電影《斗士》中有一句臺(tái)詞令人印象深刻：“知道路要怎么走，和走上這條路，是有區(qū)別的?！?/p>

這句話在當(dāng)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(yè)中的重要性日益凸顯，一場(chǎng)圍繞算力與模型的“軍備競(jìng)賽”轟轟烈烈上演——科技巨頭紛紛重金加碼，千億參數(shù)模型、超大算力集群競(jìng)相刷新紀(jì)錄，“更大、更強(qiáng)”似乎成了唯一的競(jìng)爭(zhēng)邏輯。

然而，當(dāng)AI技術(shù)進(jìn)入企業(yè)應(yīng)用的“深水區(qū)”，越來越多的企業(yè)正意識(shí)到，真正制約智能化轉(zhuǎn)型落地的，并非模型與算力的“角逐”，而是數(shù)據(jù)根基的扎實(shí)程度。也就是說，企業(yè)AI應(yīng)用能否真正產(chǎn)生價(jià)值，越來越依賴于高質(zhì)量、可治理、可用的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，而不再僅僅依賴于更龐大的模型或更強(qiáng)大的算力。

客觀地說，這一認(rèn)知的轉(zhuǎn)變，并非是對(duì)大模型技術(shù)路線的質(zhì)疑和簡(jiǎn)單否定，相反它標(biāo)志著整個(gè)產(chǎn)業(yè)正步入更加務(wù)實(shí)和成熟的新階段。

也正因此，市場(chǎng)關(guān)注的焦點(diǎn)，也逐漸從前沿模型與算力的比拼，轉(zhuǎn)向如何構(gòu)建高質(zhì)量、高價(jià)值的專屬數(shù)據(jù)能力，而要實(shí)現(xiàn)從“模型驅(qū)動(dòng)”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的根本性轉(zhuǎn)變，企業(yè)也亟待依靠下一代基礎(chǔ)設(shè)施的支撐——建設(shè)現(xiàn)代化、靈活且可擴(kuò)展的智能數(shù)據(jù)平臺(tái)，已成為重塑企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型新范式的關(guān)鍵所在。

01.

智能化轉(zhuǎn)型主戰(zhàn)場(chǎng)，

從模型到數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)移

曾幾何時(shí)，一支優(yōu)秀的算法團(tuán)隊(duì)足以構(gòu)筑企業(yè)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(xué)習(xí)框架的日益成熟，再加上異構(gòu)加速計(jì)算技術(shù)將強(qiáng)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?yōu)椤盎A(chǔ)設(shè)施”，昔日的技術(shù)壁壘被快速消弭。

戴爾看來，當(dāng)前智能化轉(zhuǎn)型的主戰(zhàn)場(chǎng)已發(fā)生根本性轉(zhuǎn)移，瓶頸已從技術(shù)層（模型與算力）轉(zhuǎn)向了數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)層。

確實(shí)如此，數(shù)據(jù)對(duì)于智能應(yīng)用項(xiàng)目的成敗愈發(fā)關(guān)鍵。IDC 報(bào)告就指出，當(dāng)前企業(yè)在推進(jìn)智能化項(xiàng)目時(shí)普遍面臨數(shù)據(jù)層面的挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)質(zhì)量、治理與可用性，被超過40%的企業(yè)認(rèn)定為規(guī)?；涞氐闹饕系K；更為嚴(yán)峻的是，高達(dá) 87% 的智能應(yīng)用項(xiàng)目因種種問題遲遲無法投入生產(chǎn)。這一切的背后，仍是那個(gè)樸素卻殘酷的原則——“垃圾進(jìn)，垃圾出”。沒有高質(zhì)量、可信賴的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，再?gòu)?qiáng)大的算法和算力也無“用武之地”。

這也標(biāo)志著企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的重心，正從過去的“模型驅(qū)動(dòng)”全面轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的新階段。

在“模型驅(qū)動(dòng)”（Model-Centric）時(shí)期，市場(chǎng)的主要矛盾集中于技術(shù)資源瓶頸，表現(xiàn)為“缺乏適用的算法模型，算力成本高且供給稀缺”。彼時(shí)，企業(yè)的核心訴求非常直接：“我們需要更強(qiáng)大的模型和更多的GPU?！?/p>

