AI需求暴涨110%！基础设施却“闲置65%”，百亿市场谁在裸泳？|能耗|运维

完整报告获取：三个皮匠报告

2026年3月，由DDN联合Google Cloud和Cognizant发布的《2026年人工智能基础设施状况报告》，基于对美国600位行业领袖的调研，揭示了AI进入生产时代背后的真正瓶颈——不是算法也不是预算，而是基础设施。

一、现状与痛点：大家都在“拆东墙补西墙”

市场现状

AI需求暴涨，但基础设施跟不上，65%的企业表示AI环境过于复杂难管。
99%的企业AI工作负载存在效率问题，54%的项目因此延期或取消。

核心问题

数据孤岛：只有38%的企业使用统一数据平台，大部分企业还在“拼凑”工具。
技能短缺：98%的企业存在AI技能缺口，83%的团队已感到吃力。
能源焦虑：93%的企业在努力降低AI能耗，但近一半基础设施仍处于闲置状态，浪费严重。

☁️ 二、解决方案：云是“必选项”，不是“可选项”

为何云是关键

97%的领袖认为云是未来一年AI规模化的重要支柱。
云能提供弹性资源、最新GPU、跨区域部署能力，让AI变得可行且经济。

云带来的改变

全云化企业技能短缺问题更低（33% vs 平均40%）。
云能简化管理，让团队更专注于业务成果，而非运维。

⚡ 三、能源危机：AI的下一战是“每瓦特效率”

能耗成新瓶颈

AI持续运行导致用电量飙升，“每瓦特输出”成为关键指标。
65%的基础设施处于闲置，即意味着大量电力与资金的浪费。

如何应对

从设计之初就考虑能效，让GPU、存储、冷却系统协同工作。
动态管理能源，实现“用更少的电，做更多的AI”。

四、合作共生：没有人能独自搞AI

内外协同是出路

72%的企业依赖第三方专家共建AI基础设施，仅12%全靠自研。
合作伙伴带来技术架构与规模化经验，内部团队提供业务理解与合规把控。

混合架构成趋势

54%的企业选择“云+本地”的平衡架构，既能控制成本，又能灵活扩展。
这类企业在GPU利用率、性能障碍和经济回报上表现更优。

✅ 五、行动建议：六步搭建“不踩坑”的AI底座

先评估，再扩展
摸清现有工作负载的表现，建立性能基线。
云要融入架构，而非附加
选对云厂商，把适合的AI任务迁移上云。
关注能效，不只是容量
追踪能耗与闲置率，优化TCO（总拥有成本）。
简化流程，去除冗余
淘汰旧系统，自动化运维与配置。
补足技能，或找伙伴
明确团队技能缺口，通过培训或合作补全。
统一监控，持续优化
集中观测GPU、存储、能耗等指标，持续改进。

报告总结与启示

这份报告清晰地指出：AI的成功已从“拼算法”转向“拼基建”。企业若仍在用传统、 fragmented（碎片化）的系统支撑AI，只会陷入“修修补补”的循环，难见回报。未来的赢家，将是那些把基础设施视为智能平台的企业——通过云化、能效优化、内外协作，把数据、算力、人才整合成一个高效、可持续、易扩展的生态系统。

AI不再是实验室里的玩具，而是需要“工厂级”支撑的生产力引擎。你的企业，是否已经准备好迎接这场基础设施的升级之战？

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