你买的AI算力可能一半在空转

83%的企业GPU利用率在50%或以下。8%根本不测量利用率，6%觉得追踪成本不是优先事项。简单说，大量买来的AI硬件大部分时间在空转。

只有21%的企业在规模化生产环境中运行AI，76%还在实验或部分生产阶段。采购计划跑到了实际使用前面，先买算力再想用途。

能严格追踪AI计算成本的企业不到一半，只有44%。一边是GPU空转，一边下一笔采购预算已经批了，中间缺成本管控。AI基础设施满意度评分（5分制）平均4.0，其中性价比最低，只有3.9。

64%的企业计划12个月内更换或增加基础设施供应商，38%打算3个月内行动。当前最常用的是Google Cloud（48%），其次是Gemini模型（41%）和OpenAI（40%）。选供应商时最看重跟现有云和数据栈的集成（41%），总拥有成本次之（35%），每百万token价格只影响8%的企业。系统兼容性比单纯算力价格更关键。

AI专用云（如CoreWeave、Lambda）目前使用率不到2%，但45%的企业计划在未来12个月内评估它们。专用云净增动量（+24）甚至略高于超大规模云（+22）。未来AI基础设施格局可能会变。

76%的企业仍在实验或仅运行部分工作负载，32%计划评估非NVIDIA加速器（如AWS Trainium、Google TPU）。在推理内存瓶颈方面，约五分之一的企业不知道或不关注这个趋势。目前Dell领先（31%），英伟达次之（16%）。

调查样本以中型企业为主（101-250人占36%，251-1000人占27%），大型企业的行为可能不同，但这些现象同样存在于许多组织中。AI专用云使用率极低但计划评估比例高，净增动量已超过传统超大规模云。企业正面临供应商更替和内部适配的阵痛期。