تعمل الشركات على توسيع نطاق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بقوة، ومع ذلك تبرز "فجوة حوسبة" متزايدة بين الإنفاق الرأسمالي والإشراف التشغيلي. فبينما تهرع المؤسسات لتأمين الأجهزة، تكتشف أن قدرتها على قياس اقتصاديات الوحدة واستخدام وحدات معالجة الرسومات (GPU) لا تتماشى مع سرعة الاستثمار.

فجوة الحوسبة: استثمار سريع مقابل رؤية منخفضة

تظهر دراسة أجرتها VentureBeat Pulse Research على 107 شركات انفصالاً صارخاً في دورة حياة الذكاء الاصطناعي. تضخ الشركات رؤوس الأموال في البنية التحتية ولكنها تفتقر إلى أدوات القياس عن بُعد (telemetry) لإدارتها. فبينما ترتفع نوايا الإنفاق بشكل صاروخي، يظل نضج الإنتاج منخفضاً؛ حيث تقوم 21% فقط من الشركات التي شملها الاستطلاع بتشغيل الذكاء الاصطناعي في مرحلة الإنتاج على نطاق واسع.

العرض الأكثر خطورة هو عدم الكفاءة. حيث أفادت 83% من الشركات بأن استخدام وحدات معالجة الرسومات (GPU) يبلغ 50% أو أقل. والأسوأ من ذلك، أن أقل من النصف (44%) يمكنهم تتبع تكلفة حوسبة الذكاء الاصطناعي بدقة. وبالتالي، تتم الاستثمارات الضخمة والسريعة دون الرؤية اللازمة لتوجيه الاقتصاد على المدى الطويل.

ديناميكيات الموردين المتغيرة ومعدلات التبديل المرتفعة

تهيمن شركات الحوسبة السحابية الضخمة (hyperscalers) التقليدية وواجهات برمجة تطبيقات النماذج (model APIs) على البنية التقنية. تتصدر Google Cloud المشهد بنسبة استخدام بلغت 48%، تليها Microsoft Azure (29%)، وAWS (22%) وOracle Cloud (22%). وتتركز استهلاكات النماذج حول Gemini (41%) وOpenAI (40%). بينما تستحوذ السحب المتخصصة في الذكاء الاصطناعي مثل CoreWeave وLambda وTogether على أقل من 2% من السوق.

التقلب مرتفع. تخطط 64% من الشركات لتغيير أو إضافة مزود بنية تحتية خلال اثني عشر شهراً، ويعتزم 38% القيام بذلك خلال الربع القادم. ويقود التكامل مع البنى التقنية الحالية 41% من تلك القرارات، بينما تمثل التكلفة الإجمالية للملكية (TCO) نسبة 35%. بينما يشير 8% فقط إلى أسعار الرموز (tokens) المعلنة.

الآفاق القادمة: السحب المتخصصة ونطاق عرض الذاكرة

تتطلع الشركات التي تتجاوز مرحلة التجربة إلى السحب المتخصصة في الذكاء الاصطناعي. حيث تخطط 45% لتقييم مثل هؤلاء المزودين في العام المقبل — وهو أكبر مجال مخطط لتقييمه.

يظهر قيد تقني جديد: نطاق عرض الذاكرة (memory bandwidth)، وليس قدرة معالجة GPU الخام، هو ما سيحد من عملية الاستدلال (inference) على نطاق واسع. تدرك حوالي 20% فقط من الشركات هذا الاختناق أو تتخذ خطوات لمعالجته. وبالنسبة للمطورين والمديرين التقنيين (CTOs)، فإن إتقان نطاق عرض الذاكرة هو ما سيميز الاستدلال القابل للتوسع عن التكاليف المتزايدة بشكل خارج عن السيطرة.

النتائج الرئيسية

  • عدم الكفاءة هو السائد: 83% من الشركات تشغل وحدات معالجة الرسومات (GPUs) بنسبة استخدام ≤ 50%؛ وأقل من النصف يمكنهم تتبع نفقات الحوسبة بدقة.
  • معدل تبديل الموردين مرتفع: تخطط 64% لتغيير أو إضافة مزود خلال عام، مع إعطاء الأولوية للتكامل (41%) والتكلفة الإجمالية للملكية (35%).
  • التحول نحو التخصص: 45% سيقومون بتقييم سحب الذكاء الاصطناعي المتخصصة لسد فجوة الحوسبة.
  • نطاق عرض الذاكرة يلوح في الأفق: تدرك حوالي 20% من الشركات هذا الاختناق الناشئ أو تعمل على معالجته.

المقال

أظهر استطلاع VentureBeat Pulse Research لـ 107 شركات أن 83% تشغل وحدات معالجة الرسومات (GPUs) بنصف طاقتها أو أقل، بينما يمكن لـ 44% فقط تحديد التكلفة الدقيقة لكل ساعة حوسبة. هذا التفاوت يدفع 64% من المستطلعين للتخطيط لتغيير أو إضافة مورد بنية تحتية خلال العام المقبل.

