摘要

  • 高德纳 2025 年 9 月预测 2025 年全球 AI 支出为 1.4786 万亿美元；到 2026 年 9 月，同一年份被重述为 1.7867 万亿美元，2026 年预测被上调至 2.6705 万亿美元（+49.5%），期间分类法两次更换，但高德纳并未拆分口径变化与真实支出增长的占比。
  • 预测口径本身将嵌入消费设备的 AI（如 GenAI 智能手机 2982 亿美元）计入总支出，这使得标题数字混合了买家主动需求与设备内在价值。
  • 交付端证据显著滞后：美国 241 GW 披露数据中心管道中仅约 33% 处于积极开发状态；全球已宣布的 102.3 GW 中仅 40.8 GW 通过风险审查；并网中位周期为 55 个月；云厂商 GPU 供应已售罄至 2026 年年中。

高德纳在 2025 年 9 月 17 日的新闻稿中预测，2025 年全球 AI 支出将达 1,478,634 亿美元（较 2024 年的 987,904 亿美元增长），2026 年达 2,022,642 亿美元，覆盖 AI 服务、AI 应用软件、AI 基础设施软件、GenAI 模型、AI 优化服务器、AI 优化 IaaS、AI 处理半导体、AI PC 与 GenAI 智能手机九个子市场。https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-09-17-gartner-says-worldwide-ai-spending-will-total-1-point-5-trillion-in-2025 在这一版口径下，最大单项是 GenAI 智能手机（298,189 亿美元）与 AI 服务（282,556 亿美元），而 GenAI 模型仅为 142 亿美元——即便买家并未特别选择 AI 功能，嵌入消费设备的 AI 也被计入总支出。https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-09-17-gartner-says-worldwide-ai-spending-will-total-1-point-5-trillion-in-2025 https://www.networkworld.com/article/4058786/gartner-ai-spending-to-reach-1-5-trillion-dollars-this-year.html

随后是两次显著重述。2026 年 5 月 19 日，2025 年基数被上调至 1,764,947 亿美元，2026 年预测升至 2,595,667 亿美元（+47%），2027 年为 3,493,358 亿美元，分类法变为 AI 网络安全、AI 模型、AI 平台、AI 应用开发平台、AI 数据与 AI 基础设施，基础设施占比超过 45%。https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-05-19-gartner-forecasts-worldwide-ai-spending-to-grow-47-percent-in-2026 2026 年 9 月 16 日，2025 年再度被上调至 1,786,671 亿美元，2026 年预测为 2,670,460 亿美元（+49.5%），AI 基础设施以 1,484,397 亿美元成为最大细分；GenAI 模型增速被从 110% 上修至 117%，并新增了消费级智能体。https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-09-16-gartner-forecasts-worldwide-ai-spending-to-grow-49-point-5-percent-in-2026

关键问题在于：高德纳没有公开拆分这约 3,090 亿美元的 2025 年重述中，多少来自口径重新分类，多少来自实际支出增长。二级报道补充了结构信息：2026 年 AI 基础设施约占总支出的 56%，每 1 美元 GenAI 模型支出对应约 52 美元基础设施支出，推理约占 2026 年 AI 优化 IaaS 的 55%，到 2027 年升至 59%。https://campustechnology.com/articles/2026/09/21/infrastructure-accounts-for-more-than-half-of-worldwide-ai-spending.aspx 高德纳还单独预测 2026 年 AI 优化 IaaS 支出增长 96%，分析师 John-David Lovelock 称 AI 数据中心建设是“人类有史以来最大的基础设施项目”，且基础设施需求“对内存相关涨价无弹性”。https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-08-10-gartner-forecasts-worldwide-artificial-intelligence-optimized-iaas-spending-to-grow-96-percent-in-2026 https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-09-16-gartner-forecasts-worldwide-ai-spending-to-grow-49-point-5-percent-in-2026

这些预测的核心假设——超大规模厂商持续投入 AI 基础设施、投资方扩大到中国公司和新 AI 云厂商、风险投资作为“额外顺风”——本质上是关于需求意图的陈述，而非关于交付能力的测量。https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-09-17-gartner-says-worldwide-ai-spending-will-total-1-point-5-trillion-in-2025 https://www.networkworld.com/article/4058786/gartner-ai-spending-to-reach-1-5-trillion-dollars-this-year.html

