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AI 军备竞赛打到现在，场面似乎开始变得魔幻…… 近日，科技媒体 VentureBeat 旗下研究机构 VentureBeat Intelligence 汇集的 2026 年第三季度连续调研数据显示，79% 的企业受访者表示，其 GPU 算力至少有一半时间处于完全闲置状态。 这一数据在三个月中始终稳定维持在 77% 至 81% 的高位。换句话说，在这批受访企业中，GPU 使用不充分已经成为一个持续存在的现象。 但更令人匪夷所思的是，在这批 GPU 平均利用率不超过 50% 的企业里，70% 的公司仍计划在未来 12 个月内引入、扩充或更换新的 AI 计算平台。
VentureBeat 旗下研究机构 VentureBeat Intelligence 汇总了其在 2026 年 7 月、8 月和 9 月开展的三轮人工智能基础设施与算力领域 VB Pulse 调查结果。三轮调查共吸引了 385 名符合条件的受访者，他们来自员工人数不少于 100 人的机构，其中也包括代表其主要客户作答的咨询顾问。 一边是硬件在机房吃灰，一边是 AI 预算账单仍在加速狂飙，问题已然浮出水面：现有资源尚未充分利用，企业为什么还要继续寻找新的 AI 平台？ 再看投资回报。VentureBeat 今年 9 月的调查显示，在 64 名计划采用新 AI 平台的受访者中，58 人没有经过财务部门审核的投资回报率（ROI）数据，占比高达 91%。 这意味着，相当一部分受访企业在准备下一轮 AI 投入时，尚未形成经过财务审核的收益测算。 当然，没有经过审核的 ROI，不等于项目没有收益。同一调查中，没有新平台采用计划的受访者也普遍缺少这类数据，但它至少表明，企业 AI 投资的财务评估，可能还没有跟上基础设施投入的速度。也就是说，AI 能力正在快速进入生产环境，但到底花了多少钱、创造了多少价值，仍是许多企业没有完全回答的问题。 这些数字之所以重要，是因为华尔街正在激烈争论 AI 是否已经形成泡沫，而 VentureBeat 基于调查提出了一个颇具争议的判断：AI 泡沫的风险，可能已经出现在企业内部……
表面上看，这种「一边闲置、一边加码」的现象极度违背商业常理，尤其是在多数技术负责人正面临削减 AI 预算压力的当下：一些技术负责人告诉 VentureBeat，在今年秋季的预算季，他们正承受着削减 AI 账单的巨大压力。 但深入企业内部架构会发现，企业的真实 AI 需求并没有消失，而是精准地落在了现有硬件根本承接不住的地方。 专业人士和消费者正在使用越来越多的 AI，而其中大量工作依赖 Anthropic 和 OpenAI 提供的前沿模型，这种需求将在未来一段时间内继续支撑这些公司在算力方面的投入。 真正的错配发生在更下游的企业内部：企业当前正同时为两类截然不同的 AI 支出买单，而这两者之间存在无法逾越的鸿沟：
- 恐慌驱动的算力储备：前两年全球算力短缺的焦虑下，大量企业出于「防踏空」心理提前锁定并采购了 GPU 集群。然而，硬件到位后，企业却缺乏成熟的内部场景与工程能力将其跑满。
- 对闭源前沿模型的路径依赖：业务团队与工程师更倾向于直接调用 OpenAI、Anthropic 和 Google 旗下最顶尖的闭源前沿模型。企业通过这些公司的 API 按 Token 付费，或者通过月度订阅、大型云服务商购买模型能力，无法将其直接部署到自己此前掌控的本地或托管 GPU 上。
这就造成了一个极为讽刺的局面：自建算力成了沉没资产，而调取闭源 API 的成本却以惊人速度吞噬预算。 今年 8 月的时候，《财富》杂志就曾报道过，Uber 首席技术官透露，由于公司鼓励员工尽可能多地使用 AI 工具，甚至专门设立了「排行榜」，根据软件工程师使用这些工具的情况进行排名。 结果就是，几个月内便耗尽了 2026 全年的 AI 预算，企业不得不宣告「Token 狂欢（Tokenmaxxing）」时代的终结。
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