佢哋話 AI 喺公司入面要「賺番番」，唔係科學玩具。呢個係 Dell（戴爾）財務總監 David Kennedy 喺 Dell Technologies New York Symposium 對 theCUBE 研究部 Dave Vellante 嘅講法，事件發生喺 2026 年 10 月。
金融界先行，AI 由試轉正生產
Kennedy 指出，唔係每間企業行喺同一條速度線。金融服務界，尤其高頻交易，係最早將 AI 由試點（pilot）推到生產（production）嘅行業，藥業跟住。
佢話：「我哋已經有足夠證據證明 AI 有效、有效得啲，為公司帶來速度同效率。問題係，你能唔能夠做到規模化（at scale）？」
6,500 間 AI 廠房，同 Nvidia 繼續擴
Dell 話喺客户基礎上已有 6,500 間「AI factory」（AI 廠房），今年 5 月同 Nvidia 擴展 AI Factory，幫多啲客户縮短實驗到成果嘅距離。
關鍵：CFO 開始為 token 立預算
呢度先係個故事核心。Kennedy 話，多數 CFO 而家已為 token 開支（token spend，即向大語言模型 API 或本地推理按次付費嘅成本）立獨立預算項目，當做一個正常成本去追蹤。
「開支呢度，老實講會自己照顧自己。佢需要被管理。IT 同財務可以幫手放幾個護欄（guardrails）。我認為呢點好重要，但真正嘅價值驅動，係企業可以得到嘅速度同生產力。」
開放權重模型本地跑，浮動變固定
佢再講，效率嘅問題變成「模型擺喺邊」嘅問題：重複嘅財務流程可以喺本地跑開放權重模型（open-weight models，即開放模型權重可下載部署嘅模型），把浮動嘅 token 成本轉做固定。
「唔一定係 token 嘅數量同成本，而係你點樣用。你如果用得啲，你會見到好結果。」
阿調搞兩下
一個 CFO 嘅口氣：「佢需要被管理」——但「真正嘅價值驅動」又係另一句。點解金主嘅 CFO 會同時講開支要管、速度要追？因為對佢哋嚟，唔再係問「使唔使 AI」，已經係問「點樣用 AI 快過對家」。
對讀者嚟，呢個訊號唔難讀：token 變成一個獨立預算項目，代表 AI 已離開實驗室。重複流程用開放權重模型本地跑，代表成本結構由浮動轉固定。
金主追緊幾急？6,500 間 AI 廠房係一個數字，但「at scale」四個字未答。佢哋嘅對家、你嘅老細、同你哋嘅工作，都喺呢條線上。
（以上為廠商於其贊助活動之發言；theCUBE 為該活動付費媒體夥伴，Dell 作為贊助方無編輯控制權。）
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