調研機構Infosys公司最近的一項研究表明，76%的IT決策者認為人工智能是企業技術創新的長期戰略重點。因此，全球在認知和人工智能系統方面的支出預計將在2021年達到576億美元，或者說，這項技術在全球范圍內受到媒體和人們的青睞。
盡管如此，引入像人工智能這樣的技術并不簡單，并且不會一蹴而就。數據中心對于存儲為人工智能所需的數據至關重要，因此人工智能的增長將會為數據中心帶來更多問題，特別是那些已經在高容量工作的數據中心設施。這迫使數據中心添加更多的服務器和硬件，這些服務器和硬件的管理變得越來越復雜，更不用說已經很高的運營成本。
與許多為業務捉摸支持的技術一樣，許多數據中心都采用效率低下的傳統技術，因為企業傾向于擴展現有系統，而不是優化現有系統。所有這些要求都為數據中心帶來了額外的壓力，并加劇了其長期存在的問題。因此，為了跟上時代的步伐，數據中心的運營需要更大的發展。而人工智能可能就是提供更多支持的一種技術。
監控數據中心環境
可以說，數據中心面臨的問題中最緊迫的是能源消耗，因為全球數據中心的總耗電量目前占全球用電量的6%。這是企業運營成本的一個重要考慮因素，因此，企業因環境問題承擔責任的壓力越來越大。像綠色和平組織這樣的組織一直呼吁科技公司需要更加關注能源，現在很多公司正在致力于消減數據中心的碳足跡。
越來越多的數據中心正在采用可再生能源，盡管這對許多數據中心來說是不可行的，特別是規模較小的數據中心運營商來說。
采用可再生能源只能解決一部分問題，并且隨著對計算能力的需求持續增長，所有的選項都應該被探索。
人工智能通過使用現有數據和實時監控為數據中心提供了提高效率和降低能耗的機會。通過人工智能，工作負載可以在服務器合理分布，以最大限度地提高生產力，并解決網絡擁塞問題。
人工智能還可用于實時控制數據中心環境，如冷卻系統，以降低能耗。谷歌公司已經在實施人工智能來監控數據中心環境，報告表明DeepMind AI將谷歌公司的數據中心冷卻費用減少40%。
減少人為干預
現代數據中心的另一個重要領域是安全。在網絡安全的斗爭中，數據中心面臨的風險特別高。它們是高度復雜的基礎設施，并且具有廣泛的加密級別，因此要防止在不斷變化的IT環境中發生數據泄露，需要時刻保持警惕。
其解決方案可能是人工智能。實施人工智能系統可以為數據安全提供更加靈活和先進的解決方案，并可減少對人為干預的依賴。人工智能的特性使其能夠比人類更快地進行適應，減少了全天候監控面臨的問題，并降低了人為錯誤的風險。
隨著人工智能解鎖這些數據中心的機會，無人數據中心的概念比許多人想象得更接近。像Litbit這樣的公司已經在試用人工智能驅動機器人來協助數據中心管理和硬件維護，從而進一步鞏固人工智能與數據中心之間的聯系。這一切都可以讓工作人員更加專注于新的創新領域。
迎接挑戰
隨著越來越多的企業致力于數字化轉型，人工智能和數據中心之間的關系從未如此復雜和重要。很顯然，人工智能和數據中心的未來本質上是聯系在一起的。隨著人工智能 和機器學習系統需求的增加，需要更多的物理空間存儲運行它們所需的大量數據，導致對數據中心的需求增加。數據是人工智能系統的命脈，數據管理將繼續成為企業未來面臨的最大挑戰之一。
隨著服務器處理數據，他們從中學習，并創建一個循環，無休止地改善人工智能和數據中心生態系統。這一切都始于一個靈活的，未來定義的和人工智能優化的數據中心。正確的基礎設施與有效的人工智能系統保持平衡，將使企業在競爭中脫穎而出。
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