隨著數據中心的廣泛應用，人工智能和網絡安全相繼出現，更多的用戶被帶到了網絡和手機的應用中。隨著計算機和數據的增加，人們可以通過不斷的學習和積累來提高自己的能力，這是信息時代的重要標志。數據中心基礎設施作為“新基建”的重要組成部分，在未來備受業界和客戶的關注，服務器是數據中心的核心關鍵設備。數據中心的出現，將人們的認識從一個量化、結構化的世界，引向一個不確定、非結構化的世界。它將逐漸成為交通、網絡通信等現代社會基礎設施的一部分，進而對很多行業產生積極影響。

1.曲線中的異構計算超車：雖然企業在數字化轉型中一直在尋找超越競爭對手的方法，但通用CPU的性能一直發展平穩，難以取得突破。因此，那些想要領先并保持領先的企業采用了更專業化的計算方案(GPU、FPGA、ASIC、智能網卡)。機器學習技術針對新興的數字大數據問題進行了優化，可以快速大海撈針。摩爾定律是一個經濟定律，不是一個性能定律?；旧暇褪钦f，如果你能從芯片制造的投資中獲得足夠的價值，那么你就可以每兩年繼續縮小芯片的尺寸。換句話說，摩爾定律并沒有消亡，但我們使用晶體管的場所和方式正在發生變化。

2.5G已經來臨：經過幾年的炒作和普及，我們看到5G如今已經開始商用部署，隨著而來的將是圍繞通信基礎設施、遠程管理模式以及連接模式的轉變，這將影響到服務器的外形、尺寸和功能。企業開發更多的邊緣基礎設施來處理數據的產生和涌入，5G將使客戶需要重新評估其邊緣連接的基礎設備，5G將受到越來越多的關注。

3.更加安全的標準：服務器的安全問題正在成為用戶關注的重點。圍繞服務器訪問和數據保護的安全性從未如此具有挑戰性，因此客戶需要服務器的安全性能夠被量化，以衡量基礎設施的可信度并識別數字風險。客戶需要分析服務器產品的起源和功能以及新的安全技術，以及在監管趨嚴的環境背景下對特定領域的威脅，以便從邊緣到核心到云，滿足安全的需求。

4.公共云、私有云和混合云之間的平衡：云模式會有不同的形式，計算功耗模式之間的界限會變得模糊。企業會意識到這些是不同的計算風格，不再基于“位置”。隨著融合基礎設施和超融合基礎設施的出現，易用性逐漸平等，企業將優化其總擁有成本模型，以滿足上述三種消費模式的不同需求。與此同時，多租戶計算的特點和數據的高價值將不斷加劇人們對公有云安全的擔憂。

5.智能服務器出現：AI技術的發展，將讓服務器的管理、部署和運維更加簡單化。AI技術賦能服務器，智能服務器將可能成為未來的一個重要發展趨勢。具有系統管理的AI運維能力將迎來將自動任務轉向自動決策的時代，其實現方式表現在解決系統動力失控和策略咨詢推薦引擎上。

6.垂直領域成重點：客戶正在從基礎設施中不斷的尋找最有效的辦法，來為垂直化和專業化的領域提供最佳的產品。軟硬件生態系統的實現和特定領域的加速器，可滿足垂直行業獨特的性能和功能要求，并針對特定的業務場景進行優化。垂直領域的競爭將是服務器廠商重點發力的一個重點。

7.服務器對遠程狀態的新技術：隨著5G、疫情等方面的影響，世界范圍內的辦公方式也在發生變化。未來遠程辦公方式將成為一個主流。企業需要用遠程工作團隊來支持數據中心的運營。這種轉型迫使企業評估新的服務器技術和評估資源需求，這將強調必須以遠程方式利用圍繞調試、遙測和分析的服務器功能，以保持業務連續性的發展。

8.軟件定義的硬件加速：應用架構正在不斷發展，傳統的控制平面和數據平面正在不斷的走向分離，控制平面停留在軟件層，而數據平面則是以服務器附加卡的形式轉移到可編程的硬件上。例如，將允許裸機服務器+容器化應用+分解的基礎架構軟件（網絡虛擬化、存儲虛擬化、GPU虛擬化、安全服務）一起運行，為客戶的工作負載創建基于意圖的計算。

9.服務器CPU的生態大戰：如今，我們看到處理器的格局正在發生變化，我們看到英特爾、AMD和英偉達都在進行收購，以便為各自的產品組合提供各種支持和加速。未來，服務器CPU真正的贏家將能夠利用他們的硅產品和軟件庫組合，形成針對工作負載的集成產品“加速配方”，從而幫助終端客戶優化業務成果。

10.加速數據處理：大數據時代的到來，出現了更多的數據，如今數據的傳輸速度、數據的數量以及數據的處理等方面依然面臨著挑戰。需要繼續采用新的加速處理速度，同時更加注重解決數據生命周期的挑戰。數據管理模型、傳輸方法、保存和安全架構與更快分析的整合，將是接下來服務器發展的重點。

11.服務器即服務：企業客戶在應對有限的預算和傳統技能組合的同時，還需要以最有利的性價比、最少的啟動和維護費用，來滿足企業數字化建設的需求。服務器即服務或基礎架構即服務的方式將能夠靈活的滿足企業的需求。如何為企業數字化轉型提供靈活的解決方案和安全的數據保護和數據管理將是服務器在未來一年中發展的重點。

12.新的服務器內存和存儲模式：如今內存計算和數據存儲的需求增加，業界正在從傳統的以計算為中心的架構轉向以數據為中心的架構，而這一轉變正在推動IT業新的服務器連接內存和存儲模式。圍繞服務器內部的持久、加密和分層內存的技術，以及通過新的行業結構標準遠程訪問SCM和NVMe oF數據的技術，正在創造創新的IT架構，以實現最佳的數據安全、擴展和保存。

13.機器學習帶來顛覆性變化：企業會利用機器學習技術實現突破，否則就會被別人顛覆。因此，企業在采用新的異構計算技術時，對數據中心的敏捷性、自動化和編排能力提出了更高的要求。然而，他們也會開始意識到機器學習只是一種工具，并不能解決所有問題。企業會更加務實，專注于機器學習擅長解決的問題。有不懂的請咨詢夢飛科技了解。