ИИ-инфраструктура: почему компании тратят быстрее, чем считают

Исследование VentureBeat Pulse Research за второй квартал 2026 года показывает парадокс. Компании активно инвестируют в вычислительные мощности для искусственного интеллекта, но не могут измерить эффективность этих вложений. Только 21% из 107 опрошенных организаций запустили ИИ в производственном масштабе. При этом 83% используют свои графические процессоры менее чем на половину мощности, а 44% вообще не ведут строгий учёт затрат на вычисления.

Создаётся «вычислительный разрыв»: аппетит к расходам опережает способность контролировать отдачу. Без прозрачности затрат новые инвестиции только усугубляют проблему. В этой статье разбираем цифры, причины и практические шаги, которые помогут избежать ловушки неэффективных трат.

Деньги в ИИ есть, а отдачи - не всегда: о чём молчат отчёты

Парадокс современных инвестиций в ИИ-инфраструктуру выглядит так: компании готовы тратить, но не готовы считать. Исследование VentureBeat выявило контраст между объёмом вложений и реальными результатами.

Цифры, которые заставляют задуматься

Опрос охватил 107 компаний во втором квартале 2026 года. Ключевые показатели:

• 21% - доля организаций, которые запустили ИИ в production-масштабе. Это означает, что нейросети работают в реальных продуктах или сервисах, которые используют клиенты, а не в тестовом режиме.
• 83% - компании, чьи графические процессоры (GPU) загружены менее чем на 50%. Дорогостоящее оборудование большую часть времени простаивает.
• 44% - организации, которые не ведут строгий учёт затрат на вычисления. Они не знают точную стоимость обучения моделей или обработки запросов.

Проблема не в отсутствии денег. Проблема в неумении их контролировать и измерять отдачу от каждой вложенной суммы.

Почему производственные мощности простаивают? Главные причины «вычислительного разряда»

Три ключевые причины объясняют низкую эффективность инвестиций. 64% компаний планируют сменить или добавить провайдера инфраструктуры в течение года именно из-за этих проблем. Их выбор определяет не цена за токен, а совокупная стоимость владения и интеграция с существующим стеком.

Учёт затрат: слепое пятно большинства компаний

Почти половина организаций (44%) не ведут строгий учёт затрат на вычисления. Без этого невозможно понять, окупаются ли инвестиции. Например, компания может купить доступ к API с низкой ценой за токен. Но если при этом вырастают расходы на интеграцию, дообучение модели под свои задачи и поддержку, реальная стоимость оказывается выше заявленной.

Совокупная стоимость владения (Total Cost of Ownership, TCO) становится главным критерием выбора провайдера. Руководители начинают смотреть не на рекламную цену, а на полные расходы за весь срок использования инфраструктуры. Этот подход помогает избежать скрытых затрат.

Загрузка GPU: ресурсы есть, а загрузки нет

83% компаний используют свои графические процессоры менее чем наполовину. Это прямая потеря денег. Часто оборудование покупают «на вырост» или под пиковые нагрузки, которые случаются редко.

Метафора: это как купить огромный грузовик, чтобы раз в месяц перевозить одну коробку. Остальное время машина стоит в гараже, но требует обслуживания и страховки.

Решение - правильное планирование инфраструктуры и выбор провайдера с гибкой тарификацией. Оплата по факту использования или автоматическое масштабирование ресурсов помогают снизить расходы в периоды простоя. Интеграция новых решений в существующую IT-среду - сложная задача. На форуме «ИТ.Диалог» 2026 обсуждали практические подходы к внедрению промышленного ИИ, где совместимость играет ключевую роль.

Куда движется рынок: 64% компаний готовы сменить провайдера

Ситуация не статична. Большинство организаций активно ищут более эффективные решения. 64% планируют сменить или добавить провайдера инфраструктуры в течение года. Критерии выбора смещаются от цены за токен к интеграции и полной стоимости владения.

Специализированные AI-облака: новый тренд или временное увлечение?

45% компаний планируют оценивать специализированные AI-облака в ближайшие 12 месяцев. Сейчас этой нишей почти никто не пользуется, но интерес растёт.

Специализированные AI-облака - это облачные платформы, оптимизированные под задачи искусственного интеллекта. Они предлагают предустановленные инструменты для обучения моделей и обработки запросов, гибкий биллинг и техническую поддержку, ориентированную на AI-разработчиков.

Выбор такого провайдера должен основываться на совместимости с текущими системами компании, а не на рекламной цене. Рынок ищет более эффективные модели, но без чёткого понимания своих затрат легко выбрать неподходящее решение. Агрессивная конкуренция на рынке, как в случае с новой стратегией Microsoft, где компания делает ставку на собственные разработки, добавляет неопределённости в выбор партнёра.

Как не утонуть в затратах: три шага к прозрачности AI-инфраструктуры

Практические действия помогают выйти из ловушки «вычислительного разрыва». Начните с этих трёх шагов.

1. Внедрите учёт затрат на вычисления. Начните с простых метрик: часы работы GPU, стоимость одного инференса (обработки запроса моделью), расходы на хранение данных для обучения. Даже базовый учёт покажет, куда уходят деньги.
2. Оптимизируйте загрузку ресурсов. Используйте планировщики задач, настройте автоматическое масштабирование инфраструктуры. Останавливайте неиспользуемые инстансы в облаке в нерабочее время. Пересмотрите контракты с провайдерами, сделав акцент на TCO и интеграции, а не на низкой цене за токен.
3. Рассмотрите альтернативные подходы. Для некоторых задач локальное выполнение моделей оказывается эффективнее облачных решений. Это особенно актуально для компаний с жёсткими требованиями к приватности данных или специфическими вычислительными задачами.

Пример из практики: локальный ИИ как альтернатива облаку

Компания Liquid AI представила модель LFM2-24B-A2B и open-source агента LocalCowork. Система работает полностью локально, без выхода в облачные API. Модель построена на архитектуре Sparse Mixture-of-Experts (MoE), занимает около 14.5 ГБ оперативной памяти на чипе Apple M4 Max. Среднее время отклика - 385 миллисекунд.

Этот пример иллюстрирует тренд на смещение вычислений на устройство. Такой подход даёт полный контроль над затратами и обеспечивает приватность данных. Он подходит не для всех компаний, но показывает возможное направление развития. Важно помнить, что локальные решения требуют собственной экспертизы по развёртыванию и поддержке. Как показывает подход Google с Android Bench 2026, оценка эффективности и стоимости AI-решений становится стандартной практикой.

Главный вывод: чтобы не отстать, нужно не просто тратить, а измерять

Парадокс AI-инфраструктуры в 2026 году: компании инвестируют быстрее, чем могут измерить отдачу. Исследование VentureBeat показывает цифры, которые нельзя игнорировать. 83% GPU простаивают, 44% организаций не считают затраты, но 64% готовы тратить ещё больше, меняя провайдеров.

Без прозрачности затрат новые вложения только усугубят проблему. Начните с учёта. Выбирайте провайдера по совокупной стоимости владения, а не по рекламной цене. Оптимизируйте загрузку имеющихся ресурсов, прежде чем покупать новые. Инвестиции в ИИ-инфраструктуру должны быть осмысленными, а не импульсивными.

Есть вопрос или заметили неточность? Напишите нам.