隨著云計算服務的進步與普及，企業對于服務器采購乃至發展將會呈現怎樣的態勢？類似的話題其實已在2009年時被提出，當時有預測指出“放棄使用自家服務器的企業數量將大幅增長”:對于那些員工總量在1000名以上的企業而言，他們會考慮放棄使用自家服務器，而轉用科技公司提供的云計算服務。
事實上，目前，大量小型企業已經在這樣做，而大量中型乃至至大型企業也會考慮放棄使用自家服務器，而云計算更成為一些企業實現商業模式創新的法寶，比如印度某電信公司完全不擁有自己的IT基礎架構，而是完全租用了云計算提供商的服務，以面對迅速增長的用戶和市場，并將精力完全集中在業務模式的創新上;互聯網公司更是如此，新興的社交網絡或是WEB2.0公司對于云計算有著更大的興趣，因為這意味著更低的投資風險，用少量的資金去換取IT服務，而不是在創業之初先買下一個價格不菲的數據中心。
云計算在成為商業模式創新的潤滑劑的同時，也將這些企業原本用于服務器或整個IT基礎架構的采購預算換成是支付給云服務公司的支票。一定意義上，IT資源正從冰冷的鋼鐵盒子變為可以被計量的“公共服務”,這就像給IT部門安上了電表，而不是需要自建一個發電廠。
積極創新可以視為服務器采購轉向云計算的主動因素，即將可見經濟疲軟也會讓企業更加注重預算。
市場調研機構IDC認為對西歐市場疲軟的增長預期是市場狀況不佳導致的服務器領域萎靡的綜合體現。特別是金融機構在2009年底大蕭條之后放松錢袋子的過程也接近了尾聲，而在企業級市場上的更新換代周期也即到來。大中型企業在虛擬化上看到了不錯的投資回報，許多在高規格系統上進行投入的企業用戶也開始增加虛擬服務器的投入，而不是購買物理服務器。這些因素都對服務器硬件的銷售額造成了影響。
由于需要在使用者看來是可以無限擴展的，并且可以隨時獲取，按需使用，隨時擴展，按使用付費，對云計算服務的熱切需求也提高了對于云服務提供商數據中心的要求。比如：規模效應、超高密度、可靈活快速擴展、降低運維成本、自動化管理及高可靠性等。
而在對于服務器本身的需求方面，需要滿足這些需求就需要做到標準化、簡化甚至是定制化，以求滿足從服務器本身到管理與運維的一系列云時代的需求。已經擁有超過百萬臺規模的Google云計算，最早將EC2引入商業云計算領域的亞馬遜等公司似乎已在這方面走在了前面。
盡管像Google那樣完全去自定義服務器的架構似乎仍然不是大多數企業的選擇，但服務器架構仍然會從目前普遍的機架式、刀片式服務器繼續向滿足“云”發展。超高密度、虛擬網絡、流程化維護乃至到對于分布式文件系統/存儲的需求都會引發服務器技術乃至結構的進化。
未來的服務器系統可能會向兩個方向發展，簡化的服務器單元、或是“變大”的刀片。
簡化的服務器單元：就像目前DELL PowerEdge C、HP Proliant SL以及超微的某些產品那樣，采用標準化、簡化、定制化的設計來降低采購成本，并將在密度方面繼續提升以達到在標準機柜的1U厚度內部署4臺甚至更多數量服務器，從而提升與刀片服務器在密度比方面的優勢，并實現更好的成本與散熱需求。在背板接口上也可能繼續簡化，如將電源模塊或散熱單元移出服務器而通過機柜整體實現。
“變大”的刀片：以往的刀片系統是通過在7~10U高度內實現計算、電源、網絡等功能模塊化從而體現自身的價值，這也是由以往的應用規模甚至是 機柜的物理結構而產生的“妥協”.而在云時代的數據中心，7~10U的高度將可能被進一步擴大至整個機柜，這有點像我們剛才所說的簡化的服務器單元的結尾 部分，一個機柜就像容納了一系列模塊的刀片服務器系統，所有模塊共享電源、散熱、交換能力。再進一步，機柜形式的刀片會繼續以集裝箱形式來提供已經完成集 成與部署的云計算基礎架構，雖然這么說起來似乎缺乏些新意，但不可否認的是，只有這樣才能滿足用戶的快速部署、擴展計算能力的需求，在服務器廠商來說，供 貨與部署上也會更加方便。
未來的數據中心管理也將由云計算的系統架構以及標準化的服務器帶來革命性的改變，大部分運維人員不再需要對硬件、應用了如指掌的工程師，而像是流水線旁的工人，開著Segway,按照大屏幕上的提示前往某排機柜的某臺服務器前，拆掉壞掉的機器，插入全新的，就完成了。
在服務器市場上，如果仍然提供傳統意義上的服務器硬件的公司將會逐漸被市場忽視，一些超大規模的云服務提供商已經轉向硬件的生產商(一些臺灣IT代工廠商：如廣達、富士康)，而不是選擇原來H.I.D這樣的的知名品牌，只有積極的免對市場需求，才能獲得更多機會與空間，當然以整體解決方案提供給用戶開始建設私有云仍是其價值之一，不過選擇自建私有云還是租用公有云還要看企業自身對于數據安全、成本以及可用性之間的平衡，這似乎是另一個話題了。
然而對安全問題持“頑固”態度的企業仍然會選擇自建數據中心，改變他們的選擇仍然需要一些時間，而與此同時，每天為8億網民提供訪問服務的Facebook數據中心，盡管在創建的時候帶來的臨時工作崗位達到1400個，但在運維環節，數萬臺服務器卻只需55人。
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