戴尔科技：从“模型驱动”到“数据驱动”，重塑企业智能化转型新范式

2025-09-24 14:30:28 来源：今日热点网

电影《斗士》中有一句台词令人印象深刻：“知道路要怎么走，和走上这条路，是有区别的。”

这句话在当下的人工智能浪潮中显得尤为贴切。过去几年，AI在千行百业中的重要性日益凸显，一场围绕算力与模型的“军备竞赛”轰轰烈烈上演——科技巨头纷纷重金加码，千亿参数模型、超大算力集群竞相刷新纪录，“更大、更强”似乎成了唯一的竞争逻辑。

然而，当AI技术进入企业应用的“深水区”，越来越多的企业正意识到，真正制约智能化转型落地的，并非模型与算力的“角逐”，而是数据根基的扎实程度。也就是说，企业AI应用能否真正产生价值，越来越依赖于高质量、可治理、可用的数据基础，而不再仅仅依赖于更庞大的模型或更强大的算力。

客观地说，这一认知的转变，并非是对大模型技术路线的质疑和简单否定，相反它标志着整个产业正步入更加务实和成熟的新阶段。

也正因此，市场关注的焦点，也逐渐从前沿模型与算力的比拼，转向如何构建高质量、高价值的专属数据能力，而要实现从“模型驱动”到“数据驱动”的根本性转变，企业也亟待依靠下一代基础设施的支撑——建设现代化、灵活且可扩展的智能数据平台，已成为重塑企业智能化转型新范式的关键所在。

01.

智能化转型主战场，

从模型到数据的转移

曾几何时，一支优秀的算法团队足以构筑企业的核心壁垒。但今天，随着Llama、Mistral、DeepSeek 等开源模型的崛起，以及TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架的日益成熟，再加上异构加速计算技术将强大算力变得如水电般触手可及，让算法和算力资源正在迅速演变为“基础设施”，昔日的技术壁垒被快速消弭。

戴尔看来，当前智能化转型的主战场已发生根本性转移，瓶颈已从技术层（模型与算力）转向了数据与业务层。

确实如此，数据对于智能应用项目的成败愈发关键。IDC 报告就指出，当前企业在推进智能化项目时普遍面临数据层面的挑战：数据质量、治理与可用性，被超过40%的企业认定为规模化落地的主要障碍；更为严峻的是，高达 87% 的智能应用项目因种种问题迟迟无法投入生产。这一切的背后，仍是那个朴素却残酷的原则——“垃圾进，垃圾出”。没有高质量、可信赖的数据基础，再强大的算法和算力也无“用武之地”。

这也标志着企业智能化转型的重心，正从过去的“模型驱动”全面转向“数据驱动”的新阶段。

在“模型驱动”（Model-Centric）时期，市场的主要矛盾集中于技术资源瓶颈，表现为“缺乏适用的算法模型，算力成本高且供给稀缺”。彼时，企业的核心诉求非常直接：“我们需要更强大的模型和更多的GPU。”

而在当前“数据驱动”（Data-Centric）的新范式下，主要矛盾已悄然转变：“缺乏高质量、高价值的领域专业数据，以及真正可规模化落地的业务场景”。企业的关注点也随之变得更加务实和聚焦：“我们需要干净、一致、真正可用的数据，并且最终要能解决实际业务问题。”

戴尔认为，每一家企业在长期运营中积累的客户行为数据、生产流程数据、供应链数据、内部知识文档，都是其业务模式、组织文化和市场环境的独特产物，这些深藏在企业内部的“数据原油”，才是提炼出真正差异化智能价值的唯一原料，同时也构成了企业在智能化时代最宽阔、最难以逾越的“护城河”。

正因如此，企业应果断将战略重心，从一味追逐前沿的算法和模型，转向对内深耕数据，通过系统性地梳理、整合与治理内部数据资产，并以此为基础，依托已有的成熟模型，利用企业专有数据进行定向微调（Fine-tuning），并与实际业务场景深度结合——这才是企业在智能化竞争中实现差异化价值的最快路径。

02.

