据SiliconANGLE报道，在圣何塞举行的戴尔科技AI领导力研讨会上，多位行业专家指出，企业AI正从概念验证阶段转向生产部署，成本、数据和控制正在取代模型与GPU，成为下一阶段企业AI部署策略的核心。

theCUBE Research执行分析师John Furrier在研讨会期间表示，已经没有人再问是否应该采用AI，这基本上已成定局；企业现在问的是谁控制AI、它在哪里运行，以及它遵循谁的法律。会议讨论覆盖将AI投入生产、支撑机架级AI工厂的合作伙伴生态、边缘语音模型、AI代理运行时治理，以及CPU在代理式AI中重回中心位置。

戴尔科技正在把重点转向帮助客户把AI概念验证带入生产，其合作伙伴生态已延伸至风险投资。戴尔大型企业及收购业务ENT West区域经理Sean O’Connor说，长期芯片合作伙伴关系使戴尔能够在两周内交付350个机架。

Deepgram员工技术项目经理Nick Mann介绍，Deepgram在戴尔基础设施上训练语音转文本、文本转语音和语音代理模型，相当一部分客户自行托管这些模型。下一步是在支持AI的笔记本电脑上原生且气隙运行这些模型，让AI更贴近用户所在的位置。

在企业AI代理方面，企业希望把AI代理保留在自己的虚拟私有云内，治理方式正从固定规则转向监控代理的运行时行为。MisaLabs联合创始人Victor Jakubiuk、Singulr AI联合创始人兼首席执行官Shiv Agarwal和Sycamore Labs创始人兼首席执行官Sri Viswanath指出，始终在线的自主代理使这种监督变得关键。Sycamore Labs等初创公司正在筹资，为AI代理构建治理层。

成本压力也在改变工作负载位置。戴尔AI业务开发经理兼解决方案专家Helen O’Sullivan和英特尔西北地区销售总监Tim Wood强调，客户在数周内耗尽数月的Token预算，促使他们测试本地工作负载，并重新发现CPU在代理式AI中的价值。把数据和AI放在一起，甚至放在AI PC上，可以削减这部分成本。

SiliconANGLE在文末披露，theCUBE是戴尔科技AI领导力研讨会2026的付费媒体合作伙伴，戴尔及其他赞助商对theCUBE或SiliconANGLE的内容没有编辑控制权。