当前，人工智能来到了发展关键期，面临着规模化商用的重要节点。对于人工智能领域而言，深度学习技术的突破只是“引子”，要想取得快速、可持续发展，还需要依靠海量、专业、数据的强力支撑。因此，数据的价值正愈发体现出来。
面对人工智能的广阔商业前景，越来越多的玩家踊跃入局，大力推动人工智能技术的应用，试图以智能化、数字化来实现自身的转型突破。不过，由此也导致了人工智能对算力的依赖愈发凸显，如果不能尽快提升服务器等硬件的承载能力，那么人工智能发展将受到越来越大的限制。
业内专家也认为，伴随人工智能、云计算等产业日渐走向成熟，计算能力的提升将显得更为关键。只有充分把握市场变化需求，深入结合人工智能、大数据、云计算等信息技术，加快打造智能计算平台，研发人工智能服务器新品，才能促使人工智能与服务器相互赋能，进行推动双方的进一步发展，以创造更高价值。
毫无疑问，人工智能服务器的发展前景可期，其概念落地也不断加速。目前，庞大的人工智能服务器市场已经涌入了诸多巨头，纷纷展开全面布局，包括浪潮、思科、戴尔、HPE等国内外各具优势的企业。
早在2017年，浪潮就正式宣布成立了新部门——人工智能与高性能产品部，且陆续发布了多款一体机产品；9月11日，思科推出了首款面向处理器密集的深度学习工作负载的服务器；不久前，戴尔EMC也试水人工智能服务，此外还有发布新品的HPE……全球各大服务器厂商几乎都有所动作。
据IDC新发布的报告显示，人工智能服务器将成为服务器市场的重要增长点，到2022年，市场规模有望达到176亿美元。业内企业要想竞逐人工智能服务器市场，并且获得终的胜利，必须以技术研发为核心，坚持市场导向，致力于提供全面解决方案，如此才有取胜机遇。
众所周知，人工智能核心的技术就是深度学习，发展类脑智能的关键也在于深入学习。因此，无论是在弱人工智能时期，还是在强人工智能时代，大力推动人工智能服务器发展，助力深度学习技术不断升级，是促进图像识别、语音交互、自然语言理解等其他主要技术得到更快发展的关键。
