AI 開支大逆轉：Gartner 預測 2026 年推論首度超越訓練

推論 vs. 訓練：關鍵數字

Gartner 2026 年 8 月的報告詳列了 AI 優化雲端基礎設施的支出預測：

• 2026 年： 推論工作負載預估達 233 億美元，相較之下訓練為 190 億美元——這是推論首次在 AI 優化 IaaS 中超越訓練 。
• 2027 年： 推論支出預估將占 AI 優化 IaaS 支出的 59%，高於 2026 年的 55% 。

回顧 AI 熱潮初期，訓練支出主導了基礎設施市場，如今這個局面已完全翻轉 。

更宏觀來看，整體 AI 優化 IaaS 支出 預估在 2026 年達到 423 億美元，較 2025 年的 215 億美元 成長 96.4%。2027 年，市場預計進一步成長至 661 億美元，增幅達 56.5% 。

若涵蓋非 AI 工作負載，全球整體 IaaS 支出在 2026 年預估達 2,873 億美元（年增 29.3%），並在 2027 年達到 3,599 億美元 。

翻轉的原因：自主 AI 代理與微調模型

Gartner 分析指出，兩股力量正推動推論支出超越訓練：

• 自主 AI 代理（Agentic AI）——能夠自主執行多步驟任務的系統——大幅提升了運算密集度，使推論成為主要的運算消耗模式 。
• 微調與領域特定模型（DSMs） 正被整合到客戶導向與營運系統中，需要持續、即時的執行，而非週期性的訓練 。

Gartner 分析師 Hardeep Singh 指出：「這股轉變正加速雲端消費模式，並創造對 AI 優化基礎設施的持續性需求。」

其他分析機構的數據也佐證了此一趨勢。Deloitte 的《Tech Trends 2026》報告估計，2026 年推論已占所有 AI 運算的三分之二 。The Futurum Group 的獨立預測則顯示，2025 年受管理的推論服務已達 231 億美元（占基礎設施支出的 58.6%），推論早在 2025 年就已超越訓練 。

更廣泛的 AI 支出脈絡

Gartner 的支出數據背後是更大的圖像：

• 全球 AI 支出（涵蓋所有類別）在 2026 年預估將達到 2.59 兆美元，年增 47% 。
• 超大規模雲端業者已宣布 2026 年 AI 基礎設施的合計資本支出超過 5,000 億美元 。
• 支出激增反映了企業從試點階段邁入生產部署，而推論成本已成為最大的支出項目 。

儘管推論成本快速下降——Deloitte 指出雲端 API 推論定價年降幅近 80%——但整體支出仍爆炸性成長，因為使用量的增長速度遠超過單位成本的下降速度 。

Gartner 的警告：預算超支風險

Gartner 同時發出一項警訊：到 2028 年，至少 50% 的 GenAI 專案將超出原定預算，主因是錯誤的架構選擇與缺乏營運專業知識 。

推論是主要元兇。不同於訓練這類一次性大額支出，推論成本在每次使用者或應用程式呼叫模型時都會產生。Gartner 預估，推論將占模型終身成本的 70% 以上 。

CIO 的策略啟示

Gartner 建議 CIO 採取以下策略行動：

• 將 AI 基礎設施投資優先放在推論工作負載，因為這正是支出與成長最集中的領域 。
• 避免採用「一套架構打天下」的方式——最佳方案取決於使用場景、資料位置、法規要求與成本結構 。
• 採用混合雲模型來部署 AI，兼顧靈活性、成本控制與資料主權。Gartner 的《2026 CIO 行動手冊》發現，近三分之二（62%）的企業現在偏好以混合雲作為主要的 AI 部署模式 。
• 為持續的成本增長做好準備，不要假設單位成本下降就會降低總帳單 。

這對產業的意義

「推論反轉」不僅僅是一個支出統計數字；它代表了 AI 基礎設施優先順序的根本性重構。以建造更大模型作為主要成本驅動力的時代正在過去，取而代之的是大規模生產營運模型的時代。對雲端服務商而言，這意味著 GPU 與 ASIC 容量的持續需求。對企業而言，這意味著基礎設施規劃現在必須圍繞 AI 的營運成本來進行，而非僅僅是模型訓練的前期投資。

正如 Gartner 的報告所揭示，從開發到部署的轉變已經來臨，而預算項目將永遠不再相同。