VentureBeat近期面向107家企业进行的一项调查，揭示了AI基础设施投资中的一个矛盾现象：企业采购GPU等算力资源的速度，正远远超过其衡量投入成本的能力。这种被称为“compute gap”的鸿沟，使得AI算力投入的财务透明度大打折扣。

调查显示，大部分受访企业的GPU实际利用率处于较低水平。一边是新型AI加速卡不断到货，另一边是已经部署的算力常常没有被充分调用。与此同时，只有少量企业建立了有效的成本跟踪体系，多数组织难以精确核算每季度AI相关的基础设施开销。

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这种失衡意味着，管理层在做决策时缺乏清晰的成本数据作为依据。当基础设施支出增幅远高于成本追踪能力的提升时，资源闲置和预算浪费就难以避免。

分析认为，算力鸿沟背后的本质是技术落地速度与内部管理成熟度之间的脱节。如果不能尽快提升成本可见性，持续的算力扩张可能带来更多隐形成本，侵蚀AI项目的最终效益。