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      戴爾科技:從模型驅動到數據驅動,重塑企業智能化轉型新范式

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      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。



      客觀地說,這一認知的轉變,并非是對大模型技術路線的質疑和簡單否定,相反它標志著整個產業正步入更加務實和成熟的新階段。

      也正因此,市場關注的焦點,也逐漸從前沿模型與算力的比拼,轉向如何構建高質量、高價值的專屬數據能力,而要實現從“模型驅動”到“數據驅動”的根本性轉變,企業也亟待依靠下一代基礎設施的支撐——建設現代化、靈活且可擴展的智能數據平臺,已成為重塑企業智能化轉型新范式的關鍵所在。

      01.

      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?;涞氐闹饕系K;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?!?/p>

      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。

      02.

      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。

      03.

      全棧式解決方案,

      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?;渴鸷蛿U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。

      04.

      實踐見真章,

      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褪去,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?!绷钊松裢?,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。

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