【CubeInsight 283】科技支出迷雾：AI浪潮下的谨慎与机遇

数据存储前沿技术

发布于 2025-07-27 13:33:06

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全文概览

当前，尽管股市指数屡创新高，企业在科技支出方面却普遍持谨慎态度。这种“大软时期”的现象，与以往技术变革周期中的过渡阶段相似。当人工智能等新兴技术展现出以更低成本实现更高效率的潜力时，企业高管们自然不愿过度配置资本。从大型机到个人电脑，再到云计算和大数据时代，每一次技术浪潮都伴随着对颠覆的恐惧和对新机遇的追逐。在AI时代，云服务商凭借巨额资本优势不断摊薄边际成本，这使得传统企业的AI应用面临高昂的门槛和复杂的技术挑战。面对这种局面，企业该如何平衡创新投入与风险控制？在不确定的宏观环境中，又该如何把握AI带来的机遇，实现可持续增长？

阅读收获

洞察当前科技支出环境的谨慎态度及其背后的宏观经济和技术因素。
理解AI时代企业在技术投资决策中面临的挑战与机遇。
掌握企业在不确定环境中应对支出变化和网络风险的策略。
学习如何在新技术浪潮中找到合适的切入点，实现业务价值和组织发展。

深度分析 by Dave Vellante[1]

尽管纳斯达克指数似乎每日都在创下新高，但由于持续的市场不确定性，企业科技支出在宏观层面仍然保持着持续的谨慎。

这不一定是坏消息，但可能会让决策者感到不安。在转型周期中，就像我们现在所处的这个周期一样，高管们不希望过度配置资本，因为新兴技术（如人工智能）可能以更具成本效益的方式实现相同的成果。

我们在之前的浪潮中也看到了类似的模式。从大型机和小型机过渡到个人电脑时代，企业信息技术支出经历了一个“大软时期”；在经历了过度狂热的 Y2K 和互联网泡沫支出[2] 后出现巨大反弹；在云计算、移动、软件即服务、社交和大数据时代，传统企业技术势头稳步下滑。

Dave's point

AI时代，云服务商在海量资本的加持下，边际成本不断摊薄，传统企业的AI应用面临巨大准入门槛和技术复杂性挑战。多云协同是企业面对CSP巨头的核心竞争策略，统一云管和数据访问界面是多云集成的基础。

每一波浪潮都不同，但有两个共同主题依然存在：1）坚信新时代已经到来；2）对颠覆的恐惧，这有时会导致仓促的决策和浪费。这两种相互制约的力量似乎在今天发挥着作用，因为 87% 的企业表示在人工智能投资方面采取了谨慎的态度。而这种谨慎也体现在宏观支出环境中。

在本期深度分析中，我们将审视 Enterprise Technology Research 的季度支出数据，并就宏观市场动态以及支出环境的变化给出我们的看法。我们将量化技术和政策驱动的不确定性所带来的顽固影响，并传达企业如何应对。

一月的乐观情绪已转为谨慎

让我们从回顾 2021 年繁荣时期的科技支出情绪开始。

来自 ETR 的数据显示了约 1800 名 IT 决策者对年度 IT 支出增长的季度预期。正如我们过去讨论过的，我们已经远离了隔离经济时期的高个位数增长。请注意图表中 2025 年的数据，今年年初，ITDM 预计年度支出将健康增长 5.3%，春季下降至 3.4%，在 2025 年 7 月的调查中略微回升至 3.6%，但仍远低于一月的高点。更令人担忧的是，以 G2000 数据为代表的大型支出者预计增长 2.9%，而中小企业则更乐观，预计增长 4.5%。

令人担忧的原因是，中小企业更容易受到关税等政策变化的影响，并且它们抵御冲击的能力不如大型跨国公司。

科技支出模式与美联储行动相关

将科技支出变化与两年期国债进行对比很有意思，如下图所示。

蓝线代表两年期国债价格，它与科技支出情绪基本成反比。2022 年，我们仍处于新冠疫情后的乐观情绪余波中，随着利率飙升，科技支出预期逐渐减弱（从约 7% 降至 6%）。但随着现实的到来，您可以看到 2023 年 7 月的支出轨迹跌至 3% 以下，此后一直保持在 3% 中段。

除了我们开头提到的因素外，网络风险以及所有地缘政治的动荡都在加剧，导致了我们所指出的这种持续的谨慎。

运营韧性在此时代日益重要

这里展示了 ETR 宏观调查中的一个有趣数据点——衡量地缘政治和其他担忧在多大程度上影响了组织在运营韧性方面的姿态。

我们可以将这些数据视为大量客户正在将韧性作为一项高度优先事项。右侧的人群是更容易受到影响，还是他们已经更具韧性？我们无法从这些数据中得知，但它表明韧性已成为首要关注点，这一点我们早已知晓。

网络攻击比以往更具破坏性

造成这种情绪的一个主要原因是，面对组织所面临的各种变化——地缘政治、人工智能的步伐、政策的不确定性等等——网络风险被 ITDM 视为他们的头号担忧。而且可能也是最难解决的问题。下面这张来自 theCUBE Research 最近一项研究的图表显示了从网络攻击中恢复所需的时间，该研究由 Christophe Bertrand 领导。

