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。