數據中心設計者和建造者必須緊跟服務器硬件的最新發展，因為他們所創建的環境是存放服務器的最終場所，且相關的投資額巨大，前期需要不斷地投入時間、資金等成本，因此必須做好容納服務器的計劃，以此開展工作。

從目前來看，影響數據中心構建方式的主要趨勢會是引入機器學習（ML），從而進一步推動人工智能（AI）的發展。現如今。機械工作的主要應用還停于較淺的層面，比如大型工廠的重復性動作，雖然無形中已經打破人們工作模式，實現解放機器可替代的人力部署，擁有更高的效率，還能節省開支。

但是從數據角度來說，機器算法在保護企業數據方面而言，可以較快尋找到數據工作規則，并且動用可使用的工具來解決數據遺漏的異常情況，同時還可以很好地分析大量數據，比如律師可以使用基于AI的軟件來掃描案件文件和合同，而學生們也是使用類似方法來確保論文的查重率符合標準等等。

因此，我們可以看出人工智能應用將更加多元，繼續拓展至不同領域，從而對存儲性能、網絡帶寬、數據分析提出不同需求。

與傳統互聯網基礎設施相比，這些設備具有更高的工作效率，在同等的時間之內進行更多的數據負荷處理，因此對服務器的散熱要求會更高。所以，數據中心服務商可以從服務器的散熱，也是數據中心冷卻角度出發，去思考如何構建一個更為穩定的空調系統。

根據Fletcher報告，數據中心不單單是支撐AI的重要硬件基礎設施，同時也會利用AI應用反作用于數據中心的運營工作。當數據中心引入智能設備的時候，必須要注意足夠的空間，謹慎地監控空氣數據，包括濕度、溫度等等信息。特別注意的是，容納AI設備時必須考慮地板問題，因為高密度機架的重量大，可能需要更為堅固的混凝土板等等。

在網絡方面，人工智能需要服務器之間需要更昂貴的InfiniBand連接，傳統以太網沒有足夠的帶寬來支持具有數十個GPU的集群，而群集中的服務器之間的電纜也應盡可能短，從而平衡散熱與網絡連接的限制關系，以保持更高的性能。

根據Tractica最新調查報告，預測未來6年，以云服務和數據中心為開發目標的AI硬件市場將持續增長，復合年增長率約為35％，至2025年有望突破500億美元。

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