这并不是一句绕口令。以A（AI，人工智能）、B（Big Data，大数据）、C（Cloud，云计算）为代表的新一代信息技术的兴起，正在推动D（DC，数据中心）变革。
数据中心行业发展正面临前所未有的复杂环境，网络应用种类和数量的极大丰富催生了海量数据，人工智能的兴起带来了高密度计算，这些都给数据中心这一互联网基础设施提出了更多和更高的要求。今天，我们已经无法回避"ABC"究竟给"D"带来哪些影响这一问题了。
"互联网技术相面师"、中国信息通信研究院云计算与大数据所所长何宝宏，拥有二十余年的互联网技术研究经验，著有的《互联网的基因》一书中准确预测了互联网、大数据、区块链等技术的发展曲线，牵头成立了开放数据中心委员会（ODCC），力推天蝎服务器、 模块化数据中心的标准制定和市场应用。
何宝宏博士判断数据中心产业正在迎来它的"黄金十年".了解"ABC"的技术发展趋势，以及它们对于数据中心产业带来的具体影响，将有利于数据中心企业看清挑战，把握机遇。
在即将于2017年12月20-22日举办的"第十二届中国IDC产业年度大典"上，何宝宏博士将在"预见互联网的2020"思享会上，分享其对数据中心产业发展的预测，同时也将详细解读云计算、大数据、人工智能、区块链等技术发展的最新趋势。
很幸运，我们不用等那么久。
今天小编将提前和大家分享一些"预见互联网的2020"思享会的一些干货。
"A"对"D"的影响
AI正在以超出我们预想的速度发展。"数据、硬件、算法是支撑今天AI复兴的三大重要力量。"众所周知，AI并不是一个年轻的技术，上世纪五十年代就有了这个名词。何宝宏认为，新数据的新应用、老硬件的新应用，以及老算法的新改进，为AI注入了全新的发展动力。很典型的现象就是，AI在机器视觉和语音识别上实现了巨大的突破。
AI的发展离不开"算力"，可以预见，随着AI概念的兴起，以及越来越多的AI应用的落地，业界对高速计算的需求日渐增多，GPU加速计算服务器的规模将持续增长。"随着GPU加速计算服务器在数据中心中的部署规模的增大，数据中心无论是内部设计还是布局上都将发生一系列的变化。"何宝宏同时表示，目前CPU加速计算服务器产生的热能是传统CPU的数倍，如果说一个机架能够放十几台普通服务器，那么同样空间下只能放两台GPU服务器，导致这一情况的主要原因就是散热。
"虽然现在这个问题并不是很凸显，目前大家也有各种办法能够应对，但是随着容量的增加，这将会成为主要矛盾，成为限制产业发展的瓶颈。"何宝宏认定，要想适应未来AI的发展，数据中心的散热技术必须变革。而在目前风冷的效能已经最大化的情况下，"液冷"无疑是一个值得重点关注的新方向。
除了在给数据中心带来挑战的同时，AI的兴起也有利于数据中心自身的发展，目前，已经有企业探索将AI技术应用到数据中心的运维中，从自动化运维升级到智能运维。
"B"对"D"的影响
"三年后的大数据，将是今天的云计算。"在大数据走过了热热闹闹的概念期后，大数据正在加速落地。何宝宏预计，未来的2-3年，大数据将要过一段"紧日子".不过随后就将迎来爆发式增长，将会像今天的云计算市场这样，企业和整个产业的规模不断扩大，越来越多的企业开始实现盈利，与大数据有关的应用将渗入到各行各业中去。
何宝宏预测，3年里大数据"男耕女织"的时代不会结束，今天企业拥有的大数据，很大一部分都是自己产出的，或者是合作的客户的。而如果大数据要实现发展，那么就必须结束这种模式，更多的数据需要流通起来。同时，业界也要更多地关注数据的温度，热数据、冷数据和温数据对于存储的需求是不一样的。
这其实就关系到了数据中心产业。数据规模的不断增大，会促使数据中心向以存储和分析数据为中心的模式转变。而这无疑也对数据中心的扩展性、可用性等提出新的要求。
其实，技术的边界正在变得模糊，无论是人工智能还是大数据，乃至云计算，都要求数据中心构建一个更加灵活和强健的环境。
"C"对"D"的影响
在网络全面云化的趋势下，数据中心必须全面云化。何宝宏认为，"数据中心必须是软件定义的，必须模块化、开放以及标准化。"
今天，已经不会有人去强调云的重要性，也因为云已经成为我们生活中的一部分，并且比重将越来越大。在何宝宏看来，云化是数据中心的必然演进方向，不过目前业界在此方便的探索仍然无法满足云计算业务发展的需要。
以云计算为代表的新一代信息技术和应用的发展，将促使数据中心的成本不断提高，因而数据中心必须要实现标准化。换一句话说，作为所有互联网应用的基础设施，数据中心是要"首先"标准化，这样才能够支撑上层的应用更好地发展。
软件定义网络的全面兴起，推动了白盒交换机的兴起。随着软件开源成为一种趋势，硬件也在走向开源。未来，开源的系统加上开源的硬件，将助推数据中心产业的变革。不过何宝宏认为，数据中心的变革不会是颠覆式的，而是演进式的，因为越来越多的网络资产承载在数据中心上。
随着边缘计算的兴起，边缘数据中心的概念也值得关注。何宝宏认为，虽然具体的形式有待业界去讨论和验证，但是必须要有数据在中心支撑边缘计算的发展，而未来边缘智能也将会兴起。
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