సంస్థలు AI మౌలిక సదుపాయాలను వేగంగా విస్తరిస్తున్నాయి, అయితే పెట్టుబడి ఖర్చు (capital expenditure) మరియు నిర్వహణ పర్యవేక్షణ (operational oversight) మధ్య ఒక విస్తృతమైన "కంప్యూట్ గ్యాప్" (compute gap) ఏర్పడుతోంది. సంస్థలు హార్డ్‌వేర్‌ను పొందడానికి వేగంగా ప్రయత్నిస్తున్నప్పుడు, యూనిట్ ఎకనామిక్స్ మరియు GPU వినియోగాన్ని కొలిచే వారి సామర్థ్యం పెట్టుబడి వేగానికి అనుగుణంగా లేదని వారు గుర్తిస్తున్నారు.

కంప్యూట్ గ్యాప్: వేగవంతమైన పెట్టుబడి vs తక్కువ దృశ్యమానత (Low Visibility)

107 సంస్థలపై చేసిన VentureBeat Pulse Research అధ్యయనం AI లైఫ్ సైకిల్‌లో స్పష్టమైన అసమతుల్యతను చూపుతోంది. కంపెనీలు మౌలిక సదుపాయాల కోసం భారీగా పెట్టుబడి పెడుతున్నాయి కానీ వాటిని నిర్వహించడానికి అవసరమైన టెలిమెట్రీ (telemetry) లేకపోతోంది. ఖర్చు చేసే ఉద్దేశ్యం ఆకాశాన్ని తాకుతున్నప్పటికీ, ఉత్పత్తి పరిపక్వత (production maturity) తక్కువగానే ఉంది; సర్వే చేయబడిన సంస్థలలో కేవలం 21% మాత్రమే AIని భారీ స్థాయిలో ఉత్పత్తిలో (production at scale) ఉపయోగిస్తున్నాయి.

అత్యంత కీలకమైన సమస్య అసమర్థత. 83% సంస్థలు GPU వినియోగం 50% లేదా అంతకంటే తక్కువగా ఉందని నివేదించాయి. అంతకంటే దారుణంగా, సగం కంటే తక్కువ (44%) సంస్థలు తమ AI కంప్యూట్ వాస్తవంగా ఎంత ఖర్చు అవుతుందో ఖచ్చితంగా ట్రాక్ చేయగలుగుతున్నాయి. అందువల్ల, దీర్ఘకాలిక ఆర్థిక లాభాలను అంచనా వేయడానికి అవసరమైన స్పష్టత లేకుండానే భారీ మరియు వేగవంతమైన పెట్టుబడులు జరుగుతున్నాయి.

మారుతున్న వెండర్ డైనమిక్స్ మరియు అధిక చర్న్ (High Churn)

సాంప్రదాయ హైపర్‌స్కేలర్లు (hyperscalers) మరియు మోడల్ APIలు మార్కెట్‌ను శాసిస్తున్నాయి. Google Cloud 48% వినియోగంతో ముందుండగా, దాని తర్వాత Microsoft Azure (29%), AWS (22%) మరియు Oracle Cloud (22%) ఉన్నాయి. మోడల్ వినియోగం Gemini (41%) మరియు OpenAI (40%) చుట్టూ కేంద్రీకృతమై ఉంది. CoreWeave, Lambda మరియు Together వంటి ప్రత్యేక AI క్లౌడ్‌లు మార్కెట్‌లో 2% కంటే తక్కువ వాటాను కలిగి ఉన్నాయి.

అస్థిరత ఎక్కువగా ఉంది. 64% సంస్థలు పన్నెండు నెలల లోపు మౌలిక సదుపాయాల ప్రొవైడర్‌ను మార్చాలని లేదా కొత్తవారిని చేర్చుకోవాలని యోచిస్తున్నాయి, మరియు 38% వచ్చే త్రైమాసికంలోనే అలా చేయాలని అనుకుంటున్నాయి. ఆ నిర్ణయాలలో 41% ఇప్పటికే ఉన్న స్టాక్‌లతో ఇంటిగ్రేషన్ (integration) వల్ల, మరియు 35% మొత్తం యాజమాన్య వ్యయం (total cost of ownership) వల్ల తీసుకుంటున్నారు. కేవలం 8% మాత్రమే టోకెన్ ధరలను ప్రధాన కారణంగా పేర్కొన్నారు.

