NVIDIA Vera Rubin NVL72 以每个令牌十分之一的成本进行代理 AI 推理。代理沙箱在 NVIDIA Vera 上的运行速度比传统 CPU 快 50%——而企业数据查询在 Vera CPU 上速度提高了最多 3 倍。像 Lilly、Samsung 和 Honeywell 这样的 5000 家企业正在使用 NVIDIA 的 Dell AI 工厂运行 AI 工作负载，将雄心转化为大规模生产。
这是迈克尔·戴尔在戴尔科技世界大会上周一早上描绘的画面。戴尔指出，全球 AI 基础设施支出到 2030 年可能达到 3-4 万亿美元，而令牌消费预计在同一时期增长 3400%。
“目前正在进行一场巨大的 AI 投资热潮，生产力的提升也开始出现，在一些公司，包括我们公司，” 戴尔说。“变化的速度已经呈现出抛物线趋势，并且没有放缓的迹象。”
然后，戴尔董事长兼首席执行官欢迎 NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋登上主题演讲舞台——他身后展示了 NVIDIA 的产品组合，从桌面 Dell Pro Max 与 GB10 工作站到配备 NVIDIA Vera Rubin NVL72 的 Dell PowerRack。
“我们现在已经进入了有用 AI 的时代，这就是需求呈现抛物线增长的原因，” 黄仁勋说。“过去需要几个月的事情现在只需几周。过去需要几周的事情现在只需几天。而过去需要几天的事情现在只需几小时。这在生产力上是一个重大进步，但在计算需求上是一个巨大的飞跃。”
信息传达：企业 AI 已经从试点阶段进入了代理 AI 和大规模推理部署。下一步的平台是与 NVIDIA 合作的 Dell AI 工厂——在企业边界内安全运行前沿模型和自主代理。
<h2>代理时代的新 AI 工厂</h2>
加速计算的新闻引领了更新：基于 NVIDIA Vera Rubin NVL72 构建的 Dell PowerEdge XE9812，提供比 Blackwell 低 10 倍的每个令牌成本，适用于大规模代理 AI 推理。
它与 PowerEdge XE9880L、XE9885L 和 XE9882L 服务器一起推出——这是第一批基于 NVIDIA HGX Rubin NVL8 构建的 Dell 系统，支持每个机架最多 144 个 GPU，100% 直接液冷计算节点，性能是 HGX B200 的 5.5 倍。
此外，网络方面推出了新的 Dell PowerSwitch 产品组合，配备 NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand，具有液冷、共封装光学和 NVIDIA Spectrum-6 以太网。
戴尔还推出了 Dell PowerRack，这是一个完全集成的系统——计算、网络和存储作为一个整体设计——具有热设计、电源管理和软件优化，从头到尾协同工作。结果是加速的 AI 和 HPC 工作负载，达到企业规模，而无需组件组装的集成开销。
在 CPU 方面，Dell PowerEdge M9822 和 R9822 服务器将 NVIDIA Vera CPU 引入企业 AI 工厂。专为代理 AI 设计，Vera 运行数据管道、分析、沙箱工具和代码工作负载，每一步都等待上一步的完成。
凭借 1.2 TB/s 的内存带宽和在负载下可预测的性能，Vera 完成代理工作负载的速度比 x86 处理器快 50%，帮助 PowerEdge 系统通过更快的代理响应和更短的反馈循环提高 AI 工厂的产出。
“Vera CPU 是世界上单线程性能最高的 CPU，” 黄仁勋说。“它的内存带宽是其他 CPU 的三倍——因此，Starburst、DuckDB 等所有这些数据库运行得非常快，因为代理在数据库上进行大量操作，所以 CPU 必须非常快。”
Starburst 是 Dell AI 数据平台中与 NVIDIA 合作的新数据引擎，在 NVIDIA Vera CPU 上为大规模 SQL 分析提供 3 倍更快的查询吞吐量。
企业数据为 AI 工厂提供了燃料。戴尔与 NVIDIA 合作更新的 AI 数据平台，集中在基于 NVIDIA CUDA-X 库构建的加速数据引擎——包括用于结构化数据的 cuDF 和用于非结构化数据的 cuVS。
在主题演讲中，多个 Dell AI 工厂与 NVIDIA 的客户被介绍。
Lilly 的执行副总裁兼首席信息与数字官 Diogo Rau 在主题演讲早期加入——讨论 Lilly 在生命科学领域的 AI 驱动进步和创新，这些都是通过与 Dell 和 NVIDIA 大规模部署的 AI 基础设施实现的。
他描述技术是提供尖端科学的关键，规模化。“我认为我们可能即将能够结束我们所知道的疾病，” Rau 说。“20 年前这样的事情是完全不可想象的，但今天我们可以想象。”
随后是来自 Samsung 的视频——突出在 Dell AI 工厂与 NVIDIA 上运行的研发芯片设计和制造的用例。
霍尼韦尔首席技术官 Suresh Venkatarayalu 与迈克尔·戴尔一起讨论了公司从公共云转向本地 AI 的过程——利用 Dell AI 工厂和 Dell AI 数据平台与 NVIDIA 进行工业 AI 用例、数字双胞胎和从数据中心到边缘的自动化。
“对我来说，与戴尔和 NVIDIA 的合作不仅仅是获得基础设施，” Venkatarayalu 说。他解释说，这是完整的 AI 堆栈：可扩展、安全，并且受到客户的信任。
在金融服务领域，算法交易公司 Hudson River Trading 正在扩大其 Dell 部署，以推动 AI 驱动的研究——运行配备 NVIDIA 加速计算和 NVIDIA Spectrum-X 以太网的 Dell PowerEdge XE9685L 服务器，以便与公司的数据、模型和雄心相匹配。
