VentureBeat: компании наращивают ИИ-инфраструктуру быстрее, чем считают её стоимость

VentureBeat выпустил очередную волну исследования Pulse Research, посвящённую тому, на чём и как компании считают экономику ИИ-инфраструктуры. Опрошено 107 организаций с числом сотрудников от 100 и выше (волна за июнь 2026 года). Центральный вывод, «разрыв в вычислениях» (compute gap): расходы на ИИ-инфраструктуру растут гораздо быстрее, чем способность компаний видеть и контролировать её экономику.

Только 21% компаний реально запустили ИИ в продакшене в промышленном масштабе, ещё 76% либо экспериментируют, либо используют ИИ лишь для части задач. Сегодня почти весь стек, это гиперскейлеры и API моделей: лидирует Google Cloud (48% упоминаний), за ним Microsoft, AWS, Oracle и API Gemini, OpenAI, Anthropic. Специализированные «нео-облака» под GPU, CoreWeave, Lambda, Crusoe, Nebius и похожие, сегодня используют почти ноль компаний из опрошенных. Свои GPU-кластеры on-prem держат только 6%, кастомный open-source стек, 4%.

Но на ближайшие 12 месяцев картина другая: самое популярное направление, которое компании планируют оценивать, как раз специализированные ИИ-облака (45% респондентов), то есть категория, которую сейчас почти никто не использует. Ещё 32% планируют оценить ускорители не от Nvidia, 28%, новое поколение чипов Nvidia, 16%, децентрализованные сети вычислений, 11%, суверенные вычислительные мощности. По чистому балансу «расширяю/сворачиваю» специализированные ИИ-облака показывают +24, выше, чем гиперскейлеры (+22). Похожая тенденция была видна ещё в предыдущей волне опроса (апрель, май 2026): тогда использование нео-облаков тоже было минимальным (CoreWeave, 3%, Lambda, 4%, Crusoe, 2%), но 33% компаний уже называли переход на специализированные ИИ-облака главным планируемым изменением в инфраструктурной стратегии.

Поставщиков сейчас не меняют разве что треть компаний: 64% планируют сменить или добавить провайдера инфраструктуры в течение года, а 38%, уже в ближайший квартал. При этом наибольший интерес как объект смены вызывают не нео-облака, а те же крупные игроки, Microsoft Azure и Google Cloud (по 33%), OpenAI (30%) и Gemini (22%): это скорее перетасовка бюджетов между гигантами, чем массовый уход к новым провайдерам. Решение о выборе провайдера принимают в первую очередь по интеграции с существующим стеком (41%) и совокупной стоимости владения, TCO (35%); цена за миллион токенов, решающий фактор лишь для 8% компаний, то есть занимает последнее место.

При этом уже закупленные GPU используются слабо: 83% компаний, эксплуатирующих GPU, отчитались об утилизации 50% и ниже, а 49%, 25% и ниже. Полностью загружают GPU (свыше 50%) лишь 12% компаний, ещё 8% вообще не измеряют утилизацию. Строго и системно считать реальную стоимость ИИ-вычислений способны менее половины компаний (44%). А сдвиг, который определит следующий раунд инфраструктурных решений, переход узкого места от вычислительной мощности GPU к пропускной способности памяти при масштабировании инференса, пока почти никто не отслеживает: около каждой пятой компании либо не знает об этой проблеме, либо ещё не начала её решать.

Методологически выборка, 107 организаций с численностью от 100 человек, одна волна за июнь 2026 года (без анализа динамики месяц к месяцу), самоотбор, не вероятностная выборка, смещена в сторону среднего бизнеса (101, 250 сотрудников, 36%, 251, 1000, 27%, 1001, 5000, 22%, крупнее, 15% суммарно). 45% респондентов, конечные лица, принимающие решение о закупке, ещё 30%, рекомендатели/влияющие на решение; по отраслям лидируют технологии/софт (26%), здравоохранение (15%), финансовые услуги (13%) и ритейл (12%).

