Первый раздел

В мире ИИ наблюдается любопытная ситуация: компании спешат вкладывать деньги в инфраструктуру, но при этом с трудом понимают, что именно они покупают. Это как если бы ваш бухгалтер каждый месяц заказывал новые компьютеры, не понимая, зачем они нужны — только потому, что "все так делают". В итоге получается так называемый вычислительный разрыв: инвестиций становится больше, а понимания их целесообразности — меньше.

Согласно исследованию VentureBeat, только 21% компаний уже запускает ИИ в полном объеме. При этом 76% находятся на этапе экспериментов или запуска отдельных проектов. То есть, пока одни уже строят дома из ИИ-кирпичей, другие только подбирают, какие инструменты им понадобятся для этого строительства. А в это время расходы на инфраструктуру растут, как дрожжи в тесте.

Второй раздел

Основные игроки на рынке — это гипермасштабируемые облака и API для моделей. Google Cloud, например, занимает лидирующую позицию с 48% использования. В то же время специализированные облака для ИИ, такие как CoreWeave и Lambda, едва ли упоминаются: их используют менее 6% компаний. Это похоже на ситуацию, когда все продолжают пить чай из обычных кружек, хотя уже давно появились модные термосы.

Сложность в том, что компании пока не готовы полностью перейти на специализированные решения. Они, как правило, выбирают то, что им уже знакомо, и это затягивает процесс адаптации. Но планы на будущее у них амбициозные: 45% организаций собираются оценивать именно специализированные облака в следующем году. Это значит, что они осознают необходимость перемен, хотя пока еще не делают шагов в эту сторону.

Третий раздел

Принимая решение о покупке, компании в первую очередь обращают внимание на интеграцию с существующей системой и общую стоимость владения, а не на цену за миллион токенов. Это очень мудро, ведь, как показывает практика, экономия на начальном этапе может обернуться большими затратами в будущем. Интересно, что 64% компаний планируют сменить или добавить поставщика инфраструктуры в течение года. Это высокий уровень текучести, который говорит о том, что многие из них ещё в поисках "своего" решения.

В то же время, несмотря на все изменения в инфраструктуре, лишь 44% компаний могут точно отслеживать, сколько стоит их ИИ-вычисления. Это похоже на ситуацию, когда вы открываете холодильник и видите, что еды больше, чем вы думали, но точное количество не помните. В результате, компании покупают новое оборудование быстрее, чем могут вести учёт старого.

Четвёртый раздел

Интересно, что 38% компаний планируют сменить поставщика в ближайший квартал. Это показывает, что многие из них не удовлетворены текущими решениями. Но вот парадокс: несмотря на огромные инвестиции в ИИ, лишь 21% компаний могут похвастаться полноценным внедрением этой технологии. Это как если бы вы купили крутой спортивный автомобиль, но так и не научились на нём ездить.

Следовательно, компании находятся на пороге больших изменений. Они хотят улучшить свои вычислительные мощности, но не всегда понимают, как это сделать эффективно. Понимание экономики своих инвестиций становится критически важным.

Вывод от Константина

Для бизнеса это означает, что не стоит спешить с покупками. Нужно сначала оценить, что у вас уже есть, и как это можно интегрировать с новыми решениями. Разрыв в вычислениях ИИ — это сигнал к действию: пора разобраться с экономикой, прежде чем делать следующие шаги. Это позволит избежать ненужных трат и направить инвестиции в правильное русло.