AI赋能旧数据：从沉睡资产到智能引擎

当前，企业正积极融合人工智能技术，推动海量非结构化数据向高价值信息转化。然而，如何激活积累数十年的文档与图像资源，仍是核心挑战。

唤醒历史数据的智能潜力

据戴尔产品总监表示，尽管长期积累的资料未被充分利用，但随着近期推理模型性能跃升，这些存量数据终于迎来了真正发挥效用的关键场景。这表明，构建坚实的数据基础设施，是支撑AI规模化应用的前提。

技术协同与安全架构并重

戴尔与Elastic合作的副总裁指出，引入向量搜索机制，可精准识别企业存储中最具相关性的内容。双方已将Elastic的向量数据库能力整合至戴尔的人工智能平台，显著提升对非结构化数据的利用效率。

该负责人强调，保障关键信息在数据中心的安全存储，是实现人工智能领先成果的核心要素。受此驱动，越来越多企业选择部署本地化AI系统，在确保敏感数据不外泄的同时，高效调用前沿模型能力。戴尔正依托其广泛部署于企业环境的硬件设备，全力支持这一转型进程。