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戴尔，这家由创始人迈克尔·戴尔领导的科技巨头，或许不像一些新兴公司那样光芒四射，但它总能巧妙地驾驭科技浪潮。在当前汹涌澎湃的人工智能时代，戴尔正面临一个核心挑战：如何抓住爆炸性的AI机遇，同时将其已部署在全球数百万客户现场的服务器、存储和PC平稳过渡到新时代？面对庞大的现有客户群和以硬件为主的业务模式，戴尔能否成功将传统优势转化为AI时代的增长引擎？它将如何构建“AI工厂”，利用强大的渠道，并实现核心基础设施的现代化？本文将深入解析戴尔在AI浪潮中的战略布局、市场表现以及面临的挑战，带你了解这家巨头如何在变革中稳固前行。
阅读收获
看懂戴尔如何凭借其庞大的现有客户基础和渠道网络，在AI新赛道上构建独特的竞争优势。了解戴尔打造“AI工厂”的核心策略，以及它如何将服务器、存储等硬件整合成企业所需的端到端AI解决方案。洞察AI如何重塑万亿美元数据中心市场，以及硬件厂商如何通过加速计算架构抓住这一历史性机遇。识别戴尔在AI转型过程中面临的关键挑战，帮助你更清晰地判断其未来发展潜力。戴尔如何驾驭人工智能浪潮，同时服务其庞大的现有客户群戴尔科技公司（Dell Technologies Inc.）这家由创始人领导的企业，是科技界最引人注目却又被低估的故事之一。戴尔科技并不特别性感，也没有提出什么惊天动地、令人脑洞大开的愿景。然而，这家公司却始终能找到方法，驾驭一波又一波的浪潮，而没有沦为随波逐流的浮木。
就像《教父》中声名狼藉的海曼·罗斯一样，创始人迈克尔·戴尔（如图）似乎总能为他的合作伙伴赚钱。但与罗斯不同的是，戴尔先生不是黑帮，而是一位绅士，他甚至写了一本书[1]，讲述如何“好好玩但要赢”（Play Nice But Win）。
在这篇 Breaking Analysis 中，在拉斯维加斯举行的 Dell Technologies World 2025 大会之前，我们探讨了一个问题：戴尔将如何抓住爆炸性的人工智能机遇，同时将其已部署在现场的数百万台服务器、存储阵列和 PC 平稳过渡到这个新的人工智能时代？
前提：赢得企业级人工智能取决于三个因素我们认为，戴尔保持领先地位的能力取决于三个关键要素，包括：
1）加倍投入全栈式“AI 工厂”系统，打破基础设施孤岛，加速实现 AI 价值；
2）释放其庞大全球渠道的潜在力量——将 20 多万个合作伙伴视为直销引擎的延伸，而非附加；
3）实现核心现代化——即重新设计服务器、存储和网络，以适应高度并行、耗电巨大的工作负载，同时不懈地降低每浮点运算的成本，并解决客户现在密切关注的能源消耗问题。
解读 Jeff Clarke 的营收曲线图下文展示了首席运营官 Jeff Clarke 在 2023 年 10 月戴尔 2023 年财务分析师会议上公布的一张图表。
该图描绘了一条时间序列线，贯穿科技领域的关键里程碑。我们看到，
在 20 世纪 90 年代，直销 PC 模式兴起，然后在早期互联网时代电子商务助推下再次加速。大约在 2010 年代初，曲线趋于平缓——然后下降——这说明戴尔在转型为企业巨头的过程中遇到了困难，它放弃了与 EMC 的关系，独自前行，进行了 30 多次收购，如 Compellent、EqualLogic、Boomi、Perot Systems 等等，包括一些软件资产。这最终被证明是一次代价高昂的学习经历。在 2016 年 EMC 交易后，这条线急剧反弹，在持有 VMware 股份时达到顶峰，现在随着戴尔将自己定位在 AI 浪潮中，它再次向上攀升。重要性在我们看来，这张图不仅仅是一堂历史课；它是一张路线图。戴尔的战略转型——私有化重置、EMC 超级合并以及 VMware 货币化——为当前的人工智能周期奠定了基础。现在的任务是将这些来之不易的企业基础转化为端到端的 AI 工厂，通过重振的渠道实现货币化，并由在性能与能源实用性之间取得平衡的基础设施提供支持，同时相对于超大规模云服务商，为企业客户提供诱人的价值主张。
