數據中心驅動著全球數十億人每天使用的應用程序、網站和服務，對于構建和維護這些數據中心的工作人員來說可能是危險的地方。工作人員有時必須在數據中心通電時維修其電氣設備。他們可能會接觸到氯等化學物質，氯被用作通過計算機和服務器的液體冷卻系統循環的水的消毒劑。2015 年 6 月，在北卡羅來納州梅登的一家 Apple 數據中心發生氯氣泄漏后，五人不得不被送往醫院。

現在，數據中心比以前更安全。但為了尋找前瞻性解決方案，一些科技巨頭表示，他們正在探索如何應用人工智能來預防安全問題。例如，微軟正在開發一種人工智能系統，該系統可以分析來自各種來源的數據，并為數據中心建設和運營團隊生成警報，以“預防或減輕安全事件的影響”。一個互補但相關的系統也在開發中，試圖檢測和預測對數據中心建設計劃的影響。

“這些舉措都處于早期測試階段，預計將在今年晚些時候開始擴展到我們的生產環境，”微軟發言人通過電子郵件告訴媒體。

Meta 還聲稱正在研究人工智能如何預測其數據中心將如何在可能導致不安全工作環境的“極端環境條件”下運行。該公司表示，它一直在開發物理模型來模擬極端條件，并將這些數據引入負責優化服務器功耗、冷卻和氣流的 AI 模型。

Meta 發言人告訴媒體：“我們的數據中心擁有大量運營數據，在某些區域，服務器、機架和數據大廳中內置傳感器的頻率很高。” “每臺服務器和網絡設備承擔不同的工作負載，將消耗不同的電量，產生不同的熱量，并在數據中心產生不同數量的氣流。我們的 [基礎設施] 團隊從每臺服務器收集所有數據，然后開發 AI 模型，該模型可以在數據中心分配我們的服務器和機架，并將工作負載發送到這些服務器以優化 [for] 性能和效率。”

當然，除了安全之外，企業還有其他動機來確保數據中心保持在最佳狀態。停電代價高昂——而且越來越頻繁。根據 IT 咨詢公司 IT Uptime Institute 2020 年的一項調查，三分之一的數據中心所有者和運營商承認在過去 12 個月中經歷了一次重大中斷。六分之一的人聲稱他們的停電損失超過 100 萬美元，高于 2019 年的十分之一。

Meta 在全球運營著 20 多個數據中心，其中包括德克薩斯州和密蘇里州的新項目，表示在可預見的未來，它每年將建設 50 到 100 個新數據中心。

人工智能還承諾在通常不為人知的數據中心中尋找能源節省機會，從而節省成本，這對企業來說是另一個吸引人的方面。2018年，谷歌聲稱其DeepMind附屬公司開發的人工智能系統與其數據中心的歷史能源使用量相比，平均能夠節省30%的能源。

當媒體聯系到DeepMind發表評論時，DeepMind表示，除了最初的公告之外，它沒有任何更新可以分享。IBM和亞馬遜沒有回應詢問。但Meta和微軟都表示，他們現在正在使用AI進行類似的能量調整。

微軟于2021年底推出了人工智能“異常檢測方法”，使用來自電氣和機械設備的遙測數據來衡量和緩解數據中心內的異常電力和用水事件。該公司還使用基于人工智能的方法來識別和修復數據中心電表的問題，并確定放置服務器的理想位置，以最大限度地減少電力、網絡和冷卻能力的浪費。

Meta方面表示，它一直在利用強化學習來減少為了冷卻目的而泵入數據中心的空氣量。在高層次上，強化學習是一種通過反復試驗來學習解決問題的人工智能系統。企業的大多數數據中心都使用室外空氣和蒸發冷卻系統，因此優化氣流是重中之重。

減少環境足跡是能量調節人工智能系統的額外好處。 根據環境調查局的一份報告，數據中心消耗了全球約1%的電力需求，并貢獻了2020年所有二氧化碳排放量的0.3%。而典型的數據中心每天使用300萬到500萬加侖的水，相當于一個30,000到50,000人的城市的用水量。

微軟此前曾表示，它計劃到2025年使其所有數據中心都使用100%可再生能源運行。Meta聲稱在2020年實現了這一壯舉。