Rozdíl mezi ambicí AI a provozní realitou nebyl nikdy zřejmý. Nově propuštěn , který zkoumal IT vedoucí pracovníky a rozhodovatele v oblasti infrastruktury umělé inteligence ve velkých podnicích a firmách Fortune 1000, organizace krvácejí peníze na kapacitě GPU, která sedí prázdná, zatímco jejich týmy umělé inteligence čekají na přístup. ClearMl Zpráva o stavu infrastruktury umělé inteligence na stupnici 2025-2026 Čísla vyprávějí znepokojující příběh: 35% podniků zařadilo zvyšování využití GPU a výpočetní techniky jako svou hlavní infrastrukturní prioritu pro příštích 12-18 měsíců.Nicméně 44% přiznává, že stále manuálně přidělují pracovní zatížení GPU nebo nemají žádnou soudržnou strategii pro řízení využití GPU vůbec.Tato operační odpojení se přímo promítá do plýtvání kapitálem a zpomalení inovací v době, kdy konkurenční tlak vyžaduje rychlé nasazení AI. Paradox kontroly nákladů Zpráva zjistila, že 53% respondentů uvádí kontrolu nákladů jako svou primární výzvu řízení pracovní zátěže AI, zatímco 70% ji uvádí jako svou hlavní prioritu plánování infrastruktury pro roky 2025-2026. Lepší využití GPU by mohlo přinést okamžitý ROI na stávající investice do infrastruktury a potenciálně zpozdit potřebu nákupu dodatečného hardwaru k kompenzaci špatného řízení zdrojů v krátkodobém horizontu. Provozní překážky tento problém komplikují. Pouze 27 % organizací provedených v průzkumu zavedlo automatizované dashboardy pro sdílení zdrojů. Mezitím se 23 % stále spoléhá na systémy manuálního výběru vstupenek pro výpočetní zajištění a 35 % uvádí, že poskytování přístupu k zdrojům pro týmy AI a ML zůstává „obtížné“ nebo „velmi obtížné“. Imperativ flexibility Kromě využití a nákladů se podniky potýkají se strategickými otázkami týkajícími se flexibility infrastruktury.Z průzkumu vyplynulo, že flexibilita ve výši 44 % a vyhýbání se zamykání dodavatelů jsou při výběru infrastrukturních řešení „velmi důležité“.To není teoretický problém, protože 63% uvádí, že závislosti na vlastnictví již přímo zpomalily nebo omezily jejich schopnost rozšiřovat iniciativy AI. Tato zjištění vedou k významným změnám ve strategii infrastruktury.Organizace se pohybují směrem k multi-cloudovým přístupům (37% respondentů) a aktivně zkoumají různé možnosti hardwaru.Důsledek je jasný: podniky potřebují infrastrukturní řídicí letadla schopná spravovat a orchestrovat heterogenní prostředí bez vytváření nových scénářů zamykání. AI agenti: vysoké ambice, nízká připravenost Zatímco 89% podnikových IT manažerů plánuje implementovat AI agenty do šesti měsíců (rozdělení mezi řešeními na míru na 49% a možnostmi off-the-shelf na 40%), většina organizací postrádá základní schopnosti k efektivní podpoře těchto nasazení. Na otázky ohledně mezer v operativní připravenosti představují vedoucí představitelé IT podniků obavy ohledně bezpečnosti a dodržování předpisů (53 %), nedostatečné interní odborné znalosti (46 %) a výzvy týkající se šíření pověření (46 %). Obavy z řízení pověření jsou obzvláště pozoruhodné: 58 % se obává automatického šíření citlivých pověření do výpočetních uzlin, zatímco 38 % identifikuje sdílení pověření mezi uživateli jako hlavní zranitelnost. Vláda a suverenita v centru pozornosti Téměř třetina zkoumaných organizací identifikuje prosazování silnějších uživatelských politik, oprávnění a kontrol správy nad daty, modely a výpočetními zdroji jako svou hlavní operační prioritu. Tento důraz na správu se spojuje s vznikajícími obavami o suverenitu umělé inteligence – schopnost prokázat domácí původ, vývoj a nasazení systémů umělé inteligence. Co to znamená pro strategii Enterprise AI Údaje z průzkumu poukazují na tři konvergenční výzvy, které definují : Úspěch podnikové infrastruktury AI v letech 2025-2026 Investice do pokročilého hardwaru GPU při zachování manuálních procesů provisionování podkopávají hodnotu těchto investic. First, organizations must resolve the operational-technical disconnect. Vzhledem k tomu, že 63% již zažívá zpoždění v důsledku uzamčení dodavatelů, platformy, které zachovávají volitelnost přes hardwarové, cloudové a nasazovací modely, budou kritické. Second, infrastructure flexibility needs to move from feature request to architectural requirement.  Plány rychlého přijetí agentů AI vyžadují infrastrukturu, která může prosazovat politiky, spravovat pověření a udržovat auditovatelnost v rozsahu. Third, security and governance frameworks must evolve to support autonomous AI systems.  Organizace, které tyto výzvy řeší, získají konkurenční výhodu.Ti, kteří nebudou pokračovat v nalévání peněz do nedostatečně využívané infrastruktury, zatímco jejich iniciativy v oblasti umělé inteligence zůstávají ve frontě. Kompletní zpráva o stavu infrastruktury umělé inteligence na stupnici 2025-2026 obsahuje podrobnou metodiku a další zjištění z vedení podnikových IT a infrastruktury umělé inteligence v organizacích od 2 000 do 10 000 zaměstnanců v Severní Americe, Evropě a Asii a Tichomoří.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

This is a PR written by or for the company mentioned within it. The writer has a vested interest in the company and products mentioned within.

Tento zvuk je produkován v původním jazyce příběhu!

Téměř polovina podniků ztrácí miliony na podvyužité kapacitě GPU

About Author

KOMENTÁŘE

ZAVĚŠIT ZNAČKY

TENTO ČLÁNEK BYL PŘEDSTAVEN V

Related Stories

Coinshift Launches csUSDL, Announces Strategic Partnerships

Coinshift Launches csUSDL, Announces Strategic Partnerships

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps