Исследование 107 крупных предприятий показало, что темпы инвестиций в ИИ-инфраструктуру значительно опережают возможности компаний по контролю за их экономической эффективностью. Организации массово наращивают мощности, переходя от стандартных облачных провайдеров к специализированным решениям, однако отсутствие прозрачности в расходах и метриках использования создает серьезные риски для бюджетов и операционной устойчивости бизнеса в долгосрочной перспективе.
Большинство опрошенных компаний планируют сменить или диверсифицировать поставщиков вычислительных мощностей в ближайшие 12 месяцев, причем многие намерены сделать это в течение одного квартала. Этот переход продиктован стремлением оптимизировать затраты на обучение и инференс моделей, которые сейчас зачастую остаются неконтролируемыми из-за фрагментированной инфраструктуры и отсутствия единых инструментов мониторинга стоимости ИИ-задач.
Текущая стратегия закупок напоминает «золотую лихорадку», где приоритет отдается доступу к GPU, а не анализу ROI. Компании внедряют специализированное оборудование, не имея отлаженных процессов для оценки его реальной загрузки. В результате многие организации сталкиваются с ситуацией, когда инфраструктурные затраты растут экспоненциально, но бизнес-результаты от внедрения ИИ-решений не успевают покрывать эти расходы.
Ключевые факты
- В опросе приняли участие 107 крупных предприятий, активно внедряющих ИИ-технологии.
- Большинство организаций планируют сменить или добавить новых провайдеров инфраструктуры в течение ближайшего года.
- Значительная часть компаний намерена провести смену поставщиков вычислительных мощностей в течение одного квартала.
- Основной проблемой названа неспособность бизнеса эффективно измерять и контролировать экономику ИИ-инфраструктуры в реальном времени.
- Наблюдается массовый переход от стандартных облачных решений к специализированным вычислительным мощностям.