電影《斗士》中有一句臺詞令人印象深刻：“知道路要怎么走，和走上這條路，是有區別的。”

這句話在當下的人工智能浪潮中顯得尤為貼切。過去幾年，AI在千行百業中的重要性日益凸顯，一場圍繞算力與模型的“軍備競賽”轟轟烈烈上演——科技巨頭紛紛重金加碼，千億參數模型、超大算力集群競相刷新紀錄，“更大、更強”似乎成了唯一的競爭邏輯。

然而，當AI技術進入企業應用的“深水區”，越來越多的企業正意識到，真正制約智能化轉型落地的，并非模型與算力的“角逐”，而是數據根基的扎實程度。也就是說，企業AI應用能否真正產生價值，越來越依賴于高質量、可治理、可用的數據基礎，而不再僅僅依賴于更龐大的模型或更強大的算力。

智能化轉型主戰場，

從模型到數據的轉移

曾幾何時，一支優秀的算法團隊足以構筑企業的核心壁壘。但今天，隨著Llama、Mistral、DeepSeek 等開源模型的崛起，以及TensorFlow、PyTorch 等深度學習框架的日益成熟，再加上異構加速計算技術將強大算力變得如水電般觸手可及，讓算法和算力資源正在迅速演變為“基礎設施”，昔日的技術壁壘被快速消弭。

戴爾看來，當前智能化轉型的主戰場已發生根本性轉移，瓶頸已從技術層（模型與算力）轉向了數據與業務層。

確實如此，數據對于智能應用項目的成敗愈發關鍵。IDC 報告就指出，當前企業在推進智能化項目時普遍面臨數據層面的挑戰：數據質量、治理與可用性，被超過40%的企業認定為規模化落地的主要障礙；更為嚴峻的是，高達 87% 的智能應用項目因種種問題遲遲無法投入生產。這一切的背后，仍是那個樸素卻殘酷的原則——“垃圾進，垃圾出”。沒有高質量、可信賴的數據基礎，再強大的算法和算力也無“用武之地”。

這也標志著企業智能化轉型的重心，正從過去的“模型驅動”全面轉向“數據驅動”的新階段。

在“模型驅動”（Model-Centric）時期，市場的主要矛盾集中于技術資源瓶頸，表現為“缺乏適用的算法模型，算力成本高且供給稀缺”。彼時，企業的核心訴求非常直接：“我們需要更強大的模型和更多的GPU。”

而在當前“數據驅動”（Data-Centric）的新范式下，主要矛盾已悄然轉變：“缺乏高質量、高價值的領域專業數據，以及真正可規模化落地的業務場景”。企業的關注點也隨之變得更加務實和聚焦：“我們需要干凈、一致、真正可用的數據，并且最終要能解決實際業務問題。”

戴爾認為，每一家企業在長期運營中積累的客戶行為數據、生產流程數據、供應鏈數據、內部知識文檔，都是其業務模式、組織文化和市場環境的獨特產物，這些深藏在企業內部的“數據原油”，才是提煉出真正差異化智能價值的唯一原料，同時也構成了企業在智能化時代最寬闊、最難以逾越的“護城河”。

正因如此，企業應果斷將戰略重心，從一味追逐前沿的算法和模型，轉向對內深耕數據，通過系統性地梳理、整合與治理內部數據資產，并以此為基礎，依托已有的成熟模型，利用企業專有數據進行定向微調（Fine-tuning），并與實際業務場景深度結合——這才是企業在智能化競爭中實現差異化價值的最快路徑。

端到端數據管道，

AI落地關鍵破局之道

當然，認識到數據的重要性只是第一步，如何高效地利用數據才是真正的挑戰。

基于此，戴爾科技提出了將數據視為“活資產”進行管理和持續運營的理念，并通過構建端到端的智能數據管道，切實推動企業走向“數據驅動”，讓洞察轉化為行動，讓數據持續創造價值。

