摘要

  • 高德纳2026年9月预测：全球AI支出2026年达2.67万亿美元（同比增长49.5%），其中"AI基础设施"约1.48万亿美元，占总量的56%左右。
  • 同一份预测重写了分类法："AI Models"更名为"Generative AI Models"，并首次将"AI Agents and Assistants"单列为独立类目，同时纳入消费级代理；2026年1月版本只有八个类目、总计约2.53万亿美元，5月版本约2.59万亿美元。
  • 高德纳在4Q25首次发布该预测时即声明：由于范围扩大和定义放宽，跨版本支出比较"没有意义"。因此9月版中细分市场增长率的跳升（如生成式AI模型110%→117%，IT Voice），部分是重新定义的结果，而非需求信号。

一份市场研究公司的年度预测通常被当作一个数字来引用：高德纳说，2026年全球AI支出将近2.7万亿美元。但把2026年1月、5月和9月三期发布并排阅读，故事更接近于一家研究机构在边走边定义自己的测量对象。

先看数字的演进。2026年1月15日，高德纳预测2026年AI支出总额约2.52万亿美元（增长44%）(1月版)，其中基础设施约1.366万亿美元，表格分八行。5月19日经Business Wire发布的更新把总额上调至约2.59万亿美元（增长47%），基础设施升至约1.432万亿美元（5月版），"AI Models"的增长率上调至110%。9月16日发布的2Q26版再次上调：总额约2.67万亿美元（增长49.5%）(9月版)，基础设施约1.484万亿美元——但更重要的是表格本身从八行变成了九行："AI Models"更名为"Generative AI Models"，而"AI Agents and Assistants"从AI软件中被拆出，成为独立类目（2026年292.19亿美元），并首次把消费级代理与助手纳入统计。

高德纳对这种演变的自我定性值得原样引用。据Software Strategies Blog在2026年2月引述的4Q25预测文件说明："这是高德纳首次发布AI支出预测……由于范围扩大，与此前版本的支出比较没有意义，这既包括对新增市场的覆盖，也包括部分市场细分的支出类型定义被放宽。"换言之，连官方口径都承认，把9月的2.67万亿与1月的2.53万亿相减、得出"需求上修"的结论，在方法论上不成立。

再看"AI基础设施"这个占总量56%的最大类目在数什么。高德纳将其定义为：AI优化的IaaS、AI优化服务器、AI网络、AI处理半导体和设备。据Campus Technology对9月版的报道，其中最大的部分并不是数据中心服务，而是设备端支出；AI优化IaaS在2026年仅约423亿美元（尽管同比增长96%），推理型IaaS支出（233亿美元）首次超过训练型（190亿美元）。一份2026年4月版本的更细拆分（经Locsic整理）显示：设备6041亿美元、AI优化服务器4689亿美元、AI处理半导体2860亿美元、AI网络341亿美元、AI优化IaaS约385亿美元。换句话说， headlines上最常被引用的"AI基础设施支出"，很大程度上统计的是终端设备与芯片采购——其中相当一部分来自技术供应商自己的建设，而非企业的可验证投产。

同期，"每花1美元于生成式AI模型，就有超过52美元花在AI基础设施"这一比例也说明：预测的权重结构把最大的一块给了供应商驱动的采购，而不是模型或软件本身。高德纳还预测，到2030年，AI服务（战略咨询、系统集成、托管运营）将形成1.2万亿美元的机会——这意味着在九个类目中，咨询服务被明确单列，而不是混入"基础设施"。

由此得到一条比标题数字更可靠的读法：这份预测测量的是异质预算线的总和——设备采购、云基础设施、嵌入AI的企业软件（CRM、ERP、办公套件）、咨询与集成服务、安全产品——并把它们统一贴上"AI支出"的标签。类目边界一年两变，且高德纳独立四舍五入各细分市场数值，各行之和可能与总数不符。对任何引用该预测的人来说，有意义的单位是单一类目的口径及其年度定义，而不是总和。