戴尔科技扩展AI基础设施版图：从桌面工作站到数据中心全面覆盖

在2026戴尔科技全球峰会上，戴尔到数戴尔科技集团发布桌面端现代化智能解决方案，科技扩展进一步扩展Dell AI Factory with NVIDIA能力，基础据中覆盖从桌面工作站到数据中心的设施AI部署链路，重点解决企业在智能体落地中的版图成本、安全与数据主权问题。从桌

在企业级AI从“模型试验”迈向“生产落地”的面工面覆阶段，基础设施的作站重要性正在被重新定义。过去一年，心全大模型推理成本、戴尔到数数据主权、科技扩展隐私安全以及多智能体协同等问题，基础据中成为企业部署AI过程中最现实的设施挑战。相比单纯依赖公有云的版图模式，越来越多企业开始寻求一种既能贴近数据源、从桌又具备可扩展性的本地化AI架构。

在2026戴尔科技全球峰会上，戴尔科技集团正式推出“Dell桌面端现代化智能解决方案”，进一步扩展NVIDIA合作体系下的Dell AI Factory with NVIDIA，试图构建一条从桌面端到数据中心的完整AI基础设施链路。其核心目标，是为企业提供生产就绪型的智能解决方案，让AI工作流能够在本地安全运行，并实现从个人级开发到数据中心规模化部署的统一延展。

戴尔科技认为，随着AI工作流逐步演变为智能体架构，Token调用规模会持续增长，即便单次调用成本下降，整体云端推理开销仍会快速攀升。与此同时，企业还需要面对网络时延、知识产权保护以及数据主权等现实问题。尤其是在金融、医疗、制造等对数据安全要求较高的行业，完全依赖云端部署已难以满足生产环境需求。

基于这一趋势，Dell AI Factory with NVIDIA强调“贴近数据源”的AI运行方式。其新推出的桌面端现代化智能解决方案，支持企业在本地部署和扩展智能体工作流，并通过统一的软件与管理框架，实现桌面工作站与数据中心服务器之间的一致化管理。

此次方案升级的重要组成部分之一，是NVIDIA OpenShell运行环境正式适配Dell AI Factory with NVIDIA。该运行环境提供安全沙盒机制，可支持企业在工作站到服务器体系中完成智能体的构建、测试、部署与管理，同时在运行过程中实现隐私与安全防护。

相比传统AI开发模式，这种本地化架构的优势在于：企业不仅能够获得更加可预测的成本结构，还能减少云端推理带来的带宽支出与数据泄露风险。对于需要长期运行、多步骤协同的智能体工作流而言，本地部署也意味着更稳定的运行效率与更高的数据控制能力。

从产品层面来看，戴尔此次发布的桌面端现代化智能解决方案，主要面向开放权重模型场景。根据官方数据，目前超过50%的智能体工作流运行于开放权重模型之上，相关模型参数规模集中在300亿至2840亿之间。这类模型能够进行批量推理，更适合企业级业务运行。

围绕这一需求，戴尔推出了多层级工作站产品体系。

搭载 GB10 的 Dell Pro Max

其中，搭载GB10的Dell Pro Max定位个人级和小规模智能体开发场景，主打紧凑机身与高能效，可运行参数规模为300亿至2000亿的模型，更适合本地原型验证与轻量级智能体开发。

而面向更大规模AI工作负载，戴尔则推出Dell Pro Precision 9企业级塔式工作站。该产品搭载英特尔至强600系列处理器，最高可配置五块NVIDIA RTX PRO Blackwell工作站版GPU，可支持参数规模在300亿至5000亿之间的模型运行，为企业级推理和复杂AI工作流提供更强扩展能力。

Dell Pro Precision 9 T4（左）和Dell Pro Precision 9 T6（右）

除硬件外，戴尔还将软件栈进一步整合。此次方案引入的NVIDIA NemoClaw参考堆栈，基于OpenClaw构建，是一套面向长期运行智能体的开源软件框架。OpenClaw可支持在本地硬件上执行持续、自主的多步骤AI工作流，而NVIDIA Nemotron开源模型则主要负责推理与编码能力。

在此基础上，OpenShell提供安全运行环境，以上组件共同隶属于NVIDIA Agent Toolkit，用于构建和编排长时间运行的智能体任务。换言之，戴尔正在尝试将AI基础设施从单纯的“模型运行平台”，升级为能够真正承载企业级智能体生态的完整运行体系。

为了帮助企业更快完成AI生产落地，戴尔还同步提供覆盖智能体全生命周期的服务体系，包括战略规划、硬件部署、工作流匹配、智能体优先级规划以及后续优化等环节，试图降低企业内部AI能力不足所带来的落地门槛。

在多智能体协同层面，Dell AI Factory with NVIDIA还支持NVIDIA AI-Q 2.0 blueprint。该框架主要用于加速多智能体工作流部署，可处理研究分析、决策支持以及复杂任务协同等场景。戴尔表示，这套方案已经以Dell-NVIDIA AI-Q 2.0参考架构形式推出，并由戴尔科技智能数据平台提供支持。

相比单一模型推理能力的提升，此次戴尔更强调“生产环境可用性”。从桌面端原型验证，到工作站级推理，再到数据中心规模化部署，其目标是建立一套统一且连续的AI基础设施体系，避免企业在业务扩展过程中频繁重构架构。

戴尔科技集团首席运营官Jeff Clarke 表示：“贴近数据源生成的token效率最高，大部分企业数据并不在云端环境中。Dell桌面端现代化智能解决方案让各个团队都能搭建安全的本地环境，用于运行智能体，确保成本可预测性，并确保企业数据隐私绝对安全可控。在桌面端验证可行的能力，同样能够扩展至数据中心，这一部署模式将引领未来十年趋势。”

从行业角度来看，AI基础设施竞争正在从“算力规模”转向“生产效率”。企业真正关心的，不再只是模型参数大小，而是如何以更低成本、更高安全性和更稳定的运行方式，将AI真正融入业务流程。戴尔此次围绕“从桌面到数据中心”的整体布局，本质上是在回应企业AI进入深水区后的新需求。

随着智能体逐步成为下一阶段AI应用核心，未来企业级AI市场的竞争重点，也将从单纯的大模型能力，转向完整生态、部署效率以及长期运营能力。而戴尔与NVIDIA构建的这套本地化AI基础设施体系，或许正代表着企业级AI落地的新方向。

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