端到端数据管道，

AI落地关键破局之道

当然，认识到数据的重要性只是第一步，如何高效地利用数据才是真正的挑战。

基于此，戴尔科技提出了将数据视为“活资产”进行管理和持续运营的理念，并通过构建端到端的智能数据管道，切实推动企业走向“数据驱动”，让洞察转化为行动，让数据持续创造价值。

戴尔认为，要实现这一目标，关键在于建立一套持续迭代的数据生命周期，而非传统的线性瀑布流程，该生命周期贯穿数据应用的每一个环节，具体包括：数据采集→探索分析→标注与注释→清洗与预处理→数据增强→模型训练→错误分析→数据迭代与再部署，通过这样的闭环流程，企业能够不断优化数据质量与模型表现，真正实现“数据驱动”的良性循环。

在此过程中，企业需完成两个关键转变：一方面，是赋能领域专家（SME），不能再将业务专家隔离于技术流程之外，必须让他们能够直接参与到数据开发的核心环节中来，因为他们最理解数据背后的业务逻辑与真实含义，且由一线业务人员直接参与数据标注与验证，将极大提升数据集的准确性、可信度与实用价值；另一方面，是推行 “数据即代码”的实践理念，即对数据集实施严格的版本控制、自动化处理与持续监控（MLOps），像管理代码库一样精细管理数据，只有做到每一次数据迭代都可追溯、可复现、可回滚，才能真正建立起可靠、高效的数据流水线。

而这一切的关键，都离不开底层基础设施的有力支撑——数据管道必须能够支持跨职能协同，并实现全生命周期的自动化运营。因此，构建能够承载这一愿景的智能数据平台，已成为企业智能化转型的必经之路。

其根本原因在于，一个强大、灵活且可扩展的智能数据平台，能够帮助企业彻底打破传统数据架构中常见的“四大枷锁”：

一是，集中化瓶颈。集中式架构要求所有数据流经单一节点，不仅容易造成数据传输延迟，更会带来单点故障风险，影响系统整体稳定性。

二是，数据孤岛。烟囱式架构将数据封闭在不同部门或职能内部，严重阻碍跨团队的数据共享与协同，导致数据流动效率低下。

三是，架构僵化。缺乏弹性的架构难以适应快速变化的业务需求，也无法灵活接入新的数据源，致使数据策略滞后，难以发挥应有效能。

最后，供应商锁定。过度依赖特定供应商的专有架构，不仅限制了组织自由集成不同技术栈的能力，还可能带来高昂成本，并阻碍新技术的引入与应用。

由此可见，在智能化转型的关键阶段，真正的挑战不仅在于认识到数据的重要性，更在于如何高效地将其转化为可运营、可迭代的“活资产”，要实现这一转变，关键在于打破传统数据架构中的集中化瓶颈、数据孤岛、架构僵化与供应商锁定等“枷锁”，而构建面向未来的现代数据架构，正是打破这些束缚的核心路径——它不仅是企业智能化转型的关键技术底座，更是在智能时代构筑差异化竞争力和持续创新能力的战略引擎。

03.全栈式解决方案，

助力智能应用工程化落地

在此背景下，戴尔科技打造了一套强大、可扩展、智能化的数据平台和全栈式解决方案，该方案并非单一的产品，而是一套经过实践验证的完整架构蓝图，深度融合的智能全栈解决方案，包括RAG框架、数据科学工作台、训练与推理框架等核心模块，能够帮助企业构建面向未来的现代数据架构，形成端到端的智能数据体系，由此助力企业实现智能应用的工程化落地，更可系统性地支撑其迈向智能化发展的长远愿景。

首先，在数据底座方面，戴尔科技全新打造戴尔智能数据平台(Dell AI Data Platform)，该平台以现代化数据湖仓（Dell Data Lakehouse）理念为核心，深度融合数据湖的弹性扩展与成本效益，以及数据仓库的高性能与治理能力，为企业构建坚实而智能的数据底座。

