AI 工厂正在重新定义智能在现代经济中构建、部署和扩展的方式。这些专用系统正成为数字发展的基础，以前所未有的速度将数据中心转变为机器学习、自动化和决策制定的生产线。

各行各业的公司正投入数十亿美元来建设下一代设施，将数据、计算能力和人类专业知识融合为一个统一的创新引擎。从主权 AI (sovereign AI) 倡议到企业转型和边缘智能，AI 工厂正在推动价值创造、衡量和交付方式的结构性转变，迎接智能基础设施时代。

戴尔科技公司（Dell Technologies Inc.）创始人、董事长兼首席执行官迈克尔·戴尔（Michael Dell）表示：“数据变得更有价值，因为它为这些 AI 工厂提供了燃料。对计算的需求是……永不满足的。我们没有看到这种需求有任何放缓的迹象，而且对我们来说，它不仅来自二级云服务提供商 (CSP)，还来自主权 AI，来自企业 AI。我认为，我们仍处于这项技术在企业内部采用的 S 形曲线的早期阶段。”

戴尔在 theCUBE + 纽约证券交易所 (NYSE) Wired: AI 工厂——未来的数据中心 系列活动期间，通过 SiliconANGLE Media 的直播演播室 theCUBE 独家采访，与 theCUBE Research 的 John Furrier 和 Dave Vellante 进行了交流。他们讨论了 AI 工厂如何正在改变跨行业的计算、电力需求和企业战略。

AI 革命并未放慢脚步——它正在加速。推动这一势头核心的是一类专为机器智能打造的新型基础设施。这些 AI 工厂结合了 GPU、先进冷却和编排技术，以满足不断爆发的 Token 用量、多模态模型和智能体系统 的需求。随着企业适应，技术发展的速度比电网提供电力的速度还要快。

戴尔说：“客户正在即时部署和使用我们提供给他们的容量，他们想要的速度越快越好。他们通常受到建筑物电力可用性的限制，我认为这可能会在很长一段时间内成为一个制约因素，因为建立所有发电能力需要时间。”

数字经济的每一个角落——从主权系统到企业和云服务提供商 (CSP)——都在投资 AI 工厂以保持领先地位。早期的赢家是那些预见到 GPU 浪潮并迅速采取行动的公司。 戴尔认为，戴尔 GB200 和 GB300 等系统背后的工程复杂性表明，敏捷性和远见现在是竞争优势。

他说：“我们开始听到对这些 GPU 服务器的需求，我们立刻行动起来，开始设计最初的 H100 系统。我们是第一个大规模交付 GB200 的；现在又是第一个交付 GB300 的。交付这类系统所需的工程工作正变得复杂得多。”

转型不仅限于超大规模环境。边缘智能正成为一个新的前沿阵地——将模型推理更接近数据源。戴尔解释说，微小而强大的设备，甚至像火警警报器那么大，正成为微型 AI 工厂节点。它们在本地进行处理和推理，在从制造到机器人的各个行业中创建了一个分布式智能网络。

他说：“关键在于，智能将走向数据所在的地方。如果你能将模型和系统缩小，使其成为一个超级小的东西，并放在一个机器人里……任何有电子流过的东西……只要有数据产生，它就会以某种方式增强体验。在正确的成本和价值方程下，你就会去这样做。”

随着智能向边缘移动，同样的转变也发生在组织内部。他们发现，扩展 AI 不仅仅需要先进的硬件，它要求从根本上重新设计其系统和结构的运作方式。组织意识到不能简单地将 AI 插入现有结构中。相反，他们必须重新构想流程、简化操作并集成支持智能自动化的数据管道。戴尔指出，工作本身的架构正在发生变化，这要求创造力和重新思考企业在认知经济中可能成为的形态。

戴尔指出：“我们学到的是，如果你只是想找一个 AI 的东西插入你的公司，你很可能会失败。还有更多基础性的工作必须完成。简化、标准化流程，将所有数据整合在一起，然后才能应用 AI 模型。”

随着越来越多的公司跨越这一步，两条路径正在浮现——改造现有系统和从头开始构建 AI 原生平台。两者都有效，但后者正以空前的速度加速。戴尔表示，随着生成式工具现在能够通过简单的语言提示生成代码，创新周期正在压缩，新的软件层以前所未有的速度涌现。

戴尔说：“你可以创造更多的代码；这更容易做到。你不一定非要会写代码；现在你可以只用说英语来生成代码。这对于一个公司如何真正拥有技术来帮助其实现目标来说，是一个颠覆性的改变。”

AI 工厂不仅仅是数据中心的象征——它们体现了向机器增强智能的哲学和经济转变。未来十年将出现更大的颠覆，因为各行各业正在学习面向适应性而非永久性进行设计。戴尔强调，那些拥抱模型驱动的未来的人将获得终极优势：思维的速度。

他说：“我们把这一刻视为一次重置，我们问自己，‘如果我们使用这项技术彻底重新构想一切，我们的公司实际上会变成什么样？’ 这就是我们正在建设的，因为这将是在 2030 年代取得成功的公司。”