戴尔的估值：从被忽视到 AI 驱动的优等生戴尔的股票故事与市场对生成式 AI 的觉醒同步。下文所示的五年股票图表突出了 2023 年 1 月，当时股价约为 40 美元——估值远低于销售额的一倍。
2023 年 1 月 – “ChatGPT 觉醒”。 OpenAI 的节日热潮演变成 AI 炒作的早期阶段，董事会试图理解其必要性。当时投资者开始将 AI 可选性纳入基础设施公司的估值，但戴尔的定价仍反映其增长缓慢。2023 年 10 月 – 分析师日拐点。 迈克尔·戴尔阐述了愿景，Jeff Clarke 传达了驾驭下一波浪潮的执行计划——即我们之前讨论的论点。随着买方模型在后 VMware 时代以更强的资产负债表重新设定增长和利润假设，该股获得了顺风；戴尔同时拉动了新的资本配置杠杆——股票回购和稳定的股息；华尔街喜欢这个故事。2024 年春季达到顶峰。 股价飙升至 ~160 美元，在大约 15 个月内实现了 4 倍的估值扩张，标志着早期 AI 热潮的最高点。今天 – 合理化阶段。 股价徘徊在 ~112 美元 附近——仍是 AI 前基线的 3 倍，自疫情以来上涨了 ~430%，反映了对供应限制、毛利率组合和资本密集度的更平衡看法。从视觉上看，图表显示了从 2020 年到 2022 年的长期平缓到略微下降的通道，从 23 年第一季度开始的急剧对角线上升，分析师日后的加速，以及温和下降到当前水平——本质上是一个经典的炒作周期“现有客户群”平台期。
资本回报作为结构性顺风AI 只是故事的一半，甚至更少。戴尔通过回购和股息向股东（包括迈克尔·戴尔）返还约 80% 的自由现金流。这种框架与那些以前忽视该名称的价值导向型基金产生了共鸣。当然，另一方面是，大规模回购意味着管理层认为在增量研发或并购方面的投资回报有限。随着 AI 工厂规模的扩大，这种权衡是否可持续将是未来几个季度需要密切关注的关键点。戴尔的策略似乎是专注于降低成本，进行内部结构性改革，应用 AI 提高效率，并通过大幅提升 EBITDA 和现金流。
正如我们所说，它不性感，但它有利可图。
戴尔的营收引擎：两个部门，一个供应链飞轮下文来自戴尔财务报告的图表将其损益表提炼为两个主要向量，构成了其 2025 财年近 1000 亿美元总收入的大部分。业务几乎平均分配在其两个报告部门之间。
客户端解决方案事业部 (CSG) – 专注于商用 PC
约占收入的 55%。 这是一个典型的低利润、大批量业务，是戴尔全球供应链杠杆的基础。基础设施解决方案事业部 (ISG) – 企业级设备
约占收入的 45%。 在这个业务内部，ISG 本身又分为两部分：
• ~60% 服务器和网络 – 毛利率在十几百分点；英特尔公司历史上攫取了大部分芯片经济效益，现在英伟达公司在 AI 服务器中承担了这一角色。
• ~40% 存储 – 毛利率在 45% 到 50%；仍然是戴尔的利润引擎，尽管低于 EMC 曾经享受的 60% 以上的峰值。为什么简单的模型很重要在我们看来，这种结构的精妙之处在于其战略性。通过保留惠普在分拆后放弃的 PC 销量，戴尔保持了采购订单的议价能力，能够从堆栈中的每个组件中挤出利润。这个飞轮降低了 ISG 的单位成本。此外，它使戴尔能够声称真正的“端到端”地位，而竞争对手则是在拼凑。
