I takt med att artificiell intelligens blir en allt mer central del av moderna företagsstrategier, ökar även kostnaderna för att driva dessa teknologier. Ett av de största kostnadsområdena inom AI är användningen av GPU:er, som ofta är nödvändiga för att hantera komplexa beräkningar och stora datamängder. Datadogs senaste tillskott till deras observabilitetsstack, en GPU-övervakningstjänst, syftar till att hjälpa företag att navigera denna kostnadsspiralen.

Datadogs GPU-övervakning erbjuder företag i Sverige och globalt en detaljerad vy över hur deras GPU-resurser används. Tjänsten tillhandahåller insyn i kärnanvändning, minnesanvändning, strömförbrukning och termiska förhållanden för varje enhet. Med dessa data kan svenska företag bättre planera sin kapacitet och snabbt identifiera flaskhalsar som kan leda till kostsamma driftstopp.

En av de mest intressanta aspekterna av Datadogs nya tjänst är dess förmåga att arbeta över olika plattformar, inklusive både moln- och on-premise-lösningar. Detta är särskilt relevant för svenska företag som kanske vill hålla vissa AI-beräkningar inom landets gränser på grund av suveränitetsskäl. Genom att använda Datadogs verktyg kan företag också identifiera "zombieprocesser", eller arbetsflöden som är felkonfigurerade och slösar GPU-tid och pengar.

Enligt IDC har utgifterna för AI-infrastruktur globalt nått 89,9 miljarder dollar under fjärde kvartalet 2025, en ökning med 62 procent från föregående år. Denna trend är tydlig även i Sverige, där AI-teknologi snabbt har blivit en hörnsten i många sektorer, från industri och tillverkning till fintech och e-hälsa. Med den nya GPU-övervakningstjänsten kan svenska företag få en mer detaljerad förståelse för hur deras AI-investeringar presterar och var det finns möjlighet till kostnadsbesparingar.

Datadogs verktyg erbjuder också en funktion för att länka GPU-kostnader direkt till de team som använder dem, vilket möjliggör mer ansvarsfull användning av resurser. Det innebär att varje team kan göras ansvarigt för sina GPU-utgifter och användningen av dessa kritiska resurser kan optimeras.

Detta initiativ från Datadog är inte ensamt på marknaden. Grafana har nyligen också lanserat liknande verktyg för AI-observabilitet, vilket indikerar en större trend inom tech-industrin där fokus ligger på att förbättra effektiviteten och minska kostnaderna i AI-projekt.

För svenska företag som är ivriga att maximera sina AI-investeringar utan att spränga budgeten, är Datadogs GPU-övervakningstjänst ett potentiellt revolutionerande verktyg. Genom att erbjuda djupgående insikter och möjligheten att snabbt reagera på ineffektiv användning kan företag inte bara spara pengar utan också förbättra sina AI-lösningars prestanda.

FAKTAKOLL: Notering — IDC spending figure is projected for Q4 2025, not actual; The article implies that the spending figure is current, which is misleading