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行业资讯之AI对于数据中心降本增效善莫大焉

据相关报告指出，2018年中国数据中心总用电量1608.89亿千瓦时，占中国全社会用电量的2.35%，超过上海市2018年全社会用电量。照此预计，2023年中国数据中心总用电量将达到2667.92亿千瓦时，未来5年将增长66%，年均增长率将达10.64%。

2019年以来，北京，上海，广州和深圳等地相继出台政策以调控数据中心建设。另外，工信部早先也已经明文要求，到2022年新建大型、超大型数据中心PUE必须达到1.4以下。但是传统降低PUE的方法其潜力已达极限，如何运用新技术、新架构降低能源损耗，实现数据中心的绿色发展已经成为行业关注的焦点。

在能耗当中，数据中心IT设备本身因计算产生的能耗当仁不让的排位第一，而为了保证这些设备稳定运行，制冷产生的能源消耗则稳居第二位。据相关调查数据显示，制冷平均占数据中心能源成本已达40％；2017年DCD在东南亚的一项研究表明，如果PUE从1.80（接近全球平均水平）下降到1.30，则电力成本可以减半。尽管这种大幅改进不太可能实现，但即使是中等程度的改进也将有效降低运营成本。

在这样的背景下，依靠人工智能（AI）技术，通过深度学习，动态感知不同IT设备在当前环境下的计算状态，网络环境，以及能源消耗等方面的要素从而做出适应性调整的方法正在被很多大型数据中心所采用。

由于AI是基于基础设施管理技术和星罗棋布的智能传感器工作，并通过神经网络来分析和处理工作指令，所以相比于传统的人工管理团队，其对故障或者是威胁的处理几乎可以达到实时响应的程度，从而帮助数据中心管理者有效预测或减少灾难性故障。