Wielki zwrot w AI: wydatki na inferencję po raz pierwszy przewyższą nakłady na trenowanie modeli

Inferencja vs. trenowanie: liczby

Raport Gartnera z sierpnia 2026 roku przedstawia następujące prognozy wydatków na infrastrukturę chmurową zoptymalizowaną pod kątem AI:

• 2026: Wydatki na inferencję mają wynieść 23,3 mld USD, podczas gdy na trenowanie – 19 mld USD. To pierwszy raz, gdy inferencja prześcignęła trenowanie .
• 2027: Wydatki na inferencję mają stanowić 59% wydatków na AI-optimized IaaS, w porównaniu z 55% w 2026 roku .

Dla porównania: we wczesnych latach boomu na generatywną AI to trenowanie dominowało w wydatkach na infrastrukturę. Dynamika ta uległa całkowitemu odwróceniu .

Co więcej, wzrost nie ogranicza się tylko do inferencji. Łączne wydatki na AI-optimized IaaS mają w 2026 roku sięgnąć 42,3 mld USD, co oznacza wzrost o 96,4% w porównaniu z 21,5 mld USD w 2025 roku. W 2027 roku rynek ma wzrosnąć dalej do 66,1 mld USD (wzrost o 56,5%) .

Ogólnoświatowe wydatki na IaaS (w tym obciążenia nie-AI) prognozowane są na 287,3 mld USD w 2026 roku (wzrost o 29,3% z 222,2 mld USD w 2025 roku) i 359,9 mld USD w 2027 roku .

Dlaczego doszło do zwrotu: agentowe AI i dostrojone modele

Według Gartnera, dwie siły napędzają wzrost wydatków na inferencję kosztem trenowania:

• Agentowe AI – autonomiczne systemy wykonujące wieloetapowe zadania – dramatycznie zwiększa intensywność obliczeniową, czyniąc inferencję dominującym modelem konsumpcji .
• Dostrojone modele (fine-tuned) i modele specyficzne dla domeny (DSM) są integrowane z systemami skierowanymi do klientów i operacyjnymi, co wymaga ciągłego, bieżącego wykonywania, a nie okresowych cykli trenowania .

Analityk Gartnera, Hardeep Singh, zauważył: „Ta zmiana przyspiesza wzorce konsumpcji chmury i tworzy trwały popyt na infrastrukturę zoptymalizowaną pod kątem AI” .

Ten trend potwierdzają również inni analitycy. Deloitte w swoim raporcie Tech Trends 2026 szacuje, że inferencja odpowiada już za dwie trzecie wszystkich obliczeń AI w 2026 roku . Niezależna prognoza The Futurum Group wskazuje, że zarządzana inferencja osiągnęła 23,1 mld USD w 2025 roku (58,6% wydatków na infrastrukturę), przy czym inferencja prześcignęła trenowanie już w 2025 roku .

Szerszy kontekst wydatków na AI

Liczby Gartnera wpisują się w znacznie większy obraz:

• Światowe wydatki na AI we wszystkich kategoriach prognozowane są na 2,59 biliona USD w 2026 roku, co oznacza 47% wzrost rok do roku .
• Hiper-scalerzy ogłosili łączne nakłady inwestycyjne na infrastrukturę AI przekraczające 500 mld USD w 2026 roku .
• Rosnące wydatki odzwierciedlają przejście firm od pilotaży do produkcji, gdzie koszty inferencji stają się dominującą pozycją budżetową .

Pomimo gwałtownych spadków kosztów – Deloitte zauważa, że ceny inferencji w chmurze spadły o prawie 80% rok do roku – ogólne wydatki rosną, ponieważ zużycie rośnie jeszcze szybciej niż spadają ceny jednostkowe .

Ostrzeżenie Gartnera: ryzyko przekroczenia budżetu

Gartner wydał również ostrzeżenie: co najmniej 50% inicjatyw GenAI przekroczy swoje planowane budżety do 2028 roku z powodu złych wyborów architektonicznych i braku wiedzy operacyjnej .

Głównym winowajcą jest inferencja. w przeciwieństwie do trenowania – który jest dużym, jednorazowym wydatkiem – koszty inferencji powtarzają się za każdym razem, gdy użytkownik lub aplikacja wywołuje model. Gartner oczekuje, że inferencja będzie stanowić co najmniej 70% całkowitych kosztów cyklu życia modelu .

Strategiczne implikacje dla CIO

Gartner zaleca następujące działania strategiczne:

• Priorytetowe traktowanie inwestycji w infrastrukturę AI pod kątem obciążeń inferencyjnych, ponieważ to tutaj koncentruje się większość wydatków i wzrostu .
• Unikanie podejścia „jeden rozmiar dla wszystkich” – najlepsze rozwiązanie zależy od przypadku użycia, lokalizacji danych, wymogów regulacyjnych i struktury kosztów .
• Przyjęcie modeli hybrydowej chmury do wdrażania AI, równoważąc elastyczność, kontrolę kosztów i suwerenność danych. Według CIO Playbook 2026 Gartnera, blisko dwie trzecie (62%) organizacji preferuje obecnie hybrydę jako podstawowy model wdrażania AI .
• Planowanie trwałego wzrostu kosztów, a nie zakładanie, że spadające ceny jednostkowe obniżą łączne rachunki .

Co to oznacza dla branży

„Zwrot inferencyjny” to nie tylko statystyka wydatków; to fundamentalna restrukturyzacja priorytetów w zakresie infrastruktury AI. Era budowania coraz większych modeli jako głównego czynnika kosztowego ustępuje miejsca erze uruchamiania tych modeli na dużą skalę w produkcji. Dla dostawców chmury oznacza to trwały popyt na GPU i ASIC. Dla przedsiębiorstw oznacza to, że planowanie infrastruktury musi teraz koncentrować się na kosztach operacyjnych AI, a nie tylko na początkowych inwestycjach w trenowanie modeli.

Jak jasno wynika z raportu Gartnera, przejście od rozwoju do wdrożenia nastąpiło, a pozycje budżetowe nigdy już nie będą wyglądać tak samo.