Gartner：2026 年 AI 優化雲端基礎設施支出翻倍至 420 億美元

一份持續攀升的預測

2026 年 8 月 10 日，Gartner 發布了一份更新預測，值得每位雲端策略負責人密切關注：全球 AI 優化基礎設施即服務（IaaS）支出預計在 2026 年成長 96%，達到 420 億美元。這個數字代表了一次有意義的上修——僅僅十個月前，2025 年 10 月，Gartner 將 2026 年的總額定為 375 億美元。兩次預測之間 45 億美元的差距，本身就說明了 AI 雲端基礎設施的需求曲線正在以多快的速度變陡。

這次上修之所以重要，是因為 AI 優化 IaaS 已經不是一個邊緣類別。它涵蓋了企業從雲端供應商租用的 GPU 加速運算實例、高頻寬記憶體配置，以及專為執行大型語言模型推論、微調，乃至於越來越多的自主 AI 代理工作負載而打造的網路架構。當 Gartner 表示這個領域的成長率接近去年的兩倍時，它釋放出一個明確訊號：AI 熱潮的二階效應——也就是在生產環境中實際運行模型的營運成本——正開始遠超訓練模型的一階成本。

推論正式成為主導工作負載

Gartner 預測中最具深遠意義的數據點，是工作負載結構的轉變。2026 年，所有 AI 優化 IaaS 支出中，55% 將由推論而非訓練驅動。這是一個結構性的里程碑。在生成式 AI 時代的前三年，雲端的主導工作負載是訓練：組織租用大規模 GPU 叢集，花費數週甚至數月來建構前沿模型。推論——即運行已訓練的模型來生成預測或文字——在預算討論中只是一個附帶項目。

如今情況已完全不同。隨著企業從實驗階段轉向生產部署，推論成本呈爆炸性成長。Gartner 預測，僅推論導向的 IaaS 支出在 2026 年就將達到 206 億美元，比 2025 年的 92 億美元增加一倍以上。而且這個軌跡正在加速：到 2029 年，Gartner 預期推論將佔所有 AI 優化 IaaS 支出的 65% 以上。這一轉變對雲端供應商如何設計基礎設施、企業如何編列 AI 預算，以及哪些硬體廠商能捕獲最多價值，都有深遠的影響。

1,086 億美元的地平線

將視野拉遠到五年期，數字幾乎令人目眩。Gartner 在 2025 年 7 月發布的預測分析指出，AI 優化 IaaS 支出從 2024 年到 2029 年將以 70.9% 的年複合成長率（CAGR）增長，最終達到 1,086 億美元。換個角度來看，2024 年全球整體 IaaS 市場——包括所有非 AI 工作負載——估計約為 1,800 億美元。在五年內，僅 AI 優化的子集就可能接近這個數字的三分之二。

這種成長發生在整體 AI 支出爆炸性成長的背景下。Gartner 2026 年 1 月的預測將當年全球 AI 支出總額定為 2.52 兆美元，比 2025 年成長 44%。其中 1.37 兆美元——超過一半——流向 AI 基礎設施，包括優化伺服器、網路設備和容納這些設備的設施。最新的 2026 年 7 月 IT 支出預測更將總 IT 支出推升至 6.37 兆美元，比 2025 年成長 14.2%，其中 AI 佔了增量成長的絕大部分。

超越 GPU 稀缺：資料鄰近性與平台整合

Gartner 2026 年 7 月預測分析文件中最具前瞻性的洞見之一，是驅動需求的因素發生了質變。根據報告，AI 基礎設施即服務的需求「將不再由 GPU 取用性主導，而是更多地取決於企業資料的鄰近性和整合式平台」。這與 2023 至 2025 年的敘事形成了顯著對比，當時 GPU 稀缺是 AI 經濟的核心制約因素。

原因很直接。當企業部署需要查詢專有資料庫、處理即時遙測數據，並與營運系統保持低延遲連接的 AI 代理時，運算資源的物理位置變得至關重要。一個運行在遠離企業資料倉儲區域的模型，會面臨延遲懲罰，進而降低代理效能。能夠提供與託管資料庫、資料湖和整合工具共置的 AI 運算資源的雲端供應商——AWS 以 Bedrock+S3+RDS 堆疊、Google Cloud 以 Vertex AI+BigQuery、Microsoft Azure 以 Azure OpenAI+Fabric——正在為搶占這一需求做好戰略部署。

超大規模供應商的資本支出軍備競賽

這份預測發布之際，三大主導超大規模供應商正處於前所未有的基礎設施支出浪潮中。Amazon、Google 和 Microsoft 在 2026 年的基礎設施資本支出合計預計將超過 6,000 億美元——這個數字超過了許多國家的國內生產毛額（GDP）。AI 優化伺服器——一個與 IaaS 相關但有所區別的類別——今年的支出預計將達到 4,216 億美元，接近整個 AI 軟體市場的規模（4,525 億美元）。

這項投資並非投機性質。根據產業分析，AI 相關工作負載在 2026 年佔總雲端支出的 19%，高於 2023 年的僅 8%。企業平均每年在 AI 雲端基礎設施上花費 170 萬美元。隨著模型規模增大、上下文視窗擴展，以及代理工作負載倍增，每客戶的成本軌跡正急遽攀升。

對企業意味著什麼

對技術領導者而言，Gartner 的預測帶來了幾個可付諸行動的啟示。首先，推論成本——而非訓練成本——應成為 2027 年 AI 預算編列的首要焦點。一直以來優化模型訓練流程的組織，可能會發現其最大的成本中心已轉移到服務基礎設施。其次，資料引力應成為選擇雲端供應商的考量因素。選擇其 AI 服務與營運資料相鄰的供應商，可以在代理工作負載規模化時帶來可衡量的延遲和成本優勢。第三，70.9% 的 CAGR 意味著，今天的基础設施預算在可預見的未來可能每年都需要大致翻倍——這個軌跡需要的是戰略規劃，而非臨時採購。

更廣泛的訊息再清楚不過：AI 基礎設施已從實驗性科目，畢業成為企業 IT 支出中成長最快的領域。組織在 2026 年花在 AI 優化雲端運算上的 420 億美元，很可能只是一場數兆美元規模建設的開篇。