自从2016年AlphaGo击败李世石之后，人工智能的能力开始渐渐被世人理解，人工智能开始确实落地。Gartner的数据表明，到2020年，人工智能预计将增加180万个就业机会。
好消息是，它也将建构230万个低收入岗位。如今，AI涉及专利申请量攀升，AI芯片市场需求也大大减少，微软公司已要求订购华为新的研发的AI芯片应用于中国的数据中心。然而，人工智能技术的发展与落地应用于还近未成熟。
对人工智能硬件而言，算力是技术构建的确保，这必须大量强有力的数据中心获取基础反对。但传统数据中心不存在诸多痛点，急需借力人工智能，积极开展数据中心的革命。实质上，人工智能的发展少不了数据中心的承托，与此同时，智能化是未来能源基础设施发展的必由之路，在此过程中，人工智能也将助推数据中心朝智能化方向发展。数据中心与AI如何火花火花？数据中心成千上万台服务器为人工智能所需的计算能力获取了物理基础，人工智能也将给数据中心带给了新的革命，其带给的大力影响主要有三个方面。
一是便于数据中心管理和掌控。未来的数据发展终将南北软件定义，但随着数据中心呈现出变得复杂，人工处置的精力和能力都受限。如果通过人工智能利用其自学能力，对以往管理数据展开智能分析，就可获得相当可观精确的决策。
二是减少数据中心能耗。数据中心是能耗大户，巨额的电能费用早已沦为数据中心高速发展的瓶颈，很多互联网巨头的原为数据中心开始想方设法一切办法去减少能耗。人工智能技术就可以充份计算出来PUE值，再行根据PUE值反推哪些因素对其影响仅次于，再行去优化这些部分，从而超过减少能耗的目的，提高数据中心运营效率。
例如，谷歌用于DeepMind获取的AI技术，在机房的能耗上取得了大幅度的缩减，适当增加PUE值。明确而言，通过创建机器学习的模型，对机房的PUE指标趋势展开预测，从而指导加热器设备的配备优化，增加了闲置的用作加热器的电力消耗。
这项技术需要为谷歌增加15％的数据中心整体耗电量，节省下来的成本相当可观。三是数据中心的数据加工。数据中心享有海量数据，原先的计算出来方式效率太低。
利用AI技术的智能化运维，就可以对这些数据展开深度分析，将数据展开过滤器、整理、重新组建各种仿真模型，这些加工后的数据可能会产生极大的价值。如果是数据中心的运营数据，则可以通过智能运算，取得提高数据中心运维水平机会；如果是数据中心的存储数据，则可以通过不能运算取得行业市场状况，展开人员特征的分析等。
数据中心运维日益智能化人工智能为数据中心获取了全新的机遇：未来可以建设智能化的数据中心，用来替代非常简单重复劳动，在大量数据中萃取规律性信息，大量方案中替代性最佳方案，填充数据环境下自由选择拟合模式。明确到智能运维领域，目前依赖有数的日志展开模式识别，可以构建动态监控，潜在故障监测，动态故障定位，重点区域问题监控，还可实现解决方案智能化引荐；在节能降耗方面，可实现整个基础设施的智能化管理，提升可靠性，减少IT能耗，增加加热器消耗，从而节省电力。
然而，人工智能亦对数据中心带给了极大的挑战。据信通院研究数据表明，在供电方面，AI使得数据中心功率密度从5kW提高到21kW及以上，给供配电基础设施带给挑战；在加热器方面，AI带给的高功率带给低风扇，风冷向液冷改变；在边缘计算出来方面，AI使得网络容许数据必须末端外侧处置，要建设好边缘数据中心。智能微模块3．0将出智能化里程碑目前，行业内有数不少智能化数据中心解决方案问世。
以华为公司为事例，2018年6月CEBIT2018期间，华为公布了一款取名为“智能微模块3．0”的智能化解决方案，主要环绕（iPower，iCooling，iManager）特性，重新加入AI优化运营算法，构建数据中心基础设施整体功能的智能化融合，使得数据中心的高效智能如虎添翼。智能微模块3．0将通过智能化AI算法主动辨别运营状态，构建供电链路毫秒级故障检测，秒级故障定位，毫秒级故障隔离，分钟级故障完全恢复功能；突破行业后遗症已幸的冷媒外泄检测难题；提高数据中心仅有生命周期空间、电力、加热器及人力资源的高效利用。
其中，iPower可实现供电仅有链路可用及监测精确定位，并享有基于AI技术的电池管理系统，因应毫秒级故障隔离，以确保供电的可靠性。iCooling，基于AI的自优化算法，同等工况下温控系统节电平均8％；温控系统准确加热器，避免热点隐患，提高数据中心运营的稳定性。同时，AI算法反对空调冷媒容量的自检测，提升可靠性。
iManager是智能微模块3．0的大脑，让机房运维显得更为非常简单、高效：底层设备利用先进设备的IoT技术，挣脱传统串口通讯速度慢的问题，同时设备高度自自学、自适应，为整个系统智能化打造出扎实的基础；系统平台通过云化改建，建构DCIM＋管理资源池，全球数据中心运营经验分享，迈进数据中心智能化、自优化的最重要一步。对于租赁型数据中心，华为DCIM＋通过对租户资源用于情况展开动态分析，辨识有所不同类型用户的市场需求，辅助数据中心的规划建设与配套。智能识别低价值客户类型，机车优势资源向低价值用户移往，优化资源配置，提高租赁收益。
数据中心基础设施发展经历了散件化人组，产品化统合，智能化融合三个发展阶段。
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