תחזית גרטנר: ב-2026 יושקע יותר כסף על הרצת מודלי בינה מלאכותית מאשר על אימונם
באוגוסט 2026 פרסמה גרטנר תחזית היסטורית: הוצאות גלובליות על הסקת AI (Inference) יגיעו ל 23.3 מיליארד דולר, לעומת 19 מיליארד דולר על אימון – הפעם הראשונה שתקציבי ההפעלה עוקפים את תקציבי הפיתוח. סך ההוצאות על תשתיות AI (AI optimized IaaS) צפוי להגיע ל 42.3 מיליארד דולר בשנת 2026, זינוק של 96.4% לעומת 2025, כאשר ההסקה...
פורסם על ידינערך באמצעות DeepSeek-V4-Flashהתמונות נוצרו באמצעות GPT Image 1.5
באוגוסט 2026 פרסמה גרטנר תחזית היסטורית: הוצאות גלובליות על הסקת AI (Inference) יגיעו ל 23.3 מיליארד דולר, לעומת 19 מיליארד דולר על אימון – הפעם הראשונה שתקציבי ההפעלה עוקפים את תקציבי הפיתוח.
סך ההוצאות על תשתיות AI (AI optimized IaaS) צפוי להגיע ל 42.3 מיליארד דולר בשנת 2026, זינוק של 96.4% לעומת 2025, כאשר ההסקה תהווה 55% מסך ההוצאה.
גרטנר מזהירה: לפחות 50% ממיזמי ה GenAI יחרוגו מהתקציב עד 2028, וממליצה למנמ"רים לתעדף תשתיות להסקה ולאמץ גישות ענן היברידיות לשליטה בעלויות.
What key findings did Gartner report in August 2026 about global AI inference spending surpassing training expenditures for the first time,A conceptual illustration of AI inference workloads overtaking training in cloud infrastructure spending, reflecting Gartner's 2026 forecast.
AI Prompt
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What key findings did Gartner report in August 2026 about global AI inference spending surpassing training expenditures for the first time,. Article summary: In August 2026, Gartner reported that global AI inference spending will surpass training expenditures for the first time in 2026, driven by the rise of agentic AI and the shift from model development to production-scale . Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fak
openai.com
במשך שלוש השנים הראשונות של פריחת הבינה המלאכותית היוצרת (GenAI), הסיפור היה פשוט: מי יגייס הכי הרבה הון כדי לאמן את המודל הכי גדול. הסיפור הזה התהפך . באוגוסט 2026 דיווחה חברת המחקר גרטנר (Gartner) כי בשנת 2026, לראשונה בהיסטוריה, ההוצאה העולמית על Inference (הרצת מודלים מאומנים במצב ייצור) תעלה על ההוצאה על אימון מודלים . השינוי הזה הוא נקודת מפנה היסטורית בכלכלת תשתיות הבינה המלאכותית, והוא נושא השלכות מרחיקות לכת על מנהלי מערכות מידע (CIO), ספקי ענן וקוני טכנולוגיה בארגונים.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "תחזית גרטנר: ב-2026 יושקע יותר כסף על הרצת מודלי בינה מלאכותית מאשר על אימונם"?
באוגוסט 2026 פרסמה גרטנר תחזית היסטורית: הוצאות גלובליות על הסקת AI (Inference) יגיעו ל 23.3 מיליארד דולר, לעומת 19 מיליארד דולר על אימון – הפעם הראשונה שתקציבי ההפעלה עוקפים את תקציבי הפיתוח.
What are the key points to validate first?
באוגוסט 2026 פרסמה גרטנר תחזית היסטורית: הוצאות גלובליות על הסקת AI (Inference) יגיעו ל 23.3 מיליארד דולר, לעומת 19 מיליארד דולר על אימון – הפעם הראשונה שתקציבי ההפעלה עוקפים את תקציבי הפיתוח. סך ההוצאות על תשתיות AI (AI optimized IaaS) צפוי להגיע ל 42.3 מיליארד דולר בשנת 2026, זינוק של 96.4% לעומת 2025, כאשר ההסקה תהווה 55% מסך ההוצאה.
What should I do next in practice?
גרטנר מזהירה: לפחות 50% ממיזמי ה GenAI יחרוגו מהתקציב עד 2028, וממליצה למנמ"רים לתעדף תשתיות להסקה ולאמץ גישות ענן היברידיות לשליטה בעלויות.