తదుపరి మలుపు: ప్రత్యేక క్లౌడ్‌లు మరియు మెమరీ బ్యాండ్‌విడ్త్ (Memory Bandwidth)

ప్రయోగాత్మక దశను దాటి ముందుకు వెళ్తున్న సంస్థలు AI-ప్రత్యేకత కలిగిన క్లౌడ్‌ల వైపు చూస్తున్నాయి. రాబోయే సంవత్సరంలో 45% అటువంటి ప్రొవైడర్‌లను అంచనా వేయాలని యోచిస్తున్నాయి—ఇది అంచనా వేయాలని ప్లాన్ చేసిన అతిపెద్ద విభాగం.

ఒక కొత్త సాంకేతిక పరిమితి ఎదురవుతోంది: కేవలం GPU కంప్యూట్ మాత్రమే కాకుండా, మెమరీ బ్యాండ్‌విడ్త్ (memory bandwidth) భారీ స్థాయిలో ఇన్ఫరెన్స్ (inference) సామర్థ్యాన్ని పరిమితం చేస్తుంది. కేవలం 20% సంస్థలు మాత్రమే ఈ అడ్డంకిని గుర్తించాయి లేదా దానిని పరిష్కరించడానికి చర్యలు తీసుకుంటున్నాయి. డెవలపర్లు మరియు CTOల కోసం, బ్యాండ్‌విడ్త్‌ను పట్టుకోవడం అనేది స్కేలబుల్ ఇన్ఫరెన్స్‌ను మరియు అదుపులేని ఖర్చులను వేరు చేస్తుంది.

ముఖ్య అంశాలు

  • అసమర్థత అనేది సాధారణం: 83% సంస్థలు ≤ 50% GPU వినియోగంతో నడుపుతున్నాయి; సగం కంటే తక్కువ సంస్థలు కంప్యూట్ ఖర్చును ఖచ్చితంగా ట్రాక్ చేయగలవు.
  • వెండర్ చర్న్ ఎక్కువగా ఉంది: 64% సంస్థలు ఏడాదిలోపు ప్రొవైడర్‌ను మార్చాలని లేదా కొత్తవారిని చేర్చుకోవాలని యోచిస్తున్నాయి, ఇందులో ఇంటిగ్రేషన్ (41%) మరియు TCO (35%) ప్రాధాన్యత కలిగి ఉన్నాయి.
  • ప్రత్యేకత వైపు మార్పు: కంప్యూట్ గ్యాప్‌ను తగ్గించడానికి 45% సంస్థలు నిష్ (niche) AI క్లౌడ్‌లను అంచనా వేస్తాయి.
  • మెమరీ బ్యాండ్‌విడ్త్ సవాలు: సుమారు 20% సంస్థలు ఈ ఎదురవుతున్న అడ్డంకిని గుర్తించాయి లేదా పరిష్కరిస్తున్నాయి.

కథనం

107 సంస్థలపై చేసిన VentureBeat Pulse Research సర్వే ప్రకారం, 83% సంస్థలు GPUలను సగం సామర్థ్యం లేదా అంతకంటే తక్కువతో నడుపుతున్నాయి, అయితే కేవలం 44% మాత్రమే ప్రతి కంప్యూట్ గంట యొక్క ఖచ్చితమైన ఖర్చును లెక్కించగలవు. ఈ అసమతుల్యత కారణంగా 64% మంది ప్రతిస్పందనదారులు వచ్చే ఏడాదిలోపు మౌలిక సదుపాయాల వెండర్‌ను మార్చాలని లేదా కొత్తవారిని చేర్చుకోవాలని యోచిస్తున్నారు.

