AnswersPublished22 sources
Gartner: 2,7 bln dolarów na AI w 2026 r., ale głównym beneficjentem pozostaje infrastruktura
Gartner prognozuje, że globalne wydatki na AI wyniosą w 2026 r. 2,7 bln dolarów, czyli o 49,5% więcej niż rok wcześniej.[22][30] Szacunek na 2026 r.
Opublikowane przezEdytowane za pomocą GPT-5.6 TerraObrazy wygenerowane za pomocą GPT Image 2
Research answer
Key takeaways
- Gartner prognozuje, że globalne wydatki na AI wyniosą w 2026 r. 2,7 bln dolarów, czyli o 49,5% więcej niż rok wcześniej.[22][30]
- Szacunek na 2026 r. był w ciągu roku podnoszony: z 2,52 bln dolarów w styczniu do 2,59 bln w maju, a następnie do ok.
- Największa część rynku to infrastruktura AI. W oprogramowaniu rośnie natomiast znaczenie systemów agentowych, które mają wyprzedzić wbudowane chatboty i asystentów w 2027 r.[29][45]
AI Prompt
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
Najnowsza prognoza Gartnera mówi o globalnych wydatkach na sztuczną inteligencję rzędu 2,7 bln dolarów w 2026 r. — o 49,5% więcej niż w 2025 r. To skala, która robi wrażenie, ale nie należy jej odczytywać jako potwierdzenia, że większość firm ma już powtarzalne i rentowne wdrożenia AI. Największe zakupy realizują przede wszystkim dostawcy technologii budujący zasoby obliczeniowe, serwery i chmurę dla przyszłych obciążeń.22
30
Prognoza rosła z każdym kolejnym ujęciem
Istotna jest nie tylko obecna kwota, lecz także kierunek rewizji. W styczniu Gartner przewidywał 2,52 bln dolarów wydatków na AI w 2026 r., co oznaczało wzrost o 44% rok do roku. W maju prognozę podniesiono do 2,59 bln dolarów i 47% wzrostu. Najnowszy raport wskazuje około 2,7 bln dolarów, czyli 49,5% więcej niż rok wcześniej.41
29
22
To sugeruje, że zapotrzebowanie na moce dla AI nadal przewyższa wcześniejsze oczekiwania. Według opisywanej analizy długoterminowej prognozy Gartnera, w 2027 r. całkowite wydatki mają jeszcze wzrosnąć o około 36%, zanim tempo zacznie stopniowo słabnąć.17
Pieniądze płyną głównie do infrastruktury
Największy strumień wydatków nie dotyczy samodzielnych aplikacji AI. Trafia do technicznego zaplecza trenowania i obsługi modeli: zoptymalizowanej pod AI infrastruktury jako usługi (IaaS), serwerów, sieci, układów obliczeniowych i urządzeń. W majowej prognozie infrastruktura AI stanowiła ponad 45% wszystkich światowych wydatków na AI.29
Dostawcy technologii odpowiadają za 35% wydatków na AI w najnowszych danych. Kupują serwery zoptymalizowane pod AI, zasoby chmurowe i chipy potrzebne do tworzenia, wdrażania oraz działania modeli i agentów.22
Dlatego wzrost cen pamięci nie zahamował rozbudowy. Gartner ocenia, że popyt na infrastrukturę dla spodziewanych obciążeń pozostaje silny i mało wrażliwy na tę presję kosztową.49 W praktyce najwięksi dostawcy chmury i usług stawiają dziś dostępność mocy ponad krótkoterminową oszczędnością na komponentach.
Usługi, oprogramowanie i modele rosną wraz z inwestycjami w sprzęt
Infrastruktura dominuje, ale pozostałe segmenty również szybko się rozwijają. W majowej prognozie Gartner szacował wydatki w 2026 r. na około 585,5 mld dolarów w usługach AI, 453,2 mld dolarów w oprogramowaniu AI oraz 64,25 mld dolarów w platformach i modelach AI. Ta ostatnia kategoria miała wzrosnąć o 63,4% względem 2025 r.38
20
35
Dla firm oznacza to, że sam dostęp do modelu nie wystarczy. Potrzebne są integracja, przygotowanie danych, zarządzanie ryzykiem i zgodnością, projektowanie procesów, monitorowanie oraz wsparcie operacyjne. Rozbudowa infrastruktury tworzy warunki dla takich zakupów, ale sama w sobie nie gwarantuje biznesowego efektu.
