107 şirkətin iştirak etdiyi bir araşdırmanın nəticələrinə görə, süni intellekt (Sİ) infrastrukturuna investisiya meyili onların iqtisadi müşahidə və idarəetmə potensialından daha sürətlə irəliləyir. Təşkilatların əksəriyyəti hələ də Sİ-nin tətbiqinin ilkin mərhələsindədir və yalnız 21 faizi Sİ-ni geniş miqyasda tətbiq edib; eyni zamanda, satınalma planları əsasən hazırda demək olar ki, heç kimin istifadə etmədiyi ixtisaslaşmış infrastruktura yönəlib.
Bulud xidmət təminatçılarının (Google, Microsoft, AWS, Oracle) və API modellərinin (məsələn, Gemini, OpenAI və Anthropic) geniş yayılmasına baxmayaraq, şirkətlər ixtisaslaşmış bulud platformalarına və yeni sürətləndiricilərə doğru meyil edirlər. Maraqlıdır ki, satınalma qərarları əsasən inteqrasiya imkanlarına və ümumi sahiblik xərclərinə əsaslanır, ilkin qiymət isə cüzi rol oynayır. Bununla belə, bir çox şirkət hələ də Sİ infrastrukturlarının real xərclərini və gəlirliliyini dəqiq ölçə bilmir. Həmçinin, satın alınan GPU-ların çoxu öz gücünün yarısından az hissəsi ilə işləyir ki, bu da aşağı səmərəliliklə nəticələnir.
Təşkilatların 64 faizi növbəti 12 ay ərzində infrastruktur təminatçılarını əlavə etmək və ya dəyişmək niyyətində olsa da, onların çoxu tanınmış təminatçılar arasında keçid edir. Digər tərəfdən, təşkilatların 83 faizi GPU-larının 50 faizdən az güclə işlədiyini bildirir və onların yarısından azı xərcləri dəqiq izləyə bilir. Növbəti çətinlik, nəticə çıxarma (inference) darboğazlarının emal prosesindən yaddaşa (buraxılış zolağına) keçməsidir ki, bu da bir çoxları üçün qeyri-müəyyən qalır və əhəmiyyəti daha az nəzərə alınır.
Bu nəticələr göstərir ki, Sİ infrastrukturu almaq yanğısı xərcləri ölçmək və optimallaşdırmaq qabiliyyətini qabaqlayır və mövcud emal boşluğu daha çox aparat təminatı almaqla deyil, infrastrukturun şəffaflığının və iqtisadi monitorinqinin artırılması ilə həll edilə bilər.