ఇప్పుడు "కంప్యూట్ గ్యాప్" ఎందుకు ముఖ్యం?

ప్రధాన గణాంకాలు ఒక స్పష్టమైన చిత్రాన్ని చూపుతున్నాయి: AI ఖర్చు పెరుగుతోంది, కానీ ఉత్పత్తి పరిపక్వత వెనుకబడి ఉంది. కేవలం 21% కంపెనీలు మాత్రమే తమ AIని ఉత్పత్తిలో (production) భారీ స్థాయిలో ఉపయోగిస్తున్నామని చెబుతున్నాయి, అంటే ఎక్కువ పెట్టుబడి ల్యాబ్‌లు, ప్రూఫ్-ఆఫ్-కాన్సెప్ట్‌లు లేదా ఖాళీగా ఉన్న హార్డ్‌వేర్‌లోనే ఉంది. తక్కువ GPU వినియోగం నేరుగా వృధా అయిన పెట్టుబడికి దారితీస్తుంది—సగం నిండిన సర్వర్లు కూడా విద్యుత్తును వినియోగిస్తాయి, కూలింగ్ అవసరం మరియు రాక్ స్పేస్‌ను ఆక్రమిస్తాయి. సగం కంటే తక్కువ సంస్థలు ప్రతి GPU ఖర్చును ట్రాక్ చేయలేనప్పుడు, బడ్జెట్ కేవలం ఊహల మీద ఆధారపడి ఉంటుంది, మరియు CFOలు ఒక సంవత్సరం సాంకేతిక బడ్జెట్‌ను భారీగా పెంచేలా చేసే ఒక "బ్లాక్ బాక్స్"ను ఎదుర్కోవాల్సి వస్తుంది.

మనం ఇక్కడికి ఎలా వచ్చాము?

హైపర్‌స్కేలర్లు AI-ప్రత్యేకత కలిగిన ఇన్‌స్టెన్స్‌లు మరియు మోడల్-యాజ్-ఏ-సర్వీస్ (model-as-a-service) APIలను విడుదల చేసినప్పుడు ఈ పోటీ మొదలైంది. ప్రస్తుతం సర్వే చేయబడిన వర్క్‌లోడ్‌లలో 48% Google Cloudలో ఉన్నాయి, దాని తర్వాత Microsoft Azure (29%), AWS (22%) మరియు Oracle Cloud (22%) ఉన్నాయి. మోడల్ వినియోగం కూడా అదే విధంగా ఉంది, Gemini మరియు OpenAI 각각 సుమారు 40% వినియోగాన్ని కలిగి ఉన్నాయి. దీని ఆకర్షణ స్పష్టంగా ఉంది: నమ్మకమైన క్లౌడ్, వెంటనే ఉపయోగించగలిగే GPUలు, మరియు పారదర్శక ఖర్చులను వాగ్దానం చేసే పే-యాజ్-యూ-గో (pay-as-you-go) మోడల్.

ఈ అధ్యయనం ఒక దాగి ఉన్న ఖర్చును వెల్లడించింది. వెండర్‌ను మార్చాలనే నిర్ణయంలో ఇంటిగ్రేషన్ ఇబ్బందులే ప్రధాన పాత్ర పోషిస్తున్నాయి: 41% మంది ప్రొవైడర్ యొక్క స్టాక్‌ను ఇప్పటికే ఉన్న పైప్‌లైన్‌లలోకి అనుసంధానించడంలో ఉన్న ఇబ్బందులను పేర్కొన్నారు, అలాగే 35% మంది మొత్తం యాజమాన్య వ్యయాన్ని (TCO) సూచించారు. కేవలం 8% మాత్రమే టోకెన్ ధరల వల్ల వెనక్కి తగ్గుతున్నామని చెప్పారు, ఇది ప్యూర్ ప్రైస్ ట్యాగ్‌ల కంటే ఎకోసిస్టమ్ అనుసంధానమే (ecosystem fit) ముఖ్యమని చూపుతోంది.

