2026年5月27日，上海外滩W酒店。
戴尔科技集团全球资深副总裁吴冬梅站在台上，用半年、20多座城市的走访，抛出了一个管理者都绕不开的问题。
“过去半年，我走过全国20多个城市，拜访了大型集团、科创公司、制造业企业、金融机构、科研单位。大家处在不同的行业，不同的发展阶段，但几乎每一个管理者都提出了同一个问题：在全球市场不断变化、智能技术发展一日千里、成本和需求双重挤压的环境下，企业的下一步到底应该把钱投到哪里，人放到哪里，数据存到哪里？”
戴尔科技集团全球资深副总裁 吴冬梅
吴冬梅用这句话开启了2026年戴尔科技集团春季新品品鉴会的序幕。台下坐着来自各行各业的客户、合作伙伴与媒体。而就在数日之前，戴尔科技全球峰会（Dell Technologies World）刚刚在拉斯维加斯落幕。
在戴尔科技看来，一个拐点正在到来：多年来企业的惯性是买现成软件、用公有云；但现在，智能技术正在让”自己做”变得前所未有地容易——企业用软件构建竞争壁垒的方式，正在被重写。
一个正在被打破的模式
过去十年，”云优先”几乎是企业IT建设的政治正确。数据中心投资被视为保守，自建服务器被认为是”不懂现代化”。云计算厂商以弹性、低门槛和快速迭代为旗帜，重新定义了企业IT采购的逻辑。在这样的叙事下，硬件厂商一度处于守势。
但这种被当成理所当然的模式，正在被智能技术本身打破。
转折点是企业的账单。当智能技术从”调用API做实验”演变为”大规模部署持续在线的智能体”，云端的Token消耗成本开始从可以接受，变为难以承受。戴尔科技的调研数据显示，全球67%的智能工作负载已经运行在云端之外——本地数据中心、边缘端或终端设备上；88%的受访企业至少部署了一个以上的智能工作负载在企业内部。陈洁是戴尔科技集团大中华区信息基础架构解决方案事业部总经理。在上海品鉴会的演讲开场，她只用了一个词来概括当下的市场情绪：”过去一年，我跟很多客户聊，大家都会总结两个字——焦虑。”
戴尔科技集团大中华区信息基础架构解决方案事业部总经理 陈洁
这种焦虑，有其独特的中国语境。智能技术的迭代速度在中国被进一步放大，陈洁给出了一个令人震动的数字：”全球范围内Token消耗量是10倍增长，中国区的数字——跟过去两年相比——是1000倍的增长。”与此同时，投入与产出之间的鸿沟同样触目惊心。毕马威一份针对全球1300名CEO的调研显示，69%的CEO计划将10%至20%的预算投入智能技术相关领域，80%以上的中国CEO认为智能技术的投资回报周期在三年之内。然而多家咨询机构的调研结果，却指向同一个令人尴尬的结论：仅有25%的企业认为智能技术带来了显著价值，只有28%的企业认为智能项目达到了预期投资回报率。
钱投出去了，但大多数企业并没有拿到预期的答案。
陈洁在采访中对这一现象的诊断很直接：”很多企业采购了大量GPU，买回来之后其实有很多是闲置状态，或者根本无法充分发挥预期效果。原因有很多——企业内部存在大量数据孤岛，在数据治理方面没有投入，然后就盲目去堆算力。”
还有一个在全球战略报告中几乎不会出现的细节。在很多中国企业里，IT部门在智能项目中的话语权反而相对较弱，大量智能项目由业务部门分别主导预算与推进。”这个部门做一点，那个部门做一点，但企业层面并没有形成统一的智能战略规划。”结果，数据无法打通，算力无法共享，一个个新的”智能孤岛”在原有的数据孤岛之上叠加生长。
陈洁在演讲中谈到，曾经有一位CIO向其坦言，他需要同时运营11个平台。”11个平台意味着什么？他要跟11个厂家打交道，平台的复杂性让他没有办法从日常运维中释放出来，去做更多创新的事情。”陈洁说。
这是中国企业智能困局的一个缩影，也是戴尔科技在这个市场所要回答的核心命题。
混合算力：从”云时代”到”混合算力时代”