而在當(dāng)前“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”（Data-Centric）的新范式下，主要矛盾已悄然轉(zhuǎn)變：“缺乏高質(zhì)量、高價(jià)值的領(lǐng)域?qū)I(yè)數(shù)據(jù)，以及真正可規(guī)?；涞氐臉I(yè)務(wù)場(chǎng)景”。企業(yè)的關(guān)注點(diǎn)也隨之變得更加務(wù)實(shí)和聚焦：“我們需要干凈、一致、真正可用的數(shù)據(jù)，并且最終要能解決實(shí)際業(yè)務(wù)問題?！?/p>

戴爾認(rèn)為，每一家企業(yè)在長(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)中積累的客戶行為數(shù)據(jù)、生產(chǎn)流程數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)、內(nèi)部知識(shí)文檔，都是其業(yè)務(wù)模式、組織文化和市場(chǎng)環(huán)境的獨(dú)特產(chǎn)物，這些深藏在企業(yè)內(nèi)部的“數(shù)據(jù)原油”，才是提煉出真正差異化智能價(jià)值的唯一原料，同時(shí)也構(gòu)成了企業(yè)在智能化時(shí)代最寬闊、最難以逾越的“護(hù)城河”。

正因如此，企業(yè)應(yīng)果斷將戰(zhàn)略重心，從一味追逐前沿的算法和模型，轉(zhuǎn)向?qū)?nèi)深耕數(shù)據(jù)，通過系統(tǒng)性地梳理、整合與治理內(nèi)部數(shù)據(jù)資產(chǎn)，并以此為基礎(chǔ)，依托已有的成熟模型，利用企業(yè)專有數(shù)據(jù)進(jìn)行定向微調(diào)（Fine-tuning），并與實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景深度結(jié)合——這才是企業(yè)在智能化競(jìng)爭(zhēng)中實(shí)現(xiàn)差異化價(jià)值的最快路徑。

02.

端到端數(shù)據(jù)管道，

AI落地關(guān)鍵破局之道

當(dāng)然，認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)的重要性只是第一步，如何高效地利用數(shù)據(jù)才是真正的挑戰(zhàn)。

基于此，戴爾科技提出了將數(shù)據(jù)視為“活資產(chǎn)”進(jìn)行管理和持續(xù)運(yùn)營(yíng)的理念，并通過構(gòu)建端到端的智能數(shù)據(jù)管道，切實(shí)推動(dòng)企業(yè)走向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”，讓洞察轉(zhuǎn)化為行動(dòng)，讓數(shù)據(jù)持續(xù)創(chuàng)造價(jià)值。

戴爾認(rèn)為，要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，關(guān)鍵在于建立一套持續(xù)迭代的數(shù)據(jù)生命周期，而非傳統(tǒng)的線性瀑布流程，該生命周期貫穿數(shù)據(jù)應(yīng)用的每一個(gè)環(huán)節(jié)，具體包括：數(shù)據(jù)采集→探索分析→標(biāo)注與注釋→清洗與預(yù)處理→數(shù)據(jù)增強(qiáng)→模型訓(xùn)練→錯(cuò)誤分析→數(shù)據(jù)迭代與再部署，通過這樣的閉環(huán)流程，企業(yè)能夠不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量與模型表現(xiàn)，真正實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的良性循環(huán)。

在此過程中，企業(yè)需完成兩個(gè)關(guān)鍵轉(zhuǎn)變：一方面，是賦能領(lǐng)域?qū)＜遥⊿ME），不能再將業(yè)務(wù)專家隔離于技術(shù)流程之外，必須讓他們能夠直接參與到數(shù)據(jù)開發(fā)的核心環(huán)節(jié)中來，因?yàn)樗麄冏罾斫鈹?shù)據(jù)背后的業(yè)務(wù)邏輯與真實(shí)含義，且由一線業(yè)務(wù)人員直接參與數(shù)據(jù)標(biāo)注與驗(yàn)證，將極大提升數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)確性、可信度與實(shí)用價(jià)值；另一方面，是推行 “數(shù)據(jù)即代碼”的實(shí)踐理念，即對(duì)數(shù)據(jù)集實(shí)施嚴(yán)格的版本控制、自動(dòng)化處理與持續(xù)監(jiān)控（MLOps），像管理代碼庫(kù)一樣精細(xì)管理數(shù)據(jù)，只有做到每一次數(shù)據(jù)迭代都可追溯、可復(fù)現(xiàn)、可回滾，才能真正建立起可靠、高效的數(shù)據(jù)流水線。