戴尔的利润动态：组合转移的故事在疫情早期阶段，远程工作和居家学习需求的空前激增催化了 PC 需求的急剧飙升。单位出货量猛增，将戴尔的营收推至创纪录水平。然而，产品组合严重偏向低利润的笔记本电脑。由于这些销量带来了更薄的产品利润和额外的供应链成本，正是这种推动营收增长的因素同时压缩了毛利率，凸显了即使在繁荣时期，偏向利润较低的产品也会稀释盈利能力。
如今，重心已转移到基础设施解决方案事业部内的 AI 优化服务器。企业和服务提供商竞相部署大型语言模型和推理工作负载，他们优先选择 GPU 密集型系统，这些系统的平均销售价格和利润率要高得多。这种组合的丰富性在一定程度上抵消了英伟达在每种配置中更高的芯片提成。因此，尽管 GPU 的绝对美元支出更高，但利润率扩张仍然可见，这说明当需求既迫切又对价格不敏感时，高端配置带来的杠杆作用。
存储组合进一步突出了这一优势，因为戴尔控制了更多的 IP。展望未来，我们认为下一个催化剂将来自广泛的存储更新周期。2018-2020 年期间出货的全闪存阵列正值保修期满，而新的以 AI 为中心的存储架构——具有 GPU 直连结构、并行文件系统、对象存储和更高的 AI 亲和性，以及嵌入到服务器中的超低延迟网络——正进入主流可用性。
随着客户迁移到这些更高价值、高容量的系统，这种转变有望带来二次利润顺风。在我们看来，更丰富的存储平均销售价格与与数据服务相关的经常性软件许可相结合，将进一步巩固毛利率，延续始于当前 AI 服务器热潮的盈利能力提升。
软件差距VMware 曾经弥补了戴尔损益表中的软件不足，但博通的剥离使得其产品组合以硬件为中心。管理层选择了流动性和资产负债表的清晰度，而不是将 VMware 整合进来并夸大毛利率表现。在我们看来，戴尔明确的赌注是，其供应链规模与 AI 工厂相结合，将使其能够与惠普企业公司（Hewlett Packard Enterprise Co.）和亚马逊网络服务公司（Amazon Web Services Inc.）等公司在价值上竞争。
在我们看来，戴尔近 1000 亿美元的硬件飞轮既是其护城河，也是其挑战。尽管该公司一方面拥有无与伦比的采购议价能力，但另一方面，它面临着在微薄的 PC 利润下不断创新的压力，同时追逐更高价值的企业工作负载。尽管我们很希望看到 VMware 的“内部整合”，但该公司似乎对其当前模式感到满意并非常适合追求，并应对这一挑战。
戴尔的表现如何：估值与利润率的连续性上文展示了五家科技巨头——戴尔、HPE、IBM 公司（IBM Corp.）、思科系统公司（Cisco Systems Inc.）和甲骨文公司（Oracle Corp.）——的比较表格，从左到右排列，以戴尔开头，然后按营收倍数递增。各行分别列出了过去 12 个月的营收、毛利率、营业利润率、营业现金流（美元）、营业现金流占营收的百分比、截至昨天的近似市值以及由此产生的营收倍数。
数据中的关键信息戴尔的供应链规模 vs. 利润率现实
戴尔近 1000 亿美元的营收规模远超甲骨文和思科，但其低至 20% 的毛利率使其股票的销售额倍数仅为 0.8 倍——即使在大幅重估之后。PC 业务的拖累仍然是结构性制约因素。HPE：利润率改善，但有代价
剥离 PC 业务使 HPE 的毛利率和营业利润率提高了几个百分点，但它失去了戴尔式的采购议价能力和现金流实力。投资者仍然只给予其 0.7 倍 的营收倍数。值得注意的是，HPE 的营收倍数曾经远大于戴尔。AI 服务器的势头和积极的资本回报股东政策扭转了这一局面。IBM 软件飞轮的运作
