到2020年，数据中心的建设将由中央政府正式纳入新基础设施战略，并将被视为新基础设施的基础设施和实现高质量经济发展的数字基础。
但是，随着数据流量的指数增长，数据中心设备的功耗也在上升，巨大的功耗和较高的运营成本问题变得更加突出。
数据中心的总数和能耗都增加了。
截至2019年底，我国的数据中心数量约为74,000个，占全球数据中心总数的23％。
数据中心是典型的重资产，运维管理的工作量比较复杂。
随着未来业务需求的多样化，如果仍然使用传统方法进行管理，那么困难将是无法想象的。
目前，我国数据中心的年用电量已达到社会总用电量的2％，比三峡大坝的年发电量高30％。
数据中心的最大能耗主要集中在IT设备和机房空调（室内空调，水冷机组，电池组等）的能耗上。
前者占60％，后者占40％。
一般来说，减少数据中心能耗和提高能效的重点是优化和降低空调能耗以及随后的IT能耗优化。
作为数据中心的三个基本IT设施之一，服务器的总功耗可占数据中心总能耗的40％-50％。
从微观的角度来看，更紧迫的问题是数据中心的建设和扩展对本地电力系统构成了巨大的挑战。
许多城市必须引入限制性政策，以确保数据中心不会淹没电力系统。
节能降耗无疑是数据中心的重中之重，而空调和制冷系统是降低数据中心基础设施能耗的关键。
在这种趋势下，传统的节能方法逐渐无法满足数据中心的节能要求，而人工智能可以提供新的方向。
使用AI来开放和限制节能方法，例如PUE，PUE =数据中心总能耗/ IT设备能耗，其中数据中心总能耗包括IT设备的能耗和冷却等系统的能耗和电源分配。
传统数据中心的年平均PUE高于1.8。
随着越来越多的AI应用程序的实施，业界对高速计算的需求正在增加。
2019年2月，工业和信息化部发布了《三部门关于加强绿色数据中心建设的指导意见》，明确提出到2020年，新建和超大型数据中心的PUE值应该达到1.4以下。
节能减排，降低数据中心能耗，进一步限制PUE值已成为各行各业的工作重点。
2020年8月，工业和信息化部，国家发展和改革委员会，商务部，国家管理总局，中国银行和保险监督管理委员会以及能源管理局等六个部门发布了《通知》。
“关于组织国家绿色数据中心（2020年）建议书”。
同时，它将联合组织开展2020年国家绿色数据中心推荐工作，其中能源利用占评估指标得分的权重最高，达67％。
2020年12月，我国将“在实现碳峰值和碳中和方面做得很好”。
作为2021年的重点任务之一，为了适应国家碳中和战略，实现国家提出的节能减排和碳排放目标，迫切需要在现场进行AI节能能源和环境。
数据中心节能需要考虑布局优化①数据中心建设的技术应用应充分利用自然冷源，强风弱水，加强对新制冷，供电技术，模块化技术以及人工智能运维技术的利用，并改善数据中心的分步部署减轻大数据中心运营和维护压力的能力
