在AI组网环境中，网络性能与稳定性对AI应用的运行至关重要。然而，一些容易被忽视的隐患可能悄然影响组网效果。以下是AI组网中需重点排查的10大隐患。

1. 带宽瓶颈：AI训练和推理涉及大量数据传输，若带宽不足，会导致数据传输延迟，影响AI应用性能。需评估业务带宽需求，确保网络带宽充足。

2. 低延迟保障缺失：AI实时应用对网络延迟敏感，高延迟会降低应用响应速度。需优化网络架构，减少网络节点，降低数据传输延迟。

3. 数据安全风险：AI数据包含敏感信息，若网络防护不足，数据易遭窃取或篡改。需采用加密技术、访问控制等手段保障数据安全。

4. 网络拓扑不合理：复杂的网络拓扑会增加故障排查难度，影响网络稳定性。需设计简洁、高效的网络拓扑结构，便于管理和维护。

5. 设备兼容性问题：不同厂商的网络设备可能存在兼容性问题，导致网络故障。需选择兼容性好的设备，并在部署前进行充分测试。

6. QoS策略缺失：未配置QoS策略，可能导致关键AI流量被低优先级流量阻塞。需根据业务需求配置QoS策略，保障关键流量优先传输。

7. 监控与告警不足：缺乏实时监控和告警机制，难以及时发现网络故障。需建立完善的监控体系，设置合理的告警阈值，确保故障及时发现和处理。

8. 冗余设计不足：网络单点故障可能导致AI应用中断。需建立冗余网络架构，如双链路、双设备等，提高网络可靠性。

9. 协议选择不当：不合适的网络协议可能影响数据传输效率和稳定性。需根据业务需求选择合适的网络协议，如RDMA等。

10. 运维人员技能短板：AI组网技术复杂，运维人员技能不足可能导致网络故障处理不当。需加强运维人员培训，提高其对AI组网的理解和运维能力。