随着软件业务现在接近营收的一半，IBM 的毛利率推高至 50% 以上，几乎是戴尔营业利润率的两倍，营收倍数也翻了两番，达到 4 倍。思科：ARR 转化保护了其模式
即使在近期路由和安全业务疲软的情况下，思科仍然实现了 60% 以上的毛利率和 20% 以上的营业利润率，支撑了近 5 倍 的销售额估值。甲骨文：云加软件溢价
70% 以上的毛利率和 30% 以上的营业利润率带来了巨大的现金生成能力——超过图表中任何同行——市场也因此给予其 8 倍 的营收倍数，尽管 OCI 的资本密集度很高。戴尔估值的战略意义在我们看来，戴尔的资本回报故事和 AI 服务器的增长缩小了部分估值差距，但这张表格清楚地说明了一个问题——即仅凭硬件规模难以突破 1 倍销售额的估值天花板。要获得软件式的估值倍数，戴尔必须：
1）将更高利润的知识产权更深入地嵌入其 AI 工厂堆栈；
2）找到一个这次能够保留的软件引擎；或
3）通过 AI 大规模自动化，削减内部成本，并通过应用代理重新设计流程来提高前所未有的生产力。
我们认为第三个选项风险较低，并且正在顺利进行中。这本身应该会带来中期估值的提升。目前尚不清楚戴尔是否会利用其他两个选项中的一个或两个，以相对于同行更高的倍数进行交易。
ETR 脉搏检查：宏观逆风减缓支出势头，戴尔仍保持部分优势下文图表来自 企业技术研究公司（Enterprise Technology Research）的季度 TSIS 调查[2]，绘制了戴尔五个类别的净得分（Net Score）——该公司衡量支出速度的综合指标：笔记本电脑、云计算（即：私有云支出）、存储、服务器和台式机。每条线显示三个数据点——24 年 4 月、25 年 1 月和 25 年 4 月——让我们能够追踪过去一年的预算情绪。
如何解读图表
Y 轴是净得分（Net Score）；任何 高于 40% 的都属于“高度提升”。20% 到 30% 的得分是非常可观的。每组柱状图代表产品细分市场。红色边框框出了我们关注的净得分指标，强调每个细分市场现在都低于 40% 的突破区域。主要观察结果
全面减速。 从 24 年 4 月到 25 年 4 月，每条线都向下漂移，反映了更广泛的宏观预算压缩；戴尔在这里并非独树一帜。笔记本电脑仍然是亮点。 即使在疲软之后，商用笔记本电脑的净得分仍达到 ~33%——对于成熟类别而言是同类最佳，远高于服务器或台式机。云计算得分“可观”。 它徘徊在 20% 中段，对于与超大规模云服务商 强劲势头[3] 竞争的私有云导向型产品而言，表现稳健。基础设施偏低但稳定。 存储和服务器徘徊在 20% 低段，与疫情硬件激增后的周期性消化一致。启示我们认为，这项调查强化了戴尔的复杂现实。也就是说，宏观紧缩正在抑制势头，但 PC 业务仍然表现出色，私有云叙事在较小但重要的买家群体中引起共鸣。净效应是减弱而非崩溃，这为 AI 驱动的更新周期在预算放松时重新加速基础设施支出奠定了基础。
现有客户群引力：戴尔的普及率得分在硬件堆栈中占据主导地位下文图表使用了相同的 ETR 数据集，但将 Y 轴从净得分（Net Score） 切换为普及率（Pervasion）——即调查受访者中将戴尔列为该类别当前供应商的百分比。红色方框突出显示了该指标，柱状图立即显示了戴尔在企业领域（云计算除外）的深度渗透程度。
从视觉上看，笔记本电脑和服务器的柱状图延伸到 50% 线以上，存储和台式机聚集在 40% 以下，云计算则徘徊在十几百分点的低位。
这些数字告诉我们什么
