Enterprises are aggressively scaling AI infrastructure, yet a widening "compute gap" is emerging between capital expenditure and operational oversight. As organizations rush to secure hardware, they discover their ability to measure unit economics and GPU utilization can’t keep pace with investment velocity.

The Compute Gap: Rapid Investment vs. Low Visibility

A VentureBeat Pulse Research study of 107 enterprises shows a stark disconnect in the AI lifecycle. Companies pour capital into infrastructure but lack the telemetry to manage it. Spending intentions are skyrocketing, yet production maturity stays low; only 21% of surveyed firms run AI in production at scale.

The most critical symptom is inefficiency. Eighty-three percent of enterprises report GPU utilization at 50% or less. Even worse, fewer than half (44%) can rigorously track what their AI compute actually costs. Heavy, fast-moving investments therefore unfold without the visibility needed to steer long-term economics.

Shifting Vendor Dynamics and High Churn

Traditional hyperscalers and model APIs dominate the stack. Google Cloud leads with 48% usage, followed by Microsoft Azure (29%), AWS (22%) and Oracle Cloud (22%). Model consumption clusters around Gemini (41%) and OpenAI (40%). Specialized AI clouds such as CoreWeave, Lambda and Together hold under 2% of the market.

Volatility is high. Sixty-four percent of enterprises plan to switch or add an infrastructure provider within twelve months, and 38% intend to do so within the next quarter. Integration with existing stacks drives 41% of those decisions, while total cost of ownership accounts for 35%. Only 8% cite headline token prices.

The Next Frontier: Specialized Clouds and Memory Bandwidth

Enterprises moving beyond experimentation are eyeing AI-specialized clouds. Forty-five percent plan to evaluate such providers in the coming year—the single largest planned area of assessment.

A new technical constraint is emerging: memory bandwidth, not raw GPU compute, will limit inference at scale. Only about 20% of firms are aware of this bottleneck or taking steps to address it. For developers and CTOs, mastering bandwidth will separate scalable inference from runaway costs.

Key Takeaways

  • Inefficiency is the norm: 83% of enterprises run GPUs at ≤ 50% utilization; less than half can accurately track compute spend.
  • Vendor churn is high: 64% plan to change or add a provider within a year, prioritizing integration (41%) and TCO (35%).
  • Shift to specialization: 45% will evaluate niche AI clouds to close the compute gap.
  • Memory bandwidth looming: Roughly 20% of firms recognize or address this emerging bottleneck.

Article

A VentureBeat Pulse Research survey of 107 firms shows that 83 % run GPUs at half capacity or lower, while only 44 % can pin down the exact cost of each compute hour. The mismatch spurs 64 % of respondents to plan a switch or addition of an infrastructure vendor within the next year.

Why the “compute gap” matters now

The headline numbers paint a stark picture: AI spend climbs, but production maturity lags. Just 21 % of companies say they run AI at scale in production, meaning most investment sits in labs, proof-of-concepts, or idle hardware. Low GPU utilization translates directly into wasted capital—half-filled servers still draw power, need cooling, and occupy rack space. When fewer than half of organizations can track per-GPU cost, budgeting becomes guesswork, and CFOs face a black box that can explode a year’s technology budget.

How we got here

The rush began when hyperscalers rolled out AI-specific instances and model-as-a-service APIs. Google Cloud now hosts 48 % of surveyed workloads, followed by Microsoft Azure (29 %), AWS (22 %) and Oracle Cloud (22 %). Model consumption mirrors that split, with Gemini and OpenAI each capturing roughly 40 % of usage. The appeal was clear: a trusted cloud, ready-to-run GPUs, and a pay-as-you-go model promising transparent costs.

The study uncovers a hidden cost. Integration headaches dominate the decision to move: 41 % cite difficulty weaving the provider’s stack into existing pipelines, while 35 % point to total cost of ownership. Only 8 % say headline token prices push them away, showing raw price tags matter less than ecosystem fit.

The stakes for vendors and buyers

For the big three clouds, dominant market share gives leverage, yet churn intent signals an erosion of that grip.

ผู้ซื้อต้องเผชิญกับความเสี่ยงสองประการ ประการแรก การใช้งานที่ต่ำอย่างต่อเนื่องจะทำให้ต้นทุนต่อการทำ inference หรือการฝึกสอนโมเดล (training job) สูงขึ้น ซึ่งจะบั่นทอนความคุ้มค่าทางธุรกิจของ AI ประการที่สอง การขาดความโปร่งใสของต้นทุนจะขัดขวางการวางแผนเชิงกลยุทธ์ หากไม่มีข้อมูลเศรษฐศาสตร์ต่อหน่วย (unit economics) ที่ชัดเจน ก็เป็นเรื่องยากที่จะพิสูจน์ความคุ้มค่าของการลงทุนเพิ่มเติม หรือการกำหนดราคาสำหรับผลิตภัณฑ์ที่เสริมประสิทธิภาพด้วย AI