戴爾認為，要實現這一目標，關鍵在于建立一套持續迭代的數據生命周期，而非傳統的線性瀑布流程，該生命周期貫穿數據應用的每一個環節，具體包括：數據采集→探索分析→標注與注釋→清洗與預處理→數據增強→模型訓練→錯誤分析→數據迭代與再部署，通過這樣的閉環流程，企業能夠不斷優化數據質量與模型表現，真正實現“數據驅動”的良性循環。

在此過程中，企業需完成兩個關鍵轉變：一方面，是賦能領域專家（SME），不能再將業務專家隔離于技術流程之外，必須讓他們能夠直接參與到數據開發的核心環節中來，因為他們最理解數據背后的業務邏輯與真實含義，且由一線業務人員直接參與數據標注與驗證，將極大提升數據集的準確性、可信度與實用價值；另一方面，是推行 “數據即代碼”的實踐理念，即對數據集實施嚴格的版本控制、自動化處理與持續監控（MLOps），像管理代碼庫一樣精細管理數據，只有做到每一次數據迭代都可追溯、可復現、可回滾，才能真正建立起可靠、高效的數據流水線。

而這一切的關鍵，都離不開底層基礎設施的有力支撐——數據管道必須能夠支持跨職能協同，并實現全生命周期的自動化運營。因此，構建能夠承載這一愿景的智能數據平臺，已成為企業智能化轉型的必經之路。

其根本原因在于，一個強大、靈活且可擴展的智能數據平臺，能夠幫助企業徹底打破傳統數據架構中常見的“四大枷鎖”：

一是，集中化瓶頸。集中式架構要求所有數據流經單一節點，不僅容易造成數據傳輸延遲，更會帶來單點故障風險，影響系統整體穩定性。

二是，數據孤島。煙囪式架構將數據封閉在不同部門或職能內部，嚴重阻礙跨團隊的數據共享與協同，導致數據流動效率低下。

三是，架構僵化。缺乏彈性的架構難以適應快速變化的業務需求，也無法靈活接入新的數據源，致使數據策略滯后，難以發揮應有效能。

最后，供應商鎖定。過度依賴特定供應商的專有架構，不僅限制了組織自由集成不同技術棧的能力，還可能帶來高昂成本，并阻礙新技術的引入與應用。

由此可見，在智能化轉型的關鍵階段，真正的挑戰不僅在于認識到數據的重要性，更在于如何高效地將其轉化為可運營、可迭代的“活資產”，要實現這一轉變，關鍵在于打破傳統數據架構中的集中化瓶頸、數據孤島、架構僵化與供應商鎖定等“枷鎖”，而構建面向未來的現代數據架構，正是打破這些束縛的核心路徑——它不僅是企業智能化轉型的關鍵技術底座，更是在智能時代構筑差異化競爭力和持續創新能力的戰略引擎。

助力智能應用工程化落地

在此背景下，戴爾科技打造了一套強大、可擴展、智能化的數據平臺和全棧式解決方案，該方案并非單一的產品，而是一套經過實踐驗證的完整架構藍圖，深度融合的智能全棧解決方案，包括RAG框架、數據科學工作臺、訓練與推理框架等核心模塊，能夠幫助企業構建面向未來的現代數據架構，形成端到端的智能數據體系，由此助力企業實現智能應用的工程化落地，更可系統性地支撐其邁向智能化發展的長遠愿景。

首先，在數據底座方面，戴爾科技全新打造戴爾智能數據平臺(Dell AI Data Platform)，該平臺以現代化數據湖倉（Dell Data Lakehouse）理念為核心，深度融合數據湖的彈性擴展與成本效益，以及數據倉庫的高性能與治理能力，為企業構建堅實而智能的數據底座。

其核心架構分為三層：數據核心層，以 Dell PowerScale存儲為基石，提供穩定、可擴展和高性能的數據存儲支撐；開放式數據表格與管理層，作為“智能引擎”，該層具備開放兼容的設計，支持多種數據格式的統一管理，無需移動數據即可實現高效訪問，有效應對數據碎片化挑戰，顯著提升分析效率；計算與數據收集層，負責匯聚存儲和計算資源，支持分析、推理等數據密集型任務，幫助企業實現從數據采集到智能應用的全流程一體化，降低成本并增強實時決策能力。

