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Gartner：2026年全球人工智能平台和模型支出将达640亿美元
企业部门正在重新关注人工智能效率、解决方案成本以及对可衡量业务成果的要求。
来源:OSP网站大数据新闻Gartner 预测，2026 年全球最终用户在人工智能平台和模型上的支出将达到 640 亿美元，比 2025 年的 390 亿美元增长 63.4%。专业和特定领域语言模型领域的增长预计将达到 210%。
企业正在从尝试生成式人工智能转向大规模使用大型预训练基础模型，这些模型支撑着许多生成式人工智能应用。基础车型的支出将从 2025 年的 114 亿美元增加到 2026 年的 234 亿美元，增幅为 104.2%。
在特定领域语言模型 (DSLM) 和专用模型领域，预计增长 210%：从 2025 年的 16 亿美元增至 2026 年的 49 亿美元。
用于开发人工智能应用的平台支出将增长 38.6%：从 2025 年的 69 亿美元增加到 2026 年的 95 亿美元；用于数据分析和机器学习的人工智能平台支出将增加 36.3%：从 194 亿美元增加到 264 亿美元。
此前 Gartner 报告指出，生成智能项目失败的典型原因包括成本上升、数据质量差、商业价值不明确以及风险控制不足。现在，企业人工智能预算正在进入“控制和回报”阶段，企业更仔细地评估人工智能使用的有效性、解决方案的成本并要求可衡量的业务成果。更多资金将流向人工智能解决方案提供商，他们可以通过内置的性能测量工具和透明的实施场景等方式展示其产品在成本、延迟、性能和可靠性方面的价值。随着支出越来越受到用户结果的驱动，提供商面临着越来越大的压力，需要展示真正的采用、一致的使用和可持续的利润。