В 107 предприятия разходите за инфраструктура за изкуствен интелект (ИИ) се ускоряват далеч пред способността да се види или управлява тяхната икономика. Повечето организации стартират своя ИИ върху позната база от хиперскейлъри и API на доставчици на модели, но следващият долар е насочен към специализирани изчислителни ресурси, каквито почти никой от тях не използва днес; мнозинството възнамеряват да сменят или добавят доставчици в рамките на годината, много от тях в рамките на тримесечие.

Решенията за покупка зависят от интеграцията и общата цена на притежание, а не от обявената цена на токен – което е напредък, тъй като повечето предприятия все още не могат да виждат ясно своята единична икономика: графичните процесори (GPU) работят наполовина или по-малко от капацитета си, а по-малко от половината организации проследяват стриктно какво всъщност струват техните изчисления. Резултатът е разлика в изчислителната мощност – тежки, бързо развиващи се инвестиции, които изпреварват видимостта, необходима за техния контрол.

Тази вълна от изследвания на VentureBeat Pulse Research проучва инфраструктурата и изчисленията за ИИ в предприятията: къде се намират организациите в своя път на внедряване, върху какво изпълняват ИИ днес, колко са удовлетворени, какво би ги накарало да сменят доставчика, къде планират да оценят инвестициите си и – най-показателно – колко добре могат да измерват и контролират икономиката на изчисленията под всичко това.

Основният извод е разликата в изчислителната мощност – разстоянието между това колко агресивно предприятията инвестират в ИИ инфраструктура и колко малко от нейната икономика могат да видят. Едва около едно на пет предприятия (21%) внедрява ИИ в реална производствена среда в голям мащаб, но намеренията за разходи изпреварват тази зрялост: най-голямата планирана област, която предприятията смятат да оценят през следващата година, са специализираните за ИИ облачни среди (45%) – слой, който почти никое от тези предприятия не използва днес. Междувременно вече внедрената изчислителна мощност не се използва ефективно – 83% съобщават за използване на GPU от 50% или по-малко, а под половината (44%) могат стриктно да проследяват разходите си за изчисления за ИИ. Предприятията купуват повече инфраструктура по-бързо, отколкото могат да отчетат това, което вече притежават.

Предприятията също така не са се установили трайно при своите доставчици на инфраструктура: Ясно мнозинство (64%) планират да сменят или добавят доставчик на инфраструктура в рамките на дванадесет месеца, а 38% – в рамките на следващото тримесечие – необичайно висока степен на намерение за напускане за категория, която е толкова основополагаща. Когато избират, те вземат решения въз основа на интеграцията със съществуващия софтуерен стек (41%) и общата цена на притежание (35%), а не на обявената цена: цената на милион токена е решаващият фактор само за 8%. А ограничението, което ще оформи следващия кръг от решения – преминаването от GPU изчисления към пропускателна способност на паметта при мащабиране на обработката на заявки (inference) – едва се забелязва, като приблизително едно на пет предприятия или не знае за него, или тепърва ще му обръща внимание.

Методология

VentureBeat проведе това проучване като част от текущата си серия Pulse Research, като се фокусира върху инфраструктурата за ИИ в предприятията, изчисленията и икономиката на обработката на заявки. Отговорите са филтрирани до организации с повече от 100 служители (n=107; най-малката група от 1–100 служители е изключена), събрани от единична вълна през юни 2026 г. Тъй като това е една вълна, а не сборна извадка за няколко месеца, докладът отразява моментна снимка и не прави изводи за тенденции от месец на месец. Някои въпроси бяха с възможност за избор на няколко отговора, така че сборовете на тези дялове могат да надвишават 100%.

Според размера на организациите извадката се концентрира в средния пазар: компаниите със 101–250 служители (36%) и 251–1000 (27%) водят, следвани от тези с 1001–5000 (22%), 5001–10 000 (8%) и 10 001+ (7%). По отношение на длъжностите извадката обхваща мениджъри (38%), индивидуални сътрудници (28%), вицепрезиденти и директори (19%) и ръководни кадри на C-ниво (13%); по отношение на правомощията за вземане на решения за покупка, извадката е представителна, като 45% са крайни вземащи решения, а други 30% са препоръчващи или влияещи върху решенията за ИИ решения.

Технологиите/Софтуерът е най-големият отрасъл с 26%, следван от здравеопазването/науките за живота (15%), финансовите услуги (13%) и търговията на дребно/електронната търговия (12%). При 107 респонденти извадката е достатъчно голяма, за да се разчита на нея като ориентир, но трябва да се разглежда като индикатор за посоката, а не като прецизно измерване; тя е самоподбрана и не е вероятностна извадка. Тя също така клони към средния пазар и по-ранните етапи на внедряване, така че е най-добре да се чете като гледна точка на организации, които активно изграждат ИИ инфраструктура, а не на най-големите оператори от мащаба на хиперскейлърите.

Извод 1: Амбициите изпреварват реалното производство

Само едно на пет предприятия пуска ИИ в реално производство в голям мащаб. Попитахме къде се намират организациите по пътя на внедряването на ИИ. Повечето все още изграждат пътя си към реалното производство, вместо да работят в мащаб.

  • 38% експериментират – провеждат концептуални тестове (PoC), все още не са в реално производство
  • 37% имат някои работни натоварвания в производство, но не в цялата организация
  • 21% изпълняват ИИ в реално производство в голям мащаб – зрялото малцинство
  • 4% изобщо не изпълняват работни натоварвания с ИИ

Кривата на зрялост е концентрирана в началото си. Три четвърти от предприятията (76%) или експериментират, или изпълняват само някои работни натоварвания в производство, и само 21% описват ИИ в производство в голям мащаб. Това има значение за всичко, което следва: решенията за инфраструктура в този доклад се вземат до голяма степен от организации, които все още са в ранен етап на внедряване.