由 dawei 人工智能在提升数据中心效率以及扩展业务方面的潜力可分为以下四个主要类别：
• 电源管理：基于人工智能的电源管理有助于优化加热和冷却系统，从而降低电力成本，减少员工人数，提高效率。该领域的代表性供应商包括施耐德电气、西门子、Vertiv和伊顿公司。
• 设备管理：AI系统可以监控服务器、存储和网络设备的运行状况，检查系统是否保持正确配置，并预测设备何时会出现故障。据Gartner称，AIOpsIT基础设施管理（ITIM）类别的供应商包括OpsRamp、Datadog、Virtana、ScienceLogic和Zenoss。
• 工作负载管理：人工智能系统可以自动将工作负载实时移动到最高效的基础设施上，包括在数据中心内部，以及在混合云环境中，在prem、云和边缘环境之间。有越来越多的小型公司提供基于人工智能的工作负载优化，包括Redwood、TidalAutomation和Ignio。思科（Cisco）、IBM和VMware等重量级企业也有产品。
• 安全性：人工智能工具可以“了解”正常网络流量的情况，发现异常情况，区分需要安全从业者注意的警报的优先级，帮助对出了什么问题的事后分析，并为填补企业安全防御漏洞提供建议。提供此功能的供应商包括VectraAI、Darktrace、ExtraHop和Cisco。
综上所述，人工智能可以帮助企业创建高度自动化、安全、自我修复的数据中心，这些数据中心几乎不需要人工干预，并且能够以高水平的效率和弹性运行。
戴尔技术公司全球CTO办公室的杰出工程师Tabet解释说：“人工智能自动化可以扩展到超出人类能力的水平来解释数据，收集优化能源使用、分配工作负载和最大化效率所需的必要见解，以实现更高的数据中心资产利用率。”。
当然，就像自动驾驶汽车的承诺一样，自动驾驶数据中心还没有出现。在数据中心，存在着阻碍人工智能突破的重大技术、操作和人员配备障碍。如今，采用技术才刚刚起步，但潜在的好处将使企业不断寻找机会采取行动。