笔记本电脑和服务器的主导地位。 超过一半的受访企业在终端和计算方面使用戴尔——这是竞争对手难以打破的现有客户群护城河。存储仍然占据主导地位。 渗透率约为 41%，戴尔/EMC 仍然是领先的存储供应商，尽管自收购以来全球份额有所下滑。台式机坚守。 近 40% 的普及率凸显了戴尔在传统 PC 外形方面的持续影响力。云足迹适中但具有战略意义。 较低的渗透率反映了戴尔专注于本地和私有云工作负载，而非超大规模基础设施即服务。重要性我们认为，这些普及率统计数据突显了戴尔最大的战略资产——即庞大、粘性强的现有客户群，它可以从中挖掘 AI 工厂升级和跨产品组合的拉动效应。挑战——也是机遇——在于在订阅模式为主的竞争对手抢占更新周期之前，将这一传统足迹转化为下一代基础设施。
同行比较：势头遇上足迹——戴尔笔记本电脑与苹果正面交锋下文图表是另一个基于相同 ETR 数据集的双轴散点图：
Y 轴（垂直）： 共享净得分（Shared Net Score）——衡量支出势头的代理指标。X 轴（水平）： 渗透率（Penetration）（ETR 标记为 重叠（Overlap））——调查中 1,859 家企业中积极使用每种产品的百分比。40% 处的虚线水平线突出了“势头强劲”的阈值；在此次分析中，没有硬件供应商突破该阈值，这突显了我们之前讨论的预算拖累以及该市场的成熟度。
你看到什么在右上角的标注框中，我们展示了类别领导者：苹果笔记本电脑净得分为 34%，戴尔笔记本电脑为 33%。它们在势头上几乎不相上下，戴尔在 X 轴上略微领先苹果，这得益于其更深入的企业渗透率。戴尔的其他产品——服务器、存储、台式机——聚集在左下方，表明在更广泛的现有客户群中，势头稳健但爆发力较弱。重要性我们的研究表明，戴尔的商用笔记本电脑系列拥有同类最佳的速度_和_最广泛的足迹，这在成熟类别中很少见。这种领导地位不仅维持了公司的供应链规模经济，还为戴尔提供了一个有利的切入点，以便在客户更新其设备时向上销售边缘 AI 工作流程和后端基础设施。
服务器格局：戴尔拥有足迹，但势头表明市场成熟下文数据是另一个 ETR 散点图——垂直轴为共享净得分（Shared Net Score），水平轴为渗透率（Penetration）（重叠（Overlap））——这次比较的是服务器供应商。40% 处的红色虚线再次标记了“高势头”阈值。
点图告诉我们什么戴尔服务器位于最右侧，基于 1,859 家企业中的 537 家——这意味着在接受调查的 1,859 家企业中，有 537 家运行戴尔服务器。没有竞争对手能接近这种现有客户群引力。附近，但向左一步，是英特尔白盒设计和 Supermicro——它们共同代表了 ODM/DIY 群体。它们的净得分与戴尔接近，这再次表明所有主流服务器供应商都感受到了相同的需求状况，即 AI 热情与整体预算压缩并存。重要的是，所有点都位于 40% 线以下，这突显了即使 AI 热情尚未将主流企业的服务器支出推入爆发区域。在我们看来，这突显了当今大多数 AI 活动都发生在云端（超大规模云和新兴云），而企业正在理清所需的技能，并填补当今略显不足的 AI 堆栈中的空白。我们得出的启示主导地位，而非颠覆。 戴尔的服务器份额仍然无与伦比；该公司控制着超过四分之一受访大型企业的更新周期。成熟度抑制势头。 随着 x86 商品化以及超大规模云服务商吸收定制芯片，净得分增长充其量是增量的——每个人都在争夺替换周期（存量经营），而不是绿地项目（增长周期）。重新加速的路径。 在我们看来，戴尔必须将这一强大的足迹与差异化的 AI 工厂机架设计（加速器密集、液冷、软件调优）相结合，吸引初创公司进入其生态系统，并构建更强大的 AI 解决方案，以重新点燃支出速度——进而将其净得分推高至当前水平以上。存储快照：戴尔的现有客户群护城河 vs. Pure 的势头下文图表显示了 ETR 存储散点图，再次绘制了垂直轴上的共享净得分（Shared Net Score）（支出势头）和水平轴上的渗透率（Penetration）（重叠（Overlap））。请记住，ETR 将主存储和数据保护阵列归为一类，因此该领域混合了老牌存储区域网络供应商与下一代和传统备份平台。
