Платформы и модели ИИ: прогноз в $64 млрд (июль 2026)

Самый свежий отчет Gartner, опубликованный 20 июля 2026 года, посвящен расходам конечных пользователей на платформы и модели ИИ . Ключевые показатели:

• Общий объем расходов (2026 г.): $64,25 млрд, рост на 63,4% по сравнению с $39,0 млрд в 2025 году .
• Базовые генеративные модели (Foundation GenAI): с $11,4 млрд до $23,4 млрд, рост на 104,2% .
• Отраслевые языковые модели (DSLM) и специализированные GenAI-модели: самый быстрорастущий подсегмент — c $1,6 млрд до $4,9 млрд, рост на 210% .
• Платформы для разработки ИИ-приложений: с $6,9 млрд до $9,5 млрд, рост на 38,6% .
• Платформы для data science и машинного обучения: с $19,4 млрд до $26,4 млрд, рост на 36,3% .

Внутри этого сегмента генеративные модели — как базовые, так и отраслевые — выступают главным двигателем роста, в то время как традиционные платформы для data science и разработки приложений растут более умеренными темпами.

Самые быстрорастущие подкатегории

Отраслевые языковые модели (DSLM) и специализированные GenAI-модели — абсолютные лидеры роста: расходы на них более чем утроились за один год. Старший директор-аналитик Gartner Арунасри Чепарти отмечает, что компании все чаще ищут модели, адаптированные под их отрасль или конкретную задачу, а не полагаются исключительно на универсальные базовые модели .

Базовые GenAI-модели, хоть и показывают меньший процентный рост (104,2%), дают больший абсолютный прирост — с $11,4 млрд до $23,4 млрд — и остаются крупнейшей статьей расходов в категории моделей .

Как $64 млрд вписываются в $2,59 трлн (прогноз от мая 2026)

19 мая 2026 года Gartner опубликовал более широкий прогноз мировых расходов на ИИ, охватывающий весь технологический стек . Ключевые цифры:

• Общий объем мировых расходов на ИИ (2026 г.): $2,59 трлн, что на 47% больше по сравнению с примерно $1,76 трлн в 2025 году .
• Инфраструктура ИИ доминирует: более 45% всех расходов приходится на строительство инфраструктуры вендоров и гиперскейлеров — серверы, полупроводники и оборудование для центров обработки данных .
• Программное обеспечение для ИИ-агентов — самый быстрорастущий сегмент в целом: с $86,4 млрд в 2025 году до $206,5 млрд в 2026 году, рост около +139% .
• ИИ-программное обеспечение (включая платформы, модели и ИИ-решения на базе SaaS) — это часть $2,59 трлн. Показатель в $64 млрд на платформы и модели входит в более широкую категорию корпоративного ИИ-ПО, которую Gartner оценивает примерно в $400+ млрд .
• ИИ-услуги (консалтинг, внедрение, управляемые сервисы) и устройства со встроенным ИИ (смартфоны с GenAI и т.д.) составляют оставшуюся часть.

Ключевое соотношение: Рынок платформ и моделей ИИ в $64 млрд — это расходы конечных пользователей на базовые строительные блоки. Он составляет примерно 2,5% от общих расходов на ИИ в $2,59 трлн. Основная масса $2,59 трлн уходит на инфраструктуру со стороны вендоров, аппаратное обеспечение с поддержкой ИИ, услуги и встроенный ИИ в продуктах (например, ИИ-ПК, смартфоны), а не только на закупку платформ и моделей .

Важное примечание: две версии прогноза в 2026 году

Gartner пересмотрел свой общий прогноз расходов на ИИ в сторону повышения в период с января по май 2026 года. Январский прогноз оценивал общие расходы на ИИ в $2,52 трлн (+44% год к году) ; майское обновление повысило эту цифру до $2,59 трлн (+47% год к году), добавив примерно $70 млрд, отчасти за счет более высокого ожидаемого потребления моделей . Июльский прогноз по платформам и моделям согласуется с этой корректировкой вверх.

Что это значит

Цифры рисуют ясную картину: генеративные модели ИИ, особенно отраслевые, являются двигателем роста внутри ИИ-расходов. Однако данные также показывают, что основная часть инвестиций в ИИ по-прежнему приходится на инфраструктуру — серверы, чипы и центры обработки данных, которые питают эти модели. Для бизнеса вывод очевиден: расходы на модели ускоряются стремительно, но затраты на инфраструктуру по-прежнему доминируют в общем ИИ-бюджете.

