随着生成式AI应用的扩大，AI基础设施的重要性日益增加。为了解AI基础设施的现状及GPU采购方面的课题，SB C&S株式会社（以下简称「SB C&S」）针对销售合作伙伴实施了「支持企业活用AI的基础设施整备实态调查」（以下简称「本调查」）。 调查结果摘要 ・生成式AI项目的主要客户层中，「中坚企业（100～299人）」与「中小企业（20～99人）」占过半数。 ・关于生成式AI的正式导入，52.5%表示「高度关注但尚未具体化」占过半数，仅有7.3%表示「正推进正式导入」。 ・AI基础设施营运的最大课题为「营运人才不足」，占70.4%（复选）。 ・在AI基础设施建置需求方面，「供应商选型与架构提案支持」占52%，「提供最新GPU的评估与验证环境」占42.5%（复选）。 ・在GPU验证中心的活用需求方面，「作为提供给客户的PoC环境」占49.2%，「用于技术展示或研讨会」占44.1%（复选）。 【调查背景】 随着生成式AI的普及，企业在AI的应用正迅速扩大，而支撑其运作、以GPU为内核的AI基础设施也显得比以往更加重要。尤其是在需要高度运算处理的生成式AI导入过程中，适当的基础设施整备是竞争力的关键。另一方面，由于GPU价格飙涨与供应短缺导致的采购困难、供应商选型与架构设计的复杂化，再加上包含电力与冷却等营运成本的增加，建置与营运两方面的各种课题日益凸显。基于上述情况，为了掌握AI基础设施的现状、GPU采购课题，以及对外部支持与验证环境的需求，我们实施了本调查。 【调查概要】 • 调查内容：AI基础设施与GPU采购实态调查 • 调查期间：2026年2月27日～3月13日 • 调查主体：SB C&S株式会社 • 调查方法：网络调查 • 调查对象：销售合作伙伴（179人） 生成式AI项目的主要客户层以「中坚企业」最多 生成式AI项目的主要客户规模中，「中坚企业（100～299人）」占29.1%最多，其次是「中小企业（20～99人）」占22.3%，「准大型企业（300～999人）」占19.0%。另一方面，「大型企业（1000人以上）」为18.4%，「小规模企业（1～19人）」为11.2%。将这些加总起来，中坚与中小企业占整体的过半数（51.4%），可以看出生成式AI的应用正从以大型企业为中心，逐渐将基础向外扩展。特别是在中坚企业中，以提升业务效率及生产力为目的的导入需求可能正在攀升，且其相对迅速的决策与导入弹性，被认为是推动应用扩展的原因。 AI导入缺乏具体化，多停留在PoC（概念验证）阶段，正式导入有限 关于生成式AI项目的正式导入，「高度关注但尚未具体化」占过半数达52.5%，「PoC・测试性导入增加中」为19.0%，「仍属局限」为21.2%。另一方面，「正推进正式导入」仅有7.3%。总结来看，约有7成（71.5%）的受访者仍处于关注与验证阶段。从这些结果可看出，虽然在高度关注的背景下，企业内部生成式AI的PoC与测试导入正逐渐普及，但在多数情况下，仍未能达到正式集成进业务流程或全公司展开的阶段。 AI基础设施营运的最大课题为「人才短缺」 在AI基础设施营运层面负担较大的项目中，「营运人才不足」占70.4%为最多，其次为「硬件更新与维护费用」占49.2%，「数据中心合约与成本」占32.4%，「电力与冷却等营运成本」占23.5%。特别是「营运人才不足」与其他项目相比非常突出，显示专业人才的招募与培育完全赶不上AI基础设施的高度化与扩张速度。此外，硬件与数据中心相关费用、电力与冷却等营运成本也名列前茅，揭示了随着AI应用的扩大，维持基础设施的负担正呈多方面增加的残酷现实。在AI基础设施营运中，人才与成本双方都已成为主要课题，建置稳定营运体制的各项措施将变得更加重要。 AI基础设施建置对于「供应商选型与架构提案」及「验证环境」需求高 在AI基础设施建置上期待外部提供的支持中，「供应商选型与架构提案支持」占52%为最多，其次为「提供最新GPU的评估与验证环境」占42.5%，「采购与交期协调支持」占41.9%，「导入后的优化与维护支持」占37.4%。前两大项目为关键字汇。