{"title":"Вычислительный разрыв: почему компании тратят на ИИ миллионы, не зная, как их контролировать","url":"https://verapointmedia.com/news/the-ai-compute-gap-enterprises-are-buying-infrastructure-faster-than-they-can-measure-what/","markdownUrl":"https://verapointmedia.com/news/the-ai-compute-gap-enterprises-are-buying-infrastructure-faster-than-they-can-measure-what.md","language":"ru","category":"news","publishedAt":"2026-07-19T10:04:58.000Z","updatedAt":"2026-07-19T10:04:58.000Z","references":["https://venturebeat.com/ai/the-ai-compute-gap-enterprises-are-buying-infrastructure-faster-than-they-can-measure-what-it-costs"],"rights":"Public user-requested reading, summarization and citation allowed. Model training requires separate permission.","contentMarkdown":"# Вычислительный разрыв: почему компании тратят на ИИ миллионы, не зная, как их контролировать\n\n- Site: VeraPoint News\n- Section: Новости\n- Date: 2026-07-19\n- Canonical: https://verapointmedia.com/news/the-ai-compute-gap-enterprises-are-buying-infrastructure-faster-than-they-can-measure-what/\n- Markdown: https://verapointmedia.com/news/the-ai-compute-gap-enterprises-are-buying-infrastructure-faster-than-they-can-measure-what.md\n- Summary: Представьте, что вы с энтузиазмом покупаете целый парк мощных гоночных автомобилей. Но затем выясняется, что вы используете их лишь изредка, чтобы доехать до ближайшего магазина, а большую часть времени они простаивают в гараже. И что хуже всего — вы даже примерно не знаете, сколько тратите на бензин и обслуживание. Зв\n- Target queries: AI tools; AI agents; the-ai-compute-gap-enterprises-are-buying-infrastructure-faster-than-they-can-measure-what\n- Tags: #ai #technology\n- Image: https://verapointmedia.com/static/content-assets/news/the-ai-compute-gap-enterprises-are-buying-infrastructure-faster-than-they-can-measure-what/cover.webp\n\n## Sources\n\n- https://venturebeat.com/ai/the-ai-compute-gap-enterprises-are-buying-infrastructure-faster-than-they-can-measure-what-it-costs\n\n---\n\nПредставьте, что вы с энтузиазмом покупаете целый парк мощных гоночных автомобилей. Но затем выясняется, что вы используете их лишь изредка, чтобы доехать до ближайшего магазина, а большую часть времени они простаивают в гараже. И что хуже всего — вы даже примерно не знаете, сколько тратите на бензин и обслуживание. Звучит абсурдно? Примерно так, если верить недавнему исследованию, сегодня обстоят дела с искусственным интеллектом во многих компаниях.\n\nНедавно мне на глаза попался отчет *VentureBeat Pulse Research*, и некоторые цифры в нем заставили меня задуматься. Аналитики опросили более ста компаний о том, как они используют и оплачивают вычислительные мощности для ИИ. Результат они назвали «вычислительным разрывом» (compute gap) — это огромная пропасть между тем, как агрессивно бизнес вкладывает деньги в ИИ-инфраструктуру, и тем, как мало он на самом деле понимает экономику этих вложений.\n\nДавайте разберемся по порядку. С одной стороны, мы видим настоящую инвестиционную лихорадку. Компании спешат внедрять ИИ, опасаясь отстать от конкурентов. Но при этом лишь одна из пяти организаций (21%) сообщила, что использует ИИ в своих продуктах и процессах в полном, промышленном масштабе. Несмотря на это, планы по закупкам поражают воображение. Почти половина опрошенных (45%) собирается в ближайший год тестировать специализированные «облака» для ИИ — это особые платформы, заточенные под сложные вычисления, которыми сегодня почти никто из них не пользуется. То есть амбиции явно опережают текущие возможности.\n\nС другой стороны — уже купленные мощности работают, мягко говоря, не на полную. Главные «рабочие лошадки» современного ИИ — это графические процессоры, или GPU. Изначально созданные для видеоигр, они оказались идеально подходящими для параллельных вычислений, необходимых нейросетям. Так вот, исследование показало, что у 83% компаний эти дорогостоящие процессоры загружены на 50% или даже меньше. Это те самые гоночные машины, которые простаивают в гараже. Ресурсы куплены, деньги потрачены, а отдача минимальна.\n\nНо самый тревожный, на мой взгляд, момент — это слепота в отношении расходов. Менее половины компаний (всего 44%) признались, что могут точно и последовательно отслеживать, во сколько им обходится работа их ИИ-систем. Остальные, по сути, действуют в тумане. Я сначала даже не поверила: как можно вкладывать миллионы в технологию, не имея четкого представления о ее себестоимости? Но, видимо, страх упустить тренд оказывается сильнее финансовой дисциплины.\n\nЭта неопределенность и неудовлетворенность приводят к довольно необычному явлению на рынке, который, казалось бы, должен быть стабильным. Почти две трети компаний (64%) планируют сменить или добавить нового поставщика ИИ-инфраструктуры в течение года. Более трети (38%) собираются сделать это в ближайшие три месяца. Для такой фундаментальной сферы, как IT-инфраструктура, это невероятно высокий показатель «текучки». Представьте, если бы две трети жителей города решили в течение года сменить поставщика электроэнергии. Это говорит о том, что рынок еще очень молод, а клиенты находятся в активном поиске лучшего решения.\n\nИ что же они ищут? Вопреки распространенному мнению, дело не в самой низкой цене за обработку данных. Лишь 8% опрошенных назвали стоимость за миллион токенов (условных единиц текста или кода) решающим фактором. Гораздо важнее оказались другие вещи: насколько легко новая система интегрируется с уже существующими (41%) и какова общая стоимость владения (35%), которая включает не только прямые платежи, но и затраты на поддержку, обучение персонала и прочее.\n\nКонечно, стоит сделать оговорку. Я сверилась с методологией: в исследовании участвовали 107 компаний, в основном среднего размера. Авторы сами отмечают, что это скорее «сигнал», указывающий направление, а не исчерпывающая перепись всего рынка. Тем не менее сигнал этот очень четкий.\n\nВ итоге мы видим, что гонка за ИИ — это не просто технологическое соревнование. Это, прежде всего, управленческий вызов. Оказывается, купить доступ к мощному интеллекту — лишь полдела. Гораздо сложнее научиться им разумно управлять, не сжигая бюджеты впустую. Отчет также намекает на следующую проблему, о которой многие еще даже не задумываются: по мере роста сложности моделей узким местом станут не сами вычисления, а пропускная способность памяти. А к этому, как выясняется, не готова почти никто.\n\nПохоже, настоящее преимущество в новой эпохе получат не те, кто громче всех кричит об инновациях и скупает самое мощное «железо». А те, кто первыми научатся считать. Те, кто построят у себя не просто «ферму» для ИИ, а эффективное, измеряемое производство. Остальные рискуют остаться с очень дорогими и очень холодными гоночными автомобилями в своем цифровом гараже.\n\n## Похожие материалы\n\n- [Как отличить рабочий AI-инструмент от красивой демки](https://verapointmedia.com/guides/kak-otlichit-rabochiy-ai-instrument-ot-krasivoy-demki/)\n- [Что такое AI-агент простыми словами](https://verapointmedia.com/guides/chto-takoe-ai-agent-prostymi-slovami/)\n"}