Laut Gartner sollen die weltweiten Ausgaben für KI-optimierte Infrastruktur-as-a-Service bis 2026 um 96 Prozent steigen. Die Prognose verweist auf eine wachsende Bedeutung von Inferenz-Workloads und neue Anforderungen an Cloud-Infrastrukturen
Die Marktforschungsfirma Gartner prognostiziert, dass die weltweiten Ausgaben für KI-optimierte Infrastruktur-as-a-Service (IaaS) bis 2026 um 96 Prozent zulegen werden. Diese Entwicklung wird vor allem durch die steigende Nachfrage nach Rechenressourcen für das Training großer Sprachmodelle und die zunehmende Integration von agentenbasierter künstlicher Intelligenz in Unternehmensanwendungen getrieben. Die Prognose basiert auf aktuellen Marktdaten und wurde im Frühjahr 2026 veröffentlicht.
Marktvolumen und Wachstumstreiber
Gartner schätzt, dass das Marktvolumen für KI-optimierte IaaS im Jahr 2027 rund 66 Milliarden US-Dollar erreichen könnte. Im Vergleich zu 2024 entspricht dies einem Anstieg um etwa 42 Milliarden US-Dollar. Als zentrale Wachstumstreiber nennt Gartner die fortgesetzte Entwicklung und das Training großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLM) sowie die schnelle Verbreitung von KI-Anwendungen in betrieblichen Abläufen. Besonders agentenbasierte KI-Systeme, die komplexe Aufgaben in mehreren Schritten autonom ausführen, erhöhen den Bedarf an spezialisierter Infrastruktur.
Verschiebung von Training zu Inferenz
Ein wesentlicher Trend ist laut Gartner die Verschiebung der Ausgaben von reinen Trainingsprozessen hin zur Inferenz, also der Anwendung trainierter Modelle im Echtzeitbetrieb. Für das Jahr 2026 erwartet das Unternehmen, dass die weltweiten Ausgaben für Inferenz-Infrastruktur mit 23,3 Milliarden US-Dollar erstmals die Ausgaben für das Training (19 Milliarden US-Dollar) übersteigen werden. Der Anteil der Inferenz an den Gesamtausgaben für KI-optimierte IaaS soll 2026 bei 55 Prozent liegen und bis 2027 auf 59 Prozent steigen. Diese Entwicklung spiegelt die zunehmende Integration von KI-Modellen in produktive Unternehmenssysteme wider, bei denen kontinuierliche, schnelle Ausführung wichtiger wird als periodisches Nachtrainieren.
Auswirkungen auf Cloud-Investitionen und Unternehmensstrategien
Die wachsende Bedeutung von Inferenz-Workloads verändert laut Gartner die Prioritäten bei Cloud-Investitionen. Unternehmen, die KI-Modelle nicht mehr nur entwickeln, sondern produktiv einsetzen, benötigen zunehmend feinabgestimmte und domänenspezifische Modelle, die in Echtzeit auf Kunden- und Betriebsdaten reagieren können. Dies führt zu einer anhaltenden Nachfrage nach leistungsfähiger, KI-optimierter Infrastruktur in der Cloud. Für Anbieter von Cloud-Diensten und Rechenzentren bedeutet dies, dass Investitionen in spezialisierte Hardware und optimierte Softwareumgebungen weiter steigen dürften. Gleichzeitig bleibt offen, wie sich die Kostenstruktur und die Verfügbarkeit entsprechender Ressourcen in einem zunehmend wettbewerbsintensiven Markt entwickeln werden.
Inferenz bezeichnet den Prozess, bei dem ein trainiertes KI-Modell auf neue Daten angewendet wird, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Im Unterschied zum Training, das hohe Rechenleistung für die Anpassung der Modellparameter benötigt, erfordert die Inferenz meist eine schnelle, skalierbare Ausführung im Echtzeitbetrieb. Mit der zunehmenden Integration von KI in Unternehmensanwendungen verschiebt sich der Schwerpunkt vieler Investitionen von der Entwicklung hin zur produktiven Nutzung, was neue Anforderungen an Cloud-Infrastruktur und Geschäftsmodelle stellt.Schlagwörter: Cloud-Computing, Künstliche Intelligenz, Cloud- & Datenplattformen