వెండర్లు మరియు కొనుగోలుదారుల పరిస్థితి

టాప్ మూడు క్లౌడ్‌లకు, మార్కెట్ వాటా ఎక్కువగా ఉండటం వల్ల అధిక శక్తి లభిస్తుంది, అయినప్పటికీ వెండర్లను మార్చాలనే ఉద్దేశ్యం (churn intent) ఆ పట్టు సడలుతోందని సూచిస్తోంది.

కొనుగోలుదారులు రెండు రకాల రిస్క్‌లను ఎదుర్కొంటున్నారు. మొదటిది, నిరంతర తక్కువ వినియోగం (low utilization) వల్ల ప్రతి ఇన్ఫరెన్స్ లేదా ట్రైనింగ్ జాబ్ ఖర్చు పెరుగుతుంది, ఇది AI యొక్క బిజినెస్ కేస్‌ను దెబ్బతీస్తుంది. రెండవది, ఖర్చుల స్పష్టత లేకపోవడం వల్ల వ్యూహాత్మక ప్రణాళికలకు ఆటంకం కలుగుతుంది; స్పష్టమైన యూనిట్ ఎకనామిక్స్ లేకపోతే, తదుపరి పెట్టుబడులను సమర్థించడం లేదా AI-మెరుగుపరచబడిన ఉత్పత్తుల కోసం ధరలను నిర్ణయించడం కష్టమవుతుంది.

ప్రత్యేక AI క్లౌడ్‌ల పెరుగుదల

CoreWeave, Lambda మరియు Together వంటి ప్రత్యేక AI క్లౌడ్‌లు ప్రస్తుతం మార్కెట్‌లో 2% కంటే తక్కువ వాటాను కలిగి ఉన్నాయి. రాబోయే సంవత్సరంలో ఈ నిచ్ ప్రొవైడర్లను (niche providers) అంచనా వేస్తామని 45% సంస్థలు చెబుతున్నాయి, ఇది వెండర్ అసెస్‌మెంట్‌లో అతిపెద్ద ప్రణాళికాబద్ధమైన అంశంగా మారింది. AI టూల్‌చైన్‌లతో మెరుగైన అనుసంధానం, మరింత గ్రాన్యులర్ బిల్లింగ్ మరియు AI వర్క్‌లోడ్‌ల కోసం ప్రత్యేకంగా రూపొందించిన హార్డ్‌వేర్ వీరి వాల్యూ ప్రపోజిషన్‌కు ప్రధాన కారణాలు. ఇవి నేడు చాలా సంస్థలను వేధిస్తున్న 50% GPU వినియోగ పరిమితిని దాటి పెంచగలవు.

ఒక సాంకేతిక అంధబిందువు: మెమరీ బ్యాండ్‌విడ్త్

హార్డ్‌వేర్ చర్చ మారుతోంది. ఇన్ఫరెన్స్ వర్క్‌లోడ్‌లు పెరిగేకొద్దీ, మెమరీ బ్యాండ్‌విడ్త్—అంటే డేటా ఎంత వేగంగా GPUలోకి మరియు బయటకు కదులుతుంది అనేది—ఒక అడ్డంకిగా (bottleneck) మారుతుంది, ఇది కంప్యూట్ పవర్‌ను మించిపోతుంది. అయినప్పటికీ, సర్వే చేయబడిన సంస్థలలో కేవలం 20% మాత్రమే ఈ పరిమితిని గుర్తించాయి లేదా దీనిని పరిష్కరించడానికి చర్యలు తీసుకుంటున్నాయి. బ్యాండ్‌విడ్త్‌ను విస్మరించడం వల్ల, పూర్తిగా వినియోగంలో ఉన్న GPU కూడా అవసరమైన త్రూపుట్‌ను అందించలేకపోవచ్చు, దీనివల్ల ఇన్‌స్టాన్స్ కౌంట్లు పెరిగి ఖర్చులు కూడా పెరుగుతాయి.

