistral、DeepSeek 等开源模型的崛起，另有TensorFlow、PyTorch 等深度把握框架的日益成熟，再加上异构加速计算技术将强大算力变得如水电般触手可及，让算法和算力资产正在迅速演变为“基本设施”，昔日的技术壁垒被迅速消弭。

戴尔看来，当前智能化转型的主战场已发生根本性转移，瓶颈已从技术层（模型与算力）转向了数字与业务层。

确实如此，数字关于智能应用工程的成败愈发关键。IDC 汇报就指出，当前公司在推进智能化工程时广泛面对数字层面的挑战：数字质量、治理与可用性，被超出40%的公司认定为规模化落地的首要障碍；更为严峻的是，高达 87% 的智能应用工程因种种难题迟迟无法投入生产。这一切的背后，仍是那个朴素却残酷的原则——“垃圾进，垃圾出”。缺乏高质量、可信赖的数字基本，再强大的算法和算力也无“用武之地”。

这也标志着公司智能化转型的重心，正从过去的“模型驱动”全面转向“数字驱动”的新阶段。

在“模型驱动”（Model-Centric）阶段，行当的首要矛盾集中于技术资产瓶颈，体现为“缺乏适用的算法模型，算力成本高且供给稀缺”。彼时，公司的核心诉求极其径直：“咱们需求更强大的模型和更多的GPU。”

而在当前“数字驱动”（Data-Centric）的新范式下，首要矛盾已悄然转变：“缺乏高质量、高价值的领域专门数字，另有确实可规模化落地的业务场景”。公司的重视点也随之变得越发务实和聚焦：“咱们需求干净、一致、确实可用的数字，而且最终要能办理实际业务难题。”

戴尔觉得，每一家公司在长期运作中积累的顾客行为数字、生产流程数字、供应链数字、内部知识文档，都是其业务形式、机构文化和行当环境的独特产物，那些深藏在公司内部的“数字原油”，才是提炼出确实差异化智能价值的唯一原料，与此同时也构成了公司在智能化时代最宽阔、最难以逾越的“护城河”。

正因如此，公司应果断将战略重心，从一味追逐前沿的算法和模型，转向对内深耕数字，经过系统性地梳理、整合与治理内部数字资产，并以此为基本，依托已有的成熟模型，运用公司专有数字开展定向微调（Fine-tuning），并与实际业务场景深度结合——这才是公司在智能化角逐中达成差异化价值的最快路径。

02.

端到端数字管道，

AI落地关键破局之道

当然，认识到数字的关键性只是第一步，怎样高效地运用数字才是确实的挑战。

鉴于此，戴尔科技提出了将数字看作“活资产”开展治理和持久运作的理念，并经过构建端到端的智能数字管道，切实促进公司走向“数字驱动”，让洞察转化为行动，让数字持久创造价值。

戴尔觉得，要达成这一目的，关键在于设立一套持久迭代的数字生命周期，而极其规的线性瀑布流程，该生命周期贯穿数字应用的每一个环节，具体包含：数字采集→探索解析→标注与注释→清洗与预处置→数字增强→模型训练→错误解析→数字迭代与再部署，经过如此的闭环流程，公司能够持久优化数字质量与模型体现，确实达成“数字驱动”的良性循环。

在此流程中，公司需完成两个关键转变：一领域，是赋能领域专家（SME），不能再将业务专家隔离于技术流程之外，务必让他们能够径直参与到数字研发的核心环节中来，因为他们最领会数字背后的业务逻辑与真实含义，且由一线业务人员径直参与数字标注与验证，将极大提升数字集的准确性、可信度与实用价值；另一领域，是推行 “数字即代码”的实践理念，即对数字集实施严格的版本控制、自动化处置与持久监控（MLOps），像治理代码库一样精细治理数字，只有做到每一次数字迭代都可追溯、可复现、可回滚，才能确实设立起可靠、高效的数字流水线。

而这一切的关键，都离不开底层基本设施的有力支撑——数字管道务必能够支撑跨职能协同，并达成全生命周期的自动化运作。所以，构建能够承载这一愿景的智能数字系统，已变成公司智能化转型的必经之路。

其根本缘故在于，一个强大、灵活且可扩展的智能数字系统，能够协助公司彻底打破常规数字架构中广泛的“四大枷锁”：

一是，集中化瓶颈。集中式架构需求全体数字流经单一节点，不但容易造成数字传输延迟，更会带来单点故障危机，作用系统整体稳定性。

二是，数字孤岛。烟囱式架构将数字封闭在不同部门或职能内部，严重阻碍跨团队的数字共享与协同，致使数字流动效率低下。

三是，架构僵化。缺乏弹性的架构难以适应迅速变动的业务需求，也无法灵活接入新的数字源，致使数字策略滞后，难以发挥应有效能。

最终，供应商锁定。过度依赖特定供应商的专有架构，不但限制了机构自由集成不同技术栈的实力，还或许带来高昂成本，并阻碍新技术的引入与应用。

由此可见，在智能化转型的关键阶段，确实的挑战不但在于认识到数字的关键性，更在于怎样高效地将其转化为可运作、可迭代的“活资产”，要达成这一转变，关键在于打破常规数字架构中的集中化瓶颈、数字孤岛、架构僵化与供应商锁定等“枷锁”，而构建面向将来的现代数字架构，正是打破那些束缚的核心路径——它不但是公司智能化转型的关键技术底座，更是在智能时代构筑差异化角逐力和持久革新实力的战略引擎。

03.

