數據中心被奪人權 AI植入DC管理新境界

人權要求"把人當人"，是人的哲學。機器不是人，也沒有人權。在數字化、信息化的今天，數據中心沒有人權，或被AI奪權，或許數據中心將成為人工智慧管理的至頂境界。

數據中心無AI是偽AI

當我們在聊企業信息化時，我們在聊什麼？數據中心在信息化過程中扮演怎樣的角色？

在談及企業信息化時，可以分為前端信息化設備和後端數據中心兩大部分。前端信息化設備包括瘦客戶端、商用PC、工作站等，前端可以由後端進行統一管控。

數據中心具有AI落地最優場景

（圖片來自http://www.t-pbs.com.cn/beijingshanghaishenzhen-dc/）

企業信息化後端由運維人員負責，分管企業計算、網路、存儲等方向，可以說數據中心時整個企業信息化的核心所在，也是距離信息化和企業數字化轉型最近的地方。如果企業數據中心不夠信息化、不夠智能化，又怎麼能談及企業的數字化轉型呢。

換句話說只有數據中心有了AI，其才能得到最充分的發展，否則只能是偽AI。

演算法和數據無能AI可以在數據中心展拳腳

如今AI發展最大的瓶頸是什麼？一方面是演算法不夠成熟，另一方面是數據支持不夠。儘管存在這些不足，AI卻可以在數據中心管理上大展拳腳。

曾經聽一個機器學習專家提到，很多有志於AI和機器學習的人遇到的最大問題是數據不足，無以支撐自己的機器學習訓練。

也就是說，國內外大型互聯網企業佔據了世界上90%的數據，而普通機器學習愛好者並沒有足夠的數據做模型，做訓練，提升能力；因為可控數據有限，甚至拖累了整個AI行業的發展，讓AI在很多場景下還是不夠成熟。而數據中心，為AI提供了一個完美的應用場景。

數據人權在奪權

這種因"數據人權"導致的AI無法大規模應用問題，是當前AI發展面臨的重要問題。如果AI在發展過程中，無法獲得數據全部許可權，必然無法健康成長。而數據中心沒有人權，機器沒有人權，只要獲得管理員許可，AI就可以在數據中心中得到最充分的利用。

換句話說，要想充分發展AI技術，需要大量的數據支持，需要大量不在意主權的數據，數據和AI需要從我們手裡奪取自主權，這就要求人一定要放權。

人類需要放權

（圖片來源：https://tech.fpt.com.vn/language/en/chinas-engineers-create-thinker-universal-ai-chip-2/）

建模難題

人只要還活著就總會不斷變化，包括個人喜好、性格。今天喜歡吃紅燒牛肉麵的人，可能明天喜歡吃西紅柿雞蛋面，這給AI建模帶來了難題。

而這種建模難題，由於數據中心相對穩定，沒有個性，使AI建模的數據收集可以更有針對。在數據中心收集到的也都是穩態數據，不會發生巨大變化和落差。

數據中心運維或許是最好的AI應用場景，因為自數據中心擁有沒有人權，且穩態的數據作為支撐。

AI降低數據中心TCO

如今，企業的數據中心已經從原來的支撐部門，變成推動企業發展的動力部門。而在這個過程中，企業同時要求低投入和高產出。

數據中心沒有人權，通過AI助力數據中心監控，能夠提前預測數據中心軟硬體設備狀態，進行有效預防，提升數據中心穩定性，降低TCO。

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