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AI基础设施支出翻倍至420亿美元,推理成本首超训练

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根据高德纳咨询公司本周一发布的报告,全球面向AI优化的基础设施即服务支出将在年底前几乎翻倍,达到420亿美元。这一增长背后,是代理式AI与推理模型的普及对算力基础设施的持续拉动。

报告显示,今年全球在AI推理上的支出预计将达到233亿美元,首次超过用于模型训练的190亿美元。高德纳高级首席分析师哈迪普·辛格在邮件中向CIO Dive表示,推理工作负载是AI的运营侧,即已训练好的模型实时生成回答、建议和决策。他特别指出,2026年推理支出超过训练支出,意味着AI应用正变得更主流、更面向实际生产。


随着企业AI部署计划日趋成熟,对代理式系统的依赖加深,企业对AI基础设施的需求正在快速增长。辛格说,企业已不再停留在构建和训练模型阶段,而是将重点转向规模化部署和运营。高德纳预测,全球基础设施即服务支出将持续攀升,到2027年将达到660亿美元。

“过去几年,AI基础设施需求主要由模型提供商训练大型基础模型所驱动,”辛格表示,“而如今,企业正在将AI嵌入应用程序、业务流程和客户体验,这要求的是持续推理,而非周期性训练。”

另据Forrester年初预测,在AI服务需求上升的推动下,2026年全球技术支出将增至5.6万亿美元,高于2025年的5.2万亿美元。对于CIO和技术决策者而言,这既是机遇也是挑战——他们需要重新评估基础设施预算与战略,以确保在AI转型浪潮中不掉队。

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