事實上，戴爾智能數據平臺創新，在于其深度整合的功能架構與前瞻的設計理念，如跨孤島數據索引與查詢，無需搬運或轉換數據，即可實現多源數據的統一檢索與管理；統一用戶數據視角，通過標準SQL支持查詢各類結構化、半結構化和非結構化數據，降低使用門檻；高效非結構化數據處理方面，新增數據通過Dell RAG Connector組件可實時向量化，無需大規模計算資源，保證信息及時可查，并通過與 Elastic 合作開發的非結構化數據引擎，進一步支持向量、語義及混合搜索，賦能實時推薦、智能問答等業務場景。此外，在安全機制方面，平臺也構建了三層縱深防護體系，從監控、響應到隔離實現了完全的閉環防護，在復雜環境中為企業數據資產提供持續可信的保護。

其次，在全棧式交付方面，戴爾科技提供智能平臺解決方案的全棧式交付能力，可幫助企業用戶規模化部署和擴展智能應用，其解決方案包括GPU計算集群構建方案，支持從單機算力擴展至分布式訓練與推理集群，顯著提升業務吞吐、降低延遲，優化計算資源利用；GPU集群管理與存儲網絡方案，提供包括存儲I/O網絡、帶內/帶外管理網絡及上行業務網絡在內的全棧網絡支持，搭載Dell PowerSwitch 系列網絡交換機（400Gb/100Gb/25Gb/10Gb/GE），保障數據高速流通與系統可靠管理。

而智能集群管理解決方案，主要是通過 PowerOPS 智能運維平臺、推理服務平臺及計算集群管理系統，實現 GPU 算力池化、資源統一調度與高效運維；面向行業應用的戴爾解決方案，主要推出了面向垂直領域的行業知識庫與智能體平臺、模型托管與代碼助手平臺，并結合應用安全網關，為企業提供安全、開箱即用的智能應用支持；同時依托戴爾專業咨詢服務，推動解決方案與業務深度融合。數據中心基礎設施（DCI）方案，則是全面應對智算中心在配電、制冷、布線與空間規劃等“風火水電”層面的核心挑戰，為智能工作負載提供穩定、高效且可持續擴展的底層支撐。

最后，在專業服務與生態方面，戴爾科技不僅提供高性能、高可靠的關鍵基礎設施，更提供從戰略咨詢、數據準備、平臺實施、應用集成到運營優化的“一站式”服務，全面保障客戶從頂層設計到落地運營的每一個關鍵階段。

在戰略咨詢階段，戴爾科技的團隊可幫助企業制定與業務對齊的數字戰略與技術藍圖；數據準備服務方面，通過清洗、標注與合規檢查構建高質量數據集；平臺實施方面，實施團隊依托成熟方法論，助力企業高效部署并與現有系統集成；應用集成方面，則是支持基于開放API快速構建和接入RAG、模型服務等智能應用；運營優化方面，戴爾科技通過與技術伙伴及ISV合作，構建靈活、前沿的解決方案生態，持續賦能業務創新。

更為關鍵的是，戴爾科技的專業應用服務始終以客戶的實際業務場景為錨點，深入理解行業痛點與創新需求，助力客戶高效推進智能化轉型。

如在智能應用構建方面，戴爾科技可幫助企業快速部署RAG知識庫，提升內部知識管理效率；通過NLP2SQL工具實現業務報表的自動生成，輔助管理層決策；提供支持多語種且保留格式的自助文檔翻譯服務，滿足企業的國際化辦公需求；針對已建成算力平臺的性能優化需求，戴爾科技提供專業調優服務，有效解決網絡帶寬不足與延遲問題，突破存儲性能與擴展性瓶頸，并通過NVIDIA GDS等關鍵技術優化顯著提升算力利用效率；而在解決復雜技術難題方面，戴爾科技也具備豐富經驗，曾成功調試671B超大規模參數的推理性能瓶頸，解決第三方應用在GPU服務器部署中長期未解決的推理性能障礙；將自建知識庫的GPU利用率從不足40%提升至90%以上，確保項目順利交付等等。

