數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)者和建造者必須緊跟服務(wù)器硬件的最新發(fā)展，因?yàn)樗麄兯鶆?chuàng)建的環(huán)境是存放服務(wù)器的最終場(chǎng)所，且相關(guān)的投資額巨大，前期需要不斷地投入時(shí)間、資金等成本，因此必須做好容納服務(wù)器的計(jì)劃，以此開(kāi)展工作。

從目前來(lái)看，影響數(shù)據(jù)中心構(gòu)建方式的主要趨勢(shì)會(huì)是引入機(jī)器學(xué)習(xí)（ML），從而進(jìn)一步推動(dòng)人工智能（AI）的發(fā)展?，F(xiàn)如今。機(jī)械工作的主要應(yīng)用還停于較淺的層面，比如大型工廠的重復(fù)性動(dòng)作，雖然無(wú)形中已經(jīng)打破人們工作模式，實(shí)現(xiàn)解放機(jī)器可替代的人力部署，擁有更高的效率，還能節(jié)省開(kāi)支。

但是從數(shù)據(jù)角度來(lái)說(shuō)，機(jī)器算法在保護(hù)企業(yè)數(shù)據(jù)方面而言，可以較快尋找到數(shù)據(jù)工作規(guī)則，并且動(dòng)用可使用的工具來(lái)解決數(shù)據(jù)遺漏的異常情況，同時(shí)還可以很好地分析大量數(shù)據(jù)，比如律師可以使用基于AI的軟件來(lái)掃描案件文件和合同，而學(xué)生們也是使用類似方法來(lái)確保論文的查重率符合標(biāo)準(zhǔn)等等。

因此，我們可以看出人工智能應(yīng)用將更加多元，繼續(xù)拓展至不同領(lǐng)域，從而對(duì)存儲(chǔ)性能、網(wǎng)絡(luò)帶寬、數(shù)據(jù)分析提出不同需求。

與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施相比，這些設(shè)備具有更高的工作效率，在同等的時(shí)間之內(nèi)進(jìn)行更多的數(shù)據(jù)負(fù)荷處理，因此對(duì)服務(wù)器的散熱要求會(huì)更高。所以，數(shù)據(jù)中心服務(wù)商可以從服務(wù)器的散熱，也是數(shù)據(jù)中心冷卻角度出發(fā)，去思考如何構(gòu)建一個(gè)更為穩(wěn)定的空調(diào)系統(tǒng)。

根據(jù)Fletcher報(bào)告，數(shù)據(jù)中心不單單是支撐AI的重要硬件基礎(chǔ)設(shè)施，同時(shí)也會(huì)利用AI應(yīng)用反作用于數(shù)據(jù)中心的運(yùn)營(yíng)工作。當(dāng)數(shù)據(jù)中心引入智能設(shè)備的時(shí)候，必須要注意足夠的空間，謹(jǐn)慎地監(jiān)控空氣數(shù)據(jù)，包括濕度、溫度等等信息。特別注意的是，容納AI設(shè)備時(shí)必須考慮地板問(wèn)題，因?yàn)楦呙芏葯C(jī)架的重量大，可能需要更為堅(jiān)固的混凝土板等等。

在網(wǎng)絡(luò)方面，人工智能需要服務(wù)器之間需要更昂貴的InfiniBand連接，傳統(tǒng)以太網(wǎng)沒(méi)有足夠的帶寬來(lái)支持具有數(shù)十個(gè)GPU的集群，而群集中的服務(wù)器之間的電纜也應(yīng)盡可能短，從而平衡散熱與網(wǎng)絡(luò)連接的限制關(guān)系，以保持更高的性能。

根據(jù)Tractica最新調(diào)查報(bào)告，預(yù)測(cè)未來(lái)6年，以云服務(wù)和數(shù)據(jù)中心為開(kāi)發(fā)目標(biāo)的AI硬件市場(chǎng)將持續(xù)增長(zhǎng)，復(fù)合年增長(zhǎng)率約為35％，至2025年有望突破500億美元。