导读：很多朋友问到关于人工智能怎么重塑idc的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
人工智能时代，企业将如何重塑竞争优势（公司是做商旅系统开发的）？
变化是这世界唯一不变的真理。从蒸汽时代，到电气时代，再到计算机时代、人工智能时代无所不在，每一次变革都伴随着社会秩序的更新、产业模式的变革。不管你是否在意、是否愿意，“人工智能+”时代已经向我们敞开大门。回想时代的发展历程，每当一种新平台兴起的时候，都需要企业积极更新自身的DNA，以适应新的发展周期。
如今，人工智能已经全面走入人类的生活，广泛渗透到生产和生活的各个领域。所有企业家，正经历着人工智能的跌宕起伏和带来的巨大改变，并被不断刷新想象。
早些时候，一种技术工具就可能成为一种优势，比如二十世纪八十年代沃尔玛的物流跟踪系统。而现在，借助人工智能，企业竞争优势将转变为算法和数据资产，通过建立学习网络和数据生态，全面洞察消费者，同时在数据驱动下进行即时自动决策。“开放人工智能”是由埃隆·马斯克发起的一个非盈利组织，旨在使人工智能工具和研究成果得到更广泛的运用。
不同于通过资源和性能来获取竞争优势的传统方式，人工智能将重新构建优势。比如，人工智能可以帮助企业赢取市场份额，包括专利、分销网络、用户渠道以及扩大企业规模。
企业想要通过人工智能获得竞争优势需要做到三个方面：一是了解具备学习能力的机器的影响；二是开展人际互动；三是以不可匹敌的规模和速度参与到其它高水准的功能运用中。他们需要识别机器在哪些方面做得比人类好，以及人类又在哪些方面更胜一筹，为人和机器建立起相互替补的角色和责任，并据此重新设计流程。比如，人工智能通常会需要一个新结构，既包含集中式的层级结构，也包含分散式的开放结构，实施起来极具挑战性。最终，企业需要采用灵活的工作模式来制定策略，这也是许多初创公司和人工智能先行者们会使用的。虽然所有的企业都能从这个方法中受益，但事实是，因为人工智能的运营需要人坚持不懈地学习改进，也需要机器不断地完善，所以灵活和不断调整对激活人工智能来说是必须的。
执行者需要识别人工智能将优势最大化且最持久的领域，比如在有大量数据的领域、零售业或常规的定价工作等。越来越多的公司活动都充斥着数据，并且能被细分成一个个小项目。
新基建数据流量爆发背景下，IDC如何实现快速发展？
首先是要做好基础建设，包括资源，产品，技术等，然而纵观国内IDC，以中小型居多，普遍存在资源匮乏，技术创新能力不足，缺乏系统化的运营管理等方面的缺陷。建议可以试试借助ZKEYS系统，一方面，ZKYES系统提供优质的核心资源与各项配套服务，打造本地化自生产技术支持和云端资源池共享的一站式资源解决方案，提升产品硬实力。另一方面，ZKYES系统串联研发、生产、服务、运营、商务、财务、人力资源管理七大关键业务环节，优化流程管理，形成系统化管理、平台化运营、可视化监控、自动化运维、流程化管控的产业标准化体系，驱动IDC践行数字化转型，提升软实力。
人工智能如何重塑IDC？
毫无疑问，人工智能（AI）如今正渗透到各种技术的各个方面，从癌症的早期发现到理解各国的人类语言，以及在实时高分辨率视频中分辨人脸。
大量的消费者应用，为主流需求、社会认可和人工智能的日益普及提供了动力和资金。现在，人工智能思维系统正在快速进入企业IT领域。
很多组织的IT团队已经看到人工智能成为许多任务的主流，其中包括网络安全、IT运营、监控、数据分析、业务流程自动化和基础设施配置等等，以响应缓慢增长的技术劳动力和快速增长的IT工作负载之间日益扩大的差距。
然而，对数据中心来说，这里只涉及两种选择：用于数据中心的人工智能和用于人工智能的数据中心。
用于数据中心的人工智能
如今，通过筛选大量繁杂的操作遥测数据、发现异常、关联事件和确定根本原因，智能产品已经可以用来增强IT运营和分析。
最大的影响可能是将人工智能与数据中心信息管理（DCIM）系统结合起来，支持数据中心的智能运营。2014年，通过使用DeepMind对其数据中心的风扇、通风和冷却设备进行控制调整，谷歌公司将电力成本降低了40％。
但现在才刚开始。通过虚拟地重新定位发热的计算负载，这些智能产品可以实现最佳的温度控制。其他DCIM供应商也在研究人工智能算法，并根据不断变化的硬件容差、功耗/成本趋势、瞬态工作负载来改变IDC环境温度。
除了监控冷却设备之外，人工智能还可以管理配电系统，其节省IDC电力成本的潜力同样引人注目。而如果人工智能在全球所有数据中心上扩展应用的话，其影响可能是巨大的。
展望未来，新兴的智能DCIM系统可以将IDC物联网传感器数据（比如热量、气流、功耗、水和烟雾检测等）AI平台整合。不仅可以检测异常的IDC行为，还能确定问题根源和原因。这样，智能DCIM系统不仅能说明失败的时间、地点和原因，还会在出错之提醒操作人员，在某些情况下，还会自动禁止。
用于人工智能的数据中心
由于人工智能几乎改变了每个数据中心的应用程序，它也在重塑软件开发生命周期（SDLC）。传统应用程序通过程序化更改演变为其底层代码库，然后使用严格测试进行验证，并以受控、可管理、可重复方式部署到生产过程中。
但是，基于AI的应用程序不依赖代码更改或单向部署。相反，许多人在开发环境中发展更智能的模型并将其部署到生产中。
无论嵌入传统第三方应用程序还是内部开发的人工智能算法，对尽可能真实且相关的大量数据进行训练时效果最佳。因此，在许多情况下，实时生产数据最适合训练。
人工智能训练需要大量的计算和大量的数据，数据越多越好。为了满足这种对计算能力的巨大需求，人工智能训练越来越多地发生在以CPU为中心的非CPU服务器上，这些服务器基于GPU、FPGA、定制ASIC或专用的深度学习单元，可提供数量级的性能提升。
不过，这些计算系统耗电量大，功率密度高达30-50kW/机架，而且预测下一代计算系统的功率密度将达到惊人的100kW/机架。拥有并运营40多个数据中心的运营商Flexential公司云计算主管Jason Carolan表示，“如果没有液冷之类的解决方案，现有的大多数IDC在规模上根本无法支持这一点。”
对于运营、自动化、监控、合规、安全、开发和云集成来说，即将到来的基于人工智能的产品和服务将成为分水岭，而这些都将促进IDC的基础性改变。通过采用基于AI的应用程序，那些具有远见卓识的IDC运营商，可以应对即将到来的市场变革。
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