AIの野心と運用現実の間のギャップは、これまで以上に明らかではなかった。 新しくリリース 大手企業やフォーチュン1000企業のITリーダーやAIインフラストラクチャの意思決定者を調査した調査では、組織は、AIチームがアクセスを待つ間、空席に座っているGPUの容量に資金を流している。 ClearMLの スケール2025-2026におけるAIインフラストラクチャの状況報告 データによると、企業の35%が、今後12～18カ月間のインフラストラクチャの最優先事項として、GPUとコンピュータ利用の増加を評価しているが、44%は、GPUに作業負荷を手動で割り当てているか、GPU利用を管理するための一貫した戦略がないと認めている。 コストコントロールの矛盾 コストの懸念が企業のAIインフラストラクチャプランニングを支配している。調査では、回答者の53%がコストコントロールをAIワークロード管理の主な課題とし、70%が2025～2026年のインフラストラクチャプランニングの最優先課題としている。 同時に、企業は利用と調達を最大化する課題を報告しています。GPUのより良い利用は、既存のインフラ投資に対する即時回収を生み出し、短期的に資源管理の不良を補うために追加のハードウェアを購入する必要性を遅らせる可能性があります。 調査対象の組織のわずか27%が自動的なリソース共有ダッシュボードを導入しているが、23%はコンピュータプロビジョニングのためのマニュアルチケットシステムに依存しており、35%は、AIとMLチームへのリソースアクセスを提供することは「困難」または「非常に困難」と報告している。 柔軟性 imperative 利用とコストを超えて、企業はインフラの柔軟性に関する戦略的問題に直面しています。調査では、44%の柔軟性とベンダーのロックインを避けることは、インフラソリューションを選択する際に「非常に重要」であることを明らかにしました。 この発見は、インフラ戦略における有意義な変化を促進しています。組織は、複数のクラウドアプローチ(回答者の37%)に向かい、さまざまなハードウェアオプションを積極的に探求しています。 AIエージェント:高い野心、低い準備 データの最も顕著な切断の1つは、AIエージェントに関与しているが、企業のITリーダーの89%が6カ月以内にAIエージェントを実装する計画(カスタム構築ソリューションの割合は49%で、オフ・シェルフオプションの割合は40%)、ほとんどの組織は、これらの展開を効果的にサポートするための基本的な能力を欠いている。 企業のITリーダーは、セキュリティとコンプライアンスの懸念(53%)、内部専門知識の不足(46%)、認証拡散の課題(46%)について質問したが、これらは技術的な詳細ではなく、企業規模でAIエージェントを実行するための基本的な要件を表している。 認証管理の懸念は特に顕著である:58%が機密認証のコンピューティングノードへの自動的な拡散を懸念し、38%がユーザー間の認証共有を重大な脆弱性と見なしている。 統治と主権が中心に 調査対象の組織のほぼ3分の1は、データ、モデル、およびコンピューティングリソースに対するより強力なユーザーポリシー、許可、およびガバナンスコントロールを強化することを最優先事項としている。 このガバナンスの重視は、AI主権に関する新たな懸念に結びついており、AIシステムの国内の起源、開発、展開を証明する能力である。 エンタープライズAI戦略の意味 調査データは、定義する3つの融合する課題を指摘する。 : エンタープライズAIインフラストラクチャの成功 2025-2026 手動プロセスを維持しながら高度な GPU ハードウェアに投資すると、これらの投資の価値が損なわれます。 First, organizations must resolve the operational-technical disconnect. 63%が既にベンダーのロックインによる遅延を経験しているため、ハードウェア、クラウド、展開モデルのオプション性を維持するプラットフォームは重要です。 Second, infrastructure flexibility needs to move from feature request to architectural requirement.  AIエージェントの迅速な採用計画には、ポリシーを執行し、資格を管理し、規模の監査能力を維持できるインフラが必要です。 Third, security and governance frameworks must evolve to support autonomous AI systems.  これらの課題に取り組む組織は競争優位性を獲得するだろう。未だに利用されていないインフラに資金を注ぎ込まない組織は、AIのイニシアチブが列に閉じ込められている。 スケール2025～2026におけるAIインフラストラクチャの状況に関する完全なレポートには、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋地域の2000人から10,000人以上の従業員の組織におけるエンタープライズITおよびAIインフラストラクチャのリーダーシップの詳細な方法論と追加の発見が含まれています。

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企業のほぼ半数が、未使用のGPU容量に数百万ドルを浪費

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