Платформы и модели ИИ: прогноз в $64 млрд (июль 2026)

Самый свежий отчет Gartner, опубликованный 20 июля 2026 года, посвящен расходам конечных пользователей на платформы и модели ИИ . Ключевые показатели:

• Общий объем расходов (2026 г.): $64,25 млрд, рост на 63,4% по сравнению с $39,0 млрд в 2025 году .
• Базовые генеративные модели (Foundation GenAI): с $11,4 млрд до $23,4 млрд, рост на 104,2% .
• Отраслевые языковые модели (DSLM) и специализированные GenAI-модели: самый быстрорастущий подсегмент — c $1,6 млрд до $4,9 млрд, рост на 210% .
• Платформы для разработки ИИ-приложений: с $6,9 млрд до $9,5 млрд, рост на 38,6% .
• Платформы для data science и машинного обучения: с $19,4 млрд до $26,4 млрд, рост на 36,3% .

Внутри этого сегмента генеративные модели — как базовые, так и отраслевые — выступают главным двигателем роста, в то время как традиционные платформы для data science и разработки приложений растут более умеренными темпами.

Самые быстрорастущие подкатегории

Отраслевые языковые модели (DSLM) и специализированные GenAI-модели — абсолютные лидеры роста: расходы на них более чем утроились за один год. Старший директор-аналитик Gartner Арунасри Чепарти отмечает, что компании все чаще ищут модели, адаптированные под их отрасль или конкретную задачу, а не полагаются исключительно на универсальные базовые модели .

Базовые GenAI-модели, хоть и показывают меньший процентный рост (104,2%), дают больший абсолютный прирост — с $11,4 млрд до $23,4 млрд — и остаются крупнейшей статьей расходов в категории моделей .

Как $64 млрд вписываются в $2,59 трлн (прогноз от мая 2026)

19 мая 2026 года Gartner опубликовал более широкий прогноз мировых расходов на ИИ, охватывающий весь технологический стек . Ключевые цифры:

• Общий объем мировых расходов на ИИ (2026 г.): $2,59 трлн, что на 47% больше по сравнению с примерно $1,76 трлн в 2025 году .
• Инфраструктура ИИ доминирует: более 45% всех расходов приходится на строительство инфраструктуры вендоров и гиперскейлеров — серверы, полупроводники и оборудование для центров обработки данных .
• Программное обеспечение для ИИ-агентов — самый быстрорастущий сегмент в целом: с $86,4 млрд в 2025 году до $206,5 млрд в 2026 году, рост около +139% .
• ИИ-программное обеспечение (включая платформы, модели и ИИ-решения на базе SaaS) — это часть $2,59 трлн. Показатель в $64 млрд на платформы и модели входит в более широкую категорию корпоративного ИИ-ПО, которую Gartner оценивает примерно в $400+ млрд .
• ИИ-услуги (консалтинг, внедрение, управляемые сервисы) и устройства со встроенным ИИ (смартфоны с GenAI и т.д.) составляют оставшуюся часть.

Ключевое соотношение: Рынок платформ и моделей ИИ в $64 млрд — это расходы конечных пользователей на базовые строительные блоки. Он составляет примерно 2,5% от общих расходов на ИИ в $2,59 трлн. Основная масса $2,59 трлн уходит на инфраструктуру со стороны вендоров, аппаратное обеспечение с поддержкой ИИ, услуги и встроенный ИИ в продуктах (например, ИИ-ПК, смартфоны), а не только на закупку платформ и моделей .

Важное примечание: две версии прогноза в 2026 году

Gartner пересмотрел свой общий прогноз расходов на ИИ в сторону повышения в период с января по май 2026 года. Январский прогноз оценивал общие расходы на ИИ в $2,52 трлн (+44% год к году) ; майское обновление повысило эту цифру до $2,59 трлн (+47% год к году), добавив примерно $70 млрд, отчасти за счет более высокого ожидаемого потребления моделей . Июльский прогноз по платформам и моделям согласуется с этой корректировкой вверх.

Что это значит

Цифры рисуют ясную картину: генеративные модели ИИ, особенно отраслевые, являются двигателем роста внутри ИИ-расходов. Однако данные также показывают, что основная часть инвестиций в ИИ по-прежнему приходится на инфраструктуру — серверы, чипы и центры обработки данных, которые питают эти модели. Для бизнеса вывод очевиден: расходы на модели ускоряются стремительно, но затраты на инфраструктуру по-прежнему доминируют в общем ИИ-бюджете.