而這一切的關(guān)鍵，都離不開底層基礎(chǔ)設(shè)施的有力支撐——數(shù)據(jù)管道必須能夠支持跨職能協(xié)同，并實(shí)現(xiàn)全生命周期的自動(dòng)化運(yùn)營(yíng)。因此，構(gòu)建能夠承載這一愿景的智能數(shù)據(jù)平臺(tái)，已成為企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的必經(jīng)之路。

其根本原因在于，一個(gè)強(qiáng)大、靈活且可擴(kuò)展的智能數(shù)據(jù)平臺(tái)，能夠幫助企業(yè)徹底打破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)架構(gòu)中常見的“四大枷鎖”：

一是，集中化瓶頸。集中式架構(gòu)要求所有數(shù)據(jù)流經(jīng)單一節(jié)點(diǎn)，不僅容易造成數(shù)據(jù)傳輸延遲，更會(huì)帶來單點(diǎn)故障風(fēng)險(xiǎn)，影響系統(tǒng)整體穩(wěn)定性。

二是，數(shù)據(jù)孤島。煙囪式架構(gòu)將數(shù)據(jù)封閉在不同部門或職能內(nèi)部，嚴(yán)重阻礙跨團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)共享與協(xié)同，導(dǎo)致數(shù)據(jù)流動(dòng)效率低下。

三是，架構(gòu)僵化。缺乏彈性的架構(gòu)難以適應(yīng)快速變化的業(yè)務(wù)需求，也無法靈活接入新的數(shù)據(jù)源，致使數(shù)據(jù)策略滯后，難以發(fā)揮應(yīng)有效能。

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

由此可見，在智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵階段，真正的挑戰(zhàn)不僅在于認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)的重要性，更在于如何高效地將其轉(zhuǎn)化為可運(yùn)營(yíng)、可迭代的“活資產(chǎn)”，要實(shí)現(xiàn)這一轉(zhuǎn)變，關(guān)鍵在于打破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)架構(gòu)中的集中化瓶頸、數(shù)據(jù)孤島、架構(gòu)僵化與供應(yīng)商鎖定等“枷鎖”，而構(gòu)建面向未來的現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu)，正是打破這些束縛的核心路徑——它不僅是企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵技術(shù)底座，更是在智能時(shí)代構(gòu)筑差異化競(jìng)爭(zhēng)力和持續(xù)創(chuàng)新能力的戰(zhàn)略引擎。

03.全棧式解決方案，

助力智能應(yīng)用工程化落地

在此背景下，戴爾科技打造了一套強(qiáng)大、可擴(kuò)展、智能化的數(shù)據(jù)平臺(tái)和全棧式解決方案，該方案并非單一的產(chǎn)品，而是一套經(jīng)過實(shí)踐驗(yàn)證的完整架構(gòu)藍(lán)圖，深度融合的智能全棧解決方案，包括RAG框架、數(shù)據(jù)科學(xué)工作臺(tái)、訓(xùn)練與推理框架等核心模塊，能夠幫助企業(yè)構(gòu)建面向未來的現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu)，形成端到端的智能數(shù)據(jù)體系，由此助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能應(yīng)用的工程化落地，更可系統(tǒng)性地支撐其邁向智能化發(fā)展的長(zhǎng)遠(yuǎn)愿景。

首先，在數(shù)據(jù)底座方面，戴爾科技全新打造戴爾智能數(shù)據(jù)平臺(tái)(Dell AI Data Platform)，該平臺(tái)以現(xiàn)代化數(shù)據(jù)湖倉(cāng)（Dell Data Lakehouse）理念為核心，深度融合數(shù)據(jù)湖的彈性擴(kuò)展與成本效益，以及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的高性能與治理能力，為企業(yè)構(gòu)建堅(jiān)實(shí)而智能的數(shù)據(jù)底座。

