随着企业软件的日渐繁荣，如果你不用人工智能和机器学习，你的数据中心将越来越不中用。

在最近拉斯维加斯举行的Gartner年度大会上，Gartner的副总裁Milind Govekar是这样给 IT基础设施人士的建议。

Govekar表示，随着2019年的接近，大型软件供应商中至少有三分之一将把它们的产品从“云优先”转变成“云唯一”。即使他没有明确地指出企业的名字，你可能想到微软就是采用这种策略。因为它的企业级应用，已经采用了“云优先”策略。目前，Office 365已经超越Office 2016，所以我可以看到未来几年对客户端产品的重视。

然而，这种变动更大的赢家是SaaS服务提供商，而不是消费者或用户。在最近三年，SaaS的价格已经上升8%，Govekar说。同时，他也警告以Salesforce、Oracle和SAP为代表的SaaS供应商正在实行一种“锁定策略”，这与企业软件供应商以前的做法有所不同，他们的产品深入地集成以至于迁移或切换非常困难。

同时，当你部署一款并非自己拥有的软件，以租赁服务的方式使用它，这就像“有线垄断”一样，可以防止他们定期提高价格。这就是Gartner预测SaaS服务未来五年的复合年均增长率达到19.2%的部分原因。事实上，这段时期IT开支仅仅会上升3个百分点。

然而，有些工作负载从来不会上云。数据密集型的业务不会迁移到云端，因为你将被不断上涨地费用“扼杀”。所以，分析、商业智能、大型数据库、大数据和相似的任务任何时候都不会迁移到AWS上。

但是，对于那些保留自己数据中心的企业来说，他们采用人工智能和机器学习会让情况变得更好，否则本地数据中心越来越没用，Govekar预测。到2020年，未能有效把人工智能和机器学习应用于企业数据中心，将导致30%停止运营。

他表示，一个可编程技术设施，在软件开发所建立的方法和工具被应用于IT基础架构的管理是数据中心的路径，比如采用自动化、版本控制、API、不变性和敏捷技术等概念和实践。

人工智能和机器学习将会为大量数据的计算赋能，加快决策速度，提高效率和数据自动化的智能。