उत्तरप्रकाशित22 स्रोत
AI खर्च की रफ्तार तेज, मगर 2.7 ट्रिलियन डॉलर का बड़ा दांव अभी इंफ्रास्ट्रक्चर पर
गार्टनर का ताजा अनुमान है कि 2026 में दुनिया भर में AI पर खर्च 2.7 ट्रिलियन डॉलर रहेगा, जो एक साल पहले के मुकाबले 49.5% अधिक है।[22][30] 2026 के लिए गार्टनर का अनुमान जनवरी के 2.52 ट्रिलियन डॉलर से मई में 2.59 ट्रिलियन डॉलर और फिर ताजा अनुमान में करीब 2.7 ट्रिलियन डॉलर तक बढ़ा है।[41][29][22] AI इंफ्रास्ट्रक्चर सबसे...
प्रकाशितकर्ताGPT-5.6 Terra से संपादितGPT Image 2 से चित्र बनाए गए
शोध उत्तर
मुख्य निष्कर्ष
- गार्टनर का ताजा अनुमान है कि 2026 में दुनिया भर में AI पर खर्च 2.7 ट्रिलियन डॉलर रहेगा, जो एक साल पहले के मुकाबले 49.5% अधिक है।[22][30]
- 2026 के लिए गार्टनर का अनुमान जनवरी के 2.52 ट्रिलियन डॉलर से मई में 2.59 ट्रिलियन डॉलर और फिर ताजा अनुमान में करीब 2.7 ट्रिलियन डॉलर तक बढ़ा है।[41][29][22]
- AI इंफ्रास्ट्रक्चर सबसे बड़ा खर्च क्षेत्र बना हुआ है; एंटरप्राइज सॉफ्टवेयर में आगे चलकर एम्बेडेड असिस्टेंट की जगह एजेंटिक AI पर खर्च बढ़ने का अनुमान है।[29][45]
AI संकेत
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What does Gartner’s latest forecast reveal about the scale and acceleration of global artificial-intelligence spending through 2027—includin. Article summary: Gartner’s latest outlook signals that AI spending is accelerating even as enterprise ROI expectations become more demanding: global AI spend is forecast at about $2.7 trillion in 2026, up 49.5% year over year, followed b. Topic tags: general, general web. 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 fake numbers, clic
गार्टनर का ताजा अनुमान AI बाजार में असाधारण तेजी दिखाता है: 2026 में दुनिया भर में AI पर खर्च 2.7 ट्रिलियन डॉलर तक पहुंचने का अनुमान है, जो 2025 से 49.5% अधिक होगा। लेकिन इस आंकड़े का अर्थ यह नहीं कि अधिकांश कंपनियां AI पायलट को पहले ही लाभदायक और दोहराए जा सकने वाले कारोबारी मॉडल में बदल चुकी हैं। खर्च का सबसे बड़ा हिस्सा उन तकनीकी प्रदाताओं के पास जा रहा है जो भविष्य के AI वर्कलोड चलाने के लिए कंप्यूट, सर्वर और क्लाउड क्षमता तैयार कर रहे हैं।22
30
साल भर बढ़ता रहा 2026 का अनुमान
मुख्य आंकड़े के साथ-साथ गार्टनर के अनुमानों में आया लगातार संशोधन भी अहम है। जनवरी में 2026 के लिए 2.52 ट्रिलियन डॉलर और सालाना 44% वृद्धि का अनुमान था। मई में इसे बढ़ाकर 2.59 ट्रिलियन डॉलर, यानी 47% वृद्धि, कर दिया गया। अब ताजा अनुमान करीब 2.7 ट्रिलियन डॉलर और 49.5% सालाना वृद्धि का है।41
29
22
इस क्रम से संकेत मिलता है कि AI क्षमता की अनुमानित मांग पहले के आकलनों से भी तेज बनी हुई है। गार्टनर के दीर्घकालिक अनुमान पर आधारित रिपोर्टिंग के अनुसार, 2027 में कुल AI खर्च की वृद्धि करीब 36% रह सकती है; इसके बाद की वर्षों में रफ्तार धीरे-धीरे कम होने का अनुमान है।17
असली केंद्र: कंप्यूट, सर्वर, क्लाउड और चिप्स