其核心架構(gòu)分為三層：數(shù)據(jù)核心層，以 Dell PowerScale存儲(chǔ)為基石，提供穩(wěn)定、可擴(kuò)展和高性能的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)支撐；開放式數(shù)據(jù)表格與管理層，作為“智能引擎”，該層具備開放兼容的設(shè)計(jì)，支持多種數(shù)據(jù)格式的統(tǒng)一管理，無需移動(dòng)數(shù)據(jù)即可實(shí)現(xiàn)高效訪問，有效應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)碎片化挑戰(zhàn)，顯著提升分析效率；計(jì)算與數(shù)據(jù)收集層，負(fù)責(zé)匯聚存儲(chǔ)和計(jì)算資源，支持分析、推理等數(shù)據(jù)密集型任務(wù)，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集到智能應(yīng)用的全流程一體化，降低成本并增強(qiáng)實(shí)時(shí)決策能力。

事實(shí)上，戴爾智能數(shù)據(jù)平臺(tái)創(chuàng)新，在于其深度整合的功能架構(gòu)與前瞻的設(shè)計(jì)理念，如跨孤島數(shù)據(jù)索引與查詢，無需搬運(yùn)或轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，即可實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的統(tǒng)一檢索與管理；統(tǒng)一用戶數(shù)據(jù)視角，通過標(biāo)準(zhǔn)SQL支持查詢各類結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，降低使用門檻；高效非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理方面，新增數(shù)據(jù)通過Dell RAG Connector組件可實(shí)時(shí)向量化，無需大規(guī)模計(jì)算資源，保證信息及時(shí)可查，并通過與 Elastic 合作開發(fā)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)引擎，進(jìn)一步支持向量、語義及混合搜索，賦能實(shí)時(shí)推薦、智能問答等業(yè)務(wù)場(chǎng)景。此外，在安全機(jī)制方面，平臺(tái)也構(gòu)建了三層縱深防護(hù)體系，從監(jiān)控、響應(yīng)到隔離實(shí)現(xiàn)了完全的閉環(huán)防護(hù)，在復(fù)雜環(huán)境中為企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)提供持續(xù)可信的保護(hù)。

其次，在全棧式交付方面，戴爾科技提供智能平臺(tái)解決方案的全棧式交付能力，可幫助企業(yè)用戶規(guī)?；渴鸷蛿U(kuò)展智能應(yīng)用，其解決方案包括GPU計(jì)算集群構(gòu)建方案，支持從單機(jī)算力擴(kuò)展至分布式訓(xùn)練與推理集群，顯著提升業(yè)務(wù)吞吐、降低延遲，優(yōu)化計(jì)算資源利用；GPU集群管理與存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)方案，提供包括存儲(chǔ)I/O網(wǎng)絡(luò)、帶內(nèi)/帶外管理網(wǎng)絡(luò)及上行業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的全棧網(wǎng)絡(luò)支持，搭載Dell PowerSwitch 系列網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)（400Gb/100Gb/25Gb/10Gb/GE），保障數(shù)據(jù)高速流通與系統(tǒng)可靠管理。

而智能集群管理解決方案，主要是通過 PowerOPS 智能運(yùn)維平臺(tái)、推理服務(wù)平臺(tái)及計(jì)算集群管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn) GPU 算力池化、資源統(tǒng)一調(diào)度與高效運(yùn)維；面向行業(yè)應(yīng)用的戴爾解決方案，主要推出了面向垂直領(lǐng)域的行業(yè)知識(shí)庫(kù)與智能體平臺(tái)、模型托管與代碼助手平臺(tái)，并結(jié)合應(yīng)用安全網(wǎng)關(guān)，為企業(yè)提供安全、開箱即用的智能應(yīng)用支持；同時(shí)依托戴爾專業(yè)咨詢服務(wù)，推動(dòng)解決方案與業(yè)務(wù)深度融合。數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施（DCI）方案，則是全面應(yīng)對(duì)智算中心在配電、制冷、布線與空間規(guī)劃等“風(fēng)火水電”層面的核心挑戰(zhàn)，為智能工作負(fù)載提供穩(wěn)定、高效且可持續(xù)擴(kuò)展的底層支撐。

最后，在專業(yè)服務(wù)與生態(tài)方面，戴爾科技不僅提供高性能、高可靠的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，更提供從戰(zhàn)略咨詢、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、平臺(tái)實(shí)施、應(yīng)用集成到運(yùn)營(yíng)優(yōu)化的“一站式”服務(wù)，全面保障客戶從頂層設(shè)計(jì)到落地運(yùn)營(yíng)的每一個(gè)關(guān)鍵階段。

