但是人工智能能为数据中心做什么？这个问题受到的关注较少，特别是在讨论人工智能驱动的数据中心监控解决方案的背景之外——这些解决方案虽然重要，但并不完全代表人工智能技术的前沿。
因此，让我们来看看人工智能可能影响数据中心行业的其他方式，以及我们可以合理预期在未来几年看到哪些变化。
提高数据中心的物理安全性
物理安全对于数据中心来说至关重要，数据中心需要能够保护资产免受入侵者未经授权的物理访问。 不幸的是，传统上提供物理安全的成本很高，因为它在很大程度上取决于现场是否有安全人员来检测和响应对物理边界的破坏。
人工智能可以通过分析有助于检测物理入侵的数据在这方面提供帮助。 例如，通过实时解析视频流，人工智能有可能识别出构成风险的个人。 它还将使人们不必连续观看视频来检测风险。
不要指望数据中心的现场安保人员会消失，但要期待人工智能帮助他们更有效地完成工作。
数据中心能源管理
决定何时将数据中心从一种电源(如太阳能)切换到另一种电源，或者如何提前计划预期的能源挑战(如将冷却系统推到边缘的热浪)，通常需要人类进行仔细的分析。考虑到涉及的众多变量，在管理数据中心的能源来源和挑战时，没有简单的公式或程序可循。
然而，鉴于现代人工智能的复杂性，人工智能承担部分决策制定是可行的。 数据中心运营商可能仍然希望人类在循环中仔细检查人工智能工具的建议，但人工智能带头管理能源是合理的，而不是期望人类跟踪能源使用情况并手动应对挑战。
容量管理
同样，管理数据中心容量——包括扩大或缩小基础设施以满足需求以及确保物理空间以与市场同步的速度增长等任务——传统上一直是一项手动工作。 但人工智能可以帮助实现自动化。 通过分析确定数据中心在不同时间在不同方面需要多少容量的许多因素，人工智能可以帮助运营商做出更明智的容量管理决策。
事件响应
当数据中心出现问题时——电源故障、有人不小心关闭了开关、网络攻击破坏了关键设备等等——尽快确定发生了什么、受影响的是什么以及如何修复它是至关重要的。
过去，数据中心管理团队通过创建事件响应“行动手册”来应对这些挑战，这些行动手册详细说明了应对不同类型挑战的方法。
行动手册仍然有用，但现代人工智能提供了另一种工具，操作员可以利用它来管理事件响应。人工智能可以比人类更快地评估情况并帮助规划应对措施，这一壮举可能会在没有应对行动手册的情况下证明特别有价值，因为没有人提前预测到某种类型的危机。
对人工智能友好的数据中心硬件的需求不断增长
对现代人工智能技术的兴趣激增也推动了对为运行人工智能工作负载而优化的数据中心基础设施的需求激增，例如能够执行 GPU 加速的服务器。 展望未来，数据中心运营商可能会从迎合这一利基市场中受益，尤其是考虑到人工智能优化的硬件与商品服务器不同，更难以从公共云中获得。
对人工智能友好型数据中心的需求并不代表一种利用人工智能帮助运营数据中心的新方式，但它确实为数据中心运营商创造了市场机会。
结论：人工智能和数据中心的未来
现代人工智能技术在数据中心的应用仍处于早期阶段，但潜力巨大。 在未来的几年里，预计人工智能会做的不仅仅是帮助数据中心团队监控资产。 人工智能还在物理安全、容量管理、事件响应等方面发挥作用。