解读图表戴尔占据最右侧位置，标记为 “323/1,859”。翻译过来就是：323 家受访企业——多于任何竞争对手——运行戴尔存储。然而，其净得分远低于 40% 的突破线。Pure Storage 作为唯一一个高于 40% 阈值的点脱颖而出，表明该群体中未来的支出最高。Rubrik 紧贴 40% 线，证明其从备份到网络弹性（cyber resilience）的品牌重塑正在引起共鸣。NetApp、Nutanix Inc.、HPE 和 VMware vSAN（现已并入 Broadcom Inc.） 形成一个中间集群，显示出稳健的渗透率但势头平缓。主要收获现有客户群优势，而非势头领导地位。 戴尔 300 多个客户的足迹凸显了数十年的主导地位，但支出速度已转移到 Pure 和 Rubrik 等以安全为框架的新进入者。AI 工厂转型。 为了防止这一基础被侵蚀，我们认为戴尔必须将英伟达 GPU、AI 优化网络、AI 优化存储和现代数据保护服务整合到集成的“AI 工厂”捆绑包中——为客户提供一条更新路径，将传统阵列与加速器密集型计算机架相结合。同时，在芯片供应商、存储类型和价格区间提供广泛的选择。开放芯片合作伙伴关系仍然至关重要。 尽管英伟达是主要的盟友，但戴尔与英特尔、超微半导体公司（Advanced Micro Devices Inc.）、博通等公司的持续合作对于填补价格性能差距并在以硬件为主的产品组合中保持利润至关重要。在我们看来，戴尔的战略很明确：利用其无与伦比的存储足迹播种 AI 就绪的基础设施升级，继续更新其 AI 优化存储产品组合（并行文件系统、高性能、解耦系统）；然后依靠紧密的合作伙伴关系和全栈集成来重新点燃目前被更专业的竞争对手所占据的势头。
宏观背景：万亿美元数据中心改造我们的研究表明，AI 不仅仅是增量工作负载；它正在重新定义整个数据中心堆栈。下文图表是我们 2025 年 4 月更新的长期数据中心基础设施预测[4]，涵盖设施、电力、散热、服务器、存储和网络。
图表显示什么Y 轴： 年度支出（十亿美元）。X 轴： 日历年 2024 年至 2035 年。两个堆叠区域逐年上升：橙色区域——传统 x86 基础设施。 想象一下经典的以 CPU 为中心的服务器，加上少量 IBM Power 或大型机（太小无法单独列出）。支出受到压缩。蓝色区域——加速计算/极端并行处理（EPP）。 专为 AI 训练和推理构建的系统——GPU、定制 ASIC 和紧密耦合的高带宽结构。一个关键标记突出显示，总支出在 2030 年代初突破 1 万亿美元。
关键数字总体复合年增长率（24-35 年）： 十几百分点，稳稳处于两位数的“十几百分点”区间。加速细分市场复合年增长率： ~23%，推动了总增长的大部分。份额转移： EPP 从 疫情时代的 8% 支出跃升至 2030 年的约 85%——数据中心物料清单的彻底翻转。这对戴尔以及其他所有公司为何重要在我们看来，结论是显而易见的——即，每一美元持平的传统 x86 支出都必须被 GPU 密集型架构取代或超越。掌握 AI 工厂的电力、散热和供应链经济学的供应商将驾驭这万亿美元的浪潮；那些固守纯 CPU 设计的公司则面临萎缩到十年末在预测中几乎不显示的灰色区域的风险。IBM 的 Z 系列将在这场转型中幸存下来，x86 也将继续占有一席之地，但通用架构的主导地位时代已经结束。