交付端证据提供了另一幅图景。Wood Mackenzie 报告：美国披露的数据中心项目管道在 2025 年底达 241 GW（一年前为 93 GW），但仅约 33% 处于积极开发状态；已签署建设与电力供应协议达 183 GW（约相当于 2025 年美国峰值负荷的 22%）；2025 年第四季度仅新增 25 GW，为第三季度的一半。https://www.woodmac.com/press-releases/newly-added-us-data-center-capacity-slows-down-considerably-in-q4-2025-as-market-struggles-to-keep-up-with-explosive-demand/ Janus Henderson 对 259 个项目（157.4 GW 铭牌容量）的自下而上“容量台账”估计，到 2030 年仅约 84.7 GW 可交付，转换率约 54%，理由包括变压器多年期交货周期、燃料与用水许可以及电工与 EPC 产能上限。https://www.janushenderson.com/en-ch/advisor/article/data-center-power-why-the-key-risk-is-under-delivery-not-overbuild/ Sightline Climate 的独立账本显示，710 个项目、宣布至 2030 年的 102.3 GW 中，仅 40.8 GW 通过风险审查，约 60% 面临重大延误或取消风险。https://stackfutures.com/blog/ai-datacenter-capacity-gap-sightline-2026/

电力是最硬的约束。LBNL《Queued Up 2025》报告，美国约 2,290 GW 发电与储能项目正在排队申请并网，2024 年典型项目从申请到投运需 55 个月（2015 年为 36 个月），2000–2019 年申请的项目中仅约 19% 到 2024 年底实现商业运营。https://emp.lbl.gov/sites/default/files/2025-12/Queued%20Up%202025%20Edition%20-%2012.15.2025.pdf 德勤调查显示，72% 的电力与数据中心高管认为电网容量是“非常或极其困难”的约束，并网等待最长可达七年。https://www.deloitte.com/us/en/insights/industry/power-and-utilities/data-center-infrastructure-artificial-intelligence.html Reuters 对 13 家美国主要公用事业财报电话会的梳理发现，近半数收到的数据中心电力请求超过其峰值负荷，其中 Oncor 收到相当于其峰值负荷近四倍的 119 GW 新增申请。https://www.reuters.com/business/energy/us-utilities-grapple-with-big-techs-massive-power-demands-data-centers-2025-04-07/

算力侧同样紧张。Nvidia CFO Colette Kress 表示“云已售罄，我们已安装的 GPU 基础完全被利用”；高德纳分析师 Gaurav Gupta 指出先进制程晶圆、先进封装、HBM 存储以及散热、液冷与机架等环节存在被低估的瓶颈；有博客级报告称数据中心 GPU 交货周期为 36–52 周、约 360 万台的积压订单已排至 2026 年年中（该数字权威性较低，需谨慎对待）。https://www.networkworld.com/article/4094308/nvidia-chips-sold-out-cut-back-on-ai-plans-or-look-elsewhere-2.html https://blog.imseankim.com/ai-chip-shortage-september-2025-nvidia-blackwell-supply-update/

结论是：高德纳预测的 2026 年约 1.484 万亿美元 AI 基础设施支出，测量的是合同、订单与承诺的记录值；而实物证据（约 40–54% 的宣布到交付转换率、55 个月的并网周期、售罄的 GPU 供应）表明，其中一部分在 2026 年内无法转化为带收入的上运算力。预测数字没有错——它是需求意图的合理读数——但把它当作已交付算力的度量，就与物理证据不符。所有预测数字均为高德纳自身声明；转换率估计来自 Janus Henderson 与 Sightline 的专有方法，未经独立审计。https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-09-16-gartner-forecasts-worldwide-ai-spending-to-grow-49-point-5-percent-in-2026 https://www.woodmac.com/press-releases/newly-added-us-data-center-capacity-slows-down-considerably-in-q4-2025-as-market-struggles-to-keep-up-with-explosive-demand/ https://www.janushenderson.com/en-ch/advisor/article/data-center-power-why-the-key-risk-is-under-delivery-not-overbuild/ 补充口径与交付背景来源：Futurum 集团预计推理到 2030 年占 AI 平台基础设施支出的 71.7%；二级汇总引用了 2025 年全球 AI 支出约 1.5 万亿美元的报道；德勤《TMT 预测 2026》将算力与电力列为 AI 的核心约束；高德纳 2025 年 3 月的 GenAI 专项预测（6,440 亿美元）采用比全口径 AI 更窄的分类；麦肯锡将 AI 工作负载与超大规模厂商策略的下一轮转变聚焦于算力与电力；Utility Dive 报告数据中心建设热潮在巨额支出下放缓。https://futurumgroup.com/press-release/inference-climbs-to-71-7-of-ai-platforms-infrastructure-spend-by-2030/ https://www.cryptopolitan.com/global-ai-spending-1-5-trillion-in-2025/ https://www.deloitte.com/us/en/insights/industry/technology/technology-media-and-telecom-predictions/2026/compute-power-ai.html https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-03-31-gartner-forecasts-worldwide-genai-spending-to-reach-644-billion-in-2025 https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/the-next-big-shifts-in-ai-workloads-and-hyperscaler-strategies https://www.utilitydive.com/news/data-center-building-boom-slows-despite-massive-spend/815694/