תחזית גרטנר: ב-2026 יושקע יותר כסף על הרצת מודלי בינה מלאכותית מאשר על אימונם
באוגוסט 2026 פרסמה גרטנר תחזית היסטורית: הוצאות גלובליות על הסקת AI (Inference) יגיעו ל 23.3 מיליארד דולר, לעומת 19 מיליארד דולר על אימון – הפעם הראשונה שתקציבי ההפעלה עוקפים את תקציבי הפיתוח. סך ההוצאות על תשתיות AI (AI optimized IaaS) צפוי להגיע ל 42.3 מיליארד דולר בשנת 2026, זינוק של 96.4% לעומת 2025, כאשר ההסקה...
פורסם על ידינערך באמצעות DeepSeek-V4-Flashהתמונות נוצרו באמצעות GPT Image 1.5
באוגוסט 2026 פרסמה גרטנר תחזית היסטורית: הוצאות גלובליות על הסקת AI (Inference) יגיעו ל 23.3 מיליארד דולר, לעומת 19 מיליארד דולר על אימון – הפעם הראשונה שתקציבי ההפעלה עוקפים את תקציבי הפיתוח.
סך ההוצאות על תשתיות AI (AI optimized IaaS) צפוי להגיע ל 42.3 מיליארד דולר בשנת 2026, זינוק של 96.4% לעומת 2025, כאשר ההסקה תהווה 55% מסך ההוצאה.
גרטנר מזהירה: לפחות 50% ממיזמי ה GenAI יחרוגו מהתקציב עד 2028, וממליצה למנמ"רים לתעדף תשתיות להסקה ולאמץ גישות ענן היברידיות לשליטה בעלויות.
What key findings did Gartner report in August 2026 about global AI inference spending surpassing training expenditures for the first time,A conceptual illustration of AI inference workloads overtaking training in cloud infrastructure spending, reflecting Gartner's 2026 forecast.
AI Prompt
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What key findings did Gartner report in August 2026 about global AI inference spending surpassing training expenditures for the first time,. Article summary: In August 2026, Gartner reported that global AI inference spending will surpass training expenditures for the first time in 2026, driven by the rise of agentic AI and the shift from model development to production-scale . Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fak
openai.com
במשך שלוש השנים הראשונות של פריחת הבינה המלאכותית היוצרת (GenAI), הסיפור היה פשוט: מי יגייס הכי הרבה הון כדי לאמן את המודל הכי גדול. הסיפור הזה התהפך . באוגוסט 2026 דיווחה חברת המחקר גרטנר (Gartner) כי בשנת 2026, לראשונה בהיסטוריה, ההוצאה העולמית על Inference (הרצת מודלים מאומנים במצב ייצור) תעלה על ההוצאה על אימון מודלים . השינוי הזה הוא נקודת מפנה היסטורית בכלכלת תשתיות הבינה המלאכותית, והוא נושא השלכות מרחיקות לכת על מנהלי מערכות מידע (CIO), ספקי ענן וקוני טכנולוגיה בארגונים.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "תחזית גרטנר: ב-2026 יושקע יותר כסף על הרצת מודלי בינה מלאכותית מאשר על אימונם"?
באוגוסט 2026 פרסמה גרטנר תחזית היסטורית: הוצאות גלובליות על הסקת AI (Inference) יגיעו ל 23.3 מיליארד דולר, לעומת 19 מיליארד דולר על אימון – הפעם הראשונה שתקציבי ההפעלה עוקפים את תקציבי הפיתוח.
What are the key points to validate first?
באוגוסט 2026 פרסמה גרטנר תחזית היסטורית: הוצאות גלובליות על הסקת AI (Inference) יגיעו ל 23.3 מיליארד דולר, לעומת 19 מיליארד דולר על אימון – הפעם הראשונה שתקציבי ההפעלה עוקפים את תקציבי הפיתוח. סך ההוצאות על תשתיות AI (AI optimized IaaS) צפוי להגיע ל 42.3 מיליארד דולר בשנת 2026, זינוק של 96.4% לעומת 2025, כאשר ההסקה תהווה 55% מסך ההוצאה.
What should I do next in practice?
גרטנר מזהירה: לפחות 50% ממיזמי ה GenAI יחרוגו מהתקציב עד 2028, וממליצה למנמ"רים לתעדף תשתיות להסקה ולאמץ גישות ענן היברידיות לשליטה בעלויות.
