AI的数据空间 如何去打造专属的

数据中心设计者和建造者必须紧跟服务器硬件的最新发展，因为他们所创建的环境是存放服务器的最终场所，且相关的投资额巨大，前期需要不断地投入时间、资金等成本，因此必须做好容纳服务器的计划，以此开展工作。

从目前来看，影响数据中心构建方式的主要趋势会是引入机器学习（ML），从而进一步推动人工智能（AI）的发展。现如今。机械工作的主要应用还停于较浅的层面，比如大型工厂的重复性动作，虽然无形中已经打破人们工作模式，实现解放机器可替代的人力部署，拥有更高的效率，还能节省开支。

但是从数据角度来说，机器算法在保护企业数据方面而言，可以较快寻找到数据工作规则，并且动用可使用的工具来解决数据遗漏的异常情况，同时还可以很好地分析大量数据，比如律师可以使用基于AI的软件来扫描案件文件和合同，而学生们也是使用类似方法来确保论文的查重率符合标准等等。

因此，我们可以看出人工智能应用将更加多元，继续拓展至不同领域，从而对存储性能、网络带宽、数据分析提出不同需求。

与传统互联网基础设施相比，这些设备具有更高的工作效率，在同等的时间之内进行更多的数据负荷处理，因此对服务器的散热要求会更高。所以，数据中心服务商可以从服务器的散热，也是数据中心冷却角度出发，去思考如何构建一个更为稳定的空调系统。

根据Fletcher报告，数据中心不单单是支撑AI的重要硬件基础设施，同时也会利用AI应用反作用于数据中心的运营工作。当数据中心引入智能设备的时候，必须要注意足够的空间，谨慎地监控空气数据，包括湿度、温度等等信息。特别注意的是，容纳AI设备时必须考虑地板问题，因为高密度机架的重量大，可能需要更为坚固的混凝土板等等。

在网络方面，人工智能需要服务器之间需要更昂贵的InfiniBand连接，传统以太网没有足够的带宽来支持具有数十个GPU的集群，而群集中的服务器之间的电缆也应尽可能短，从而平衡散热与网络连接的限制关系，以保持更高的性能。

根据Tractica最新调查报告，预测未来6年，以云服务和数据中心为开发目标的AI硬件市场将持续增长，复合年增长率约为35％，至2025年有望突破500亿美元。