今天，无论是哪个行业、哪个领域，我们都面临着相同的压力和痛点：能源燃料成本上涨、原材料成本上涨、营业利润率和利润率下降。与此同时，利益相关方面临着减少碳排放和实现可持续发展目标的压力。数据中心承受着来自各方面的压力，环境法规和企业需要更环保的解决方案。众所周知，数据中心是资源的巨大消耗者，对数据中心提供的计算能力的需求正以惊人的速度增长。随着全球对气候变化的关注日益增加，将可持续性纳入战略正在成为数据中心运营和数据中心PR的重要因素。但是，实现可持续发展目标的压力是否会产生额外的问题？许多数据中心供应商已经制定了环保计划。然而，对显着减少碳排放的承诺和展示快速结果的愿望通常会导致碳抵消。并非所有排放都可以避免或替代，减少碳排放可能涉及广泛的组织变革，这需要时间和投资。许多组织确实走上了这条路，但抓住了新的举措作为提高可持续性的解决方案。他们专注于具有易于计算收益的新离散项目，例如替代技术，例如电动汽车(EV)或用LED或可再生能源替代照明。他们经常错过的是，通过在整个运营过程中提高能源效率，在他们已经获得的基础设施中快速实现可持续发展。利用AI的力量更快地做出更好的业务决策好消息是，基于人工智能(AI)的解决方案可以在短短六周内实现快速和可持续的发展，并且可以轻松扩展以提高运营优化效率。人工智能的最新进展可以分析来自任何行业（无论是风力涡轮机、光伏、喷气发动机、航运、石油和天然气泵、冷却或IT服务器）资产的海量数据集，而无需部署大型数据科学家团队并使用模式识别生成真实数据-时间洞察力。这些见解提供了做出数据驱动的业务决策的能力，这些决策可以充分优化运营以提高能源效率、减少排放并跟踪实现可持续发展目标的进展。许多环境没有充分利用它们已有的数据，而且据信需要数百个数据源来收集优化所需的见解。事实上，仅五个数据馈送就足以实现显着改进。起点是通过连接来自实时传感器读数、数据库、来自单个设备（服务器、交换机、存储等）的遥测数据、工业资产（传感器、PLC和控制系统、边缘设备）的数据来创建可靠的数据基线)和其他内部数据源（ERP、企业应用程序、云文件存储）。然后，AI会寻找最有效的方式来操作设备和资产，但不受用户定义的限制或参数的约束。通过搜索和推荐最接近的历史性能，AI可以使用Pareto边界优化来模拟更好的性能，满足定义的质量目标和过程约束以及推荐的控制设置点，从而立即降低能源成本和排放。通过优化冷却和减少用水来降低能源消耗，控制CPUP和C状态以匹配工作负载效率，以及预测资产故障，这些只是AI可以提供的部分优势。通过闭环或开环运行，可以实现10-40%的节能并避免代价高昂的停机时间。本地、托管和云提供商和客户都可以从AI中受益。人工智能技术加速数字化转型，优化能源成本和生产，最大化可再生能源组合，减少碳排放，并提供可持续发展指标报告以跟踪实时实现净零的进度。更准确的设备级跟踪（甚至细化到每个单独的内核）可确保计费以及范围2和3排放报告的准确性。例如，QiO与资产密集型和能源密集型行业合作，以实现人工智能驱动的可持续发展。提高可持续性的第一条规则是弄清楚如何更好地利用您已有的东西。我们相信数据是事半功倍的关键，而人工智能提供了实现净零所需的洞察力。
