戴尔技术创始人兼首席执行官Michael Dell认为，AI技术将是企业和用户与计算互动的新方式，就像现在的互联网和云计算一样。

在周一的戴尔技术世界2025主题演讲中，Dell表示：“我们正在进入无处不在的智能时代，AI与电力一样重要。”

与会者表示，AI部署正在迅速进行，但专家警告说，部署正在发展的新技术也将带来新的安全问题。

Dell表示，太多的AI创新和开发都专注在一些最苛刻的数据中心上，帮助他们构建大型语言模型（LLM）。

他说，企业将需要硬件和合作伙伴集成才能在分支机构或边缘位置的本地运行AI应用程序。然后，这些部署将由更大的私有云支持，使用本地数据存储以支持企业的AI应用程序。

Dell称，Dell AI Factory提供的AI基础设施捆绑包，以及会议上推出的大量新硬件，应该会加快那些不直接销售AI的公司的部署时间。

他说：“我们喜欢那些将我们的工程和创新推向边缘的公司，但是对我们大多数人来说，现实有点不同。AI不是你的产品。”

用于业务的AI

美国硬件和家居装修零售商Lowe’s使用戴尔的硬件来支持支持AI应用程序，支持其1700多家商店和30万名零售员工。

Lowe’s执行副总裁兼首席数字和信息官Seemantini Godbole在周一的主题演讲中表示，商店员工可快速访问产品或服务信息是Lowe’s AI战略的关键，无论他们的专业知识如何或隶属于哪个部门。

每家商店都有少量的戴尔服务器硬件部署，以支持来自Zebra Technologies手持设备中的AI代理。这些代理使员工能够根据Lowe的数据查找产品信息并回答问题。AI还提供店内警报，以便在客户寻求帮助时通知员工。

她表示：“AI正在关注数据，我们想在商店后面做一个微型数据中心。”

Godbole希望为零售运营以外的业务中的特定用例建立各种数据中心，包括工程和执行功能，同时确保新的AI采用符合特定需求。

Godbole说：“我们将有很多不同的部署规模，因为没有通用规模。”

她说，工程部已经找到了AI的用途，使其能够在没有经理监督的情况下进行代码审查。这一变化使这个过程不那么困难。

Godbole说：“比起经理，机器执行代码审查更客观。”

新德里IT咨询和技术供应商Esconet Technologies Ltd.的联合创始人兼董事总经理Santosh Agrawal表示，像Lowe’s这样的早期采用者的乐观反馈正在激励其他客户效仿。

Agrawal说：“现实正如Michael在演讲台上所说的那样。几乎所有客户都期待着创建自己的私人AI，并计划在他们的业务中使用AI。”

他发现的主要挑战是，很多买家对AI部署的准备程度各不相同。Agrawal说，戴尔提供的Dell AI Factory和其他集成等产品可以帮助他的公司更快地为AI目的部署硬件。

他说：”有些客户对他们到底想要什么以及他们想使用什么型号有清晰的愿景。还有些人对此不太了解，并依赖像我们这样的合作伙伴和像戴尔这样的原始设备制造商。”

企业战略小组（现属于Omdia）的分析师Mike Leone表示，很多企业正在以比LLM发布和创新的速度更谨慎的速度采用和部署AI，将其用于业务。

他说，戴尔将其硬件与合作伙伴AI产品捆绑在一起的方法可以提高部署速度，但很多企业仍然需要为AI找到有价值的用例，并培训最终用户在其角色中有效使用AI。

Leone说：“炒作的速度比商业部署要快得多。很多企业在生成AI方面仍未取得进展，现在我们正在引入代理。这种复杂性推动了对合作伙伴的更大需求。”

AI安全

戴尔技术公司网络安全边缘和AIOps高级顾问兼产品经理Maxim Balin警告说，炒作与缺乏客户经验相结合，会带来新的安全隐患和挑战。

Balin在周一的会议上表示，AI的数据和基础设施将给很多客户带来一系列新的挑战，他们现有的安全措施可能没有做好准备。

他说，新的攻击载体将包括黑客操纵AI代理，做出毫无价值的回应。另一个攻击可能来自对AI模型的数据进行感染，在数据集中引入足够的垃圾或不正确的信息，以避免人类立即检测，但会慢慢破坏响应。

防止这些攻击将需要对现有网络安全的新思维模式，例如零信任。

Balin说：“我在与客户交谈时，他们说他们已经花了一大笔钱，并问为什么他们的安全投资不适合应对AI。事实上，他们的安全部署不是为处理逻辑攻击而设计。”

The Futurum Group公司分析师Krista Case表示，将零信任等安全模型扩展到AI领域对供应商来说将是挑战。现有的身份供应商CyberArk、Okta和1Password将需要考虑AI代理的身份和角色，以及他们行动背后的意图。

Case说：“我们开始看到AI安全的最佳策略的制定。但我们如何开始了解AI代理的意图，以及它是否是恶意的？还没有有效的方法。”

Balin说，尽管如此，安全和基础设施团队可以通过将AI视为跨部门的挑战，为保护AI奠定基础。

他说：“永远不要通过研究特定领域来应对这一挑战。我们需要控制整个堆栈，现在我们还处于开始阶段。”