毫無疑問，在企業智能化轉型已步入以“數據驅動”為核心的新階段，戴爾科技推出全棧式解決方案，助力企業打通從底層設施到頂層應用的端到端的轉型路徑，必將最大化幫助企業實現智能應用的工程化落地與持續創新。

重塑企業智能化轉型新范式

正所謂“實踐見真章”。戴爾科技不僅提供端到端的全棧式解決方案，更在與行業客戶的深度共創中，持續沉淀實戰經驗、迭代技術能力，既有力推動了企業智能化轉型的高效落地，也在持續探索中重塑企業智能化轉型的新范式。

案例一，某全球頂級電子設備制造商，就基于戴爾科技智能技術藍圖和全棧解決方案，為用戶打造160卡GPU的智算集群，用于工業場景智能應用開發及規模部署。

據了解，該客戶曾面臨多重挑戰，原有智能基礎設施依賴孤立項目驅動，導致資源分散、管理復雜、運維成本高；在計算、存儲與網絡獨立選型的模式下，系統聯調與性能優化難度大；同時，從傳統計算設備升級至復雜智算集群，并對接快速迭代的模型與應用，也對團隊技術能力提出了更高要求。

針對以上痛點，戴爾科技提供了全棧式技術藍圖，助力客戶實現AI基礎設施的統一規劃、集中管理與彈性調度，方案采用Dell PowerEdge GPU加速服務器，構建160卡高性能GPU計算集群，并搭配經NVIDIA SuperPOD認證的橫向擴展存儲架構，為企業提供透明、動態分層的存儲服務；在網絡層面，戴爾集成構建了覆蓋GPU計算、存儲I/O、業務訪問及系統管理的多平面高性能網絡，全面提升集群協作效率與資源利用率。

值得一提的是，戴爾科技不僅提供整體解決方案的交付與售后支持，還通過解決方案創新中心持續為客戶驗證國內外前沿模型驗證，分享落地經驗，助力客戶在持續演進的技術環境中保持領先。

案例二，為應對某企業在構建高效、高性能智能平臺過程中的核心需求，戴爾科技也提供了覆蓋硬件、軟件與服務的端到端解決方案，助力其實現智能化能力的快速落地與高效運營。

該企業的主要訴求包括，需要快速構建并部署功能完備、性能卓越的基礎設施平臺；在超大規模參數模型環境下，保障高并發推理服務具備低延遲與高穩定性的響應能力；以及為企業級智能助手應用提供開箱即用、易于集成且模型中立的軟件工具平臺。

為此，戴爾科技依托“基礎架構方案+咨詢實施服務+行業應用生態”的三位一體能力，為該企業提供了經解決方案創新中心驗證與效能優化的全棧服務，其中高性能基礎架構部署方面，通過2臺PowerEdge XE9680加速服務器及 PowerSwitch Z9432F 400GbE 交換機，構建高性能計算與網絡基礎，提升分布式推理效率與資源利用率。

同時，現場工程實施與調優服務方面，戴爾科技服務團隊提供現場部署與優化支持，協助企業實現大規模模型的高并發、低延遲推理，保障系統穩定可靠；開箱即用的軟件生態支持方面，戴爾科技提供了MaxKB RAG 知識庫平臺軟件，具備高度靈活性，可無縫嵌入第三方系統，幫助企業快速構建和集成智能助手應用。

最終，通過戴爾科技的全棧方案賦能，該企業不僅大幅縮短了智能平臺的建設周期，更在真實業務場景中實現了高效、穩定、可持續的智能化運營與創新突破。

總的來說，在企業智能化轉型邁向縱深之際，競逐模型規模與算力速度的喧囂正逐漸退去，一個更加理性、務實的新階段已然到來。放眼未來，盡管算法的“星辰大海”令人神往，但真正支撐企業智能化落地與持續進化的，始終是腳下那片深厚而獨特的“數據沃土”。

這也意味著，投資一個強大、可擴展、智能化的數據平臺，就是投資企業未來的核心競爭力。在此過程中，積極攜手戴爾科技這樣的合作伙伴，并依托其全棧式解決方案構建現代化智能數據平臺，企業才能真正釋放自身數據資產的巨大潛力，決勝于智能化新時代。