Gartner 將 2026 年全球 AI 支出預測提升至 2.7 兆美元

根據 Gartner 最新的預測，全球在人工智慧技術上的支出將在 2026 年攀升至 2.7 兆美元。此增幅較 2025 年提升 49.5%，創下 Gartner 追蹤 AI 支出以來最快的年增長率。

這波增長在所有 AI 類別中並非均勻分布。Gartner 強調，針對 AI 工作負載特別調校的基礎設施即服務（IaaS）平台，以及伺服器、網路設備、半導體與邊緣裝置的需求，儘管宏觀經濟壓力仍保持強勁。

基礎設施需求超過價格壓力

預測中的一個顯著洞見是，記憶體價格上漲預計對基礎設施採購的影響有限。Gartner 歸因於企業對維持 AI 訓練與推論計算容量的戰略重要性，超過短期成本波動的考量。

軟體供應商正透過在既有產品套件中直接嵌入更具主動性的 AI 功能來回應，旨在防止跨功能 AI 代理人繞過傳統軟體邊界，保護市場份額。

生成式 AI 進入「幻滅低谷」

Gartner 把生成式 AI 放在 2026 年的幻滅低谷，顯示大型語言模型與圖像生成器的熱潮正逐漸平息。公司觀察到，AI 正向更簡單、針對特定任務的功能轉變，且這些功能已與企業已購軟體捆綁。

因此，企業買家正改變採購模式。他們不再大量委託大型顧問公司進行全域數位轉型，而是偏好較小、目標明確的專案，利用已擁有的應用程式內嵌的 AI 功能。

開發平台與生成模型的預期成長

Gartner 預測，AI 應用開發平台在 2026 年的年成長率將介於 28% 至 39% 之間；而生成模型市場則預計年增幅在 110% 到 117% 之間。這顯示出工具快速擴張與底層模型能力適度提升的雙重趨勢。

• AI 優化 IaaS 服務
• 高效能伺服器與網路設備
• 專用推論半導體
• 具 AI 加速的邊緣裝置

Gartner 也預測，結合轉型服務與間接 AI 專案的總收入可在 2030 年達到 1.2 兆美元。此長期觀點暗示，2026 年將以基礎設施支出與軟體增強為主，未來市場將演變為結合策略變革與戰術 AI 實施的更廣泛生態系統。

必須記住，這些數字屬於前瞻性估計，並非截至目前的實際支出。Gartner 提醒企業區分購買的容量、實際使用的容量以及 AI 計畫所帶來的具體商業價值。

從預測的增長幅度來看，企業在 AI 基礎設施上的投入已成為驅動整體支出提升的核心因素。這意味著，未來的預算規劃必須將硬體資源的可擴充性與長期運營成本納入評估，僅依賴短期價格波動的判斷將不足以支撐持續的 AI 訓練與推論需求。

然而，將所有預算集中於高階 IaaS 平台亦存在風險。若企業過度依賴單一供應商的專屬服務，可能在技術演進或供應鏈變動時面臨鎖定效應，導致後續轉換成本上升。因此，在採購決策時需同步檢視多供應商的兼容性與標準化程度，以降低未來的治理與整合障礙。

在軟體層面，將 AI 功能直接嵌入既有產品套件雖能提升使用者黏著度，卻也可能削弱對外部 AI 平台的需求彈性。企業必須建立內部驗證機制，對嵌入式 AI 功能的效能與安全性進行持續測試，確保其在特定業務情境下的實際價值不被過度宣傳所掩蓋。

生成式 AI 進入「幻滅低谷」的觀察提醒企業，熱潮過後的技術成熟度仍需時間驗證。此階段的實務應用往往聚焦於特定任務而非廣泛的創新應用，企業在導入相關模型時應先行設定明確的效能指標與回報期望，避免因過度期待而產生資源浪費。

開發平台與生成模型的高速成長雖顯示市場活力，但同時也帶來工具選型的複雜性。企業在選擇開發平台時，應以可重用性、跨雲端部署能力以及與現有資料治理框架的相容性為主要篩選條件，並透過試點專案驗證其在真實工作負載下的效能與成本效益。

最後，預測數據本質上屬於前瞻性估計，企業在將其作為決策依據時，必須區分「購買容量」與「實際使用容量」之間的落差。透過持續的使用率監控與商業價值測量，CIO 能夠在 AI 投資的不同階段調整資源配置，從而在避免 hype 驅動的過度投資同時，確保關鍵業務領域得到實質性的 AI 增益。

對於台灣或其他中文使用的企業而言，這份預測意味著具體行動：優先為 AI 準備的基礎設施編列預算、在購買新工具前先評估現有軟體的內建 AI 功能，並規劃可逐步擴展的較小、以價值為導向的 AI 專案。了解預測支出與實際消費之間的差異，有助於 CIO 更有效分配資源，避免在 hype 驅動的技術上過度投資。