以快速部署的整体解决方案，企业可直接使用。从客户结构看，得益于集成方案优势，过去半年，戴尔的AI客户数量增超50%，目前已超过5000家。回应产能相关问题时，杰夫.克拉克表示，供应是当下的瓶颈，下半年存在供应制约，而不是需求问题。“需求持续超过供给，且需求的广泛性已超越GPU，延伸至CPU相关的传统服务器以及PC领域。”大卫.肯尼迪表示。供应瓶颈主要在哪些领域？杰夫.克拉克表示，主要在于四个环节：DRAM、NAND、CPU和硬盘。其中，内存是最主要的瓶颈。他表示，执行任务的AI Agent需要大量CPU来管理它的每一个动作、每一次调用、每一段记忆状态。因此，AI对内存的需求不只来自GPU，CPU侧同样在大量消耗DRAM。而内存价格的上涨，也在倒逼客户提前锁货。有供应链人士介绍，很多大客户现在签的是三到五年的多年期采购协议，目的就是确保未来有货可用。此外，据行业观察，传统服务器越来越多地承载AI工作负载，尤其是推理工作负载，这类工作负载正以高密度服务器形态进入新兴云服务商环境，以及半导体公司、大型科技企业等高端企业用户的内部系统。“随着智能体兴起，智能将融入每一个工作流程、每一个决策、每一款产品、每一次客户互动，这会创造极高的价值。”大卫.肯尼迪表示，围绕智能体调用构建的框架是由CPU来运行的，CPU将参与AI智能体作出的每一个决策。同时，需要高性能存储来记录AI智能体的每一个操作，以便审计、纠偏和理解。未来的存储市场规模难以预计，但可以确定的是它仍处于早期增长阶段。
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