Gartner預測:2026年全球人工智能支出達2.7萬億美元
Gartner預測2026年全球人工智能支出將達到2.7萬億美元,較2025年增長49.5%。
該機構將人工智能基礎設施列爲最大支出類別,預計2026年達1.48萬億美元,高於2025年的9819億美元;驅動因素包括超大規模企業和服務商擴大數據中心容量以支持預期工作負載。
人工智能服務支出預計從2025年的4340億美元增至2026年的5765億美元,企業更多通過服務商利用已嵌入現有軟件的功能,而非大規模轉型項目。
人工智能軟件支出預計2026年達約4616億美元;智能體與助手支出預計從2025年的165億美元增至292億美元,生成式模型支出亦同步上升。
Gartner進一步預測2027年全球人工智能總支出約達3.64萬億美元;分析師指出需求集中於優化基礎設施,包括AI優化服務器、網絡與半導體。
資金主要流向芯片、服務器、數據中心與嵌入式軟件能力的供應方;超大規模雲廠商與硬件供應商成爲主要受益者,而需證明回報的傳統企業與數據中心運營商面臨支出持續擴張但可歸因收入缺口擴大的壓力。
Gartner此前已多次上調預測,並將基礎設施視爲當前最大且相對剛性的支出部分。
來源:公開信息
ABAB AI 解讀
Gartner持續跟蹤全球人工智能支出,早期預測已多次上調,尤其將基礎設施類別單獨放大;歷史技術週期中,鐵路與互聯網建設同樣經歷資本集中於底層設施的階段。
資本路徑體現爲超大規模企業與芯片廠商主導支出,資源集中投向數據中心、AI優化服務器與電力配套,戰略上通過擴大容量鎖定未來工作負載,同時將軟件與服務中的AI嵌入作爲次級增長點。
這與早期雲計算基礎設施擴張或半導體週期相似,也類似鐵路時代資本優先投入軌道與機車;當前階段屬於基礎設施主導的擴張期,企業側直接支出尚未充分展開。
本質屬於資本集中:支出高度集中於少數基礎設施與平臺供應商,機制上通過容量前置與嵌入式功能鎖定需求,使資金優先流向可規模化供給的硬件與雲側,而非分散的終端應用回報驗證。
ABAB News · 認知定律
基礎設施支出先行,應用回報後置
預測上調速度反映資本集中程度
嵌入式功能擴大支出,同時壓縮獨立項目空間