Мировые расходы на ИИ вырастут на 49,5% в 2026 году

$2,7 триллиона: цифра, которая меняет всё

Когда аналитическая компания Gartner публикует квартальный прогноз расходов на технологии, рынок прислушивается. Сентябрьский отчёт 2026 года оказался особенным: мировые расходы на ИИ прогнозируются на уровне $2,7 трлн в 2026 году — это рост на 49,5% год к году. Для сравнения: в январе 2026 года Gartner называл цифру $2,52 трлн с ростом 44%, в мае — $2,59 трлн с ростом 47%. Каждый квартал прогноз пересматривается вверх.

Это не абстрактная статистика. $2,7 трлн — больше, чем ВВП большинства стран мира. Рост продолжится беспрецедентными темпами вплоть до 2030 года, когда, по прогнозам Gartner, каждый доллар IT-расходов так или иначе будет связан с ИИ. Разберём, что стоит за этими числами и что они означают для бизнеса прямо сейчас.

Куда идут триллионы: структура расходов

Инфраструктура составит более половины всех расходов, при этом рост затронет программное обеспечение, сервисы, кибербезопасность и агентные ИИ-приложения.

Вот как выглядит распределение по сегментам:

По прогнозу Gartner, расходы на ИИ-инфраструктуру вырастут на 51,2% в 2026 году, на ИИ-программное обеспечение — на 60,2%. Расходы на ИИ-агентов и ассистентов прогнозируются с ростом 77,3%, а расходы на безопасность ИИ почти удвоятся.

По мере того как платформы для разработки ИИ-приложений доказывают свою состоятельность, Gartner фиксирует ускорение расходов на них: прогноз роста на 2026 год повышен с 28% (майский отчёт) до 39% — за счёт разработки кастомных ИИ-приложений предприятиями и IT-провайдерами.

graph TD
    A["Мировые расходы на ИИ\n$2,7 трлн (2026)"]
    A --> B["Инфраструктура\n$1,48 трлн (+51,2%)"]
    A --> C["Сервисы\n$576 млрд"]
    A --> D["ПО\n$462 млрд (+60,2%)"]
    A --> E["Агенты и ассистенты\n$29 млрд (+77,3%)"]
    B --> B1["AI-серверы"]
    B --> B2["Полупроводники"]
    B --> B3["Сетевая инфраструктура"]
    B --> B4["AI-оптимизированный IaaS"]
    D --> D1["Платформы разработки (+39%)"]
    D --> D2["GenAI-модели (+117%)"]

Главный двигатель: инфраструктурный суперцикл

«Строительство мощностей дата-центров для ИИ — крупнейший инфраструктурный проект, который когда-либо предпринимало человечество.» — John-David Lovelock, Distinguished VP Analyst, Gartner

Глобальные расходы на ИИ взлетают до $2,7 трлн в 2026 году, и главным драйвером выступают массовые инвестиции в инфраструктуру: гиперскейлеры и провайдеры технологических услуг вкладывают капитал в AI-оптимизированные серверы, полупроводники, сетевые фабрики и IaaS для обеспечения будущих рабочих нагрузок.

Спрос на ИИ-инфраструктуру — включая AI-оптимизированный IaaS, серверы, сетевые фабрики, полупроводники и устройства — остаётся устойчивым и не реагирует на давление роста цен на память, говорит Lovelock.

Отдельная история — рынок полупроводников. Широко распространено мнение о «нехватке памяти», однако, по словам Lovelock, правильнее говорить о «массовом избыточном спросе» на память: именно он толкает цены на чипы вверх и «удвоил» прогноз расходов на полупроводники к 2030 году по сравнению с доИИ-эпохой.

Четыре крупнейших гиперскейлера — Amazon, Google, Microsoft и Meta — тратят на ИИ-инфраструктуру в 2026 году около $725 млрд, что на 77% больше, чем $410 млрд в 2025 году.

Агентный ИИ и GenAI-модели: самые быстрорастущие сегменты

Если инфраструктура — это фундамент, то программный слой — это то, где происходит наиболее интересная конкурентная борьба.

