从“能用AI”到“跑得动AI”：戴尔科技如何重新定义AI PC的设备端算力

在刚刚举办的2026戴尔科技峰会上，我注意到一个关键信息被反复强调多次——AI正在从云端的“远端能力”，逐渐走向每一位员工手边的“本地能力”。

过去，AI更多承担的是“提供建议和答案”的角色——员工提出问题，AI提供答案；而随着智能体逐渐进入办公场景，AI开始进一步参与信息检索、内容生成、任务处理和跨应用协作。与此同时，员工与PC之间的关系也正在发生变化：PC不再只是执行员工操作的工具，而正在成为人与智能工具共同完成工作的载体。

这意味着，AI带来的变化并不只体现在软件和应用层面，也正在重新定义PC本身。

如果说过去十年PC行业的创新主要围绕“性能、便携、续航”展开，那么进入AI时代之后，终端设备的价值坐标正在被重新绘制：它不再只是员工访问企业应用的入口，而是开始成为承载本地AI处理、智能协作乃至智能体任务执行的非常重要的工作节点。

因此，真正值得关注的并不是“PC增加了多少AI功能”，而是一个更大的问题：当AI开始改变人的工作方式，设备端究竟需要怎样的算力，才能真正承接这些新的工作？

戴尔科技集团亚太、日本及大中华区（APJC）总裁Richard M. McLaughlin

·AI正在重新定义PC的价值

IDC最新报告《面向未来的员工队伍：采用AI PC的战略价值和必要性分析》明确指出，随着企业AI应用进程迈入全新阶段，智能终端与高性能系统的部署力度正持续攀升。

过去，企业谈数字化办公，往往更关注办公软件、协作平台以及设备采购本身，PC更多被视为承载这些应用的工具。但当AI开始进入邮件、会议、文档、内容创作以及日常业务流程之后，员工使用PC的方式也正在改变。终端不再只是打开应用的入口，而开始成为员工与智能工具互动、协作和完成工作的直接界面。

戴尔科技集团大中华区商用客户端解决方案事业部总监喻智娟认为：“市场正从关注‘有没有AI PC’，逐步转向思考‘哪些工作适合在终端上使用AI、如何规模部署、如何安全管理’。不同行业、岗位和应用的成熟度仍然存在明显差异。”

戴尔科技集团大中华区商用客户端解决方案事业部总监喻智娟

这其实揭示了当前AI PC市场一个重要变化：企业关注的重点正在从“有没有AI能力”，转向“设备端算力究竟能解决什么问题”。

对企业来说，并非所有AI任务都需要同等的计算能力，也并非所有工作都要完全依靠云端。像会议总结、文档处理、内容生成、代码辅助这类高频场景，需要的是低延迟、能即时响应的设备端AI能力；而更为复杂的专业计算和AI开发任务，则需要更强的CPU、GPU、NPU，以及更大的内存和存储空间。

与此同时，戴尔科技发布的《2026年现代化企业就绪度调查》中，我看到另一个关键词，那就是安全。61%的受访者将安全列为企业采购PC时的首要影响因素，高于AI功能的53%；此外，安全、合规和隐私顾虑也是企业规模化AI应用的首要障碍，占比达到41%。

喻智娟补充道：“对于缺少专门IT团队的企业，AI终端的价值不仅在硬件本身，还在于能否覆盖部署、系统与BIOS更新、设备焕新以及退役时的数据清除。戴尔科技还可以提供全生命周期服务，并根据客户需求预装适配的软件，让AI能力在安全、可管理的前提下落地。”

智能时代的AI PC竞争，实际上已经不只是“谁的AI功能更多”，而是开始进入一个更加现实的阶段：谁能够在提升员工工作效率的同时，让这种新的智能体验足够安全、稳定，而且容易被企业管理。

·PC要承接新的工作方式

事实上，要想理解戴尔科技在终端算力布局的策略，首先要理解AI本身正在发生的变化。

过去几年，AI更多以“提问-回答”的方式与用户交互；如今，AI正在加速进入智能体时代。与聊天机器人（Chatbot）相比，智能体可以围绕目标拆解步骤、检索信息、调用工具并连续执行任务，回答问题由此成为自主化工作流程中的一环。

与此同时，企业员工的角色也随之发生变化，从亲自动手解决问题更多转向如何更好地给AI设定目标，并监督整个过程、处理例外和做出最终判断，而资料准备、重复操作和跨应用衔接这些环节，则更多交由智能体去做。

喻智娟认为：“当AI从一次问答走向连续执行任务，终端既要服务员工，也要承接智能体运行。企业需要从岗位角色、数据安全、响应速度和工作负载出发，决定任务放在云端还是本地：研发和IT岗位通常更重视本地可控，日常办公则可以更多利用云端服务，关键是让算力配置与实际任务匹配。”

成本结构也因智能体而发生了改变。与传统的一问一答不同，智能体在检索、推理、规划以及调用工具的过程中，会反复消耗Token，其用量可能达到标准对话交互的约4至15倍。这就意味着，企业在评估AI投入时，需要将响应速度、数据边界、运行位置以及长期使用量等因素综合起来，核算完成一项业务任务的总体成本。