<h2>代理和模型在本地——安全地</h2>
戴尔自己的 AI 采用调查在主题演讲中被引用，发现 67% 的 AI 工作负载现在在云外运行——在本地、设备上、边缘或在联合托管中——88% 的受访者在本地运行至少一个 AI 工作负载。
本地 AI 的公告回答了戴尔直接向与会者提出的问题：“如何在需要的地方部署世界上最好的 AI 模型，同时内置安全性和治理？”
答案在于 NVIDIA 机密计算——与 Fortanix、Google、Red Hat 和其他合作伙伴共同提供——作为在企业内部安全部署前沿模型的基础，而不暴露模型知识产权或数据。
这使企业能够在使用过程中保护 AI 模型和敏感数据，同时捕获本地 AI 基础设施的令牌效率、性能和成本优势。
<h2>受机密计算保护的前沿专有模型</h2>
Google 分布式云 (GDC) 搭载 Gemini 3.0 现已在 Dell PowerEdge XE9780 服务器上提供预览，借助 NVIDIA Blackwell 加速，并由 NVIDIA 机密计算保护——为企业提供一个私密的机密计算环境，以支持先进的 AI。
SpaceXAI 还将把最新的 SpaceXAI 模型带到 Dell AI 工厂，NVIDIA 机密计算将确保模型权重和企业数据的端到端保护。
<h2>在 Dell AI 工厂本地运行的开放前沿模型</h2>
NVIDIA Nemotron 模型——前沿级开放智能——在 Dell AI 工厂基础设施上运行，适用于希望将开放权重模型调整到自身领域和数据的企业。
Reflection 的开源前沿 AI 模型也将进入本地，专为受监管行业、政府和主权实体而设计。
其他开放模型——MiniMax-M2.7、DeepSeek Pro、DeepSeek-V4、GLM 5.1 和 Kimi K2.6，经过 NVIDIA NVFP4 优化——可在 Hugging Face 的 Dell 企业中心获取，加入 Gemma 4、NVIDIA Nemotron Super 3、Mistral Small 4 和 Arcee Trinity-Large-Thinking。
在这个新的代理时代，企业还需要代理在其数据、系统和工作流程已经存在的混合和本地环境中安全工作。
OpenAI Codex 将与 Dell AI 数据平台连接，帮助客户将 Codex 更接近于使代理有用的内部上下文：代码库、文档、业务系统、操作知识和团队工作流程。Dell 和 OpenAI 还将探索 Codex 如何与 Dell AI 工厂连接。
<h2>软件合作伙伴生态系统</h2>
Dell 宣布了多个新的软件合作伙伴关系，涵盖从代理 AI 和代码助手到计算机视觉的常见企业 AI 用例。
这包括 Palantir 的主权 AI 操作系统参考架构与 NVIDIA 的合作，已于三月宣布，现在在 Dell 基础设施上运行——用于 Palantir Ontology 和 AIP 的本地部署，集成了 NVIDIA 主权 AI 操作系统参考架构。
此外，ServiceNow 客户将能够利用 Dell AI 工厂，将基础设施与企业工作流自动化结合起来，使组织能够发现、管理和实现以业务结果为重点的 AI。
Dell 还宣布与多家 AI 领军企业和软件创新者推出新解决方案——包括 Fogsphere、Ipsotek、Mistral AI、Poolside 和 Uneeq——以及与 CrowdStrike 和 Fortanix 的安全合作伙伴关系。
<h2>从桌面到数据中心的代理</h2>
最个人化的消息：Dell 桌面代理 AI 与 NVIDIA NemoClaw 堆栈、NVIDIA OpenShell 运行时和 NVIDIA Nemotron 开放模型在 Dell Pro Max 上运行，配备 GB10 和 GB300，基于 NVIDIA Grace Blackwell 架构，以及基于 NVIDIA RTX PRO Blackwell 工作站平台的 Dell Pro Precision 系统。
定制层：NVIDIA Nemotron、NVIDIA Agent Toolkit 和 NVIDIA NeMoClaw——黄在舞台上描述的代理编排工具，作为本地模型与企业数据之间的连接层——为构建企业自主代理提供基础，使组织能够定制模型、编排代理工作流，并安全地将代理连接到企业数据和工具。
安全层：NVIDIA OpenShell——用于自主代理开发和部署的开源运行时，具备安全和隐私控制——在基础设施层面上实现企业政策执行，并与领先的企业软件平台集成。
NVIDIA OpenShell 现在在整个 Dell AI 工厂中得到支持，提供给开发人员一个安全的运行时，以便从工作站到服务器构建、部署和管理 AI 代理。
Dell 还强调支持 NVIDIA AI-Q Blueprint，为企业提供一个参考示例，以部署多代理工作流进行深入研究——加速从开发到试点再到生产的路径。
<h2>第二天</h2>
在 Dell Technologies World 的第二天，Dell 首席运营官 Jeff Clarke 和基础设施解决方案集团总裁 Arthur Lewis 将深入探讨 Vera CPU、Vera Rubin、机密计算和 Nemotron——并进行 Dell 桌面代理 AI 的现场演示。
黄和 Dell 周一设定的主题——安全、长期运行的代理、全栈工厂、安全的本地部署——为 NVIDIA 将在 COMPUTEX 的 GTC 台北带来的更广泛公告奠定了基础，活动将于 6 月 1-4 日举行。