在戰(zhàn)略咨詢階段，戴爾科技的團(tuán)隊(duì)可幫助企業(yè)制定與業(yè)務(wù)對(duì)齊的數(shù)字戰(zhàn)略與技術(shù)藍(lán)圖；數(shù)據(jù)準(zhǔn)備服務(wù)方面，通過清洗、標(biāo)注與合規(guī)檢查構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)集；平臺(tái)實(shí)施方面，實(shí)施團(tuán)隊(duì)依托成熟方法論，助力企業(yè)高效部署并與現(xiàn)有系統(tǒng)集成；應(yīng)用集成方面，則是支持基于開放API快速構(gòu)建和接入RAG、模型服務(wù)等智能應(yīng)用；運(yùn)營(yíng)優(yōu)化方面，戴爾科技通過與技術(shù)伙伴及ISV合作，構(gòu)建靈活、前沿的解決方案生態(tài)，持續(xù)賦能業(yè)務(wù)創(chuàng)新。

更為關(guān)鍵的是，戴爾科技的專業(yè)應(yīng)用服務(wù)始終以客戶的實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景為錨點(diǎn)，深入理解行業(yè)痛點(diǎn)與創(chuàng)新需求，助力客戶高效推進(jìn)智能化轉(zhuǎn)型。

如在智能應(yīng)用構(gòu)建方面，戴爾科技可幫助企業(yè)快速部署RAG知識(shí)庫(kù)，提升內(nèi)部知識(shí)管理效率；通過NLP2SQL工具實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)報(bào)表的自動(dòng)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(wù)，滿足企業(yè)的國(guó)際化辦公需求；針對(duì)已建成算力平臺(tái)的性能優(yōu)化需求，戴爾科技提供專業(yè)調(diào)優(yōu)服務(wù)，有效解決網(wǎng)絡(luò)帶寬不足與延遲問題，突破存儲(chǔ)性能與擴(kuò)展性瓶頸，并通過NVIDIA GDS等關(guān)鍵技術(shù)優(yōu)化顯著提升算力利用效率；而在解決復(fù)雜技術(shù)難題方面，戴爾科技也具備豐富經(jīng)驗(yàn)，曾成功調(diào)試671B超大規(guī)模參數(shù)的推理性能瓶頸，解決第三方應(yīng)用在GPU服務(wù)器部署中長(zhǎng)期未解決的推理性能障礙；將自建知識(shí)庫(kù)的GPU利用率從不足40%提升至90%以上，確保項(xiàng)目順利交付等等。

毫無疑問，在企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型已步入以“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”為核心的新階段，戴爾科技推出全棧式解決方案，助力企業(yè)打通從底層設(shè)施到頂層應(yīng)用的端到端的轉(zhuǎn)型路徑，必將最大化幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能應(yīng)用的工程化落地與持續(xù)創(chuàng)新。

04.實(shí)踐見真章，

重塑企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型新范式

正所謂“實(shí)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(yè)客戶的深度共創(chuàng)中，持續(xù)沉淀實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)、迭代技術(shù)能力，既有力推動(dòng)了企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的高效落地，也在持續(xù)探索中重塑企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的新范式。

案例一，某全球頂級(jí)電子設(shè)備制造商，就基于戴爾科技智能技術(shù)藍(lán)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(yè)場(chǎng)景智能應(yīng)用開發(fā)及規(guī)模部署。

據(jù)了解，該客戶曾面臨多重挑戰(zhàn)，原有智能基礎(chǔ)設(shè)施依賴孤立項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)，導(dǎo)致資源分散、管理復(fù)雜、運(yùn)維成本高；在計(jì)算、存儲(chǔ)與網(wǎng)絡(luò)獨(dú)立選型的模式下，系統(tǒng)聯(lián)調(diào)與性能優(yōu)化難度大；同時(shí)，從傳統(tǒng)計(jì)算設(shè)備升級(jí)至復(fù)雜智算集群，并對(duì)接快速迭代的模型與應(yīng)用，也對(duì)團(tuán)隊(duì)技術(shù)能力提出了更高要求。

