Przedsiębiorstwa agresywnie skalują infrastrukturę AI, jednak pojawia się coraz większa „luka obliczeniowa” (compute gap) między wydatkami kapitałowymi a nadzorem operacyjnym. W miarę jak organizacje spieszą się, aby zabezpieczyć sprzęt, odkrywają, że ich zdolność do mierzenia ekonomii jednostkowej oraz wykorzystania GPU nie nadąża za tempem inwestycji.

Luka obliczeniowa: Szybkie inwestycje vs. niska widoczność

Badanie VentureBeat Pulse Research przeprowadzone wśród 107 przedsiębiorstw wykazuje wyraźny rozdźwięk w cyklu życia AI. Firmy pompują kapitał w infrastrukturę, ale brakuje im telemetrii niezbędnej do jej zarządzania. Intencje wydatkowe gwałtownie rosną, jednak dojrzałość produkcyjna pozostaje niska; tylko 21% badanych firm prowadzi AI w produkcji na dużą skalę.

Najbardziej krytycznym objawem jest nieefektywność. Osiemdziesiąt trzy procent przedsiębiorstw zgłasza wykorzystanie GPU na poziomie 50% lub niższym. Co gorsza, mniej niż połowa (44%) potrafi rygorystycznie śledzić rzeczywiste koszty obliczeń AI. W rezultacie ciężkie, szybko poruszające się inwestycje odbywają się bez widoczności niezbędnej do sterowania długoterminową ekonomią.

Zmienna dynamika dostawców i wysoka rotacja

Tradycyjni hyperscalerzy i API modeli dominują w stosie technologicznym. Google Cloud prowadzi z 48% udziałem, a następnie Microsoft Azure (29%), AWS (22%) i Oracle Cloud (22%). Konsumpcja modeli koncentruje się wokół Gemini (41%) i OpenAI (40%). Specjalistyczne chmury AI, takie jak CoreWeave, Lambda i Together, posiadają mniej niż 2% rynku.

Zmienność jest wysoka. Sześćdziesiąt cztery procent przedsiębiorstw planuje zmianę lub dodanie dostawcy infrastruktury w ciągu dwunastu miesięcy, a 38% zamierza to zrobić w ciągu najbliższego kwartału. Integracja z istniejącymi stosami technologicznymi napędza 41% tych decyzji, podczas gdy całkowity koszt posiadania (TCO) odpowiada za 35%. Tylko 8% wskazuje na podstawowe ceny tokenów.

Nowy horyzont: Specjalistyczne chmury i przepustowość pamięci

Przedsiębiorstwa wychodzące poza fazę eksperymentów spoglądają w stronę chmur wyspecjalizowanych w AI. Czterdzieści pięć procent planuje ocenić takich dostawców w nadchodzącym roku — jest to największy planowany obszar oceny.

Pojawia się nowa bariera techniczna: przepustowość pamięci, a nie surowa moc obliczeniowa GPU, będzie ograniczać wnioskowanie (inference) na dużą skalę. Tylko około 20% firm jest świadomych tego wąskiego gardła lub podejmuje kroki, aby mu przeciwdziałać. Dla programistów i dyrektorów technicznych (CTO) opanowanie przepustowości będzie czynnikiem odróżniającym skalowalne wnioskowanie od niekontrolowanych kosztów.

Kluczowe wnioski

  • Nieefektywność to norma: 83% przedsiębiorstw wykorzystuje GPU na poziomie ≤ 50%; mniej niż połowa potrafi dokładnie śledzić wydatki na moc obliczeniową.
  • Wysoka rotacja dostawców: 64% planuje zmianę lub dodanie dostawcy w ciągu roku, priorytetyzując integrację (41%) i TCO (35%).
  • Przejście ku specjalizacji: 45% będzie oceniać niszowe chmury AI, aby zamknąć lukę obliczeniową.
  • Nadchodzące wyzwanie przepustowości pamięci: Około 20% firm rozpoznaje lub podejmuje działania w celu rozwiązania tego rodzącego się wąskiego gardła.

Artykuł

Badanie VentureBeat Pulse Research przeprowadzone wśród 107 firm wykazuje, że 83% korzysta z GPU z połową wydajności lub mniejszą, podczas gdy tylko 44% potrafi określić dokładny koszt każdej godziny obliczeniowej. Ten niedopasowanie skłania 64% respondentów do zaplanowania zmiany lub dodania dostawcy infrastruktury w ciągu najbliższego roku.

Dlaczego „luka obliczeniowa” ma teraz znaczenie

Główne liczby malują surowy obraz: wydatki na AI rosną, ale dojrzałość produkcyjna pozostaje w tyle. Tylko 21% firm twierdzi, że prowadzi AI na dużą skalę w środowisku produkcyjnym, co oznacza, że większość inwestycji znajduje się w laboratoriach, projektach typu proof-of-concept lub na bezczynnym sprzęcie. Niskie wykorzystanie GPU przekłada się bezpośrednio na zmarnowany kapitał — półpuste serwery nadal pobierają prąd, wymagają chłodzenia i zajmują miejsce w szafach rack. Gdy mniej niż połowa organizacji potrafi śledzić koszt na pojedyncze GPU, budżetowanie staje się zgadywaniem, a dyrektorzy finansowi (CFO) mierzą się z „czarną skrzynką”, która może pochłonąć roczny budżet technologiczny.

Jak do tego doszło

Wyścig rozpoczął się, gdy hyperscalerzy wprowadzili instancje dedykowane AI oraz API typu model-as-a-service. Google Cloud obsługuje obecnie 48% badanych obciążeń, a następnie Microsoft Azure (29%), AWS (22%) i Oracle Cloud (22%). Konsumpcja modeli odzwierciedla ten podział, przy czym Gemini i OpenAI przejmują odpowiednio około 40% użycia. Atrakcyjność była jasna: zaufana chmura, gotowe do pracy jednostki GPU i model pay-as-you-go obiecujący przejrzyste koszty.

Badanie ujawnia ukryty koszt. Problemy z integracją dominują w decyzjach o zmianie: 41% wskazuje na trudności w wpleceniu stosu dostawcy w istniejące potoki (pipelines), podczas gdy 35% wskazuje na całkowity koszt posiadania. Tylko 8% mówi, że odpychają ich podstawowe ceny tokenów, co pokazuje, że surowe ceny mają mniejsze znaczenie niż dopasowanie do ekosystemu.

Stawka dla dostawców i kupujących

Dla wielkiej trójki chmur dominujący udział w rynku daje przewagę, jednak zamiar rotacji sygnalizuje erozję tego wpływu.

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.