人工智能的发展对服务器的依赖性显著增加。首先，随着AI在各行各业得到广泛应用，算力需求将会呈指数级增长，导致AI服务器的需求高速增长。例如，AI服务器通常需要更大容量的内存来满足大数据实时负载增加的需求;需要提供更多外置硬盘插槽，并广泛支持NVME/PCIE等SSD，以满足大数据或模型参数的快速存储需求;还需要带宽更高的网络模块，以满足AI服务器之间、与终端用户的数据高速传输需求。
其次，人工智能服务器架构关键在于引入支持并行处理的计算部件与CPU协同工作，通过合理的负载分担实现计算能力的提升。传统的以CPU为计算部件的服务器架构越来越难以满足人工智能的新需求，因此「CPU+ 架构」成为人工智能服务器的核心思路。
此外，随着5G、物联网、边缘计算等技术的发展，越来越多的企业开始将人工智能应用于各种场景中，如智能家居、智能医疗、智能制造等。这些应用场景对数据处理速度和精度的要求较高，因此需要更高性能的服务器来支持其运行。
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