AI 支出焦点：云端领先，企业抓住第二波顺风下文图表剔除了非 AI 工作负载，并单独列出了到 2035 年的年度 AI 基础设施支出。两个堆叠区域讲述了这个故事：
深蓝色区域——超大规模/云 AI 资本支出。 占据图表左侧的主导地位，反映了当前的支出现实。云巨头享有先发优势。它们拥有资金、软件工具以及现有数据湖的引力，因此它们的曲线从 2024 年急剧上升，并在整个十年持续攀升，尽管在 2029 年后曲线略微趋于平缓。浅蓝色区域——企业/本地 AI。 起初是一条细带，然后稳步加宽，在大约下一个十年初跨越了前一个预测中的_传统非 AI 本地_线，并在2032 年达到所有 AI 数据中心基础设施支出的约 20%。随着数据主权和延迟要求迫使公司“将 AI 带到数据所在地”，该区域在 2030 年代初继续增长。注意：这假设戴尔等公司构建了企业轻松采用所需的生态系统、解决方案和本地 AI 堆栈。注意：整体 AI 基础设施在下一个十年初将突破万亿美元大关。
这些数字对戴尔意味着什么我们认为，戴尔正在全力为 AI 交叉点进行工程设计：
现有客户群杠杆。 数十万台带有戴尔标志的 x86 服务器与数 PB 的企业数据并存，这些数据不会迁移到超大规模云服务商。将这些资产现代化，用于 GPU 集群、高吞吐量存储层和 800 GbE，是戴尔的主场优势。渠道覆盖。 戴尔在企业领域拥有无与伦比的合作伙伴网络，使其能够走遍数据中心，并将“AI 模块”精确地部署在工作负载所在的位置。双重任务重塑堆栈。 交付完全集成的“AI 工厂”机架——液冷、加速器密集、以太网或 NVLink 结构——同时保持开放的芯片合作伙伴关系（英伟达、英特尔、AMD、博通等）。收获并保护核心。 保持财富 500 强企业的传统工作负载运行；确保 x86 资产通过并行文件系统、向量数据库和基于策略的计算治理轻松与新的 GPU 集群互操作。总结在我们看来，超大规模云服务商将继续设定早期步伐，但未来十年的战场是企业 AI。戴尔的战略——“在现有基础上进行现代化改造，同时叠加 AI 所需的功能”——使其能够抓住预测中本地 AI 支出超过传统基础设施时出现的第二波需求。
戴尔科技世界大会看点：AI PC、AI 优化基础设施、可选性以及大量型号我们预计戴尔将重点强调大量的AI PC 信息——希望有一些新的采用指标、更新的外形和对神经处理单元（NPU）路线图的更深入探讨。苹果早期 M 系列的势头引发了大量关于设备端推理的讨论；戴尔现在必须证明其 AI 芯片加 NPU 的策略能够提供可比的电池续航、延迟和开发者吸引力。
全栈 AI 工厂：选择即品牌预计戴尔将向与会者展示大量的服务器、存储和“AI 工厂”SKU——一个选项组合，展示其核心价值主张：全球规模下的客户选择。我们认为主要主题将是：
芯片可选性。 英伟达仍然是首选加速器，但 AMD GPU、英特尔 Gaudi 以及当然还有主流 x86 都将保留在价格敏感或推理密集型工作负载的菜单上。模型可选性。 预计会提及 Meta 的 Llama 堆栈、Hugging Face 模型库以及越来越多的精选“企业就绪”小型语言模型。戴尔不构建专有基础模型；答案在于生态系统的广度。AI 优化服务器、存储和网络。 寻找对传统 PowerStore/PowerScale 系列的升级，以及针对大规模检查点流量调整的新并行文件或对象层。