דו"ח גרטנר מאוגוסט 2026 מציג את תחזיות ההוצאה על תשתיות ענן מותאמות-AI (AI-optimized IaaS):
2026: ההוצאה על Inference צפויה להגיע ל-23.3 מיליארד דולר, לעומת 19 מיליארד דולר על אימון. זוהי הפעם הראשונה בהיקף כזה .
2027: חלקה של ההסקה צפוי לגדול ל-59% מסך ההוצאה על AI-optimized IaaS, לעומת 55% ב-2026 .
לצורך הקשר, בשנים הראשונות של עידן ה-GenAI, האימון שלט בהוצאות התשתית. כעת הדינמיקה התהפכה לחלוטין .
סך ההוצאה העולמית על AI-optimized IaaS צפוי להגיע ל-42.3 מיליארד דולר ב-2026, עלייה של 96.4% לעומת 21.5 מיליארד דולר ב-2025. ב-2027, השוק צפוי לצמוח עוד יותר ל-66.1 מיליארד דולר, עלייה של 56.5% .
סך כל ההוצאה העולמית על IaaS (כולל עומסי עבודה שאינם AI) צפוי להגיע ל-287.3 מיליארד דולר ב-2026 (עלייה של 29.3% לעומת 2025) ול-359.9 מיליארד דולר ב-2027 .
למה זה קורה? סוכני AI ומודלים מותאמים-תחום
על פי גרטנר, שני כוחות עיקריים דוחפים את הוצאות ההסקה מעבר לאימון:
AI סוכני (Agentic AI) – מערכות אוטונומיות המבצעות משימות מרובות-שלבים – מגבירות באופן דרמטי את עוצמת החישוב, והופכות את ההסקה למודל הצריכה הדומיננטי .
מודלים מותאמים-תחום (Fine-tuned & Domain-Specific Models) משתלבים במערכות מול לקוחות ובמערכות תפעוליות, ודורשים ביצוע רציף ובזמן אמת, במקום מחזורי אימון תקופתיים .
האנליסט הרדיפ סינג (Hardeep Singh) מגרטנר ציין: "השינוי הזה מאיץ את דפוסי הצריכה בענן ויוצר ביקוש מתמשך לתשתיות מותאמות-AI" .
דפוס זה מאושר על ידי אנליסטים נוספים. דלויט (Deloitte) מעריכה בדו"ח Tech Trends 2026 שההסקה מהווה כבר שני שלישים מכלל כוח החישוב של AI בשנת 2026 . תחזית עצמאית של קבוצת Futurum מראה שההסקה המנוהלת הגיעה ל-23.1 מיליארד דולר ב-2025 (58.6% מהוצאות התשתית), כשההסקה עקפה את האימון כבר ב-2025 .
ההקשר הרחב של הוצאות AI
נתוני גרטנר משתלבים בתמונה גדולה בהרבה:
ההוצאה העולמית על AI בכל הקטגוריות צפויה להסתכם ב-2.59 טריליון דולר ב-2026, עלייה של 47% לעומת השנה הקודמת .
ספקיות הענן הגדולות (Hyperscalers) הכריזו על למעלה מ-500 מיליארד דולר בהוצאות הון מצטברות לתשתיות AI בשנת 2026 .
הזינוק בהוצאות משקף מעבר של ארגונים מפיילוטים לייצור, כאשר עלויות ההסקה הופכות לסעיף העיקרי בתקציב .
למרות ירידות מחירים מהירות – דלויט מציינת שמחירי ממשקי ה-API של ענן להסקה ירדו בכמעט 80% בשנה – ההוצאה הכוללת מתפוצצת כלפי מעלה מכיוון שהשימוש גדל אפילו מהר יותר מירידת המחירים ליחידה .
אזהרת גרטנר: סיכון לחריגה תקציבית
גרטנר פרסמה גם ממצא אזהרה: לפחות 50% ממיזמי ה-GenAI יחרוגו מהתקציב המתוכנן עד 2028, בשל בחירות ארכיטקטוניות גרועות וחוסר במומחיות תפעולית .