Gartner oczekuje również coraz większej specjalizacji modeli: do 2027 r. ponad połowa modeli generatywnej AI używanych przez przedsiębiorstwa ma być dostosowana do konkretnej branży lub funkcji biznesowej. W 2024 r. było to około 1%.12
Od asystentów do agentów AI
W oprogramowaniu widoczna jest zmiana: od konwersacyjnych asystentów ku systemom zdolnym realizować ograniczone, wieloetapowe zadania. Według opisywanej analizy danych prognostycznych Gartnera wydatki na chatboty i asystentów wbudowane w oprogramowanie osiągną szczyt w 2027 r. W tym samym roku wyprzedzić je ma wbudowana AI agentowa, której wydatki mają nadal rosnąć.45
Różnica jest praktyczna. Asystent pomaga pisać, wyszukiwać informacje lub tworzyć podsumowania. Agent ma używać narzędzi i przesuwać zadanie przez kolejne etapy procesu. Większa autonomia oznacza jednak też większe znaczenie uprawnień, testowania jakości, audytowalności i kontroli wykorzystania.
„Dolina rozczarowania” nie oznacza załamania wydatków
Gartner określił 2026 r. jako okres „doliny rozczarowania” — etap, w którym wczesny entuzjazm zderza się z rzeczywistością wdrożeń, które nie zapewniają oczekiwanych rezultatów.41
53
Nie stoi to w sprzeczności z rekordowymi nakładami. Dostawcy infrastruktury mogą intensywnie inwestować w moce, podczas gdy pojedyncze przedsiębiorstwa ostrożnie wybierają zastosowania wystarczająco niezawodne, opłacalne i możliwe do kontrolowania na większą skalę. Publicznie dostępne materiały z tego zestawu źródeł nie potwierdzają jednej, wiarygodnej dla całego rynku stopy wdrożeń produkcyjnych AI, więc precyzyjne deklaracje o odsetku firm skalujących AI należy traktować z ostrożnością.
Co z tej prognozy wynika dla firm
Wniosek nie brzmi po prostu: „wydawać więcej na AI”. Ważniejsze jest oddzielenie globalnego wyścigu infrastrukturalnego od własnej zdolności organizacji do uzyskania mierzalnej wartości.
Warto przede wszystkim:
- Liczyć ekonomię na poziomie procesu. Zestawiać koszty modelu, inferencji, integracji i kontroli człowieka z konkretnym wynikiem biznesowym.
- Wprowadzać kontrolę użycia od początku. Budżety, limity zapytań i monitoring są szczególnie ważne, gdy agenci realizują zadania wieloetapowe.
- Zachować elastyczność architektury. Tam, gdzie to możliwe, utrzymywać przenośne warstwy danych, ewaluacji i orkiestracji, zamiast wiązać cały system z jednym modelem lub środowiskiem chmurowym.
- Uwzględnić w zakupach suwerenność danych i możliwość zmiany dostawcy. Gartner wskazuje, że obawy dotyczące uzależnienia od dostawcy, suwerenności danych oraz niekontrolowanego wzrostu kosztów nie powstrzymują klientów przed sięganiem po własnościowe rozwiązania.
30
Najważniejszy wniosek
Prognoza 2,7 bln dolarów pokazuje, że wydatki na AI gwałtownie przyspieszają w 2026 r. i prawdopodobnie pozostaną wysokie także w 2027 r. Jest to jednak przede wszystkim historia budowy globalnej mocy dla AI. Dla przedsiębiorstw kluczowe pytanie pozostaje węższe: czy potrafią zamienić tę moc w bezpieczne, dobrze zarządzane procesy o mierzalnej opłacalności i trwałym efekcie biznesowym.22
30
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "Gartner: 2,7 bln dolarów na AI w 2026 r., ale głównym beneficjentem pozostaje infrastruktura"?
Gartner prognozuje, że globalne wydatki na AI wyniosą w 2026 r. 2,7 bln dolarów, czyli o 49,5% więcej niż rok wcześniej.[22][30]
What are the key points to validate first?
Gartner prognozuje, że globalne wydatki na AI wyniosą w 2026 r. 2,7 bln dolarów, czyli o 49,5% więcej niż rok wcześniej.[22][30] Szacunek na 2026 r. był w ciągu roku podnoszony: z 2,52 bln dolarów w styczniu do 2,59 bln w maju, a następnie do ok.
What should I do next in practice?
Największa część rynku to infrastruktura AI. W oprogramowaniu rośnie natomiast znaczenie systemów agentowych, które mają wyprzedzić wbudowane chatboty i asystentów w 2027 r.[29][45]