在网络方面，戴尔将捆绑基于博通的以太网结构和英伟达的 InfiniBand，以达到 GPU 集群所需的 800 GbE ——以及很快的 1.6 太比特——速度。代号策略：从 Project X 到 GA SKU戴尔的节奏变得可预测：春天宣布一个“项目”，下一年发货 SKU。Alpine、Frontier、Fort Knox、Fort Zero、Helix——每个都遵循了这个模式。客户已经学会可以提前一年规划预算，但历史也表明有些项目会悄然消失。买家需谨慎：关注哪些以前的代号和哪些 2025 年的“项目”获得了确定的发货日期，而不是“技术预览”的说法。
戴尔咨询服务扮演更重要的角色戴尔服务在这个 AI 时代扮演了更重要的角色。戴尔认识到许多客户不仅缺乏本地 AI 堆栈，而且缺乏快速行动所需的技能。戴尔咨询服务是一个重要的加速器，帮助客户应对数据质量挑战、治理和隐私问题；并构建能够融入现有传统基础设施的解决方案，同时帮助企业抓住 AI 机遇。
预计在 DTW 2025 大会上，从笔记本电脑到堆栈顶层再到托管服务，服务和咨询将得到突出展示。
我们正在追踪的执行风险我们的分析标记了四个可能挑战戴尔 AI 雄心的领域：
GPU 供应仍然受限。 超大规模云服务商优先获得分配；企业 SKU 稍后到达。设施改造。 液冷和高密度电力需求给传统本地数据中心带来压力——特别是戴尔渠道服务的中间市场。软件差距。 云平台捆绑了开发者友好的复杂数据堆栈、治理和 MLOps 层；戴尔必须依靠合作伙伴和解决方案来避免“纯硬件”的污名。竞争交叉火力。 Supermicro 的按订单设计机架、HPE 的 GreenLake 封装 AI 服务器以及众多 ODM 都在以激进的定价和服务叠加来争夺戴尔自己的现有客户群。我们的看法：巧妙驾驭 AI在我们看来，戴尔的差异化不会来自于拥有最快的 GPU 节点——每个人都会在几个季度内达到规格表上的同等水平。真正的考验在于戴尔能否协调一个端到端的 AI 工厂，将机架、存储、结构、软件和服务整合为一个交钥匙成果，然后通过一个已经在大多数企业拥有装卸码头通行证的渠道交付。
如果戴尔执行得力，它就可以在收获其成熟的 PC 和服务器业务现金流的同时，通过面向未来十年的 AI 就绪系统扩大客户钱包份额。这一转型的关键在于以下问题：在云供应商锁定市场之前，这些 AI 工厂能否从二级和三级服务提供商跃升到主流企业大厅？
我们将在现场与 theCUBE 团队一起，整周验证这一论点——并随着故事的展开在 Breaking Analysis 中进行报道。
原文标题：How Dell is riding the AI wave while serving its massive installed base
Notice：Translate by Gemini-2.5-flash-thinking
https://www.amazon.com/Play-Nice-But-Win-Journey-ebook/dp/B08VWFW56N ↩http://etr.ai/ ↩https://thecuberesearch.com/275-breaking-analysis-power-hungry-clouds-inside-techs-most-expensive-quarter/ ↩https://thecuberesearch.com/271-breaking-analysis-mapping-jensens-world-forecasting-ai-in-cloud-enterprise-and-robotics/ ↩