全栈式办理方案，

助力智能应用工程化落地

在此背景下，戴尔科技打造了一套强大、可扩展、智能化的数字系统和全栈式办理方案，该方案并非单一的产品，而是一套经过实践验证的完整架构蓝图，深度融合的智能全栈办理方案，包含RAG框架、数字科学工作台、训练与推理框架等核心模块，能够协助公司构建面向将来的现代数字架构，构成端到端的智能数字体系，由此助力公司达成智能应用的工程化落地，更可系统性地支撑其迈向智能化进展的长远愿景。

首要，在数字底座领域，戴尔科技全新打造戴尔智能数字系统(Dell AI Data Platform)，该系统以现代化数字湖仓（Dell Data Lakehouse）理念为核心，深度融合数字湖的弹性扩展与成本效益，另有数字仓库的高性能与治理实力，为公司构建坚实而智能的数字底座。

其核心架构分为三层：数字核心层，以 Dell PowerScale存储为基石，给予稳定、可扩展和高性能的数字存储支撑；开放式数字表格与治理层，当做“智能引擎”，该层具备开放兼容的策划，支撑多种数字格式的统一治理，无需移动数字即可达成高效访问，有效应对数字碎片化挑战，显著提升解析效率；计算与数字收集层，负责汇聚存储和计算资产，支撑解析、推理等数字密集型任务，协助公司达成从数字采集到智能应用的全流程一体化，减少成本并增强实时决策实力。

真相上，戴尔智能数字系统革新，在于其深度整合的功能架构与前瞻的策划理念，如跨孤岛数字索引与查询，无需搬运或转换数字，即可达成多源数字的统一检索与治理；统一顾客数字视角，经过标准SQL支撑查询各类结构化、半结构化和非结构化数字，减少应用门槛；高效非结构化数字处置领域，新增数字经过Dell RAG Connector组件可实时向量化，无需大规模计算资产，确保消息适时可查，并经过与 Elastic 协作研发的非结构化数字引擎，进一步支撑向量、语义及混合搜索，赋能实时推荐、智能问答等业务场景。此外，在保证机制领域，系统也构建了三层纵深防护体系，从监控、响应到隔离达成了完全的闭环防护，在复杂环境中为公司数字资产给予持久可信的维护。

其次，在全栈式交付领域，戴尔科技给予智能系统办理方案的全栈式交付实力，可协助公司顾客规模化部署和扩展智能应用，其办理方案包含GPU计算集群构建方案，支撑从单机算力扩展至分布式训练与推理集群，显著提升业务吞吐、减少延迟，优化计算资产运用；GPU集群治理与存储互联网方案，给予包含存储I/O互联网、带内/带外治理互联网及上产业务互联网在内的全栈互联网支撑，搭载Dell PowerSwitch 系列互联网交换机（400Gb/100Gb/25Gb/10Gb/GE），保证数字高速流通与系统可靠治理。

而智能集群治理办理方案，首要是经过 PowerOPS 智能运维系统、推理业务系统及计算集群治理系统，达成 GPU 算力池化、资产统一调度与高效运维；面向产业应用的戴尔办理方案，首要推出了面向垂直领域的产业知识库与智能体系统、模型托管与代码助手系统，并结合应用保证网关，为公司给予保证、开箱即用的智能应用支撑；与此同时依托戴尔专门咨询业务，促进办理方案与业务深度融合。数字中心基本设施（DCI）方案，则是全面应对智算中心在配电、制冷、布线与空间规划等“风火水电”层面的核心挑战，为智能工作负载给予稳定、高效且可持久扩展的底层支撑。

最终，在专门业务与生态领域，戴尔科技不但给予高性能、高可靠的关键基本设施，更给予从战略咨询、数字筹备、系统实施、应用集成到运作优化的“一站式”业务，全面保证顾客从顶层策划到落地运作的每一个关键阶段。

在战略咨询阶段，戴尔科技的团队可协助公司拟定与业务对齐的数字战略与技术蓝图；数字筹备业务领域，经过清洗、标注与合规检查构建高质量数字集；系统实施领域，实施团队依托成熟方法论，助力公司高效部署并与现有系统集成；应用集成领域，则是支撑鉴于开放API迅速构建和接入RAG、模型业务等智能应用；运作优化领域，戴尔科技经过与技术伙伴及ISV协作，构建灵活、前沿的办理方案生态，持久赋能业务革新。

