Michael Dell（首席执行官）
Katherine Murphy（高盛）
大家好，欢迎参加戴尔科技公司在高盛Communicopia与科技大会上的主题演讲。我很荣幸能够主持这场对话，嘉宾是戴尔科技公司的创始人兼首席执行官Michael Dell。我是Kat Murphy，在高盛负责覆盖IT硬件和戴尔。今天的讨论大约有35分钟。我先宣读安全港声明，然后我们直接进入正题。因此，本次演示包含基于戴尔科技当前预期的前瞻性陈述。这些陈述涉及风险和不确定性，可能导致实际结果出现重大差异。
可能导致结果出现差异的因素已在戴尔科技向美国证券交易委员会提交的10-K和10-Q表格定期报告中进行了讨论。今天作出的任何前瞻性陈述均基于截至目前的假设，戴尔科技不承担更新这些陈述的义务。那么，Michael，非常感谢您今天来到这里与我们交流。
谢谢邀请。很高兴来到这里。
作为开场，戴尔一直走在多个技术时代的前沿，在个人电脑、服务器、企业存储以及最近的AI机架级基础设施领域拥有领先的产品组合。您过去曾谈到，特别是数据中心如何从被视为成本中心转变为价值创造中心。我想先请教一下，您认为目前基础设施在企业中的角色处于什么阶段？我们是否正处于新一轮企业虚拟化周期或企业基础设施周期的开端？这与以往的转型相比如何？
我认为我们正处于一个渐进的过程中，越来越多的组织开始认识到，在重新构想如何实现业务成果方面，AI具有极其强大的力量。这是一个多速发展的世界，并非所有人都会以同样的速度前进。但很明显，这与过去的技术截然不同。你知道，我们经历了计算和运算的阶段，现在我们拥有了智能。而企业内部存在的数据正在以一种全新的方式被挖掘、解锁和释放。
他们正处于这样一个过程中，意识到必须重新构想自己的公司。我们大约在三年前就开始了这一进程。我想说，也许有10%到15%的公司明白这是一件非常重要的事情，并且必须去实施。其中很多公司对该做什么、怎么做感到非常困惑。这有一个简单的第一阶段，就是为个人提供更好的工具，让他们在做原有工作时更具生产力。
也许他们能做得好10%或20%，这本身就已经相当了不起了。但这并不是真正的重点。真正的机会在于重新构想整个工作流程。你必须做的是梳理出公司里的每一个流程，然后简化、标准化这些流程，把所有数据整合起来，最后一步才是应用AI，同时也要认识到，今天的AI已经非常出色，但它也将是未来最差的水平。它在不断改进，你可以应用Agentic技术来取代许多过去由人类完成的工作流程。
因此，这些工作可以快得多地完成。你会变得更具创新性，获得更快的速度。我想说，我们真的才刚刚开始。大多数公司不知道该如何去做。这很难。而且，采用技术的障碍并不在于技术本身，而在于人、文化、监管和勇气。这需要时间。但我们看到，随着企业中这6500个戴尔AI工厂的落地，我们正处于这种S曲线式的采用过程中。
那么，也许我们可以多谈谈这6500家AI工厂客户。您能否谈谈戴尔的AI工厂模式如何帮助客户将AI更贴近其自身数据，同时又能获得更广泛AI生态系统的优势？
是的。当客户经历这个过程时，他们开始明白这并非一刀切，你真的希望让AI尽可能靠近数据。所以，如果你从事先进制造业，你会希望把AI部署在工厂里。如果你经营连锁餐厅，你会希望AI就在餐厅内部；零售店、物流也是如此，而且你有各种各样的小模型、大模型、开源模型和闭源模型。
我们正在将前沿模型引入本地部署。对于你最有价值的数据、专有数据、只有公司内部才拥有的来之不易的知识，你不会想把它发送给其他人。因此，我们看到大量围绕解决这一问题而建设的基础设施。但同样，组织这一切、挑选合适的模型需要一些时间。而这正是我们帮助客户做的事情。我们有数百个参考平台、入门套件、蓝图，以及涵盖各类垂直行业的众多合作伙伴。
所以我们可以帮助客户在这方面起步。但这需要时间。人们本能地想说，好吧，我按下一个按钮，现在我就有AI了。但实际情况远比这复杂得多。它就是需要时间。
