數(shù)據(jù)中心包含許多組件，例如冷卻、工作負載、服務器、存儲、網絡等。專家認為人工智能可以幫助企業(yè)通過不斷學習成功的模式來獲得巨大的效率。

谷歌公司在使用DeepMind系統(tǒng)顯著提高其數(shù)據(jù)中心的能效時，將顯示出人工智能在數(shù)據(jù)中心的潛力。在短短的18個月內，該系統(tǒng)幫助谷歌公司減少了40%的冷卻能源，并減少了15%的總能源。考慮到能源占到數(shù)據(jù)中心運營總成本的大部分，谷歌公司的例子表明，企業(yè)可以使用人工智能顯著降低能源相關成本。

谷歌公司并不是唯一一家試圖在數(shù)據(jù)中心使用人工智能的廠商。例如，西門子與一家名為Vigilent的公司攜手合作，共同為客戶提供基于人工智能的熱優(yōu)化解決方案，以解決數(shù)據(jù)中心的冷卻難題。結合物聯(lián)網和機器學習技術，該公司的解決方案從數(shù)千個傳感器收集數(shù)據(jù)，隨后進行分析，以確定使用先進算法以最少的冷卻花費維持所需溫度所需的變化。

Vigilent公司認為，由于大多數(shù)數(shù)據(jù)中心管理人員并不具備提高冷卻系統(tǒng)效率所需的知識或工具，數(shù)據(jù)中心的冷卻能力通常不足40%。

Nnlyte公司也建立了類似的合作伙伴關系，它與IBM公司合作，利用IBM Watson并將其集成到其數(shù)據(jù)中心產品中。雖然Nnlyte的軟件將從各種電源和冷卻系統(tǒng)收集數(shù)據(jù)，但IBM Watson將分析這些信息，以創(chuàng)建一個預測模型，而該模型可以預測哪些機器或處理器可能會發(fā)熱或發(fā)生故障。

除了行業(yè)巨頭之外，還有許多初創(chuàng)公司使用人工智能技術建立了有趣的產品。例如，初創(chuàng)廠商Litbit公司已經建立了其聲稱的“DAC”，這是全球第一家采用人工智能技術的數(shù)據(jù)中心運營商。針對數(shù)據(jù)中心，該產品可以在電氣終端出現(xiàn)問題之前檢測到松動的電氣接頭;可以通過預先檢測故障電源的聲音，幫助防止服務器或網絡硬件出現(xiàn)故障，甚至可以根據(jù)設備的精確聲音/振動模式了解設備的精確正常和異常運行狀況。

Virtual Power Systems公司創(chuàng)建了一種稱為軟件定義電源的產品，這種方法類似于計算、存儲和網絡領域的軟件定義方法，用于自動化和優(yōu)化電源和冷卻資源的分配。該公司使用機器學習算法，幫助數(shù)據(jù)中心恢復為長時間峰值分配的閑置電力。

雖然數(shù)據(jù)中心采用人工智能技術仍處于早期階段，但潛力巨大，支持生態(tài)系統(tǒng)已經準備就緒。云計算(用于存儲和分析大量數(shù)據(jù))和物聯(lián)網(用于捕獲數(shù)據(jù)中心多個點的大量數(shù)據(jù))的組合，可以實現(xiàn)大量關鍵功能的自動化，并主動防止數(shù)據(jù)中心的電力中斷。