最左侧的数据询问了 600 个组织估计从攻击中恢复所需的时间，而最右侧的图表询问了那些实际经历过网络攻击的组织恢复所需的时间。在右侧——那些经历过攻击的人——只有 2% 的人能在几小时内恢复，只有 12% 的人能在一天内恢复。在两个数据集中的大多数受访者都需要数天才能恢复。

Christophe 的研究量化了此类中断的成本，也有许多其他研究也进行了量化。但关键点是：1）一次攻击造成的生产力损失是数天或数周的生产力损失；2）组织开始认识到现实情况，并且普遍对其能力有现实的认识。

另一个需要指出的因素是预算并非无限。除了维持日常运营和业务发展外，组织还必须发展和转型业务。因此，他们必须为新的业务线计划提供资金，为人工智能提供资金，并持续迭代网络安全。所有这些因素都影响着我们之前分享的宏观支出数据。

组织用于削减成本的方法

对于那些感受到预算压力和支出下降的组织来说，他们是如何做到的？以下数据描绘了所使用的方法。

总的来说，本研究中只有 20% 的组织正在削减 IT 支出。这比两年前的 24% 有所下降，这是一个积极的信号。正如您在最左侧的条形图中看到的，他们通过裁员来实现这一点。这种方法回到了去年秋季的高点。您可以看到新项目被推迟。虽然这是第二种最常用的技术，但其受欢迎程度正在下降。再往右看，您可以看到削减云支出正在获得动力。

用于加速支出的方法

让我们更深入地研究一下，看看组织如何增加 IT 支出，如下所示。

新项目加速仍然是首选方法。云资源扩展虽然仍位居第二，但正在下降。

因此，基于这些数据和之前的数据，您可能会推断云正在面临压力。

云支出继续超过其他领域

以下数据显示了按类别划分的支出——云、硬件、外包和 SaaS。

尽管之前的数据可能被解读为负面，但云支出仍然远远超过了其他所示的广泛领域，年增长率为 8.1%，是宏观平均水平的两倍多，远高于硬件、外包和 SaaS，这些领域的增长率都在低个位数或更低。

请记住，仅三大超大规模云服务提供商加上阿里巴巴的云收入今年将超过 2500 亿美元，该集团的收入增长率为 20% 中段——仍然非常强劲，并超过了其他领域。云的增长得益于人工智能、持续增长的现有工作负载基础以及像本地部署那样不存在的生态系统供应商的飞轮效应。

预测人工智能生产力繁荣

最后，让我们来看看组织从人工智能支出中看到的结果。会议上的供应商叙述是，我们已经走出了人工智能的实验阶段，正在进入大规模部署阶段。我们并不完全这样认为。大多数客户仍然告诉我们，他们的人工智能尚处于起步阶段，并且主要是实验性的，投资回报率不确定。从很多方面来说，这都是个好消息，因为潜在的价值增长巨大——如果您（像我们一样）相信人工智能是一个持久的趋势。

以上数据显示，人工智能最常用于提高生产力并增强单调的人类任务。支持更好的分析几乎是理所当然的。当您拥有良好的分析数据时——例如在 Snowflake 或 Databricks 或云数据仓库/湖仓中——将人工智能融入其中非常有意义，风险较低，并且代表了唾手可得的成果。

上面的第三个条形图——通过新的收入来源实现转型——在我们看来需要更多时间，但其净现值将远大于我们目前从早期人工智能实验中看到的。第四项的下降值得注意——避免或减少员工数量——但人工智能将影响就业，这是真实而切实的。令人惊讶或不令人惊讶的是，10% 的人仍然没有在这些已声明的领域开展人工智能项目。我们的解读是，他们正在等待先驱者去“吃螃蟹”。

想象一下在超过 100 万亿美元的人工智能经济中实现 10% 的生产力提升

让我们回到生产力这个话题。正如我们在之前的深度分析环节中分享过的，自第二次世界大战以来，真正有过两次持续了十年的生产力繁荣。第一次是在战后时期，美国的制造业大幅增长。这推动了消费者购买的飞轮效应，并在 50 年代末到 60 年代提升了生产力。第二次主要的增长是由于 90 年代个人电脑生产力的繁荣。许多人——包括我们自己——相信我们正处于又一个全球性生产力增长持续期的前沿。

让我们仔细想想。2023 年，人工智能领域的风险投资约为 500 亿美元，比去年翻了一番多，并且有望在今年继续增长。三大超大规模云服务提供商加上 Meta Platforms 今年将在资本支出上花费远超 3000 亿美元。所以，让我们粗略估算一下，有 5000 亿美元用于人工智能，但目前资本回报率有限。听起来很多，对吧？半万亿美元却只换来边际回报？

但让我们退一步看。全球年经济规模超过 100 万亿美元。人们谈论生产力提高 10%、20%、30%。让我们取 10%，这顺便说一句将对经济产生巨大的积极影响。那就是每年 10 万亿美元的生产力增长。所以，从这个角度来看，5000 亿美元可能并不算离谱，甚至可能有些保守。

您的问题是，您应该立即投入还是等待？在这些新浪潮中，快速跟进者蓬勃发展的例子比比皆是。Facebook 不是第一家社交媒体公司。戴尔不是第一家个人电脑制造商。谷歌也不是第一个搜索引擎。因此，在周期的早期过度配置资本可能会很危险。同时，不参与几乎肯定会让你落后。

所以我们的建议是：