Содержание
VentureBeat описал compute gap в корпоративном AI
VentureBeat опубликовал свежий Pulse Research о том, как компании покупают инфраструктуру для искусственного интеллекта. Главный вывод: бизнес ускоряет расходы на AI-вычисления, но часто не понимает, сколько на самом деле стоит запуск моделей, агентов и внутренних AI-сервисов.
В исследовании участвовали 107 организаций с численностью более 100 сотрудников. Только 21% из них уже используют AI в продакшене на масштабе всей компании. При этом 64% планируют сменить или добавить инфраструктурного провайдера в течение года, а 38% хотят сделать это уже в ближайшие три месяца.
Что именно показало исследование
Большинство компаний пока опираются на привычные облака и API крупных моделей: Google Cloud, Azure, AWS, Gemini, OpenAI и Anthropic. Но следующий раунд оценок уже смещается в сторону специализированных AI-облаков вроде CoreWeave, Lambda, Crusoe и Nebius. По данным VentureBeat, 45% респондентов собираются изучать такие площадки в течение 12 месяцев, хотя сейчас почти никто из опрошенных ими не пользуется.
Еще один важный сигнал — низкая загрузка GPU. Среди компаний, которые уже используют собственные графические ускорители, 83% сообщают о загрузке не выше 50%. То есть бизнес покупает дорогие вычисления, но значительная часть мощности простаивает или используется неэффективно.
Почему это важно для бизнеса
Для команд, которые внедряют нейросети в маркетинг, поддержку, аналитику, разработку или генерацию контента, это напоминание: стоимость AI складывается не только из цены за миллион токенов. VentureBeat отмечает, что покупатели чаще выбирают провайдера по интеграции с существующим стеком и полной стоимости владения, а не по рекламной цене модели.
Практический вывод простой: перед масштабированием AI-проектов стоит считать не только подписки и API, но и загрузку GPU, стоимость хранения данных, задержки, расходы на оркестрацию, безопасность и работу команды. Иначе даже полезный агент или генератор контента может быстро превратиться в непрозрачную статью расходов.
Что будет дальше
Исследование показывает, что рынок AI-инфраструктуры еще не устоялся. Компании продолжают экспериментировать, сравнивать облака и искать баланс между удобством крупных платформ и более специализированными вычислениями. Для пользователей это может означать больше конкуренции, более гибкие тарифы и новые инструменты для контроля стоимости AI-проектов.