針對(duì)以上痛點(diǎn)，戴爾科技提供了全棧式技術(shù)藍(lán)圖，助力客戶實(shí)現(xiàn)AI基礎(chǔ)設(shè)施的統(tǒng)一規(guī)劃、集中管理與彈性調(diào)度，方案采用Dell PowerEdge GPU加速服務(wù)器，構(gòu)建160卡高性能GPU計(jì)算集群，并搭配經(jīng)NVIDIA SuperPOD認(rèn)證的橫向擴(kuò)展存儲(chǔ)架構(gòu)，為企業(yè)提供透明、動(dòng)態(tài)分層的存儲(chǔ)服務(wù)；在網(wǎng)絡(luò)層面，戴爾集成構(gòu)建了覆蓋GPU計(jì)算、存儲(chǔ)I/O、業(yè)務(wù)訪問及系統(tǒng)管理的多平面高性能網(wǎng)絡(luò)，全面提升集群協(xié)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(chuàng)新中心持續(xù)為客戶驗(yàn)證國(guó)內(nèi)外前沿模型驗(yàn)證，分享落地經(jīng)驗(yàn)，助力客戶在持續(xù)演進(jìn)的技術(shù)環(huán)境中保持領(lǐng)先。

案例二，為應(yīng)對(duì)某企業(yè)在構(gòu)建高效、高性能智能平臺(tái)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(wù)的端到端解決方案，助力其實(shí)現(xiàn)智能化能力的快速落地與高效運(yùn)營(yíng)。

該企業(yè)的主要訴求包括，需要快速構(gòu)建并部署功能完備、性能卓越的基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)；在超大規(guī)模參數(shù)模型環(huán)境下，保障高并發(fā)推理服務(wù)具備低延遲與高穩(wěn)定性的響應(yīng)能力；以及為企業(yè)級(jí)智能助手應(yīng)用提供開箱即用、易于集成且模型中立的軟件工具平臺(tái)。

為此，戴爾科技依托“基礎(chǔ)架構(gòu)方案+咨詢實(shí)施服務(wù)+行業(yè)應(yīng)用生態(tài)”的三位一體能力，為該企業(yè)提供了經(jīng)解決方案創(chuàng)新中心驗(yàn)證與效能優(yōu)化的全棧服務(wù)，其中高性能基礎(chǔ)架構(gòu)部署方面，通過2臺(tái)PowerEdge XE9680加速服務(wù)器及 PowerSwitch Z9432F 400GbE 交換機(jī)，構(gòu)建高性能計(jì)算與網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)，提升分布式推理效率與資源利用率。

同時(shí)，現(xiàn)場(chǎng)工程實(shí)施與調(diào)優(yōu)服務(wù)方面，戴爾科技服務(wù)團(tuán)隊(duì)提供現(xiàn)場(chǎng)部署與優(yōu)化支持，協(xié)助企業(yè)實(shí)現(xiàn)大規(guī)模模型的高并發(fā)、低延遲推理，保障系統(tǒng)穩(wěn)定可靠；開箱即用的軟件生態(tài)支持方面，戴爾科技提供了MaxKB RAG 知識(shí)庫(kù)平臺(tái)軟件，具備高度靈活性，可無縫嵌入第三方系統(tǒng)，幫助企業(yè)快速構(gòu)建和集成智能助手應(yīng)用。

最終，通過戴爾科技的全棧方案賦能，該企業(yè)不僅大幅縮短了智能平臺(tái)的建設(shè)周期，更在真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)了高效、穩(wěn)定、可持續(xù)的智能化運(yùn)營(yíng)與創(chuàng)新突破。

總的來說，在企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型邁向縱深之際，競(jìng)逐模型規(guī)模與算力速度的喧囂正逐漸退去，一個(gè)更加理性、務(wù)實(shí)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(yè)智能化落地與持續(xù)進(jìn)化的，始終是腳下那片深厚而獨(dú)特的“數(shù)據(jù)沃土”。

這也意味著，投資一個(gè)強(qiáng)大、可擴(kuò)展、智能化的數(shù)據(jù)平臺(tái)，就是投資企業(yè)未來的核心競(jìng)爭(zhēng)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(gòu)建現(xiàn)代化智能數(shù)據(jù)平臺(tái)，企業(yè)才能真正釋放自身數(shù)據(jù)資產(chǎn)的巨大潛力，決勝于智能化新時(shí)代。

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