תחזית גרטנר: ב-2026 יושקע יותר כסף על הרצת מודלי בינה מלאכותית מאשר על אימונם

Inference מול אימון: המספרים

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.