На рынке программного обеспечения вендоры разных категорий стремительно встраивают агентный ИИ в свои существующие продукты, чтобы сохранить рыночную релевантность и защититься от новых кросс-функциональных агентов. В условиях, когда GenAI в 2026 году находится в «Яме разочарования» по кривой Gartner Hype Cycle, предприятия используют более простые встроенные функции ИИ от привычных поставщиков для повышения операционной эффективности, автоматизации рабочих процессов и улучшения клиентского опыта.

Для провайдеров моделей давление с требованием предлагать более экономически эффективные модели, адаптированные к корпоративным сценариям, открывает небольшую, но растущую нишу для доменно-специфических языковых моделей (DSLM). В результате прогноз роста расходов на генеративные ИИ-модели в 2026 году повышен со 110% (прошлый прогноз) до 117%.

Расходы на агентное ИИ-программное обеспечение прогнозируются с ростом на 139% — с $86,4 млрд в 2025 году до $206,5 млрд в 2026 году.

Корпоративный рынок: деньги есть, результата нет?

Здесь картина неоднозначная — и именно в этом кроется главный вызов 2026 года.

86% предприятий сообщают, что их бюджет на ИИ вырастет в 2026 году, и лишь около 2% ожидают его сокращения — по данным опроса NVIDIA среди более чем 3 200 респондентов из пяти отраслей.

Опрос BCG AI Radar среди 2 360 руководителей показал: организации планируют инвестировать в среднем 1,7% годовой выручки в ИИ в 2026 году — по сравнению с 0,8% в 2025 году. Это примерно удвоение за один год.

Но между расходами и отдачей — пропасть:

Лишь 6% организаций можно отнести к высокоэффективным — то есть тем, кто приписывает значительную общекорпоративную прибыль использованию ИИ, — согласно исследованию McKinsey, несмотря на то что 88% компаний уже используют ИИ где-либо в своём бизнесе.

Среднестатистическое предприятие одновременно ведёт 14 ИИ-проектов — против 8 в 2023 году, однако большинство организаций признают, что менее половины из них приносят измеримую бизнес-ценность.

Отраслевые лидеры по расходам выглядят так:

Финансовые услуги возглавляют рейтинг с расходами $68 млрд и уровнем внедрения 79%, за ними следует здравоохранение с $45 млрд. Образование замыкает список с уровнем внедрения лишь 34%.

«Предприятия ещё не в полной мере раскрыли свой потенциал расходов. Это впереди — и 2026 год станет переломным.» — John-David Lovelock, Gartner

Что дальше: прогноз до 2027 года и ключевые тренды

Мировые расходы на ИИ вырастут ещё на 36,2% в 2027 году по мере продолжения расширения использования ИИ, прогнозирует Gartner. Ожидается, что глобальный рынок ИИ достигнет $3,64 трлн в 2027 году.

Три ключевых тренда, на которые стоит обратить внимание:

1. От хайпа к операционной ценности. Организации сейчас проявляют ограниченный интерес к использованию ИИ для радикальных преобразований, предпочитая тактические ИИ-инициативы с инкрементальным улучшением производительности. Это означает смещение фокуса с экспериментов на ROI.

2. Доменные модели vs. универсальные LLM. Давление с требованием предлагать более экономически эффективные модели, соответствующие корпоративным сценариям, открывает небольшую, но растущую нишу для доменно-специфических языковых моделей (DSLM).

3. Управление расходами и ROI-трекинг. Предприятия рассчитывают, что поставщики помогут им управлять затратами и встроить отслеживание использования в рабочие процессы для оценки успеха.

По словам Lovelock, его послание для CIO однозначно: «В ближайшие два-три года произойдут как минимум три крупных перехода».

Заключение: гонка началась, но финиш непредсказуем

Цифра $2,7 трлн — не просто статистика роста рынка. Это свидетельство системного сдвига: ИИ-инфраструктура стала важнейшим приоритетом для гиперскейлеров, агентный ИИ встраивается в корпоративный софт повсеместно, а рынок генеративных моделей растёт темпами 117% в год.

При этом ключевой вызов остаётся прежним: огромный разрыв между расходами и реальной отдачей. Только 6% компаний реально извлекают измеримую прибыль из ИИ-инвестиций, тогда как 88% уже тратят деньги на ИИ.

Для тех, кто строит стратегию: фокус на операционной эффективности, доменных моделях и прозрачном ROI-трекинге — это не просто хороший совет. Это единственная разумная тактика в условиях, когда технология меняется быстрее, чем любой может предсказать.