其核心架构分为三层：数据核心层，以 Dell PowerScale存储为基石，提供稳定、可扩展和高性能的数据存储支撑；开放式数据表格与管理层，作为“智能引擎”，该层具备开放兼容的设计，支持多种数据格式的统一管理，无需移动数据即可实现高效访问，有效应对数据碎片化挑战，显著提升分析效率；计算与数据收集层，负责汇聚存储和计算资源，支持分析、推理等数据密集型任务，帮助企业实现从数据采集到智能应用的全流程一体化，降低成本并增强实时决策能力。

事实上，戴尔智能数据平台创新，在于其深度整合的功能架构与前瞻的设计理念，如跨孤岛数据索引与查询，无需搬运或转换数据，即可实现多源数据的统一检索与管理；统一用户数据视角，通过标准SQL支持查询各类结构化、半结构化和非结构化数据，降低使用门槛；高效非结构化数据处理方面，新增数据通过Dell RAG Connector组件可实时向量化，无需大规模计算资源，保证信息及时可查，并通过与 Elastic 合作开发的非结构化数据引擎，进一步支持向量、语义及混合搜索，赋能实时推荐、智能问答等业务场景。此外，在安全机制方面，平台也构建了三层纵深防护体系，从监控、响应到隔离实现了完全的闭环防护，在复杂环境中为企业数据资产提供持续可信的保护。

其次，在全栈式交付方面，戴尔科技提供智能平台解决方案的全栈式交付能力，可帮助企业用户规模化部署和扩展智能应用，其解决方案包括GPU计算集群构建方案，支持从单机算力扩展至分布式训练与推理集群，显著提升业务吞吐、降低延迟，优化计算资源利用；GPU集群管理与存储网络方案，提供包括存储I/O网络、带内/带外管理网络及上行业务网络在内的全栈网络支持，搭载Dell PowerSwitch 系列网络交换机（400Gb/100Gb/25Gb/10Gb/GE），保障数据高速流通与系统可靠管理。

而智能集群管理解决方案，主要是通过 PowerOPS 智能运维平台、推理服务平台及计算集群管理系统，实现 GPU 算力池化、资源统一调度与高效运维；面向行业应用的戴尔解决方案，主要推出了面向垂直领域的行业知识库与智能体平台、模型托管与代码助手平台，并结合应用安全网关，为企业提供安全、开箱即用的智能应用支持；同时依托戴尔专业咨询服务，推动解决方案与业务深度融合。数据中心基础设施（DCI）方案，则是全面应对智算中心在配电、制冷、布线与空间规划等“风火水电”层面的核心挑战，为智能工作负载提供稳定、高效且可持续扩展的底层支撑。

最后，在专业服务与生态方面，戴尔科技不仅提供高性能、高可靠的关键基础设施，更提供从战略咨询、数据准备、平台实施、应用集成到运营优化的“一站式”服务，全面保障客户从顶层设计到落地运营的每一个关键阶段。

在战略咨询阶段，戴尔科技的团队可帮助企业制定与业务对齐的数字战略与技术蓝图；数据准备服务方面，通过清洗、标注与合规检查构建高质量数据集；平台实施方面，实施团队依托成熟方法论，助力企业高效部署并与现有系统集成；应用集成方面，则是支持基于开放API快速构建和接入RAG、模型服务等智能应用；运营优化方面，戴尔科技通过与技术伙伴及ISV合作，构建灵活、前沿的解决方案生态，持续赋能业务创新。

