乍一看，人工智能热潮似乎对数据中心行业来说是一个巨大的福音。公司在人工智能方面的投资越多，他们需要的数据中心容量就越大，对吗？
嗯，不一定。尽管人工智能肯定会推动对数据中心的大量需求，但我倾向于认为人工智能对行业的影响最终将被证明是有限的。原因如下。
人工智能如何影响数据中心
人工智能将增加对数据中心的需求的原因很简单：构建和部署人工智能工作负载需要大量的 IT 基础设施——在许多情况下包括专门的基础设施，例如配备 GPU 的服务器。数据中心是托管该基础设施的明显场所，因为它们不仅提供托管服务器的空间，还提供物理安全控制、高效能源系统、冷却解决方案和企业保护其对人工智能基础设施的投资所需的其他资源。
因此，随着越来越多的公司寻求构建或部署人工智能模型，他们将转向数据中心来托管实现其目标所需的服务器——或者说普遍的看法是这样的。
人工智能真的会改变数据中心吗?
可以肯定的是，未来几年，数据中心内越来越多的服务器很可能会用于人工智能工作负载。在某些情况下，公司甚至会建立专门用于人工智能的新数据中心。
但总体而言，认为人工智能将彻底颠覆行业或人工智能工作负载将取代其他类型的应用程序（如网络托管）成为数据中心的主要用途的说法有些牵强。
以下四个原因说明人工智能热潮对数据中心的影响可能没有看上去那么大。
1) 人工智能基础设施是暂时需要的
首先，许多人工智能用例不需要公司永久拥有人工智能基础设施。如果您需要训练模型，则在训练期间需要大量计算能力。但之后，在训练下一个模型之前，您将不会使用该服务器容量。
因此，对于大多数对人工智能感兴趣的企业来说，使用 IaaS 解决方案来满足其人工智能基础设施需求比购买自己的服务器并将其部署在数据中心更具经济意义。与其他类型的工作负载不同，人工智能需要间歇性地大规模基础设施。
2) 备用人工智能基础设施已经充足
鉴于 IaaS 提供商已经提供大量廉价基础设施容量，购买人工智能基础设施和数据中心空间来托管它就更难证明其合理性。
例如，与标准公共云服务器相比，现货 VM 实例可以享受大幅折扣，是进行人工智能训练的绝佳方式。现货实例的主要缺点是云提供商可以在几乎没有警告的情况下关闭实例，从而可能中断托管在其上的任何工作负载，但这对于人工智能训练来说并不是什么大问题，因为在许多情况下，训练可以暂停并在其他实例上恢复。
简而言之，当企业可以使用超便宜的现有 IaaS 产品来实现相同目的时，他们不太可能扩展自己的数据中心来支持人工智能工作负载。
3) 很少有企业会构建自己的人工智能模型
无论您使用哪种基础设施，从头开始开发、训练和部署人工智能模型都是一项艰苦的工作——如此之难以至于很少有公司会这样做。大多数公司可能会选择微软或谷歌等公司的第三方人工智能服务。
这些服务由构建和训练自己模型的供应商提供，因此使用这些模型的客户无需购买自己的 人工智能基础设施。
4) 人工智能热潮终将消退
目前，生成式人工智能是一个热门话题，企业面临着投资人工智能解决方案的压力。但从现在起的五年或十年后，大多数企业的人工智能战略可能已经成熟，它们将转向新的技术趋势。
这对数据中心来说意味着，人工智能带来的任何需求上升可能都是暂时的——而且，大规模扩大数据中心容量，却发现中期之后不再需要这种容量是不明智的。
结论
一句话：除了专门开发人工智能软件的公司外，很少有企业有充分的理由投资数据中心来支持人工智能工作负载。预计人工智能炒作将推动数据中心容量有所增加，尤其是在未来几年。但不要指望人工智能会带来对数据中心空间需求的大幅上升——因为现有的空间可能足以满足大多数公司的需求。
作者：Christopher Tozzi
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