这套架构逻辑，在戴尔科技上海品鉴会的PPT上被浓缩成一句话：”智能体推动算力，从’云时代’迈向’混合算力时代’。”
云端和终端，并非替代关系，而是分工关系。云端算力擅长全局协同、多模态模型和大规模扩展；终端算力的优势在于低Token成本、低延迟、离线可用，以及数据不出门的安全性。两者之间的关系，是”混合”。
陈洁把这一理念进一步诠释为”算力分层”——让智能应用尽可能靠近数据，数据在哪里，算力就部署到哪里。”现在国内很多客户有一个比较典型的误区：认为只要做智能化转型，就一定要追求大算力。但实际上不是这样的。”
一项行业调查数据印证了这一点：将近50%的企业数据，不在云端，不在机房，而是存储在员工的电脑上。当企业在谈智能技术、谈智能体的时候，如果不从终端入手，就等于漏掉了半壁江山。
围绕这一判断，戴尔科技此次发布的商用终端新品，是一套按场景分层的算力部署逻辑。最基础的一层，是覆盖日常办公的智能商用PC——会议降噪、文档生成、本地安全扫描，在桌面上就可以完成，不需要回云端。再往上一层，是面向工程师、数据分析师等专业人士的工作站，在本地跑更复杂的推理任务，部署专属智能体。而在最顶端，是此次发布的Dell Pro Precision旗舰工作站——定位已不是个人生产力工具，而是企业或部门级别的智能体节点，相当于把一座小型“智能工厂”搬进了办公室。
三大支柱
终端算力只是戴尔科技这场布局的一半。数据中心侧，这次品鉴会呈现了另一个更完整的架构主张。
陈洁在演讲中说：”智能技术的更新迭代正在重塑企业竞争格局，IT基础架构的现代化水平及其对智能原生的支持能力，正成为企业赢得未来的关键所在。”这个判断，在品鉴会上被落实为三根支柱：让数据真正就绪、让架构足够灵活、让安全形成闭环。
数据就绪，是第一根支柱，也是整个架构的起点。
陈洁在演讲中用一个公式概括了企业智能化转型落地失败的根源：问题不在算力，而在数据的就绪程度、质量与流动性——三个维度缺一不可。刘志洪是戴尔科技集团大中华区信息基础架构解决方案事业部存储业务总经理，他的表述更直接：”客户做智能化转型，并不是简单把数据堆在那里就能直接使用。数据首先要被采集，还要经过清洗和治理。脏数据训练出来的智能应用，一定也是错误的。”
戴尔科技集团大中华区信息基础架构解决方案事业部存储业务总经理 刘志洪
围绕这一判断，戴尔科技构建了智能数据平台：数据编排、分析、处理、查询协同运转，将散落在各处的数据梳理成智能应用可以直接调用的燃料。在存储底座上，戴尔科技以分层架构对应不同的工作负载需求——从承载海量非结构化数据的大容量层，到支持高速随机访问的性能层，再到此次全新发布的Dell Lightning File System并行文件系统。刘志洪说：”我们是从根源上完全依照智能训练、推理所需要的极致性能来设计的，而不是把过去的文件系统改一改拿来用。”
架构灵活，是第二根支柱。
刘志洪用一个底层判断打开这个话题：”访问数据的主体，正在从人变成智能体。今天我查询自己的交易账户，可能只是自己访问一两个数据库。但未来智能体可能同时访问十个库、一百个库。”
这种量级的跃迁，让”合”的逻辑开始动摇。超融合的初衷是简单——计算、存储、网络打包在一起，部署快、管理省事。但代价是灵活性。陈洁描述得很具体：”以前很多企业会采用超融合一体机，部署非常快。但实际上，很多系统的CPU和内存利用率长期都处在相当低的水平。”
戴尔科技现代化解耦架构的核心，是把计算、网络、存储资源池化，让它们各自独立扩展、按需组合，同时融入端到端的网络弹性防护。刘志洪说：“今天整个技术栈都在变化。如果未来ERP变成智能增强型ERP，那么它底层整个技术栈其实已经完全不同了。基础设施必须足够开放，才能适配未来各种可能的技术路线。”这一次，戴尔科技发布了Dell Private Cloud（DPC）和Dell Distributed Private Cloud（DDPC），通过统一的自动化平台Dell Automation Platform集中管理——核心数据中心、边缘节点、分支机构，一个管理平面覆盖所有节点。
