107 işletme üzerinde yapılan bir araştırma, yapay zeka altyapı harcamalarının, şirketlerin bu harcamaların ekonomisini görme veya yönlendirme yeteneğinin çok önünde hızlandığını ortaya koyuyor. Çoğu kuruluş, yapay zekayı tanıdık hiper ölçekleyiciler ve model sağlayıcı API'leri üzerinde çalıştırıyor, ancak bir sonraki dolar, bugün neredeyse hiçbirinin kullanmadığı özel hesaplamaya yöneliyor; çoğunluk bir yıl içinde, birçoğu da bir çeyrek içinde sağlayıcı değiştirmeyi veya eklemeyi planlıyor. Satın alma kararları, başlık token fiyatından ziyade entegrasyon ve toplam sahip olma maliyetine dayanıyor - ki bu iyi bir şey, çünkü çoğu işletme birim ekonomisini henüz net olarak göremiyor: GPU'lar yarı kapasite veya daha azında çalışıyor ve yarısından azı hesaplamanın gerçek maliyetini titizlikle takip ediyor. Sonuç, ağır, hızlı hareket eden yatırımın, onu kontrol etmek için gereken görünürlüğün önünde gitmesiyle bir hesaplama açığıdır.
Bu VentureBeat Pulse Research dalgası, kurumsal yapay zeka altyapısını ve hesaplamayı inceliyor: kuruluşların dağıtım yolculuğunda nerede oldukları, bugün yapay zekayı ne üzerinde çalıştırdıkları, ne kadar memnun oldukları, onları değiştirmeye itecek şeyler, yatırımlarını nerede değerlendirmeyi planladıkları ve -en önemlisi- altta yatan hesaplamanın ekonomisini ne kadar iyi ölçüp kontrol edebildikleri.
Merkezi bulgu bir hesaplama açığıdır - işletmelerin yapay zeka altyapısına ne kadar agresif yatırım yaptığı ile bu yatırımın ekonomisini ne kadar az görebildikleri arasındaki mesafe. Yalnızca beşte biri (%21) yapay zekayı üretimde ölçekli olarak çalıştırıyor, ancak harcama niyetleri bu olgunluğun önünde gidiyor: işletmelerin önümüzdeki yıl değerlendirmeyi planladığı en büyük tek alan, bugün neredeyse hiçbirinin kullanmadığı yapay zekaya özel bulutlar (%45). Bu arada, halihazırda kullanılan hesaplama soğuk kalıyor - %83'ü GPU kullanımının %50 veya daha az olduğunu bildiriyor - ve yarısından azı (%44) yapay zeka hesaplama maliyetlerini titizlikle takip edebiliyor. İşletmeler, halihazırda sahip olduklarının hesabını verebileceklerinden daha hızlı altyapı satın alıyor.
İşletmeler altyapı satıcıları konusunda da kararlı değil: Açık bir çoğunluk (%64) on iki ay içinde bir altyapı sağlayıcısını değiştirmeyi veya eklemeyi planlıyor ve %38'i önümüzdeki çeyrek içinde - bu kadar temel bir kategori için alışılmadık derecede yüksek bir değiştirme niyeti. Seçim yaparken, mevcut yığınla entegrasyona (%41) ve toplam sahip olma maliyetine (%35) göre seçim yapıyorlar, başlık fiyatına göre değil: milyon token başına maliyet yalnızca %8 için belirleyici faktör. Ve bir sonraki karar turunu şekillendirecek sınır kısıtlaması - çıkarım ölçeklendikçe GPU hesaplamasından bellek bant genişliğine geçiş - neredeyse hiç radarında değil; işletmelerin kabaca beşte biri bundan habersiz veya henüz ele almamış durumda.
Metodoloji
VentureBeat bu anketi devam eden Pulse Research serisinin bir parçası olarak gerçekleştirdi; bu anket kurumsal yapay zeka altyapısı, hesaplama ve çıkarım ekonomisine odaklandı. Yanıtlar, 100'den fazla çalışanı olan kuruluşlarla (n=107; anketin en küçük boyut bandı olan 1-100 çalışan hariç tutuldu) sınırlandırıldı ve 2026'nın ikinci çeyreğindeki (Haziran) tek bir dalgadan alındı. Bu, birleştirilmiş çok aylı bir örneklem yerine tek bir dalga olduğu için rapor kesitsel olarak okunur ve aydan aya eğilimler çıkarmaz. Birkaç soru çoktan seçmeliydi, bu nedenle bu paylar %100'ün üzerine çıkabilir.
Kuruluş büyüklüğüne göre örneklem orta pazarda yoğunlaşıyor: 101-250 çalışan (%36) ve 251-1.000 (%27) başı çekerken, 1.001-5.000 (%22), 5.001-10.000 (%8) ve 10.001+ (%7) bunları izliyor. Rollere göre yöneticiler (%38), bireysel katkıda bulunanlar (%28), başkan yardımcıları ve direktörler (%19) ve C-suite (%13) yer alıyor; satın alma yetkisi açısından %45'i nihai karar verici ve %30'u yapay zeka çözümleri için önerici veya etkileyici konumunda. Teknoloji/Yazılım %26 ile en büyük sektör, onu Sağlık/Yaşam Bilimleri (%15), Finansal Hizmetler (%13) ve Perakende/E-ticaret (%12) izliyor.
107 katılımcıyla örneklem yönlendirici olarak okunacak kadar büyük ancak kesin bir ölçümden ziyade yönlendirici bir sinyal olarak ele alınmalıdır; kendi kendine seçilmiştir ve olasılıklı bir örneklem değildir. Ayrıca orta pazara ve daha erken aşamadaki benimseyenlere doğru kayar, bu nedenle en iyi, en büyük hiper ölçek operatörlerinden ziyade yapay zeka altyapısını aktif olarak kuran kuruluşların görüşü olarak okunur.
Bulgular 1: Hırs, üretimin önünde gidiyor
Yalnızca beşte biri yapay zekayı üretimde ölçekli olarak çalıştırıyor
Kuruluşların yapay zeka dağıtım yolculuğunda nerede olduklarını sorduk. Çoğu hala üretime geçmek yerine inşa etmeye devam ediyor.
- %38 deney aşamasında - kavram kanıtları çalıştırıyor, henüz üretimde değil
- %37 bazı iş yüklerini üretimde çalıştırıyor ancak kuruluş genelinde değil
- %21 yapay zekayı üretimde ölçekli olarak çalıştırıyor - olgun azınlık
- %4 henüz hiç yapay zeka iş yükü çalıştırmıyor
Olgunluk eğrisi ön yüklü. İşletmelerin dörtte üçü (%76) ya deney aşamasında ya da yalnızca bazı iş yüklerini üretimde çalıştırıyor ve yalnızca %21'i yapay zekayı üretimde ölçekli olarak tanımlıyor. Bu, bundan sonraki her şey için önemli: Bu rapordaki altyapı kararları, büyük ölçüde dağıtımda henüz erken aşamada olan, hesaplama ayak izi - ve maliyetleri - büyümek üzere olan kuruluşlar tarafından alınıyor. Bulgular 3 ve 4'teki değerlendirme ve değiştirme niyetleri, neyin işe yaradığını zaten bulmuş operatörlerin yerleşik tercihleri değil, bu yapılanmanın öncü kenarıdır.
