反应式人工智能系统是无记忆的、以任务为导向的系统，总是以相同的方式响应相同的输入。大多数机器学习模型都是被动的，根据搜索或购买历史等消费者输入提供量身定制的建议。反应式人工智能在自动驾驶汽车等技术中通常是可靠和高效的。
随着服务提供商和超大规模提供商在推进人工智能、算法、5G网络、增强现实和虚拟现实方面取得进展，这对数据中心液冷产生了更大的需求。
物流和供应链行业是一个由各种相互关联的组件组成的复杂网络，需要精心规划、执行和优化，以确保平稳高效地运行。这个行业在不断发展，随着技术的出现，正在开发新的解决方案来解决传统问题。机器学习(ML)就是这样一种技术，有可能彻底改变物流和供应链管理。
作为机器学习领域的突破性技术，生成式人工智能是讨论的焦点。预计它会以某种方式影响每个行业，Gartner提出的一些趋势与生成式AI工具的进步和扩散有关。
以数据为中心的人工智能不再以模型和代码为中心，而是以数据为中心，从而打造更强大的人工智能系统。企业和机构将采用人工智能专用数据管理、合成数据以及数据标记技术等解决方案来应对例如数据的可访问性、数量、隐私性、安全性、复杂性等难题。
机器学习和人工智能(AI)与以客户为中心的大数据的集成已经彻底改变了包括零售业在内的各个行业。COVID-19大流行加速了数字化和人工智能的采用，促使政策制定者在保护消费者和确保公平市场的同时仔细考虑负责任的人工智能使用。
