国产CPU目前相同处理性能的价位相对是要高一些，要降低成本需提高CPU的使用效能，尽可能的在部署环节，将业务高峰错峰的部署到一起，通过虚拟化尽量提高CPU使用效率，尽量准确评估业务需要的CPU计算能力，合理采购。
随着开发和训练高级AI模型所需的GPU数量快速增长，AI公司盈利的关键在于稳定地获得GPU。这解释了为什么全球科技巨头一直在争相开发针对其工作流程进行优化的精简芯片，例如用于训练和运行人工智能大型语言模型的数据中心服务器的芯片。
物联网(IoT)正在重塑我们的世界，将其自身嵌入到从家用电器到关键基础设施的各个领域。预计到2025年将有750亿台设备连接，数字生态系统正在经历前所未有的扩张。
当下的AI服务器，多采用异构形式搭建，也就是在计算系统中，使用多种不同类型的处理器（CPU、GPU、FPGA、NPU等），这样可以增加计算速度和效率，以满足不同工作负载的需求，因为AI工作负载通常需要大量的数值计算和并行运算。
气候变化给全球数据中心带来了新的挑战，也暴露出新的安全漏洞。温度破记录的热浪使冷却系统不堪重负，导致服务器过热，进而致使全球许多热门网站和应用纷纷崩溃。
随着Al大模型应用的加速落地和智算中心建设的加速，国内外厂商对算力的需求不断提升，Al服务器的需求量也大幅增加。