لماذا تكتسب "فجوة الحوسبة" أهمية الآن

ترسم الأرقام الرئيسية صورة صارخة: ينفق على الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد، لكن نضج الإنتاج يتخلف عن الركب. تقول 21% فقط من الشركات إنها تشغل الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في مرحلة الإنتاج، مما يعني أن معظم الاستثمارات تظل حبيسة المختبرات، أو نماذج إثبات المفهوم، أو الأجهزة غير المستغلة. ويترجم انخفاض استخدام وحدات معالجة الرسومات (GPU) مباشرة إلى هدر في رأس المال — فالخوادم التي تعمل بنصف طاقتها لا تزال تستهلك الطاقة، وتحتاج إلى تبريد، وتشغل مساحة في الرفوف. وعندما لا تستطيع أقل من نصف المؤسسات تتبع التكلفة لكل وحدة معالجة رسومات، يصبح وضع الميزانية مجرد تخمين، ويواجه المديرون الماليون (CFOs) "صندوقاً أسود" يمكن أن يفجر ميزانية التكنولوجيا السنوية.

كيف وصلنا إلى هنا

بدأ السباق عندما طرحت شركات الحوسبة السحابية الضخمة (hyperscalers) حالات استخدام مخصصة للذكاء الاصطناعي وواجهات برمجة تطبيقات (APIs) للنماذج كخدمة. تستضيف Google Cloud الآن 48% من أعباء العمل التي شملها الاستطلاع، تليها Microsoft Azure (29%)، وAWS (22%) وOracle Cloud (22%). ويعكس استهلاك النماذج هذا التقسيم، حيث يستحوذ كل من Gemini وOpenAI على حوالي 40% من الاستخدام. كان عامل الجذب واضحاً: سحابة موثوقة، وحدات معالجة رسومات جاهزة للتشغيل، ونموذج الدفع حسب الاستخدام الذي يعد بتكاليف شفافة.

تكشف الدراسة عن تكلفة خفية. حيث تهيمن مشاكل التكامل على قرار الانتقال: يشير 41% إلى صعوبة دمج البنية التقنية للمزود في خطوط الإنتاج الحالية، بينما يشير 35% إلى التكلفة الإجمالية للملكية. ويقول 8% فقط إن أسعار الرموز (tokens) المعلنة هي ما يبعدهم، مما يظهر أن الأسعار المجردة تهم أقل من مدى ملاءمة النظام البيئي.

المخاطر التي تواجه الموردين والمشترين

بالنسبة للشركات الثلاث الكبرى في مجال السحابة، تمنحها الحصة السوقية المهيمنة نفوذاً، ومع ذلك فإن نية التبديل تشير إلى تآكل هذا النفوذ.

Buyers face two risks. First, continued low utilization inflates cost per inference or training job, eroding the business case for AI. Second, lack of cost visibility hampers strategic planning; without clear unit economics, it is hard to justify further investment or set pricing for AI-enhanced products.

The rise of specialized AI clouds

Specialized AI clouds—CoreWeave, Lambda and Together—currently hold less than 2 % of the market. Forty-five percent of enterprises say they will evaluate these niche providers in the coming year, making this the single largest planned area of vendor assessment. Their value proposition rests on tighter integration with AI toolchains, more granular billing, and hardware tuned for AI workloads, which can lift GPU utilization well above the 50 % ceiling that haunts most enterprises today.

A technical blind spot: memory bandwidth

The hardware conversation is shifting. As inference workloads scale, memory bandwidth—how quickly data moves in and out of a GPU—becomes a bottleneck, eclipsing raw compute power. Yet only about 20 % of surveyed firms either recognize this constraint or are taking steps to address it. Overlooking bandwidth can mean that even a fully utilized GPU cannot deliver required throughput, leading to inflated instance counts and higher costs.

Counter-point: hyperscalers still dominate

It would be premature to declare the era of hyperscalers over. Their scale, global footprint, and existing enterprise contracts still make them the default choice for many. The survey shows a majority of workloads remain on these platforms, and for organizations with entrenched multi-cloud strategies, inertia may outweigh the lure of higher utilization. Moreover, specialized clouds’ limited market share suggests interest is high but migration will be gradual.

What to watch next

  • Memory bandwidth constraints: As inference workloads grow, bandwidth may become a critical bottleneck, influencing hardware selection and architecture decisions.

Takeaways

  • Inefficiency is the norm: 83 % of enterprises run GPUs at ≤ 50 % utilization; only 44 % can accurately track compute spend.
  • Vendor churn is high: 64 % plan to switch or add an infrastructure provider within a year, driven by integration (41 %) and TCO (35 %).
  • Specialized clouds are on the rise: 45 % will evaluate niche AI clouds in the next twelve months, looking to close the compute gap.
  • Memory bandwidth is a looming constraint: Roughly 20 % of firms are aware of or addressing this emerging bottleneck.

The gap between AI spend and economic visibility is no longer a footnote; it reshapes procurement strategies and prompts migration toward providers that can prove every dollar works harder.