ההסקה היא האשמה העיקרית. בניגוד לאימון (הוצאה גדולה חד-פעמית), עלויות ההסקה חוזרות בכל פעם שמשתמש או יישום קוראים למודל. גרטנר צופה שההסקה תהווה לפחות 70% מעלויות המודל לאורך חייו .
השלכות אסטרטגיות למנמ"רים
גרטנר ממליצה על הצעדים האסטרטגיים הבאים:
תעדוף השקעות בתשתיות AI סביב עומסי Inference, שכן שם מרוכזת עיקר ההוצאה והצמיחה .
הימנעות מארכיטקטורה אחידה – הגישה הטובה ביותר תלויה במקרה השימוש, מיקום הנתונים, דרישות הרגולציה ומבנה העלויות .
אימוץ מודלי ענן היברידיים לפריסת AI, תוך איזון בין גמישות, שליטה בעלויות וריבונות נתונים. ממצאי CIO Playbook 2026 של גרטנר מראים שכמעט שני שלישים (62%) מהארגונים מעדיפים כעת ענן היברידי כמודל פריסת AI העיקרי שלהם .
תכנון לצמיחה מתמשכת בעלויות במקום להניח שמחירי יחידה יורדים יפחיתו את החשבון הכולל .
מה זה אומר עבור התעשייה
"התהפכות ההסקה" אינה רק נתון סטטיסטי על הוצאות; היא מייצגת ארגון מחדש מהותי של סדרי העדיפויות בתשתיות AI. עידן בניית המודלים הגדולים יותר ויותר כגורם העלות העיקרי מפנה את מקומו לעידן הרצת המודלים הללו בקנה מידה בייצור. עבור ספקיות הענן, משמעות הדבר היא ביקוש מתמשך לקיבולת של GPUs ומעבדים ייעודיים (ASICs). עבור ארגונים, משמעות הדבר היא שתכנון התשתיות חייב להתמקד כעת בעלויות התפעוליות של AI, ולא רק בהשקעה הראשונית באימון המודל.
כפי שהדו"ח של גרטנר מבהיר, המעבר מפיתוח לפריסה (Deployment) הגיע, וסעיפי התקציב לעולם לא ייראו אותו הדבר.
דו"ח גרטנר מאוגוסט 2026 מציג את תחזיות ההוצאה על תשתיות ענן מותאמות-AI (AI-optimized IaaS):
2026: ההוצאה על Inference צפויה להגיע ל-23.3 מיליארד דולר, לעומת 19 מיליארד דולר על אימון. זוהי הפעם הראשונה בהיקף כזה .
2027: חלקה של ההסקה צפוי לגדול ל-59% מסך ההוצאה על AI-optimized IaaS, לעומת 55% ב-2026 .
לצורך הקשר, בשנים הראשונות של עידן ה-GenAI, האימון שלט בהוצאות התשתית. כעת הדינמיקה התהפכה לחלוטין .
סך ההוצאה העולמית על AI-optimized IaaS צפוי להגיע ל-42.3 מיליארד דולר ב-2026, עלייה של 96.4% לעומת 21.5 מיליארד דולר ב-2025. ב-2027, השוק צפוי לצמוח עוד יותר ל-66.1 מיליארד דולר, עלייה של 56.5% .
סך כל ההוצאה העולמית על IaaS (כולל עומסי עבודה שאינם AI) צפוי להגיע ל-287.3 מיליארד דולר ב-2026 (עלייה של 29.3% לעומת 2025) ול-359.9 מיליארד דולר ב-2027 .
למה זה קורה? סוכני AI ומודלים מותאמים-תחום
על פי גרטנר, שני כוחות עיקריים דוחפים את הוצאות ההסקה מעבר לאימון:
AI סוכני (Agentic AI) – מערכות אוטונומיות המבצעות משימות מרובות-שלבים – מגבירות באופן דרמטי את עוצמת החישוב, והופכות את ההסקה למודל הצריכה הדומיננטי .
מודלים מותאמים-תחום (Fine-tuned & Domain-Specific Models) משתלבים במערכות מול לקוחות ובמערכות תפעוליות, ודורשים ביצוע רציף ובזמן אמת, במקום מחזורי אימון תקופתיים .
האנליסט הרדיפ סינג (Hardeep Singh) מגרטנר ציין: "השינוי הזה מאיץ את דפוסי הצריכה בענן ויוצר ביקוש מתמשך לתשתיות מותאמות-AI" .