英伟达

戴尔科技-C

半导体 ETF - VanEck Vectors

在戴尔科技世界大会上，英伟达首席执行官黄仁勋强调了人工智能需求的激增，称其正在 “呈现抛物线增长”。目前有 5000 家企业正在使用由英伟达驱动的戴尔人工智能工厂，预计到 2030 年，全球人工智能基础设施支出可能达到 3-4 万亿美元。新产品如戴尔 PowerEdge XE9812，基于英伟达 Vera Rubin NVL72，承诺为人工智能工作负载带来显著的成本和性能提升。戴尔与英伟达的合作旨在增强企业的人工智能能力，从试点项目向大规模部署迈进

NVIDIA CEO Jensen Huang at Dell Technologies World: “Demand Is Going Parabolic, Utterly Parabolic”

- NVIDIA Vera Rubin NVL72 实现快速且低成本的 AI 推理。  
- 超过 5,000 家企业使用 Dell AI Factory 进行大规模 AI 工作负载。  
- 全球人工智能基础设施支出预计到 2030 年将达 3-4 万亿美元。

NVIDIA Blog

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标普半导体 ETF - SPDR

2 倍做多 DELL ETF - GraniteShares

礼来

三星电子

霍尼韦尔

NVIDIA Corporation

Samsung Electronics Co., Ltd. Sponsored GDR

Honeywell International - WI

英伟达首席执行官黄仁勋在戴尔科技世界大会上表示：“需求正在呈现爆炸性增长，完全是爆炸性的。”