更为关键的是，戴尔科技的专门应用业务始终以顾客的实际业务场景为锚点，深刻领会产业痛点与革新需求，助力顾客高效推进智能化转型。

如在智能应用构建领域，戴尔科技可协助公司迅速部署RAG知识库，提升内部知识治理效率；经过NLP2SQL工具达成业务报表的自动生成，辅助治理层决策；给予支撑多语种且保留格式的自助文档翻译业务，吻合公司的国际化办公需求；针对已建成算力系统的性能优化需求，戴尔科技给予专门调优业务，有效办理互联网带宽不足与延迟难题，突破存储性能与扩展性瓶颈，并经过NVIDIA GDS等关键技术优化显著提升算力运用效率；而在办理复杂技术难题领域，戴尔科技也具备充足经验，曾胜利调试671B超大规模参数的推理性能瓶颈，办理第三方应用在GPU业务器部署中长期未办理的推理性能障碍；将自建知识库的GPU运用率从不足40%提升至90%以上，确保工程顺利交付等等。

毫无疑问，在公司智能化转型已步入以“数字驱动”为核心的新阶段，戴尔科技推出全栈式办理方案，助力公司打通从底层设施到顶层应用的端到端的转型路径，必将最大化协助公司达成智能应用的工程化落地与持久革新。

04.

实践见真章，

重塑公司智能化转型新范式

正所谓“实践见真章”。戴尔科技不但给予端到端的全栈式办理方案，更在与产业顾客的深度共创中，持久沉淀实战经验、迭代技术实力，既有力促进了公司智能化转型的高效落地，也在持久探索中重塑公司智能化转型的新范式。

案例一，某全球顶尖电子设备制造商，就鉴于戴尔科技智能技术蓝图和全栈办理方案，为顾客打造160卡GPU的智算集群，用于工业场景智能应用研发及规模部署。

据熟悉，该顾客曾面对多重挑战，原有智能基本设施依赖孤立工程驱动，致使资产分散、治理复杂、运维成本高；在计算、存储与互联网独立选型的形式下，系统联调与性能优化难度大；与此同时，从常规计算设备升级至复杂智算集群，并对接迅速迭代的模型与应用，也对团队技术实力提出了更高需求。

针对以上痛点，戴尔科技给予了全栈式技术蓝图，助力顾客达成AI基本设施的统一规划、集中治理与弹性调度，方案采用Dell PowerEdge GPU加速业务器，构建160卡高性能GPU计算集群，并搭配经NVIDIA SuperPOD认证的横向扩展存储架构，为公司给予透明、动态分层的存储业务；在互联网层面，戴尔集成构建了覆盖GPU计算、存储I/O、业务访问及系统治理的多平面高性能互联网，全面提升集群协作效率与资产运用率。

值得一提的是，戴尔科技不但给予整体办理方案的交付与售后支撑，还经过办理方案革新中心持久为顾客验证国内外前沿模型验证，分享落地经验，助力顾客在持久演进的技术环境中保持领先。

案例二，为应对某公司在构建高效、高性能智能系统流程中的核心需求，戴尔科技也给予了覆盖硬件、软件与业务的端到端办理方案，助力实际上现智能化实力的迅速落地与高效运作。

该公司的首要诉求包含，需求迅速构建并部署功能完备、性能卓越的基本设施系统；在超大规模参数模型环境下，保证高并发推理业务具备低延迟与高稳定性的响应实力；另有为公司级智能助手应用给予开箱即用、易于集成且模型中立的软件工具系统。

为此，戴尔科技依托“基本架构方案+咨询实施业务+产业应用生态”的三位一体实力，为该公司给予了经办理方案革新中心验证与效能优化的全栈业务，其中高性能基本架构部署领域，经过2台PowerEdge XE9680加速业务器及 PowerSwitch Z9432F 400GbE 交换机，构建高性能计算与互联网基本，提升分布式推理效率与资产运用率。

与此同时，现场工程实施与调优业务领域，戴尔科技业务团队给予现场部署与优化支撑，协助公司达成大规模模型的高并发、低延迟推理，保证系统稳定可靠；开箱即用的软件生态支撑领域，戴尔科技给予了MaxKB RAG 知识库系统软件，具备高度灵活性，可无缝嵌入第三方系统，协助公司迅速构建和集成智能助手应用。

最终，经过戴尔科技的全栈方案赋能，该公司不但大幅缩短了智能系统的建设周期，更在真实业务场景中达成了高效、稳定、可持久的智能化运作与革新突破。

总的来说，在公司智能化转型迈向纵深之际，竞逐模型规模与算力速率的喧嚣正逐渐退去，一个越发理性、务实的新阶段已然到来。放眼将来，尽管算法的“星辰大海”令人神往，但确实支撑公司智能化落地与持久进化的，始终是脚下那片深厚而独特的“数字沃土”。

这也意味着，投入一个强大、可扩展、智能化的数字系统，就是投入公司将来的核心角逐力。在此流程中，主动携手戴尔科技如此的协作伙伴，并依托其全栈式办理方案构建现代化智能数字系统，公司才能确实释放自身数字资产的巨大潜力，决胜于智能化新时代。