进一步谈谈将工作负载迁移至本地部署以保护来之不易的数据这一理念，还有哪些其他考量因素在推动单位经济效益，并促使企业考虑将数据回迁、将工作负载移至本地、采用混合模式而非云模式？
根据各种估计，85%的数据仍然在本地。所以，是的，云是真实存在的，这一点不可否认。但它实际上更多是一种混合多云环境。如果你仔细想想，世界上大部分数据将在未来产生。而且，随着我们采用AI并进行Agent化改造，我们会创造出多得多的软件，产生更多的数据，而这一切都在实时发生。同样，你希望AI尽可能靠近数据。所以，这就是我们正在构建的方向。
当然，在企业领域，我们有更多机会来架构完整的解决方案。由于Agentic行为，你需要更多的CPU。显然还有数据存储，这是我们的领先地位所在；网络必须重新架构；而且前沿模型也希望与我们一起走向本地部署。
那么，这些投资的投资回报率在多大程度上推动了其中的一些决策？
是的，我想说这也是企业内部正在发生的转变的一部分。过去我们都在谈论IT预算。IT预算是多少？是在增加还是减少？诸如此类。而现在，企业逐渐明白，这是提高效率、增强创新的方式。如果过去需要200人做某件事，现在你可以用50人加上1000万美元的AI支出完成同样的事情，成本减半，而且效果实际上更好。
因此，正在发生的情况是，首席执行官们、业务线高管们都在意识到，我们需要AI来变得更具竞争力、更具创新性、更快速。所以，这类对话正在脱离传统的预算讨论范畴，因为这实际上是企业内部创造价值的方式。
关于IT预算这一点。如今投资者对硬件支出需求的持久性有很多疑问。或许可以看看戴尔近期非常强劲的业绩，并试图理解其中有多少可能归因于需求提前拉动或其他提价因素，将其与需求回升区分开来。从您的角度来看，是什么让您确信这是一个持久的需求方向，而不是目前市场上发生的一些特殊问题？
是的，我认为这要回到这里最根本的要素，也就是智能的创造以及组织内部对此的需求。实际上，我们看到在很多情况下需求被推迟了。我的意思是，目前有4亿台使用超过四年的个人电脑。由于内存成本上升了这么多，人们在延长资产使用寿命，因此他们只是在推迟我们知道必将到来的未来需求。你的电脑现在已经用了五年、六年，边缘都生锈了。
这可不行。如果你是知识工作者，你需要现代化工具，所以那些设备都会被替换。在服务器方面，我们有130万台第13代或更旧的服务器。有些客户肯定没有进行更新换代，因为他们认为价格上涨太多，或者认为价格不会继续上涨等等。我所看到的，退一步思考这个问题，客户所拥有的投资回报率、Neo Cloud所拥有的投资回报率，以及围绕计算所存在的投资回报率，是相当惊人的。而这正是推动需求的原因。
模型的所有改进，特别是从基础大语言模型到推理再到智能体的演进，都发生在建造一座新半导体晶圆厂所需的时间框架之内。因此，你面临的是结构性短缺，从我们所看到的一切来看，2027年可能比2026年更严重。所以，是的，成本在上升。是的，我们将这些都体现在了定价中。但是，客户往往会经历五个悲伤阶段。比如，好吧，价格上涨了，我不太喜欢。但你知道比这更糟糕的是什么吗？是他们拿不到货，因为他们无法运营自己的业务。
那才是一场灾难。所以他们最终会问，好吧，在未来一年、两年里，你们能否供应我们所需的东西？这就是我们与客户共同努力的方向。但我们会密切关注任何重复下单或未投入使用的迹象。我们没有看到这种情况。
再谈谈戴尔的供应链执行力如何在许多情况下帮助公司在部分产品上赢得市场份额，并应对您所谈到的诸多制约因素。您过去曾谈到运营的灵活性以及与供应商关系的稳固性。为什么这在当下比以往任何时候都更像是一条护城河？它应如何随时间推移不断累积优势？
我认为供应环境越紧张，我们的表现可能就越好。长期以来这一直是一个经验法则。我们与供应商合作伙伴有着极好的关系。我们还拥有广泛的产品组合。我们可以将供应调配到需求所在的地方。他们也知道我们是一个可靠的交易对手，会在所有周期中持续需要他们高资本支出投资的产出。而且，我们拥有最广泛的客户群，他们想知道2032年和2038年是否还会有需求，而这些关系可以追溯到几十年前。
