人工智能效应和数据中心：支持数字基础设施的发展

数字基础设施行业将迎来爆炸式增长。未来十年，对电子服务的需求可能会翻一番，而全球数据中心行业的规模在同一时期可能会扩大三倍，以满足这种不断增长的需求。这些基础设施中的大部分为世界所依赖的日常服务提供动力，但需求增长的很大一部分来自下一代服务的提供：人工智能的世界。 

近年来，人工智能发生了重大的变化。生成式人工智能的众多头条新闻源于其快速发展，我们已经看到文本、图像甚至视频生成成为主流工具。但预测式人工智能——其目的不是为了生成数据，而是为了从中分析并得出结论——在公众中的反响较为平淡。尽管预测式人工智能具有从声音、图像以及最重要的视频中提取有价值见解的潜力，而这种潜力远远超出了我们单靠人类可以实现的目标。 

将视频数据与人工智能相结合 

人工智能不仅仅是增长的动力，更是增长的促进因素。随着数据中心规模的扩大和复杂程度的提高，以及数据中心的地点不断扩展以满足全球各地的需求，人工智能将在简化数据中心场所的本地和远程管理方面发挥至关重要的作用。随着电力消耗的增加——预计到 2028 年，仅生成式人工智能就需要额外的 38GW——人工智能将有助于找到新的效率并发现浪费源头。随着数据中心进入关键实体时代，人工智能将为场所的基本安保和安全功能提供支持。 

视频数据如今已成为人工智能分析的丰富资源。摄像机可能是企业能够采用的最强大的传感器，每秒钟可以多次生成数百万个数据点。每个像素都可以被隔离和分析，单个摄像机视图可以分成多个兴趣点，允许一台摄像机同时执行多项工作。基于对象的分析可以侦测、跟踪和分类场景内的项目，并根据易于定义的规则触发自动化过程。摄像机用途广泛，其应用几乎是无限的。 

现有技术，新的机遇 

如果摄像机能够看到某个东西，人工智能就能对其采取行动。通过深度学习，可以开发定制的反应式应用，为旧问题提供新的解决方案，或者在采取行动之前发现新问题。与支撑数据中心快速发展的繁重人工智能工作负载相反，经过适当训练的人工智能模型可以让此类分析应用直接在网络边缘、在其所依赖的摄像机硬件内运行。 

这意味着已经用于安防的摄像机可以增强其能力，利用人工智能分析技术来识别敏感区域内未经授权的人员并自动发出警报，或者侦测并提醒操作人员注意游荡或非法闯入等可疑活动。而这也意味着同一台摄像机可以做更多的事情——可以与门禁系统集成，侦测尾随行为，或与热成像摄像机协同工作，为操作人员提供任何热点的实时视图，甚至自动触发额外的冷却。 

创新的创意可能性 

人工智能的创造性潜力意味着分析应用可以根据数据中心环境的独特需求进行定制。例如，物体检测可以调整为寻找水瓶等违禁物品。可对摄像机进行配置，以侦测服务器故障或性能下降的视觉迹象，或者通过麦克风侦测相应的声音迹象。可对分析进行培训，以监视泄漏等环境危害，并确保充分的保养和维护，从而延长设备的使用寿命。   

随着数据中心客户数量的增长，视频分析可以为共置客户提供其物理服务器精确状态的可视化验证，或根据检测到的占用情况，通过自动照明和冷却系统帮助优化能源使用。甚至灾难恢复也可以受益于人工智能分析——侦测烟雾的摄像机可以自动触发扬声器警报，而摄像机、对讲机和阅读器可以记录人员的精确数量和位置，以简化疏散程序。 

支持数据中心的未来 

数据中心是未来技术的基石，但没有人说数字基础设施的快速扩张会一帆风顺。运营商需要充分利用一切可能的优势，无论是节省资金、节省能源，还是尽可能清洁、高效、安全地运行设施。人工智能分析可提供所有这些优势，甚至更多，所有这些都是硬件的延伸，而无论是否使用分析，都是安防功能所必需的。  

随着世界变得越来越智能，数字基础设施也必须变得越来越智能。围绕充分利用人工智能的优势来规划新场所或进行升级，对于运营商、其客户以及至关重要的数据而言，都是通往更智能、更安全世界的必经之路。