如今人们普遍预测，人工智能将彻底改变几乎所有领域，数据中心基础设施管理（DCIM）也不例外。只需稍加搜索，就能找到大量文章，探讨人工智能将如何革新DCIM，我们将拥有完全由机器人操控的黑匣子式集装箱数据中心等等。
但就像许多关于人工智能的预测一样，很容易高估人工智能对数据中心基础设施管理（DCIM）的影响程度。人工智能当然可以帮助提高DCIM的效率，但它可能不会在短期内彻底改变DCIM。
请允许我进一步阐述人工智能在增强数据中心基础设施管理 (DCIM) 方面的能力和不足之处。
数据中心基础设施管理（简称DCIM）是指系统地监督和管理数据中心内所有设备的方法。这包括服务器等IT硬件，以及对数据中心运行至关重要的配套基础设施，例如暖通空调系统。
DCIM（数据中心基础设施管理）至关重要，因为即使是中等规模的数据中心也可能包含数万个独立的设备组件。DCIM 软件有助于监控所有设备，但仍然需要人工（无论是人还是机器）来解决问题、重新配置系统和升级设备。
人工智能显然可以在数据收集和解读方面发挥作用。数据中心运营商可以利用人工智能来理解海量的设施统计数据，从而更有效地进行基础设施控制和扩建决策。如果可以畅想一下，如果能够收集天气、电力负荷、湿度、数据中心环境、供暖制冷、用电量热力图等数据，并将所有数据关联起来，然后做出有用的预测、发出警报和警告，那该有多棒啊！
例如，集成人工智能技术的数据中心基础设施管理 (DCIM) 解决方案能够更准确地发现异常情况，例如服务器意外的电力消耗，这可能预示着潜在问题。此外，它们还能预测未来的基础设施容量需求，帮助数据中心所有者以最经济、最环保的方式扩展其设施。
有趣的是，人工智能在数据中心基础设施管理（DCIM）领域还有其他潜在的应用。理论上，生成式人工智能可以为数据中心技术人员执行设备维护任务提供建议，还可以为理想的设备放置或配置提供推荐。
但我们还是不要操之过急。
人们很容易被人工智能改变企业数据中心基础设施管理方式的巨大潜力所吸引。然而，数据中心运营商或许不应如此仓促地认为人工智能会在短期内显著改变其数据中心基础设施管理（DCIM）流程。这主要有两个原因。
首先，一些常被称作人工智能的数据中心信息管理（DCIM）技术——特别是那些围绕数据分析以发现模式和异常情况的技术——并非全新，它们只能算是人工智能的一种形式。有人可能会认为，这些仅仅是描述性分析和预测性分析，并非所有分析都能被视为人工智能。
因此，DCIM 工具如果能够分析众多功耗指标并突出显示异常情况，或者在服务器宕机数量过多时发出警报，这是否真的能体现 DCIM 中的 AI 技术，还有待商榷。
此外，即便我们勉强将这些功能称为人工智能，它们也算不上突破性创新。分析、警报和商业智能 (BI) 功能早已集成到许多数据中心基础设施管理 (DCIM) 工具中多年。
讨论生成式人工智能在数据中心基础设施管理（DCIM）领域的应用时，目前这些概念主要还停留在理论层面。
迄今为止，尚无数据中心基础设施管理 (DCIM) 提供商在其工具中集成实质性的生成式人工智能 (AI) 功能。此类功能的有效性仍存在争议。生成式 AI 平台因其“产生幻觉”的倾向而臭名昭著，这意味着它们有时会生成误导性的结果。考虑到即使是微小的错误也可能导致严重的设备故障，因此，生成式 AI 目前可能并不适用于 DCIM。
从本质上讲，虽然数据中心基础设施管理 (DCIM) 无疑可以从分析工具中受益，这些工具可以帮助数据中心运营商解释他们管理的大量数据，但许多 DCIM 工具已经整合了这些功能一段时间了；它们只是不经常称之为人工智能，因为它只是人工智能的一种变体。
与此同时，人工智能在数据中心基础设施管理（DCIM）领域更具吸引力的应用——例如利用生成式人工智能为数据中心基础设施设计指导或定制配置——经常被提及，但目前尚无法实现。如果人工智能技术取得重大突破，这种情况可能会改变。然而，不建议在短期内对DCIM领域的人工智能革命抱有过高的期望。
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