根据451研究所季度数据中心知识库（DCKB）的报告，目前世界上有超过4700个托管和大规模数据中心设施。随着云计算推动数据中心空间和每个组织需求的增加，无论规模大小如何，依赖数据的比例越来越大，数据中心市场也将继续增长。无论是内部部署、由服务供应商管理还是支持公有云基础设施，数据中心市场都在那儿等你开拓。
随着更强的处理能力和即时访问客户界面、销售平台和库存更新等应用程序的需求的上升，将带来更大的功耗损失和正常运行时间的需求。简而言之，数据中心的运营成本越来越昂贵。
智能效率
AI可以通过大幅度降低数据中心能耗，改善正常运行时间并大限度地减少人为干预来减低未来运营成本。它提供了这一潜在能力，而不影响性能，因为技术将使数据中心能够更加高效地运行。
今天的技术是处于不断变化之中的，所以不可避免的，数据中心是需要紧跟上日益复杂的IT基础设施的变化和平稳运行所需的功能范围的。与其将变革视为一种挑战，不如将其视为能够创造无数激动人心的可能性，以此来更好地利用新技术，如AI，从而增强“大脑”的功能和效率。
简而言之，AI允许机器自己学习，从数据解释中得出结论，并在无人干预的情况下自动实践这些结论。这意味着企业可能会开始优化资源管理，而不必在IT方面投入更多的人力，同时随之增加所需的技能以及相应的高价格标签。
AI可担任企业内的众多角色。但其核心作用仍然是对于系统、决策和执行的自动化。除了可以称之为“集体机器人的行为”之外，它也可以连接企业内部的各种系统并使用这些系统实时执行功能，同时，也能用于预测角色。
这可能会涉及到一些使用它进行长期规划的公司。企业内部的许多研究小组使用它来预测业务决策在实施前可能会出现的影响，然后将数据应用于解决这些即将出现问题。
同样，该技术可以通过整理多种来源和数据Feed的信息，来预测市场如何影响商业决策，分析这些信息并预测市场反应。它类似于行业术语“游戏理论”，是从政治活动到推出新产品都被广泛应用，成为不可或缺的工具。
AI和数据中心
数据中心起到了运行工作负载的重要作用。人工智能可以与数据中心基础设施管理技术协同工作，以检查电力消耗和散热、系统状态和容量。
最早的例子之一是谷歌采用人工智能技术来提高其数据中心的产能。在2014年实施这项技术时，谷歌就能够利用机器学习将制冷能源的使用量减少40%.
谷歌经历的功耗降低将使公司在大量的数据中心基础上节省数亿英镑，但降低成本将对任何规模的业务也都产生影响。加上关键分析和自动化决策，可以显著提高任何数据中心的效率，并在运行一个数据中心的同时，将成本的降低也传递给客户。
随着利润的削减，人工智能很可能是企业需要通过优化的资源管理来获得关键的优势。
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