这种灵活性，也深入到了戴尔科技的底层硬件架构本身。
在专访中，戴尔科技集团大中华区信息基础架构解决方案事业部资深总监席与琛提到，智能时代的基础设施演进，并不是一次“推倒重来”的革命，而更像是一场围绕模块化与工程化展开的重构。“大量企业客户依然非常重视既有投资的保护，因此我们从第17代PowerEdge开始，就已经在推进统一模块化设计。”他说。
戴尔科技集团大中华区信息基础架构解决方案事业部资深总监 席与琛
过去，无论是Intel还是AMD平台，服务器往往需要配置两套几乎完全不同的主板与整机体系。席与琛提到，“这种情况下，客户一旦想要切换平台，很多时候就意味着整机替换。这不仅提高了客户升级成本，也让厂商自身长期承受重复研发压力。而模块化架构的价值，在于让CPU平台乃至部分组件能够更灵活地适配与切换，让服务器升级不再意味着‘全部重来’。”
安全闭环，是第三根支柱，也是最容易被忽视、代价却最惨重的一根。
刘志洪的判断，来自对过去十年的观察：”今天数据最大的威胁，已经和十年前不一样了。十几年前，大家主要谈的是备份和容灾，那时候其实很少有人谈数据避风港（Cyber Recovery），因为当时网络攻击还比较少见。但今天网络勒索几乎已经形成了一个完整的黑色产业链。”
这意味着安全的逻辑必须重写——从减少暴露面，到实时检测威胁，再到从攻击后快速恢复。此次发布的Dell Cyber Detect，将智能技术引入数据损坏检测，能在生产端就识别出勒索软件对数据的篡改，而不是等到备份时才发现。而数据避风港，是这个闭环最后的保障。刘志洪说：”只有真正隔离，才能把攻击面降到最低。只有隔离之后，你才能保证那份数据始终是干净的。否则，只要不隔离，今天是干净的，明天也可能被感染。”
写在最后
笔者问陈洁，市场上做企业智能基础设施的厂商不止戴尔科技一家，为什么是戴尔科技？
她没有直接列举竞争优势，而是先说了一件事——戴尔科技自己同样认真对待智能化转型中的每一个核心问题，如何打通多系统数据、从哪个智能场景率先切入、数据是否就绪、ROI如何快速体现。正因如此，戴尔科技站在台上分享的，不是理论，而是实践中沉淀下来的经验。
“戴尔科技的智能解决方案在全球已经积累了超过5000个相关案例。这种经验非常宝贵。因为智算中心与传统通算中心完全不同。”陈洁说，戴尔科技被选择的原因最终落在三点：端到端整体交付能力、丰富的实践经验，以及全球服务与保障能力。”对于大型客户而言，Time to Market非常关键，而我们在这方面是非常出色的。”
不过，在所有发言中，让笔者记住的不是这些关于能力的陈述，而是陈洁在专访快结束时说的另一句话：”我们希望企业在做智能战略规划时，不要重蹈当年’上云’阶段的覆辙。”
当年仓促上云，没有消灭数据孤岛，反而在云上建出了更多的数据孤岛。今天的处境，有几分似曾相识。“未来如果智能化转型也缺乏整体规划，同样会形成一个个彼此割裂的智能系统。到最后，甚至不同智能体之间都无法互相协同，数据也无法真正打通。这是我们非常担心的问题。”陈洁说。
这种担忧背后，是一句更根本的判断：”模型每天都在变，但真正长期沉淀的是数据。而对于企业来说，最重要的其实是数据资产。”
对于那些还在为”钱投到哪里、人放到哪里、数据存到哪里”而困惑的企业管理者来说，这也许是一个值得认真对待的起点。
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