一、引言
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，AI部署在各行各业的应用日益普及。
高成本问题成为了许多企业普及和深化应用AI技术的瓶颈。
如何降低AI部署门槛，探索高效服务器成本优化路径成为了业界关注的焦点。
本文将从AI部署的现状与问题、服务器成本优化方法以及行业实际应用等方面，探讨AI降存的实现路径。
二、AI部署的现状与问题
当前，AI技术已经渗透到各个行业，为企业提供了诸多便利。
AI部署在实际应用中仍存在一些问题，其中最突出的便是成本问题。
AI部署涉及硬件、软件、人力等多方面成本，其中服务器成本占据较大比重。
AI技术的普及和应用需要相应的基础设施支持，如数据中心、云计算平台等，这些设施的建设与维护成本也相当高昂。
因此，如何降低服务器成本，提高AI部署效率，成为企业面临的重要问题。
三、服务器成本优化方法
针对AI部署中的服务器成本问题，可以从以下几个方面进行优化：
1. 选用高性能服务器：选用具备高性能、低功耗的服务器，可以有效降低运营成本。同时，合理搭配计算、存储、网络等资源，以满足AI应用的需求。
2. 优化硬件架构：针对AI应用的特性，对服务器硬件架构进行优化，提高计算效率，降低功耗。例如，采用GPU、FPGA等硬件加速技术，提升AI计算性能。
3. 云计算与虚拟化技术：利用云计算和虚拟化技术，实现服务器资源的动态分配和调度，提高资源利用率。同时，云计算可以提供弹性扩展的能力，根据业务需求灵活调整服务器规模。
4. 数据中心节能技术：采用数据中心节能技术，如智能温控、绿色供电等，降低数据中心能耗，从而降低服务器运营成本。
5. 软件优化：通过软件层面的优化，如算法优化、并行计算等，提高软件运行效率，降低服务器负载，进一步降低服务器成本。
四、AI降存的实现路径
基于以上分析，AI降存的实现路径可以从以下几个方面展开：
1. 强化技术研发：持续投入研发，优化AI算法和模型，提高计算效率，降低硬件资源消耗。
2. 选用合适的技术架构：根据业务需求选择合适的技术架构，如分布式架构、云计算等，提高系统可扩展性和灵活性。
3. 合作共享资源：企业之间可以通过合作共享资源，降低服务器成本。例如，建立行业云计算平台，共享计算资源，避免资源浪费。
4. 政策扶持与行业标准：政府可以出台相关政策，扶持AI产业发展，推动服务器成本降低。同时，制定行业标准，规范市场秩序，促进产业健康发展。
5. 提高数据利用率：充分利用已有数据资源，避免重复采集和处理，降低数据存储和计算成本。
6. 绿色可持续发展：注重绿色可持续发展，采用节能技术，降低服务器能耗，实现环保与经济效益的双赢。
五、行业实际应用
在各行各业中，已经有许多企业开始尝试降低AI部署门槛，探索高效服务器成本优化路径。
例如，在金融行业，利用云计算和大数据技术，实现风险控制、客户画像等AI应用的快速部署；在制造业中，通过智能设备的数据分析，优化生产流程，提高生产效率。
这些实践案例为其他行业提供了借鉴和参考。
六、结论
降低AI部署门槛，探索高效服务器成本优化路径是一项长期而复杂的任务。
需要企业、政府和社会各方的共同努力。
通过强化技术研发、选用合适的技术架构、合作共享资源、政策扶持与行业标准等多种手段，可以有效降低AI部署成本，推动AI技术的普及和应用。
AI服务器的性能怎么样？
在AI时代下，仅由CPU做算力提供者的传统服务器并不能满足需求。
不同于CPU，GPU采用并行计算模式，单卡核心数达到上千个，擅长处理密集型运算应用，如图形渲染、计算视觉和机器学习。
经过几年验证，搭载GPU的服务器也被证实的确适用这个时代，如果你需要这种服务器，可以跟深圳十次方悠加科技了解。
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英特尔发布二代 英特尔对AI专注于哪些方面
英特尔对AI专注于三个方面：工具、硬件和社区。
以下是新闻原文，供参考。
2018年11月14日，北京，英特尔人工智能大会今天在北京举行。
英特尔发布了英特尔(R)神经计算棒二代（简称英特尔(R)NCS 2），利用该计算棒可以在网络边缘构建更智能的AI算法和计算机视觉原型设备。
当前业内对于边缘计算和云端智能两类方案尚存有争论，但英特尔集中发力边缘计算的态度正在显露。
边缘上的AI，最大的机会就是视觉——机器视觉、视频监控、医疗影像等等。
英特尔对AI专注于三个方面：工具、硬件和社区。
二代神经计算棒起到工具作用。
英特尔(R)NCS2看起来就像个普通U盘。
它基于最新一代英特尔VPU——英特尔(R) Movidius(TM) Myriad(TM) X VPU构建而成，首次配备有神经计算引擎（专用硬件神经网络推理加速器，性能更优）。
搭配可以支持更多网络的英特尔(R)OpenVINO(TM)工具包，英特尔(R)NCS 2让开发者在原型制作上拥有更大灵活性。
英特尔全球副总裁兼中国区总裁杨旭在当天演讲中引用了一系列数据讲述AI的机会和挑战。
一方面，2018年有46%的企业CIO（首席信息官）制定了AI应用的执行计划，但其中只有4%得到了执行。
留意到很多AI相关的计划执行不到位，英特尔想降低AI门槛，并提供切实可行的方案。
另一方面，国内人工智能行业2017年的市场规模为9亿美金，估计到2022年这一数字将达到90亿美金，复合增长率超过58%。
事实上，这一些列数字是对人工智能产业未来发展空间的肯定。
英特尔将AI视作一个大商机。
神经计算棒的开发是为解决部分难题而来。
只要一台笔记本电脑和英特尔(R)NCS 2，开发者数分钟就可以让他们的 AI 和计算机视觉应用程序运转起来。
英特尔(R)NCS 2在标准 USB 3.0 端口上运行，不需要额外硬件，因此用户可以快速转换并将计算机训练模型无缝部署到各种各样的设备上，并且无需网络或云端连接。
第一代英特尔(R)NCS发布于2017年7月，已拥有一个涵盖上万名开发者的庞大社区，并曾被700多部开发者视频和数十篇研究论文提及。
据英特尔介绍，英特尔(R)NCS 2与上一代神经计算棒相比性能更优，价格更优惠，可用于加快深度神经网络推理应用开发。
英特尔(R)NCS 2支持深度神经网络测试、调整和原型制作，可以帮助开发者进入实际应用的量产阶段。
英特尔公司全球副总裁兼人工智能产品事业部总经理Naveen Rao表示：“第一代英特尔神经计算棒给AI开发者们的创新行动带来助力。
对于大幅提升计算性能的第二代英特尔神经计算棒将在业界带来的变化，我们翘首以待。
”
借助英特尔(R)NCS 2的功能提升，计算机视觉和人工智能可以部署到物联网和边缘设备原型上。
无论开发者研发智能相机、无人机、工业机器人还是必不可少的下一代智能家居设备，英特尔(R)NCS 2都能让原型设备运行得更加快速、更加智能。
此外，借助AI生态系统，开发者现在可以将他们的英特尔(R)NCS 2原型移植到其他产品上，并实现设计的产品化。