因此，企业也需要根据任务复杂度、数据敏感度、响应要求和成本等因素，决定不同AI工作负载究竟在哪里运行。

而这也让设备端算力成为AI PC竞争中越来越重要的变量。

·戴尔科技：用不同层级的设备端算力承接不同工作负载

面对这些复杂且快速的变化，戴尔科技通过不同产品形态与算力配置，覆盖从日常办公到专业计算、再到本地AI开发的不同工作负载。

喻智娟表示：“企业对AI PC的需求正在变得更加具体。不同岗位、不同转型阶段对算力和预算的要求并不相同，因此AI PC不是单一的产品形态。戴尔科技让差异化的商用产品并行，为尚处于基础焕新阶段的客户保留合适选择，也为需要更高端侧算力的客户提供新一代配置；从日常办公、专业创作到本地模型和智能体开发，终端都应与实际工作负载相匹配。”

对于企业中的高级管理人员、面向客户的一线管理精英，以及对会议呈现、移动性、可靠性和高性能有更高要求的商务用户，Dell Pro Premium系列笔记本电脑能够带来出色体验。产品可选第三代英特尔®酷睿™Ultra处理器（含H系列），通过CPU与NPU协同，为高负载办公和设备端AI应用提供计算能力。

对于顾问、销售等高频移动办公用户，Dell Pro 7系列笔记本电脑是理想之选。产品同样可选第三代英特尔®酷睿™Ultra处理器（含H系列），并配备PCIe5.0固态硬盘以及8533MT/s高速内存，为多任务办公和本地AI应用提供更充足的计算与数据吞吐能力。

面向更加广泛的知识工作和业务分析场景，Dell Pro 5系列笔记本电脑提供英特尔与AMD两种处理器平台，可选第三代英特尔®酷睿™Ultra处理器或AMD锐龙™AI PRO 400系列处理器。相较上一代，该系列产品多任务处理性能提升最高达73%，AI计算速度提升最高达3.3倍。

其中，Dell Pro 5微型台式机（Micro）在仅1.2升的机身内集成CPU、GPU与NPU计算单元；NPU最高算力可达50TOPS，并支持最高64GB DDR5 7200MT/s内存。从这些产品可以看到，设备端AI并不是少数高端用户的专属能力，而正在向更广泛的企业员工渗透。

当AI工作负载进一步提升，内容创作、工程设计、复杂仿真和高阶AI任务会对设备端算力提出更高要求，Dell Pro Precision系列工作站由此提供更强的本地计算能力。

其中，Dell Pro Precision 7系列移动工作站提供14英寸与16英寸机型，采用CPU、GPU与NPU异构计算架构，可选第三代英特尔®酷睿™Ultra X7 368H vPro®处理器，以及NVIDIA RTX PRO 2000或3000 Blackwell专业显卡。Dell Pro Precision 9企业级塔式工作站则面向持续高负载计算、专业图形处理和本地智能体运行，可选英特尔®至强®600系列处理器，并支持至多五块NVIDIA RTX PRO Blackwell工作站版GPU，为团队提供可扩展的高性能算力。

在此基础上，戴尔科技还推出面向AI开发的Dell Pro Max with GB10个人AI平台。该产品基于NVIDIA GB10 Grace Blackwell超级芯片，支持最高2000亿参数模型，适合个人或小规模团队在本地开展智能体原型开发、验证和运行。

从戴尔科技的布局来看，设备端算力的边界正在进一步扩大：从日常AI应用，到专业工作负载，再到本地模型和智能体开发，PC正在逐渐成为一个更加完整的AI计算平台。

·终端算力的下一场竞争：既要更强，也要更匹配

从戴尔科技这一轮产品布局来看，其商用客户端策略围绕不同员工角色和工作负载，提供不同层级的设备端算力。

喻智娟表示：“真正推动客户采用AI PC的，是具体场景和实际价值。客服、内部知识查询、数据分析和客户画像，是目前更容易规模化的智能体应用；制造、汽车和具身智能等研发场景，则更关注本地推理、数据安全与专业算力。我们的重点，是让不同角色获得与工作负载匹配的设备端AI能力，并帮助企业安全、可管理地逐步扩大应用。”

过去，企业更多根据CPU、内存、存储和屏幕尺寸等传统参数进行配置；进入AI时代后，“这台设备能够承载什么样的AI工作负载”，正在成为新的选型问题。

对于普通知识工作者，需要的是足够的NPU能力和良好的能效表现；对于专业创作者和工程师，需要更强的GPU和专业计算能力；而对于AI开发者，则需要更大的内存、更强的GPU以及能够运行更大模型的本地计算能力。

因此，AI PC市场的竞争既在于功能创新，更在于能否把设备端算力与真实工作场景更好地匹配起来。

·结语

当AI从回答问题走向完成工作，PC也正在从“运行应用的设备”走向“运行智能的设备”。这可能是2026年PC市场最值得关注的变化。

从Dell Pro系列，到Dell Pro Precision工作站，再到Dell Pro Max withGB10，戴尔科技正在用不同层级的设备端算力，回应从日常办公、专业计算到本地AI开发的不同需求，并将安全性与可管理性贯穿生命周期，最终把设备层面的选择，转化为可部署、可持续运营的现代化办公能力。

对于企业而言，AI PC正在进一步回答一个更具体的问题：“什么样的算力，应该被放在什么人的桌面上？”

而这或许正是AI PC从产品概念走向真实生产力之后，PC行业正在面对的新命题。