फिलहाल पैसा मुख्यतः अलग-अलग AI ऐप्लिकेशन खरीदने में नहीं, बल्कि उन्हें ट्रेन करने और चलाने वाली बुनियाद खड़ी करने में लग रहा है। इसमें AI-अनुकूल इन्फ्रास्ट्रक्चर-एज़-ए-सर्विस (IaaS), सर्वर, नेटवर्क फैब्रिक, प्रोसेसिंग सेमीकंडक्टर और डिवाइस शामिल हैं। मई के गार्टनर अनुमान में AI इंफ्रास्ट्रक्चर का हिस्सा वैश्विक AI खर्च का 45% से अधिक था।29
ताजा रिपोर्टिंग के अनुसार, कुल AI खर्च में तकनीकी प्रदाताओं की हिस्सेदारी 35% है। वे AI-अनुकूल सर्वर, क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर और चिप खरीद रहे हैं ताकि मॉडल और एजेंट बनाए, तैनात और संचालित किए जा सकें।22
यही वजह है कि मेमोरी की कीमतों से जुड़ा दबाव भी इस विस्तार को रोक नहीं पाया है। गार्टनर का कहना है कि अनुमानित वर्कलोड को संभालने वाली इंफ्रास्ट्रक्चर क्षमता की मांग मजबूत है और इन लागत बढ़ोतरी के प्रति अपेक्षाकृत कम संवेदनशील है।49 यानी बड़े क्लाउड और सेवा प्रदाता फिलहाल घटक-कीमतों पर कड़ी अनुशासन से ज्यादा क्षमता उपलब्ध रखने को प्राथमिकता दे रहे हैं।
सॉफ्टवेयर, सेवाएं और मॉडल भी बढ़ रहे हैं
इंफ्रास्ट्रक्चर का वर्चस्व जरूर है, पर वृद्धि केवल वहीं सीमित नहीं है। मई के गार्टनर अनुमान के मुताबिक 2026 में AI सेवाओं पर करीब 585.5 अरब डॉलर, AI सॉफ्टवेयर पर 453.2 अरब डॉलर, और AI प्लेटफॉर्म व मॉडल पर 64.25 अरब डॉलर खर्च हो सकता है। मॉडल और प्लेटफॉर्म वाली श्रेणी में 2025 की तुलना में 63.4% वृद्धि का अनुमान था।38
20
35
किसी कंपनी में उपयोगी AI लागू करने के लिए सिर्फ मॉडल का एक्सेस पर्याप्त नहीं होता। डेटा तैयार करना, मौजूदा प्रणालियों से एकीकरण, गवर्नेंस, वर्कफ़्लो डिजाइन, निगरानी और परिचालन सहयोग भी चाहिए। इंफ्रास्ट्रक्चर में उछाल इन बाद की खरीदों के लिए आधार बनाता है, लेकिन यह हर तैनाती से मूल्य मिलने की गारंटी नहीं देता।
गार्टनर का अनुमान है कि एंटरप्राइज में इस्तेमाल होने वाले जेनरेटिव AI मॉडल अधिक विशिष्ट होंगे। 2027 तक कंपनियों के इस्तेमाल में आने वाले आधे से ज्यादा GenAI मॉडल किसी उद्योग या व्यावसायिक कार्य के लिए विशेष रूप से बने हो सकते हैं, जबकि 2024 में यह हिस्सा करीब 1% था।12
असिस्टेंट से एजेंट की ओर बदलाव
AI सॉफ्टवेयर के भीतर एक अहम बदलाव चैटबॉट और संवादात्मक असिस्टेंट से उन प्रणालियों की ओर है जो सीमित दायरे के कई चरणों वाले काम पूरे कर सकें। गार्टनर के पूर्वानुमान डेटा पर आधारित रिपोर्टिंग कहती है कि एंटरप्राइज सॉफ्टवेयर में एम्बेडेड चैटबॉट और असिस्टेंट पर खर्च 2027 में चरम पर पहुंच सकता है। उसी साल एम्बेडेड एजेंटिक AI उस खर्च को पीछे छोड़ देगा और आगे बढ़ता रहेगा।45
असिस्टेंट ड्राफ्ट बनाने, खोजने या सारांश तैयार करने में मदद करते हैं। एजेंटिक सिस्टम का लक्ष्य टूल इस्तेमाल कर वर्कफ़्लो में अगले कदम उठाना है। मगर अधिक स्वायत्तता के साथ अनुमतियों, परीक्षण व मूल्यांकन, ऑडिट रिकॉर्ड और उपयोग-नियंत्रण की जरूरत भी बढ़ती है।
‘ट्रफ ऑफ डिसइल्यूजनमेंट’ का मतलब खर्च में गिरावट नहीं
गार्टनर ने 2026 को AI के लिए ‘ट्रफ ऑफ डिसइल्यूजनमेंट’ का दौर बताया है—यानी शुरुआती उत्साह के बाद उन कार्यान्वयनों की व्यावहारिक चुनौतियां सामने आती हैं जो अपेक्षित परिणाम नहीं देते।41
53