ప్రతిపాదన: హైపర్‌స్కేలర్లు ఇంకా ఆధిపత్యం వహిస్తున్నారు

హైపర్‌స్కేలర్ల యుగం ముగిసిందని ప్రకటించడం తొందరపాటు అవుతుంది. వారి పరిమాణం, గ్లోబల్ ఫుట్‌ప్రింట్ మరియు ఇప్పటికే ఉన్న ఎంటర్‌ప్రైజ్ కాంట్రాక్టుల వల్ల వారు చాలా మందికి డిఫాల్ట్ ఎంపికగా ఉన్నారు. సర్వే ప్రకారం మెజారిటీ వర్క్‌లోడ్‌లు ఇంకా ఈ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల పైనే ఉన్నాయి, మరియు బలమైన మల్టీ-క్లౌడ్ వ్యూహాలు కలిగిన సంస్థలకు, అధిక వినియోగం యొక్క ఆకర్షణ కంటే ప్రస్తుత స్థితిలోనే కొనసాగాలనే ధోరణి బలంగా ఉండవచ్చు. అంతేకాకుండా, ప్రత్యేక క్లౌడ్‌ల పరిమిత మార్కెట్ వాటా చూస్తుంటే, ఆసక్తి ఎక్కువగా ఉన్నప్పటికీ మైగ్రేషన్ క్రమంగా జరుగుతుందని అర్థమవుతోంది.

తదుపరి గమనించవలసినవి

  • మెమరీ బ్యాండ్‌విడ్త్ పరిమితులు: ఇన్ఫరెన్స్ వర్క్‌లోడ్‌లు పెరిగేకొద్దీ, బ్యాండ్‌విడ్త్ ఒక కీలకమైన అడ్డంకిగా మారవచ్చు, ఇది హార్డ్‌వేర్ ఎంపిక మరియు ఆర్కిటెక్చర్ నిర్ణయాలను ప్రభావితం చేస్తుంది.

ముఖ్యాంశాలు

  • అసమర్థత అనేది సాధారణం: 83% సంస్థలు GPUలను ≤ 50% వినియోగంతో నడుపుతున్నాయి; కేవలం 44% మాత్రమే కంప్యూట్ ఖర్చులను ఖచ్చితంగా ట్రాక్ చేయగలవు.
  • వెండర్ మార్పులు ఎక్కువగా ఉన్నాయి: ఇంటిగ్రేషన్ (41%) మరియు TCO (35%) కారణంగా, 64% సంస్థలు ఏడాదిలోపు ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ ప్రొవైడర్‌ను మార్చాలని లేదా కొత్తవారిని చేర్చుకోవాలని యోచిస్తున్నాయి.
  • ప్రత్యేక క్లౌడ్‌లు పెరుగుతున్నాయి: కంప్యూట్ గ్యాప్‌ను తగ్గించుకోవడానికి, రాబోయే పన్నెండు నెలల్లో 45% సంస్థలు నిచ్ AI క్లౌడ్‌లను అంచనా వేస్తాయి.
  • మెమరీ బ్యాండ్‌విడ్త్ ఒక రాబోయే పరిమితి: సుమారు 20% సంస్థలు ఈ ఎదురవుతున్న అడ్డంకిని గుర్తించాయి లేదా దానిని పరిష్కరిస్తున్నాయి.

AI ఖర్చు మరియు ఆర్థిక స్పష్టత మధ్య ఉన్న అంతరం ఇప్పుడు కేవలం ఒక చిన్న అంశం మాత్రమే కాదు; ఇది సేకరణ వ్యూహాలను (procurement strategies) మారుస్తోంది మరియు ప్రతి డాలర్ సమర్థవంతంగా ఉపయోగపడుతుందని నిరూపించగల ప్రొవైడర్ల వైపు మైగ్రేషన్‌ను ప్రేరేపిస్తోంది.