所以这极其重要。此外，我们相信，我们需求信号的波动性和完整性是业内最好的，因为我们更直接地与各类客户合作，能看到终端客户的实际需求情况。
这非常有帮助。换个话题，我想多谈谈AI服务器的机遇。您在季度末的AI服务器订单积压达到950亿美元，即便在过去一年转化了1300亿美元的订单之后依然如此。Neo Cloud是这个故事的重要组成部分。时至今日，投资者自然会将Neo Cloud中的AI服务器机遇与过去十年x86服务器云建设进行比较。我们刚才谈到了为什么这是一次不同于云的技术转型。但您能否帮助我们更好地理解，为什么这类Neo Cloud客户可能比十年前的云客户更具持久性？
并思考这类机会有多高的粘性，
Neo Cloud在寻找电力和土地方面做得非常好，最终我们通过它们来了解真正的需求来自哪里。而在另一端，是Anthropic、OpenAI、微软、谷歌和Meta。所以我们希望看到这些合同，如果他们没有这类合同之一，我们就不感兴趣。因此，我们确实在了解正在发生什么以及为什么会产生这种需求。我认为，主权AI以及美国以外地区的需求情况可能还没有被完全理解，那里也有电力和大量客户。
所以，这类公司非常多。它们并不都一样。多年前这一切刚开始时，我认为许多需求来源可能以为自己不需要它们。事实证明，需求远远超出了任何人的预期。所以他们确实需要。我认为其中一些公司在构建业务方面非常聪明。我们为他们提供了极快的“首个Token”生成时间。如果我们能以超级可靠的方式交付大规模集群，并且比竞争对手提前六周，那么这六周对他们的价值超过了我们收取的任何溢价。
所以，这一直是一项非常好的业务。我们在那里看到的管线和需求机会组合无疑非常强劲。但企业业务增长更快，只是规模还没那么大。而主权AI则是两者的某种混合体。其中也包含了公共部门。
您能否多谈谈这些AI平台和芯片的复杂性及变化速度如何也在为戴尔创造竞争优势？
是的，复杂性是我们的朋友，因为安装、部署这些东西，让它们以极高的正常运行时间可靠运行，并协调整个供应链，都非常复杂。这不仅仅是工程和创新的问题，还包括所有其他方面，比如我们提供的短期融资，用以衔接那些希望为这些项目提供资金的各种长期资本来源。当然，他们中许多人希望接触企业客户，而我们可以帮助他们实现这一点。
所以客户来找我们说，哦，我需要5000个Blackwell Rubin。好的，但你还没准备好自建数据中心，不过我们这边有这个合作伙伴，于是我们帮助促成这一切。
您能否也多谈谈主权AI的机遇，以及您提到的公共部门内的机遇？
是的。如果你看全球GDP排名前50的国家，几乎每个国家都能找到两三个主权AI项目。这些项目相当重要。在美国没人谈论主权AI，因为它有点像非美国的AI概念。但在这些国家，它非常重要。有时是政府赞助的，有时是电信运营商，有时只是私营企业。但这些项目出现的原因有很多。我想说，在一些国家，采用速度比美国稍慢一些。
但它正在到来。他们可能落后12到18个月，但经济活动规模可观。美国以外的机会可能占一半。所以规模相当庞大。
在过去六个月里，全行业更加关注通用计算的用途，而随着企业持续推进现代化，这正是戴尔产品的核心。您提到了那130万台第13代或更旧的服务器。您如何看待传统计算持续增长动能的机遇？公司预计本财年传统计算业务将实现100%的增长。但我们应如何看待2027财年之后的增长空间和需求持久性？
需求之所以具有持久性，原因之一是你拥有庞大的旧设备安装基数，这些设备必须被替换。而且，如果你在推进公司的现代化，你就要为应对各种网络威胁的冲击做好准备。甚至除此之外，还有后量子加密的挑战，那些用了四、五、六年的东西就别指望了。你将不得不替换其中的很大一部分。但你仍然有大量长期存在且持续增长的传统服务器需求。
