自2016年AlphaGo战胜李世石以来，人工智能的能力逐渐被世人认识，人工智能开始真正开花结果。
Gartner的数据显示，到2020年，人工智能预计将消除1万个工作岗位。
好消息是，它还将创造数千个工作岗位。
如今，AI相关专利申请数量猛增，对AI芯片的需求也不断增加。
微软决定购买华为新开发的AI芯片用于中国的数据中心。
然而，人工智能技术的发展和实际应用还远未成熟。
对于人工智能硬件来说，算力是技术实现的保障，需要大量强大的数据中心提供基础支撑。
但传统数据中心存在诸多痛点，迫切需要利用人工智能进行数据中心革命。
事实上，人工智能的发展离不开数据中心的支持。
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，人工智能也将推动数据中心向智能化方向发展。
数据中心与AI如何擦出火花？数据中心的数千台服务器为人工智能所需的计算能力提供了物理基础。
人工智能也将为数据中心带来新的革命，积极影响主要体现在三个方面。
首先，有利于数据中心的管理和控制。
未来的数据发展必然走向软件定义，但随着数据中心变得更加复杂，人工处理的精力和能力受到限制。
如果利用人工智能的学习能力，对过去的管理数据进行智能分析，就可以做出可观且准确的决策。
二是降低数据中心能耗。
数据中心是能源消耗大户，巨大的电力成本成为数据中心快速发展的瓶颈。
许多互联网巨头自建的数据中心已经开始想方设法降低能耗。
人工智能技术可以充分计算出PUE值，然后根据PUE值推断哪些因素影响最大，然后对这些部分进行优化，以达到降低能耗、提高数据中心运行效率的目的。
例如，谷歌利用DeepMind提供的AI技术实现了机房能耗的大幅降低，相应降低了PUE值。
具体来说，通过建立机器学习模型，预测机房PUE指标趋势，从而指导制冷设备配置优化，降低制冷闲置电耗。
这项技术可以使谷歌数据中心整体功耗降低15%，节省的成本非常可观。
第三是数据中心的数据处理。
数据中心拥有海量数据，原有的计算方式效率太低。
借助AI技术的智能运维，可以对这些数据进行深度分析，对数据进行过滤和整理，构建各种仿真模型。
这些经过处理的数据可能会产生巨大的价值。
如果是数据中心的运行数据，则可以获得通过智能计算提高数据中心运维水平的机会；如果是数据中心的存储数据，则可以通过智能计算获取行业市场状况并分析人员特征。
数据中心运维日益智能化。
人工智能为数据中心提供了新的机遇：未来可以建设智能数据中心来代替简单的重复性工作，从大量的数据中提取规律性的信息，并从大量的解决方案中选择最佳的解决方案。
，在复合数据环境中选择最优模式。
具体到智能运维领域，目前依靠现有日志进行模式识别，可以实现实时监控、潜在故障报警、实时故障定位、重点区域问题监控、智能推荐解决方案；在节能降耗方面，可以实现整个基础设施的智能化管理，提高可靠性，降低IT能耗，减少冷却消耗，从而节省电力。
然而，人工智能也给数据中心带来了相当大的挑战。
信通院研究数据显示，在供电方面，人工智能将数据中心的功率密度从5kW提升到21kW及以上，对供配电基础设施提出挑战；散热方面，AI带来的高功率带来了高散热。
风冷改为液冷；在边缘计算方面，人工智能使得网络限制数据需要在端侧进行处理，必须建设边缘数据中心。
智能微模块3.0将成为智能化的里程碑。
目前，业界已经推出了多种智能数据中心解决方案。
以华为为例。
2018年6月CEBIT期间，华为发布了名为“智能微模组3.0”的智能解决方案，主要围绕（iPower、iCooling、iManager）功能，加入AI优化运算算法。
实现数据中心基础设施整体功能的智能集成，使数据中心更加高效、智能。
智能微模块3.0将通过智能AI算法主动判断运行状态，实现供电链路毫秒级故障检测、秒级故障定位、毫秒级故障隔离、分钟级故障恢复功能；突破长期困扰行业的制冷剂泄漏检测难题；提高数据中心整个生命周期中空间、电力、制冷和人力资源的有效利用。
其中，iPower可实现供电全链路可视化和精准报警定位，并拥有基于AI技术的电池管理系统，加上毫秒级故障隔离，保证供电的可靠性。
基于AI的自优化算法iCooling，在相同工况下，温控系统可节省高达8%的电量；温控系统提供精准冷却，消除热点，提高数据中心运行的稳定性。
同时，AI算法支持空调制冷剂容量自我检测，提高可靠性。
iManager是智能微模块3.0的大脑，让机房运维更简单、更高效：借助先进的物联网技术，底层设备可以摆脱传统串口通信速度慢的问题。
同时，设备具有高度的自学习性和自适应性，为整个系统的智能化创造了坚实的基础；通过云化转型，系统平台构建DCIM+管理资源池，共享全球数据中心运营经验，向数据中心智能化和自我优化迈出重要一步。
针对租赁数据中心，华为DCIM+动态分析租户资源使用情况，识别不同类型用户的需求，协助数据中心的规划、建设和扩容。
智能识别高价值客户类型，将优势资源转移给高价值用户，优化资源配置，增加租金收入。
数据中心基础设施的发展经历了组件化、产品集成化、智能化集成三个发展阶段。
现在，华为将AI技术应用到数据中心基础设施管理中，可以大幅提升数据中心的可靠性、能源效率和运维效率，最终帮助客户降低生命周期TCO，增加收入。