การเติบโตของ Specialized AI Clouds

Specialized AI clouds เช่น CoreWeave, Lambda และ Together ปัจจุบันมีส่วนแบ่งการตลาดน้อยกว่า 2% โดย 45% ขององค์กรระบุว่าจะประเมินผู้ให้บริการเฉพาะกลุ่มเหล่านี้ในปีหน้า ซึ่งถือเป็นด้านที่มีการวางแผนประเมินผู้ให้บริการมากที่สุด ข้อเสนอคุณค่า (value proposition) ของพวกเขาอยู่ที่การบูรณาการที่แน่นแฟ้นยิ่งขึ้นกับ AI toolchains การเรียกเก็บเงินที่ละเอียดกว่า และฮาร์ดแวร์ที่ปรับแต่งมาเพื่อ AI workloads โดยเฉพาะ ซึ่งสามารถช่วยเพิ่มอัตราการใช้งาน GPU ให้สูงกว่าเพดาน 50% ที่องค์กรส่วนใหญ่กำลังเผชิญอยู่ในปัจจุบัน

จุดบอดทางเทคนิค: แบนด์วิดท์หน่วยความจำ (memory bandwidth)

บทสนทนาเรื่องฮาร์ดแวร์กำลังเปลี่ยนไป เมื่อเวิร์กโหลดการทำ inference ขยายตัวขึ้น แบนด์วิดท์หน่วยความจำ (memory bandwidth) หรือความเร็วในการเคลื่อนย้ายข้อมูลเข้าและออกจาก GPU จะกลายเป็นคอขวด ซึ่งส่งผลกระทบมากกว่าพลังการประมวลผลดิบ (raw compute power) อย่างไรก็ตาม มีบริษัทที่ตอบแบบสำรวจเพียงประมาณ 20% เท่านั้นที่ตระหนักถึงข้อจำกัดนี้หรือกำลังดำเนินการแก้ไข การมองข้ามเรื่องแบนด์วิดท์อาจหมายความว่า แม้จะใช้งาน GPU อย่างเต็มประสิทธิภาพ แต่ก็ไม่สามารถส่งมอบ throughput ตามที่ต้องการได้ ซึ่งจะนำไปสู่การเพิ่มจำนวน instance และต้นทุนที่สูงขึ้น

มุมมองต่าง: Hyperscalers ยังคงครองตลาด

ยังเร็วเกินไปที่จะประกาศว่ายุคของ hyperscalers สิ้นสุดลงแล้ว ด้วยขนาด เครือข่ายที่ครอบคลุมทั่วโลก และสัญญาที่มีอยู่กับองค์กรต่างๆ ทำให้พวกเขายังคงเป็นตัวเลือกหลักสำหรับหลายแห่ง ผลสำรวจแสดงให้เห็นว่าเวิร์กโหลดส่วนใหญ่ยังคงอยู่บนแพลตฟอร์มเหล่านี้ และสำหรับองค์กรที่มีกลยุทธ์ multi-cloud ที่มั่นคง ความเฉื่อยในการเปลี่ยนแปลงอาจมีน้ำหนักมากกว่าแรงจูงใจจากการใช้งานที่สูงขึ้น นอกจากนี้ ส่วนแบ่งการตลาดที่จำกัดของ specialized clouds บ่งชี้ว่าแม้ความสนใจจะสูง แต่การย้ายระบบจะเป็นไปอย่างค่อยเป็นค่อยไป

สิ่งที่ต้องจับตามองต่อไป

  • ข้อจำกัดด้านแบนด์วิดท์หน่วยความจำ: เมื่อเวิร์กโหลดการทำ inference เติบโตขึ้น แบนด์วิดท์อาจกลายเป็นคอขวดที่สำคัญ ซึ่งส่งผลต่อการเลือกฮาร์ดแวร์และการตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรม

บทสรุปสำคัญ

  • ความไม่มีประสิทธิภาพคือเรื่องปกติ: 83% ขององค์กรใช้งาน GPU ที่ระดับ ≤ 50%; มีเพียง 44% เท่านั้นที่สามารถติดตามค่าใช้จ่ายในการประมวลผลได้อย่างแม่นยำ
  • การเปลี่ยนผู้ให้บริการมีอัตราสูง: 64% วางแผนที่จะเปลี่ยนหรือเพิ่มผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานภายในหนึ่งปี โดยมีสาเหตุหลักมาจากการบูรณาการ (41%) และ TCO (35%)
  • Specialized clouds กำลังเติบโต: 45% จะประเมิน AI clouds เฉพาะกลุ่มในอีก 12 เดือนข้างหน้า เพื่อพยายามลดช่องว่างด้านการประมวลผล
  • แบนด์วิดท์หน่วยความจำคือข้อจำกัดที่กำลังจะมาถึง: ประมาณ 20% ของบริษัทตระหนักถึงหรือกำลังจัดการกับคอขวดที่กำลังเกิดขึ้นนี้

ช่องว่างระหว่างการใช้จ่ายด้าน AI และความโปร่งใสทางเศรษฐศาสตร์ไม่ใช่เพียงเรื่องรองอีกต่อไป แต่มันกำลังปรับเปลี่ยนกลยุทธ์การจัดซื้อและกระตุ้นให้เกิดการย้ายไปยังผู้ให้บริการที่สามารถพิสูจน์ได้ว่าทุกดอลลาร์ที่จ่ายไปนั้นสร้างผลลัพธ์ได้คุ้มค่าที่สุด