Gartner: мировые расходы на ИИ в 2026 году вырастут на 49,5%, до 2,7 трлн долларов

16 сентября 2026 года Gartner поднял прогноз: мировые расходы на искусственный интеллект в 2026 году составят около 2,67 трлн долларов — на 49,5% больше, чем в 2025-м. В округлённом виде это 2,7 трлн долларов. Больше половины денег уйдёт в инфраструктуру, а в 2027 году расходы, по оценке Gartner, вырастут ещё на 36,2%.

Gartner поднял оценку роста. В предыдущем прогнозе от 19 мая 2026 года расходы на ИИ должны были вырасти на 47%, в сентябрьском — уже на 49,5%. Пересмотрены вверх и отдельные направления:

На 2027 год Gartner ожидает ещё плюс 36,2%, до 3,64 трлн долларов. Подробно сентябрьский прогноз пересказывает CIO.

Самая крупная часть — инфраструктура ИИ: 1,48 трлн долларов, или около 56% всех расходов. Крупнейшая отдельная статья прогноза — закупки ИИ-серверов гиперскейлерами и сервис-провайдерами. Гиперскейлерами называют крупнейших владельцев облачных дата-центров, которые сдают вычислительные мощности другим компаниям.

Три категории из таблицы вместе дают около 2,52 трлн долларов. Остаток приходится на другие статьи прогноза, так что сумма в таблице не исчерпывает всех расходов.

Джон-Дэвид Ловлок (John-David Lovelock), вице-президент-аналитик Gartner, назвал строительство мощностей для ИИ-дата-центров «крупнейшим инфраструктурным проектом в истории человечества».

Прогноз показывает, что главные деньги ИИ-рынка сейчас уходят не в сами модели, а в мощности под них: без новых серверов и дата-центров не будет ни новых моделей, ни сервисов, которыми пользуются компании.

Второй вывод — спрос на то, что работает поверх этих мощностей, растёт быстрее, чем ожидалось. Gartner поднял оценку роста расходов на генеративные модели до 117%, а на платформы для разработки ИИ-приложений — до 39%. Деньги идут не только в стройку, но и в модели и инструменты, из которых компании собирают собственные решения.

Для презентаций и бюджетов на 2027 год эти цифры — удобный ориентир. Они показывают масштаб рынка и помогают объяснить руководству, почему ИИ перестал быть экспериментом отдела ИТ.

Собственные мощности для ИИ — это дорого и долго. Когда мировой рынок вкладывает в инфраструктуру почти полтора триллиона долларов за год, небольшой компании нет смысла соревноваться с облачными гигантами в закупке серверов. Для большинства задач выгоднее брать ИИ как сервис: платить за работу моделей, а не за железо и его обслуживание.

Второе — доступ к готовым моделям со временем дешевеет. Почему цена за миллион токенов падает, мы разбирали в гайде о стоимости нейросетей, а из чего складывается бюджет внедрения ИИ в компании — в честном разборе.

В СуперИнтеллекте модели разных разработчиков — GPT-6, Claude, Gemini, GLM, Qwen и отечественный GigaChat — собраны в одном окне, работают в России без VPN и зарубежной карты, оплата — в рублях. Выбирать модель под каждую задачу не обязательно: вариант «СуперИнтеллект» в списке моделей подбирает её сам, а как выбрать модель вручную, мы разбирали в гайде. Начать можно на бесплатном тарифе.

По прогнозу Gartner от 16 сентября 2026 года — около 2,67 трлн долларов, округлённо 2,7 трлн. Это на 49,5% больше, чем в 2025 году.

На инфраструктуру ИИ: 1,48 трлн долларов, около 56% всех расходов. Крупнейшая отдельная статья — закупки ИИ-серверов гиперскейлерами и сервис-провайдерами.

Gartner ожидает, что в 2027 году расходы на ИИ вырастут ещё на 36,2% и дойдут до 3,64 трлн долларов.

Читать также: Anthropic и Akamai: контракт на 11,6 млрд долларов на мощности для ИИ-агентов · Тренды ИИ 2026: что важно знать