Ключевые факты

Опрошено 107 компаний (от 100 сотрудников), июнь 2026: только 21% реально запустили ИИ в продакшене в промышленном масштабе
83% компаний, использующих GPU, загружают их на 50% и меньше; 49%, на 25% и меньше; строго считают стоимость ИИ-вычислений лишь 44% компаний
Сегодня практически вся инфраструктура, гиперскейлеры и API моделей (лидер Google Cloud, 48%), нео-облака (CoreWeave, Lambda, Crusoe, Nebius) почти не используются
На ближайший год специализированные ИИ-облака, самое популярное направление для оценки (45% компаний), хотя это категория, которую сейчас почти никто не применяет
64% компаний планируют сменить или добавить провайдера инфраструктуры за 12 месяцев (38%, уже в квартал); решают по интеграции со стеком (41%) и TCO (35%), а не по цене за токен (8%)

Почему это важно

Исследование VentureBeat фиксирует конкретный и измеримый разрыв: компании наращивают траты на ИИ-инфраструктуру быстрее, чем успевают выстроить контроль над её экономикой. Это не абстрактная проблема эффективности, а вопрос денег здесь и сейчас, GPU простаивают, стоимость толком не считается, а следующий раунд закупок уже нацелен на новую, ещё менее знакомую категорию поставщиков (специализированные ИИ-облака).

Кому это важно

В первую очередь, тем, кто в компаниях отвечает за ИИ-инфраструктуру и бюджет на неё: CIO, CTO, финансовым директорам и командам закупок в организациях с числом сотрудников от 100 и выше. Также это важно для самих поставщиков, гиперскейлеров (Google Cloud, Microsoft Azure, AWS, Oracle), провайдеров моделей (OpenAI, Anthropic, Google) и специализированных ИИ-облаков (CoreWeave, Lambda, Crusoe, Nebius), которые борются за долю бюджета, стремительно перераспределяемого между провайдерами.

Как это применить

Компаниям, инвестирующим в ИИ-инфраструктуру, стоит в первую очередь наладить измерение утилизации GPU и совокупной стоимости владения (TCO), прежде чем расширять или менять поставщиков: у 83% опрошенных именно текущие мощности используются меньше чем наполовину. При выборе нового провайдера имеет смысл ориентироваться не на цену за токен (её называют решающей лишь 8% компаний), а на интеграцию с существующим стеком и реальную TCO, так поступает большинство опрошенных. Стоит заранее присмотреться к сдвигу от ограничений по GPU-мощности к ограничениям по пропускной способности памяти при инференсе, эту тему пока игнорирует каждая пятая компания.

Можно ли доверять

Это фирменное количественное исследование VentureBeat (серия Pulse Research) на выборке 107 компаний с численностью от 100 сотрудников, одна волна за июнь 2026 года. Сама VentureBeat прямо оговаривает ограничения: выборка самоотобранная, не вероятностная, смещена в сторону среднего бизнеса и компаний на ранних этапах внедрения ИИ, поэтому её стоит читать как направленный сигнал, а не как точный замер по всему рынку. Данные внутренне согласованы (результаты по нео-облакам совпадают с предыдущей волной апрель, май 2026), что повышает доверие к общей картине, хотя точные проценты по крупнейшим гиперскейлерам-операторам переносить дословно не стоит.

Риски и подводные камни

Главный риск, не сама по себе низкая утилизация GPU, а то, что компании планируют нарастить закупки специализированных ИИ-облаков (45% готовятся их оценивать), не разобравшись толком с экономикой уже имеющейся инфраструктуры: меньше половины умеют строго считать стоимость ИИ-вычислений. Заметная доля «переключений» провайдеров в ближайший квартал, это переток бюджета между теми же крупными игроками (Azure, Google Cloud, OpenAI, Gemini), а не реальный уход к новым нео-облакам, так что заявленный интерес к специализированным ИИ-облакам пока остаётся скорее намерением, чем свершившимся трендом. Отдельный слепой участок, надвигающийся сдвиг от нехватки GPU-мощности к нехватке пропускной способности памяти при масштабировании инференса, который примерно каждая пятая компания либо не заметила, либо не начала решать.