当然，还有驱动海量CPU使用的Agentic行为。而我们才刚刚处于起步阶段。所以，我们现在看到了巨大的需求。五年后，我们还会讨论传统服务器和AI服务器吗？不会，它们都只是服务器。所以，这是一条模糊的界线，而且会变得越来越模糊。但最终，我们是具备规模优势的基础设施提供商，在服务器、存储以及日益重要的数据中心网络领域，凭借我们的规模拥有极强的运营杠杆。
再加上客户关系、供应链、服务和融资能力，使我们能够继续在所竞争的领域保持领先，而且我们仍在制造个人电脑。那里
好的。我们会谈到个人电脑，但归根结底，AI是运行在数据之上的。您提到了这一点，我们也谈了很多关于计算方面的内容，您还暗示了数据和存储作为数据平台一部分的作用。但我们要讨论的企业存储总潜在市场尚未像计算那样迎来拐点。在您看来，我们需要看到什么才能确信存储机遇对企业而言将是重大的？这仅仅是关于存储更多数据吗？
这就是正在发生的事情吗？还是我们需要更深入地思考企业如何在这些平台上移动、保护和提取数据？
一直以来都有大量数据，而数据一直处于一切重要且有趣事物的核心。如果你想做AI，就需要数据，对吧？没有数据就没有AI。数据差，AI就差。实际上，随着这些模型变得更强大，你正在创造越来越多的数据。因此，我们拥有最广泛的企业数据存储产品组合。越来越多的AI工厂连接了我们的PowerScale和ObjectScale存储平台。你已经看到了存储增长的加速，对吧？
随着我们转向戴尔IP存储，上个季度增长了26%。而且，我们在那里的规模最大，比第二名、第三名，通常甚至比第四名加起来还要大。是的，我的意思是，我认为AI正在创造更好的AI，这又产生了更多数据，进而创造出更好的AI。所以这是一个自我改进的过程，正在推动需求。而且，大部分数据将存在于真实的物理世界中。顺便说一句，我们现在谈论的是屏幕上的AI，对吧？
我们甚至还没谈到物理世界中的AI，它才刚刚随着机器人技术开始出现。而这将成为另一个巨大的需求驱动力
对于企业存储而言。
对企业存储来说肯定是这样。工厂和交通运输中的多机器人智能体协同。一切都在产生数据，也需要数据来使其更智能、更有效。我们在这一领域拥有领先的地位和领先的能力。
现在放下个人电脑的问题，我们谈了很多关于数据中心的内容。智能也正在向边缘靠近，主要通过个人电脑等终端设备实现。这将如何改变您对整体个人电脑机遇的展望？显然，您在那里拥有非常庞大且领先的企业产品组合。但这将如何改变您对总潜在市场的展望，以及戴尔在个人电脑品类中的战略，尤其是在整个行业正在消化这些投入成本上升的情况下？
如你所知，设备市场一直面临挑战，因为内存成本上升了这么多。所以你看我们上个季度的个人电脑业务，收入增长了20%，但销量表现没那么好，对吧？所以平均售价在上升。正在发生的情况是，你实际上在扩大旧机器的装机量，因此你在将未来的需求推迟到某个时候。要么到达某个临界点，比如“我的电脑现在太旧了。你期望我在这家公司工作，
你得给我一台真正能用的电脑”，对吧。而且，如果我想使用AI，我必须有一台现代化的电脑，我需要更好的工具，否则它就会坏掉、停止工作，它太旧了。再说一次，我认为最具成本效益的Token将是在最靠近数据的地方生成的那个。小模型在本地运行，而且它将继续是一种混合架构。而个人电脑仍然是现代世界中人们用来完成任务的生产力设备
纵观您广泛的产品组合，从终端边缘的个人电脑一直到AI工厂的全栈解决方案。您产品组合的广度如何帮助销售推进，以及如何帮助向客户推出适用于不同操作环境、成本约束等情况的各种解决方案？
是的。你们中有些人可能还记得，大约正好十年前，我们收购了EMC并与之合并，当时我们对客户的宣传是：我们在所有领域都是第一，且一站式提供。结果证明这非常成功。我们继续获得了相对份额和规模优势。所以基本上对客户讲的还是同一个故事。假设有10个或20个不同的领域，我们几乎在每一个领域都是第一。所以你可以从我们这里买20样东西，或者你也可以从排名第二的公司买20样东西，但那得找20家公司。