更为关键的是，戴尔科技的专业应用服务始终以客户的实际业务场景为锚点，深入理解行业痛点与创新需求，助力客户高效推进智能化转型。

如在智能应用构建方面，戴尔科技可帮助企业快速部署RAG知识库，提升内部知识管理效率；通过NLP2SQL工具实现业务报表的自动生成，辅助管理层决策；提供支持多语种且保留格式的自助文档翻译服务，满足企业的国际化办公需求；针对已建成算力平台的性能优化需求，戴尔科技提供专业调优服务，有效解决网络带宽不足与延迟问题，突破存储性能与扩展性瓶颈，并通过NVIDIA GDS等关键技术优化显著提升算力利用效率；而在解决复杂技术难题方面，戴尔科技也具备丰富经验，曾成功调试671B超大规模参数的推理性能瓶颈，解决第三方应用在GPU服务器部署中长期未解决的推理性能障碍；将自建知识库的GPU利用率从不足40%提升至90%以上，确保项目顺利交付等等。

毫无疑问，在企业智能化转型已步入以“数据驱动”为核心的新阶段，戴尔科技推出全栈式解决方案，助力企业打通从底层设施到顶层应用的端到端的转型路径，必将最大化帮助企业实现智能应用的工程化落地与持续创新。

04.实践见真章，

重塑企业智能化转型新范式

正所谓“实践见真章”。戴尔科技不仅提供端到端的全栈式解决方案，更在与行业客户的深度共创中，持续沉淀实战经验、迭代技术能力，既有力推动了企业智能化转型的高效落地，也在持续探索中重塑企业智能化转型的新范式。

案例一，某全球顶级电子设备制造商，就基于戴尔科技智能技术蓝图和全栈解决方案，为用户打造160卡GPU的智算集群，用于工业场景智能应用开发及规模部署。

据了解，该客户曾面临多重挑战，原有智能基础设施依赖孤立项目驱动，导致资源分散、管理复杂、运维成本高；在计算、存储与网络独立选型的模式下，系统联调与性能优化难度大；同时，从传统计算设备升级至复杂智算集群，并对接快速迭代的模型与应用，也对团队技术能力提出了更高要求。

针对以上痛点，戴尔科技提供了全栈式技术蓝图，助力客户实现AI基础设施的统一规划、集中管理与弹性调度，方案采用Dell PowerEdge GPU加速服务器，构建160卡高性能GPU计算集群，并搭配经NVIDIA SuperPOD认证的横向扩展存储架构，为企业提供透明、动态分层的存储服务；在网络层面，戴尔集成构建了覆盖GPU计算、存储I/O、业务访问及系统管理的多平面高性能网络，全面提升集群协作效率与资源利用率。

值得一提的是，戴尔科技不仅提供整体解决方案的交付与售后支持，还通过解决方案创新中心持续为客户验证国内外前沿模型验证，分享落地经验，助力客户在持续演进的技术环境中保持领先。

案例二，为应对某企业在构建高效、高性能智能平台过程中的核心需求，戴尔科技也提供了覆盖硬件、软件与服务的端到端解决方案，助力其实现智能化能力的快速落地与高效运营。

该企业的主要诉求包括，需要快速构建并部署功能完备、性能卓越的基础设施平台；在超大规模参数模型环境下，保障高并发推理服务具备低延迟与高稳定性的响应能力；以及为企业级智能助手应用提供开箱即用、易于集成且模型中立的软件工具平台。

为此，戴尔科技依托“基础架构方案+咨询实施服务+行业应用生态”的三位一体能力，为该企业提供了经解决方案创新中心验证与效能优化的全栈服务，其中高性能基础架构部署方面，通过2台PowerEdge XE9680加速服务器及 PowerSwitch Z9432F 400GbE 交换机，构建高性能计算与网络基础，提升分布式推理效率与资源利用率。

同时，现场工程实施与调优服务方面，戴尔科技服务团队提供现场部署与优化支持，协助企业实现大规模模型的高并发、低延迟推理，保障系统稳定可靠；开箱即用的软件生态支持方面，戴尔科技提供了MaxKB RAG 知识库平台软件，具备高度灵活性，可无缝嵌入第三方系统，帮助企业快速构建和集成智能助手应用。

最终，通过戴尔科技的全栈方案赋能，该企业不仅大幅缩短了智能平台的建设周期，更在真实业务场景中实现了高效、稳定、可持续的智能化运营与创新突破。