«Det blir ti ganger større enn den industrielle revolusjonen – og kanskje ti ganger raskere», sier Demis Hassabis i Google DeepMind.
Det viktige er ikke størrelsen på anslaget, men at de som prioriterer riktig og bygger for skala, tar ut gevinsten. Dell har gjort dette i egen organisasjon og hos kunder gjennom Dell AI Factory, der data foredles til innsikt og handling.
Metoden starter med å samle bruksområder i klynger og deretter prioritere dem etter forretningsverdi og gjennomførbarhet, slik at man bygger for gjenbruk på tvers av flere behov – ikke for ett enkeltstående case. Når fabrikken er på plass, driver den vekst, forbedrer opplevelser, optimaliserer produktivitet og akselererer innovasjon.
— Verden endrer seg rundt oss, så vi må handle med nøktern optimisme og bygge for industriskala fra dag én, sier Anton Smith, AI Solution Lead i Dell Technologies Norden.
Utviklere trenger en assistent
Programvareutvikling er blitt en lagidrett i store og komplekse kodebaser. Onboarding tar tid før nye utviklere blir effektive. Dokumentasjon, refaktorering, testing og manuelle kodegjennomganger stjeler fokus fra verdiskapende arbeid, mens tidkrevende feilsøking sinker produksjonen.
Dell AI Code Assistant reduserer disse flaskehalsene med en kontekstbevisst og policy‑styrt tilnærming som er bygget for virksomhetsmiljøer. Løsningen er validert på Dell AI Factory‑infrastruktur og leveres som en komplett privat, lokal distribusjon slik at kildekode og immaterielle rettigheter forblir beskyttet.
Motoren er Tabnines enterprise‑plattform med bred støtte for IDE-er (integrerte utviklingsmiljøer som VS Code, IntelliJ og Visual Studio) og mulighet til å arbeide med både åpne og kundetilpassede modeller som Llama, GPT, Claude, Gemini og Mistral.
AI-profilen Andrej Karpathy kaller skiftet «vibe coding»: du beskriver intensjonen, assistenten fyller inn strukturen.
— Vi løfter utviklere fra mekanikk til mestring. Det gir mindre tidsbruk på tastingen, mer tid på design, arkitektur og kvalitet, sier Smith.
Kontekst er kongen: Enterprise Context Engine
Differansen mellom en kodedemo og en bedriftsløsning er styring og forståelse av kontekst. I hjertet av Dell AI Code Assistant står Enterprise Context Engine, som fanger arbeidsflatekontekst fra utviklerens IDE, hele kodebasen på tvers av GitHub, GitLab og Bitbucket, og ikke‑kodekilder som krav og design i Jira.
Motoren har et Control‑lag som håndhever standarder for arkitektur, ytelse, sikkerhet og lisensetterlevelse, og som styrer tilgangen til modeller og kontekst. I tillegg har den et Insights‑lag som øker treffsikkerheten med presis kontekst og gjenfinning-forsterket generering (RAG) – i semantiske, vektor‑, graf‑ og agent‑drevne varianter.
Anbefalinger blir sporbare, forklarbare og tilpasset virksomhetens praksis. Personaliseringen skjer trinnvis fra kontekst i IDE, via kobling til kode og kunnskapsbaser, til coaching med eksplisitte retningslinjer og eventuelt kundespesifikk finjustering.
Plattformen er bredt integrert med utviklernes hverdag: over 600 språk og rammeverk, IDE‑er som VS Code, IntelliJ, Visual Studio, Android Studio og Eclipse, og verktøy som GitHub, GitLab, Bitbucket og Jira.
Agentic AI som arbeidsform
Generativ AI gjør utviklere raskere; agentic AI gjør prosessene smartere – med mennesket i loopen. Når store språkmodeller kombineres med handlingslogikk og policyer, får vi agenter som kan automatisere kjedelige oppgaver, tilpasse seg nye input og utføre handlinger uten konstant tilsyn når det er riktig konfigurert.
Dell AI Code Assistant leverer agenter for hele livssyklusen: Code Explore avdekker struktur i ukjent kode, Jira‑to‑Code oversetter krav til solide startpunkter, Documentation holder kunnskapen levende, Testing sikrer dekningsmål, Code Review håndhever standarder og reduserer teknisk gjeld, og Edit moderniserer og refaktorerer eldre kode.
Et eksempel er sikkerhet: i stedet for kun å flagge avvik kan en agent iverksette definerte mottiltak, opprette saker, foreslå patcher og verifisere effekten.
— Tenk på det som en arbeidsleder i IDE‑en: agentene orkestrerer rutinearbeidet, mens menneskene tar beslutningene som avgjør produktets kvalitet og retning, forklarer Smith.
Riktig arbeidsdeling starter i lavrisikooppgaver, nye fagområder, tunge eller monotone oppgaver og de som tidligere ikke var verdt investeringen.
Plassering, kost og skalering
Datagravitasjon gjør plassering avgjørende. Når AI flyttes nær der dataene bor, styrker man suverenitet, sikkerhet, styring, lokalitet og etterlevelse, samtidig som latenstid og kost reduseres og produktivitet og ytelse øker.
Principled Technologies viste i 2025 at inferens og finjustering med Llama 3 8B på Dell AI Factory kan være opptil 63 prosent mer kosteffektivt enn tilsvarende skytjenester, med forventet breakeven rundt 18 måneder, basert på PowerEdge XE9680 med NVIDIA H100.
Enterprise Strategy Group fant at drift av en åpen LLM med RAG on‑prem kunne være inntil 2,6 ganger mer kosteffektiv enn offentlig sky og opptil 4,1 ganger mer enn rene API‑tjenester over fire år.
Poenget er valgfrihet: start i skyen for POC‑er, og flytt til riktig sted for varig drift. Med Dell APEX – vår abonnementsløsning for on‑prem og hybrid infrastruktur – starter besparelsene dag én fordi dere betaler som en tjeneste uten store forhåndsinvesteringer.
I tillegg støtter AI Factory bærekraftsmålene med innsikt i energibruk, lavere kjøle‑ og energikostnader gjennom riktig dimensjonering og sirkularitet i livsløpet – med innebygd sikkerhet og transparent etterlevelse.
Lokale kodeassistenter og en åpen, driftssikker stack
Dell AI Code Assistant leveres på en ende‑til‑ende‑stack fra enhet til datasenter. Løsningen kjører på Ubuntu og Kubernetes (med GPU Operator og CSI) over Dell‑infrastruktur for servere, lagring og nettverk. Dell Professional Services følger løpet fra strategi og implementering til adopsjon og skalering (Strategize, Implement, Adopt, Scale).
For team som trenger maksimal datanærhet eller ultralav ventetid finnes også lokale kodeassistenter på Dell Pro Max AI‑arbeidsstasjoner, med Blackwell‑generasjonens ytelsesnivåer fra én til flere titalls petaflops for tunge arbeidsbelastninger. Det gir utviklere ytelsen de trenger, der de jobber.