没人想那样做。因此，我们实际上在所有这些品类中都在继续赢得份额。我们拥有规模、成本结构的复合优势，并在自身业务中积极应用现代化和AI，从而为客户带来巨大价值。
当您考虑到企业买家可能重新架构或重新思考其更广泛的基础设施堆栈时，这是否在客户关系中创造了粘性？即您可以作为一家供应商提供所有这些类型的服务，而这在一个有时被认为是商品化的硬件行业中意味着什么？
是的，我相信确实如此。因为我们拥有一切，而且你用服务和Dell Financial Services将其包裹起来，让一切对他们来说变得简单。但这并不意味着我们获得了为所欲为或将价格定得离谱的许可。我们必须保持竞争力并为客户带来巨大价值。但这绝对是我们正在做的。我们言出必行。我们可靠地执行。客户可以信赖我们。
特别是在当前存在这些供应链挑战的时候，他们从以往的经验中知道，我们承诺何时交付就会何时交付。并不是每个人都能做到这一点。
我们谈到了戴尔帮助客户实施AI的各种方式，但您自己也是一家大型企业。在上周的财报中，公司谈到了创纪录的低运营费用率水平。您在推动运营杠杆方面非常高效。您看到哪些AI应用在组织内部最为成功？这又如何帮助面向客户的销售推进？
我们在三年多前开始了这项现代化进程，基本上我当时站在领导团队面前说，五年后我们将面临一个新的竞争对手。这个竞争对手将涉足我们所在的每一个业务领域，只不过他们会更具创新性、更快速、成本更低，并且会把我们挤出市场。而阻止这种情况发生的唯一方法，就是我们自己成为那家公司。所以你看我们的运营费用占销售额的比例，我们已经降到了大约8%。
这是相当非凡的运营杠杆。我们彻底实现了收入与成本的脱钩。我们是怎么做到的？这又回到了重新构想成果、梳理工作流程中的每一个环节、找出我们所能识别的一切。而且我们还在继续。这方面还有很长的路要走。所以，是的，这非常有帮助。客户想了解这些，他们想知道我们是如何做到的，而且他们在实施时需要大量帮助。这不是一件容易的事。不是每个人都有意愿去做，但这让我们处于一个极佳的位置，显然在8%的运营费用率下，我们可以按特定价格销售产品并获得非常不错的营业利润率。
今天在座的有许多公司都在参与AI，但很少有公司能像戴尔一样兼具产品组合的广度、客户关系和全球影响力。重要的是，当您思考未来五到十年的这些优势时，您认为什么对戴尔来说是最具差异化的？
我认为技术产品组合的广度是极其难以复制的。加上我们现在拥有的规模优势和非凡的运营杠杆。而且我们是一台以执行为导向的机器。我的意思是，这基本上就是我们每天在做的事情。供应链关系一直很重要，在这样的时期更为重要。但它对我们来说始终是一项持久的优势。最终，我们拥有一套流程和系统，使我们能够了解客户尚未解决的问题，然后迅速与我们自己的团队以及众多合作伙伴共同创造创新方案来解决这些问题。
我们运营的整体市场规模巨大，我们已做好充分准备，通过此为客户并最终为我们的股东创造价值。显然，看看这个财务模型，包括运营杠杆、负现金转换周期、我们如何处理资本配置、股票回购和股息，一切都行之有效。
我们还有几分钟时间，作为结尾，您能否谈谈对您所参与的这四大主要产品线的戴尔未来愿景是什么，以及您认为投资者在未来几年最应该关注什么？
我确实认为，我们正处于由数据驱动的智能能力爆发所带动的基础设施S曲线采用的起点。这将需要海量的基础设施。而且它将无处不在。它将在边缘，将在数据中心，将在Neo Cloud，将在超大规模云厂商那里，将遍布各处。而且我认为，由于AI改变了我们开发产品的方式，我们也释放出了巨大的开发能力。
因此，我们推出新特性和能力的速度得到了极大提升。把这些与我之前所说的结合起来，我认为这是一系列绝佳的机会。我认为运营杠杆可能是大家尚未完全理解的部分，因为他们还不习惯。我们就是有些与众不同。
太好了。Michael，非常感谢您今天来到这里参加会议。谢谢您。