यह स्थिति भारी निवेश के विरोधाभासी नहीं है। इंफ्रास्ट्रक्चर प्रदाता क्षमता बढ़ाने में बड़ा खर्च कर सकते हैं, जबकि अलग-अलग कंपनियां यह तय करने में सतर्क रहें कि कौन-से उपयोग मामले भरोसेमंद, किफायती और पर्याप्त रूप से नियंत्रित हैं ताकि उन्हें बड़े पैमाने पर चलाया जा सके। उपलब्ध स्रोत सामग्री गार्टनर के आधार पर एंटरप्राइज AI के प्रोडक्शन-स्केल पर पहुंचने की कोई निश्चित, व्यापक दर नहीं बताती; इसलिए ऐसे प्रतिशत संबंधी दावों को सावधानी से देखना चाहिए।
कंपनियों के लिए इसका व्यावहारिक मतलब
तत्काल निष्कर्ष केवल AI पर अधिक खर्च करना नहीं है। कंपनियों को बाजार में चल रही इंफ्रास्ट्रक्चर की दौड़ और अपने स्तर पर मापने योग्य मूल्य बनाने की क्षमता—इन दोनों को अलग-अलग समझना चाहिए।
खरीदारों की प्राथमिकताएं ये हो सकती हैं:
- वर्कफ़्लो के आधार पर लागत और नतीजे मापें। किसी स्पष्ट कारोबारी परिणाम के मुकाबले मॉडल, इन्फरेंस, एकीकरण और मानव समीक्षा की लागत ट्रैक करें।
- उपयोग-नियंत्रण शुरुआत से बनाएं। एजेंट जब कई चरणों वाले काम करें, तब बजट सीमा, रेट लिमिट और निगरानी विशेष रूप से जरूरी हो जाती है।
- आर्किटेक्चर में लचीलापन रखें। जहां संभव हो, डेटा, मूल्यांकन और ऑर्केस्ट्रेशन लेयर को पोर्टेबल रखें; पूरे सिस्टम को एक ही मालिकाना मॉडल या क्लाउड वातावरण से न बांधें।
- खरीद समझौते में डेटा संप्रभुता और बाहर निकलने के जोखिम पर ध्यान दें। ताजा रिपोर्टिंग में गार्टनर ने वेंडर लॉक-इन, डेटा संप्रभुता और बेकाबू लागत को जारी चिंता बताया है, भले ही खरीदार मालिकाना क्षमताएं अपनाते रहें।
30
निष्कर्ष
2.7 ट्रिलियन डॉलर का अनुमान बताता है कि 2026 में AI खर्च तेजी से बढ़ रहा है और 2027 में भी ऊंचा रह सकता है। मगर यह कहानी मुख्यतः वैश्विक AI क्षमता बनाने की है। कंपनियों के लिए असली कसौटी अब भी यही है: क्या वे इस क्षमता को सुरक्षित, नियंत्रित और मापने योग्य लागत वाले वर्कफ़्लो में बदलकर टिकाऊ व्यावसायिक नतीजे हासिल कर सकती हैं?22
30
Studio Global AI
अपना शोध जारी रखें
इस पृष्ठ में एक स्रोत-समर्थित उत्तर शामिल है जिसे आप Studio Global के अंदर जारी रख सकते हैं।
लोग पूछते भी हैं
"AI खर्च की रफ्तार तेज, मगर 2.7 ट्रिलियन डॉलर का बड़ा दांव अभी इंफ्रास्ट्रक्चर पर" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?
गार्टनर का ताजा अनुमान है कि 2026 में दुनिया भर में AI पर खर्च 2.7 ट्रिलियन डॉलर रहेगा, जो एक साल पहले के मुकाबले 49.5% अधिक है।[22][30]
सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?
गार्टनर का ताजा अनुमान है कि 2026 में दुनिया भर में AI पर खर्च 2.7 ट्रिलियन डॉलर रहेगा, जो एक साल पहले के मुकाबले 49.5% अधिक है।[22][30] 2026 के लिए गार्टनर का अनुमान जनवरी के 2.52 ट्रिलियन डॉलर से मई में 2.59 ट्रिलियन डॉलर और फिर ताजा अनुमान में करीब 2.7 ट्रिलियन डॉलर तक बढ़ा है।[41][29][22]
मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?
AI इंफ्रास्ट्रक्चर सबसे बड़ा खर्च क्षेत्र बना हुआ है; एंटरप्राइज सॉफ्टवेयर में आगे चलकर एम्बेडेड असिस्टेंट की जगह एजेंटिक AI पर खर्च बढ़ने का अनुमान है।[29][45]