AI kan kännas digital, men dess hjärta slår i stål och kraft

När de flesta av oss tänker på artificiell intelligens (AI) föreställer vi oss algoritmer, inlärningsloopar och omfattande datamodeller som optimerar sig själva i molnet. Men bakom dessa digitala abstraktioner finns en mycket fysisk grund: det globala nätverket av datacenter som driver AI:s snabba utveckling.

Dessa anläggningar är beroende av enorma mängder elektricitet, industriell kylvätska och vattenflöde samt pumpar, turbiner och kraftdistributionssystem. Om någon av dessa komponenter fallerar kan även de mest avancerade AI-modellerna stanna av.

De industriella kraven bakom modern AI

AI-ökningen har drivit på en exempellös investering i infrastruktur – en av de största och snabbaste expansionerna i den moderna teknikens historia. Stora teknikleverantörer satsar resurser på att bygga och underhålla datacenter, vars omfattning konkurrerar med nationell infrastruktur.

A den senaste Reuters-rapporten hävdar att investeringar i AI, där infrastruktur är den absolut största utgiften, inte bara överstiger kapitalet som investerats i andra nya teknikboomar utan också överträffar regeringsledda initiativ som Manhattanprojektet och Apolloprogrammet för att landsätta en människa på månen. År 2024, 137 nya hyperskaliga datacenter kom online, och siffran för 2025 förväntas bli liknande. Enligt McKinseys uppskattningar kommer "företag i hela värdekedjan för beräkningskraft att behöva investera 5.2 biljoner dollar i datacenter för att enbart möta den globala efterfrågan på AI senast 2030.”

Men trots sin futuristiska aura fungerar datacentren bakom vår AI-besatthet ungefär som vilken industrianläggning som helst och omvandlar råvaror till värdefulla råvaror. Bara att det i det här fallet är rådata som bearbetas, omvandlas och levereras som högvärdiga insikter för användning av individer, organisationer och till och med regeringar.

För att datacentrets drift ska kunna fortsätta vara igång måste de underliggande driftstekniska systemen (OT) – temperaturreglering, eldistribution, vattenhantering och ett brett utbud av mekaniska kontroller – övervakas och skyddas hela tiden. En cyberattack eller annan incident som stör en enda kylventil kan stänga av en hel anläggning inom några minuter, vilket orsakar enorma ekonomiska skador och potentiella säkerhetsrisker för all personal på plats.

AI-datacenter är den nya kritiska infrastrukturen

Samhället har länge insett vikten av att skydda elnät, vattenförsörjning och transportsystem. AI-datacenter förtjänar nu samma klassificering som kritisk infrastruktur. Varje klinisk diagnostikmodell, styrsystem för autonoma fordon, leveranskedjeplanerare och realtidsanalysplattform är beroende av sin oavbrutna drift – och det beroendet växer bara.

I takt med att AI-arbetsbelastningar sprids över kontinenter blir tillförlitligheten hos varje enskilt datacenter ännu viktigare. Många AI-modeller körs nu i distribuerade miljöer, där utbildning, lagring och inferens hanteras över flera platser. Ett enda avbrott kan avbryta dessa arbetsflöden, sakta ner utvecklingscykler och störa tjänster som miljontals människor förlitar sig på varje dag.

Denna sammankoppling innebär att en svaghet i en anläggning kan skapa ringar på vattnet långt bortom dess fysiska plats. Att stärka säkerheten på datacenternivå handlar därför inte bara om att skydda en enda plats – det handlar om att stödja motståndskraften i hela AI-ekosystemet.

När ett AI-datacenter fallerar sprider sig störningarna över flera branscher. Kundtjänstplattformar stannar av, hälso- och sjukvårdssystem förlorar tillgång till insikter i realtid och digitala produktivitetsverktyg försämras eller kopplas bort helt. Säkerheten och tillförlitligheten hos AI:s fysiska infrastruktur får direkta nationella, ekonomiska och operativa konsekvenser.

Dessa anläggningar är också starkt beroende av distansarbetande ingenjörer, entreprenörer och leverantörer. datacenter finns på landsbygden långt från befolkningscentra och hanteras på distans av specialister som underhåller och reparerar utrustning eller utför andra viktiga uppgifter. Denna fjärranslutning förbättrar effektiviteten och minimerar driftstopp, men den utökar också attackytan för illvilliga aktörer. Av alla dessa skäl måste varje fjärranslutning till ett datacenter autentiseras, övervakas och noggrant kontrolleras – precis som det skulle vara för ett elnät eller en vattenreningsanläggning.

Vid det här laget är frågan inte om AI-datacenter bör betraktas som kritisk infrastruktur, utan om vi har råd att behandla dem som något mindre.

Där teknik möter industri: Kärnsäkerhetspraxis för OT

Eftersom så mycket beror på AI-drifttid måste datacenter konsekvent och rigoröst tillämpa bästa praxis för säkerhet vid fjärråtkomst inom OT.

Nyckelprinciper inkluderar:

1. Tillämpa nollförtroendeåtkomst: Nollförtroendemodellen bygger på principen "lita aldrig, verifiera alltid". När det gäller åtkomst till datacenter bör varje identitet – oavsett om det är en fjärrtekniker eller en intern automatiseringsarbetsbelastning – autentiseras och sedan endast beviljas åtkomst till de resurser som behövs för att utföra deras jobb. Detta begränsar sidoförflyttning och förhindrar obehörig åtkomst till kritiska industriella kontroller.
2. Använd flerfaktorsautentisering (MFA) överallt: MFA är ett av de mest effektiva försvaren mot obehörig åtkomst. Genom att kräva två eller flera oberoende verifieringsfaktorer – såsom biometrisk autentisering, engångstokens eller fysiska säkerhetsnycklar – stärker MFA identitetssäkringen och förstärker bredare nollförtroendestrategier. För det mest omfattande skyddet bör organisationer leta efter lösningar som kan eftermontera äldre OT-system för att stödja MFA utan att störa verksamheten.
3. Använd övervaknings- och loggningsfunktioner: Traditionella fjärråtkomstverktyg som VPN och hoppservrar fokuserar på att säkra den initiala åtkomstpunkten men ger ingen insyn när anslutningen väl är upprättad. Modernare lösningar för säker fjärråtkomst (SRA) inkluderar övervakningsfunktioner som möjliggör större kontroll och ansvarsskyldighet. Övervakad åtkomst, just-in-time-åtkomst, sessionsinspelning och detaljerad sessionsloggning minskar riskerna avsevärt och hjälper till att uppfylla efterlevnadskrav.

Tillsammans stärker dessa åtgärder säkerheten i de digitala och fysiska system som håller datacenter och AI-infrastrukturen i dem igång smidigt dygnet runt.

Säkra AI:s industriella hjärtslag

I takt med att AI blir allt djupare inbäddad i verksamheten hos företag, myndigheter och kritiska tjänster, får tillförlitligheten hos den underliggande infrastrukturen en ny strategisk betydelse. Datacenteroperatörer måste prioritera identitetsdrivna åtkomstkontroller och moderna OT-säkerhetspraxis, annars riskerar de betydande driftstörningar.

Genom att skydda de fysiska system som håller anläggningar igång – kylaggregat, turbiner, transformatorstationer och mekaniska kontroller – och genom att säkra de fjärranslutningar som används för att underhålla och serva dem, kan operatörer säkerställa att AI förblir en innovationsaccelerator snarare än en ny sårbarhetspunkt.