AI bromsas av bristande infrastruktur

Kapacitet och säkerhet avgör utvecklingen

Så kan infrastruktur sätta käppar i AI-hjulet
Dataflaskhalsar, utbrända servrar och trafikkaos. Det är långt ifrån alla AI-satsningar som sker smärtfritt. Allt för ofta beror det på att infrastrukturen byggdes innan någon uppfunnit ordet ”AI-laster” och lagring, servrar och nätverk skapats för en annan tid. Därför har experterna på Dell satt samman fem tecken på när infrastruktur sätter käppar i hjulen för svenska organisationers AI-satsningar.

Experternas fem tecken på haltande AI-infrastruktur

1. Många dataflaskhalsar
AI-modeller blir bättre ju mer och bättre data de får. Men så ser inte alltid verkligheten ut, om data finns utspridd, är långsam att komma åt och kräver mycket manuellt arbete innan den kan användas, tappar ni fart. Era experter ska inte behöva spendera mer tid på att vänta på att dataset ska laddas än de lägger på att bygga modeller. Data blir också en flaskhals om era äldre lagringssystem inte klarar den hastighet och parallella åtkomst som krävs för era AI-satsningar.

2. Servrarna jobbar övertid
Att köra AI i produktion är beräkningsintensivt även när ni inte tränar stora språkmodeller. Det beror på att många använder AI för realtidsbeslut, analyser och autonoma flöden parallellt med sina system. Om AI-laster, databehandling och nyckelapplikationer alla konkurrerar om samma servrar pressas kapaciteten, prestandan sjunker och det blir svårt att få ut den fulla effekten av AI-investeringarna.

3. Trafikstockning i nätverket
AI kräver inte bara kraftfulla servrar och rätt lagring, det kräver också nätverk som klarar stora datamängder som rör sig mellan lagring, processorer och användare. Om dataöverföringar tar lång tid, om nätverken överbelastas vid toppar eller om uppkopplingar bryts, får inte AI-processorerna den data de behöver. Resultatet blir en seg och ryckig upplevelse som ingen gillar. Snabba nätverk med låg fördröjning håller data i rörelse och ser till att era applikationer fungerar som det är tänkt.

4. Mycket manuell handpåläggning
Att få en AI modell från labb till produktion borde vara en smidig process, men många har svårt att tilldela resurser, hålla ordning på mjukvaruberoenden och skala upp lösningar. När infrastrukturen kräver mycket manuell handpåläggning blir det svårare att experimentera, iterera och lansera nya AI tjänster i snabb takt. Därför behövs mer automatisering som förenklar driftsättning, hantering och uppskalning av AI-applikationer.

5. Dyrt att skala
De flesta AI projekt startar i liten skala, men om varje utökning kräver dyra och omfattande ombyggnader av infrastrukturen blir det svårt att sprida AI-projekt till fler delar av verksamheten. Det behövs skalbara, modulära arkitekturer som kostnadseffektivt gör att ni kan utöka resurser stegvis och bygga vidare på det som fungerar.

2026-02-20 - Industritorget