如今，人工智能的火爆，加速了云计算市场的悸动，以AI为代表的智能化技术被纳入到云服务的版图。云计算从诞生到现在,十几年的快速发展,正在AI的注入下迎来一场大变局。

以往数据中心的机房建设需要遵循很多规范和标准，建设要求包括数据中心机房分级与性能要求，机房位置选择及设备布置，环境要求，建筑与结构、空气调节、电气技术，电磁屏蔽、机房布线、机房监控与安全防范，给水排水、消防的技术要求等，建设周期长、投资大、运营成本高、效率低。

模块化数据中心是基于云计算和智能的新一代数据中心部署形式，为了应对机器学习、高性能计算、分布式、弹性扩展等新的发展趋势，其采用模块化设计理念，最大程度的降低了基础设施对机房环境的耦合，集成了供配电、制冷、机柜、气流遏制、综合布线、动环监控等子系统，提高数据中心的整体运营效率，实现快速部署、弹性扩展和绿色节能。

模块化数据中心能满足IT业务部门对未来数据中心基础设施建设的迫切需求，如标准化设计、组件工厂预制、快速上线部署、有效降低初期投资、模块内能源池化管理、动态IT基础设施资源高利用率、智能化运维管理、保障重要业务连续性，提供共享IT服务(如跨业务的基础设施、信息、应用共享等)，快速响应业务需求变化，弹性扩缩容和绿色节能型数据中心等

当前人工智能的持续火热，其对于算力的需求早已超过了通用CPU的摩尔定律发展，我们看到基础资源层以GPU、FPGA、ASIC 为代表的异构计算成为方向和趋势，平台层提供智能工具组件和模型训练管理，其上的智能云应用服务也越来越多。通过云将异构资源变成一种普适的AI计算能力，做到弹性供给，即业务高峰期召之即来，业务低谷时挥之即去，轻松应对大量的业务挑战，便捷的智能云服务快速满足生产场景的需要，进而推动产业升级。

我们知道，公有云按照交付方式，主要细分为IaaS、PaaS、SaaS三种。全球范围内看，SaaS是主流，也就是说云的主要能力是承载不同的软件和应用服务。而在国内市场中，IaaS至今依旧占比超过60%。也就是说，基础设施依旧是国内云服务扮演的主要角色。这说明，大部分用云的中国企业，核心目标不是获取某种应用，而是把自己原有的业务和应用迁移到云上，扩大资源的使用率，以此替代服务器的高昂成本。这种情况下，公有云更多扮演着业务支撑的角色。而AI技术纳入云版图后，改变了云服务的交付，实现了优化生产力的重大进步。

AI的核心能力，是可以取代一部分重复性高、即时性强的人工工作。比如机房巡检、安防、质检、人肉运维，进一步可能有智能巡检、智能安防、智能运维、无人值守、无人驾驶等等。不难发现，它们的特点是不需要云的特性来支撑业务，但却极大程度需要AI来优化生产力，实现企业“提质增效”的目标。

AI与云服务的结合，产生了很多高价值的服务，继而从市场行为、商业逻辑到服务需求都可能发生一系列变化，这就是今天云服务市场的重新繁荣，大量资本、头部企业与开发者开始集结做生态的核心原因。

当然，今天云与AI的结合还处于初级阶段，更多还停留在厂商的宣传中。真正把AI技术下沉到产业，需要深入生产场景，结合业务完成高精度模型的科学训练和一些复杂操作，在边缘侧、终端侧具备一定的推理算力，以此达到最优化的算效比。这就需要云加端的AI算力与硬件上的算力紧密结合，构筑一个整体。所以云+AI服务的成熟，还需要时间，还需要技术的进一步发展。从历史进程上来看，服务器时代的端到网，再到云计算时代的云到网，在AI时代会变成云-网-端的新结构，这让云厂商必须自我革新，也让产业服务市场发现了新的机会。

在数字化时代，AI与云的结合，让数据不再是摆在那里供人们观看的冷冰冰的数字了，人们已经通过对数据的分析让它产生效益，产生了价值，改变了传统的企业云服务模式。我们相信AI人工智能的前景是光明的，但前进的道路是曲折的。只要方向对了，就不用怕路远，坚持走下去，总是会有量变到质变的一个过程。