AI服务器通常用于执行各种人工智能（AI）任务，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。这些服务器通常配备了高性能的CPU、GPU或者专用的AI加速器（如TPU），以便有效地处理大规模的数据和复杂的计算任务。

以下是AI服务器的一些常见用途：

1、机器学习模型训练：AI服务器可以用于训练机器学习模型，这些模型需要大量的计算资源来处理数据并调整模型参数。

2、深度学习模型训练：深度学习模型通常更复杂，需要更多的计算资源。AI服务器的GPU或TPU等加速器可以显著提高深度学习模型的训练速度。

3、推理（Inference）： 训练完成的模型可以部署到AI服务器上进行推理，即对新数据进行预测或分类。AI服务器可以提供实时的推理能力，用于诸如语音识别、图像识别、自然语言处理等应用。

4、大规模数据分析：AI服务器可以用于处理大规模数据集，执行各种数据分析任务，包括数据挖掘、模式识别、数据可视化等。

5、自动化任务：通过AI技术，服务器可以执行各种自动化任务，如智能客服、自动化文档处理、自动驾驶等。

总的来说，AI服务器的作用是为了提供高性能的计算和处理能力，以支持各种复杂的人工智能任务和应用。