דפוס זה מאושר על ידי אנליסטים נוספים. דלויט (Deloitte) מעריכה בדו"ח Tech Trends 2026 שההסקה מהווה כבר שני שלישים מכלל כוח החישוב של AI בשנת 2026 . תחזית עצמאית של קבוצת Futurum מראה שההסקה המנוהלת הגיעה ל-23.1 מיליארד דולר ב-2025 (58.6% מהוצאות התשתית), כשההסקה עקפה את האימון כבר ב-2025 .
ההקשר הרחב של הוצאות AI
נתוני גרטנר משתלבים בתמונה גדולה בהרבה:
ההוצאה העולמית על AI בכל הקטגוריות צפויה להסתכם ב-2.59 טריליון דולר ב-2026, עלייה של 47% לעומת השנה הקודמת .
ספקיות הענן הגדולות (Hyperscalers) הכריזו על למעלה מ-500 מיליארד דולר בהוצאות הון מצטברות לתשתיות AI בשנת 2026 .
הזינוק בהוצאות משקף מעבר של ארגונים מפיילוטים לייצור, כאשר עלויות ההסקה הופכות לסעיף העיקרי בתקציב .
למרות ירידות מחירים מהירות – דלויט מציינת שמחירי ממשקי ה-API של ענן להסקה ירדו בכמעט 80% בשנה – ההוצאה הכוללת מתפוצצת כלפי מעלה מכיוון שהשימוש גדל אפילו מהר יותר מירידת המחירים ליחידה .
אזהרת גרטנר: סיכון לחריגה תקציבית
גרטנר פרסמה גם ממצא אזהרה: לפחות 50% ממיזמי ה-GenAI יחרוגו מהתקציב המתוכנן עד 2028, בשל בחירות ארכיטקטוניות גרועות וחוסר במומחיות תפעולית .
ההסקה היא האשמה העיקרית. בניגוד לאימון (הוצאה גדולה חד-פעמית), עלויות ההסקה חוזרות בכל פעם שמשתמש או יישום קוראים למודל. גרטנר צופה שההסקה תהווה לפחות 70% מעלויות המודל לאורך חייו .
השלכות אסטרטגיות למנמ"רים
גרטנר ממליצה על הצעדים האסטרטגיים הבאים:
תעדוף השקעות בתשתיות AI סביב עומסי Inference, שכן שם מרוכזת עיקר ההוצאה והצמיחה .
הימנעות מארכיטקטורה אחידה – הגישה הטובה ביותר תלויה במקרה השימוש, מיקום הנתונים, דרישות הרגולציה ומבנה העלויות .
אימוץ מודלי ענן היברידיים לפריסת AI, תוך איזון בין גמישות, שליטה בעלויות וריבונות נתונים. ממצאי CIO Playbook 2026 של גרטנר מראים שכמעט שני שלישים (62%) מהארגונים מעדיפים כעת ענן היברידי כמודל פריסת AI העיקרי שלהם .
תכנון לצמיחה מתמשכת בעלויות במקום להניח שמחירי יחידה יורדים יפחיתו את החשבון הכולל .
מה זה אומר עבור התעשייה
"התהפכות ההסקה" אינה רק נתון סטטיסטי על הוצאות; היא מייצגת ארגון מחדש מהותי של סדרי העדיפויות בתשתיות AI. עידן בניית המודלים הגדולים יותר ויותר כגורם העלות העיקרי מפנה את מקומו לעידן הרצת המודלים הללו בקנה מידה בייצור. עבור ספקיות הענן, משמעות הדבר היא ביקוש מתמשך לקיבולת של GPUs ומעבדים ייעודיים (ASICs). עבור ארגונים, משמעות הדבר היא שתכנון התשתיות חייב להתמקד כעת בעלויות התפעוליות של AI, ולא רק בהשקעה הראשונית באימון המודל.
כפי שהדו"ח של גרטנר מבהיר, המעבר מפיתוח לפריסה (Deployment) הגיע, וסעיפי התקציב לעולם לא ייראו אותו הדבר.
finance.yahoo.comAI infrastructure spending soars in latest sign of deployment maturity
fintechbiznews.comYou may also be interested in
campustechnology.comGartner: Half of Gen AI Projects Could Exceed Budget by 2028
newindianexpress.comGlobal AI-optimised IaaS spending to rise 96% in 2026 to $42 billion: Gartner