企业 AI 算力采购快于成本可见性
VentureBeat AI · rss · 2026-07-17
VentureBeat 的调查显示，企业 AI 基础设施支出正在快速增长，但很多组织对成本和利用率缺乏清晰掌控，形成了作者所说的 **compute gap**。 ### 关键发现 - 仅 **21%** 的受访企业已在生产中大规模运行 AI - **83%** 报告 GPU 利用率在 **50% 或以下** - 只有 **44%** 能够严格追踪 AI 计算成本 - **64%** 计划在未来 12 个月内切换或增加基础设施供应商，**38%** 甚至计划在未来一个季度内行动 ### 当前与未来的基础设施偏好 - 当前最常用的是传统云和模型 API：Google Cloud、Azure、AWS、Oracle，以及 Gemini / OpenAI / Anthropic - 专门的 AI 云（如 CoreWeave、Lambda、Crusoe、Nebius）当前占比很低，但未来 **45%** 的企业打算评估这类方案 - 其次是 **非 NVIDIA 加速器**（Trainium、TPU、AMD Instinct、Gaudi、ASIC）和 **Blackwell / 下一代 GPU** ### 选择标准 企业更看重： - 与现有技术栈的集成（41%） - 总拥有成本 TCO（35%） 而“每百万 token 成本”只有 **8%** 视为决定因素。文章还指出，随着推理规模扩大，下一阶段约束可能从 GPU 算力转向 **内存带宽**，但目前大多数企业还没有把这一点纳入规划。