人工智能AI正在改变技术格局，AI以极快速度融入了全世界各行各业，AI正在彻底改变运营方式。主机托管正处于最前沿，正在迅速发展来满足人工智能驱动的工作负载的特定需求。

AI系统需求远不止传统基础设施，还需要GPU和TPU等专用硬件，这类硬件耗能大、产生大量热量。这些系统还需要更强计算能力、更快数据处理和强大存储解决方案。为了进一步满足这些要求，数据中心正在改变从设计上特别是电源管理、冷却系统和服务器架构方面。

这种转变会让服务器托管商成为支持AI发展的关键参与者，通过提供可扩展、针对AI优化的基础设施企业能高效部署先进AI应用程序。因此AI的兴趣不仅仅是改变主机托管设施，还重定义数据中心行业的创新、资源管理和可持续发展。

AI工作负载需要非法计算能力、更高内存带和更快数据处理，这些源于AI复杂性，如自然语言处理、深度学习和图像识别等都涉及到大量数据处理和执行复杂算法。传统服务器硬件无法处理这些密集型工作负载。AI训练模型要配置最新GPU和高速互连服务器，这些组件可以实现更快计算和实时响应。主机服务商需把重点放在AI优化环境，含高性能硬件，比如部署集成AI专用硬件，张量处理单元（TPU）和神经处理单元（NPU）服务器。优化存储，实施高吞吐量存储解决方案，如NVMe SSD来处理AI系统所需的快速数据交换。网络基础设施上看，升级到低延迟、高带宽网络来促进分布式AI架构中服务器无间的无缝通信。

AI专用服务器的出现表示服务器技术革命性变化，同通用CPU不同，这些专用处理器如GPU、TPU、NPU可以加速复杂AI计算，更擅长矩阵乘法和深度学习模型等训练任务。这些处理器的耗电量是传统CPU的2-3倍，且高性能运行会产生大量的热量，因此也需要先进冷却系统。

对于服务器供应商而言，数据中心存放AI专用服务器需要进行基础设施升级。在电力输送系统中，电力设施必须保证稳定且可扩展，采用冗余系统，冷却解决方案中传统空气冷却已无法满足需求，IDC正在考虑使用液体冷却和浸入式冷却技术有效管理AI处理器的强烈热输出。为充分利用这些处理器，高速低延迟的网络至关重要。