Gartner预测，随着AI投资加速，2027年全球IT支出将首次突破7万亿美元大关。
根据Gartner的数据，AI基础设施和AI软件将塑造IT支出增长的下一个1万亿美元。这家研究机构预计，在快速变化的科技环境中，AI驱动的支出将显著增长。
该研究机构表示："随着各组织寻求将AI部署工业化，用于AI优化服务器、AI优化基础设施即服务（IaaS）以及AI软件平台的支出持续增强。与此同时，硬件市场正面临内存相关通胀带来的日益增长的压力。"
Gartner最新预测显示，全球IT支出将在2027年达到7.35万亿美元，较2026年增长15%。
Gartner杰出副总裁分析师约翰-大卫·洛夫洛克在一份声明中表示："总体而言，市场力量正在强化围绕AI基础设施、AI赋能云平台和先进软件生态系统的支出，因为这些是全球IT支出中最具吸引力的机会。数字经济的增长不仅越来越多地取决于软件采用，还取决于以前所未有的规模为AI基础设施提供资金、构建和实现盈利的能力。"
洛夫洛克在本周于佛罗里达州奥兰多举行的Gartner IT Symposium/Xpo 2026大会上，就AI热潮以及未来科技支出和采用趋势发表了演讲。该分析机构还公布了其年度科技预测清单（上月首次在Gartner澳大利亚活动上发布，不要与Gartner十大科技趋势清单相混淆）。
在奥兰多的活动上，杰出副总裁分析师兼Gartner研究员达里尔·普卢默回顾了该公司对2027年及以后的主要预测：
到2029年，80%的新应用程序将被有意设计为一次性使用——使用期限不足一年。
Gartner表示："AI正使应用程序开发变得如此便捷，员工将越来越多地创建临时应用程序以满足短期业务需求。各组织面临新的治理、安全、合规和记录管理挑战，尤其是当这些应用程序影响决策或访问敏感数据时。"
到2030年，价值10万亿美元的企业自有能源将使全球2000强企业意外成为电力供应商——向电网和AI数据中心出售电力，重塑公用事业行业。
Gartner表示："来自AI和数据中心的电力需求激增，正推动企业大举投资于能源生产、存储和管理资产，模糊了传统能源消费者与电力供应商之间的界限。随着能源成为一种战略性的、软件定义的资产，各组织将需要新的能力来优化生产、存储和消费。"
到2030年，保险公司而非监管机构将主导AI治理。
Gartner表示："各组织正从基于政策的AI治理转向将控制措施直接嵌入AI系统和工作流程的运营治理。随着AI风险和责任问题日益增长，预计保险公司将通过鼓励加强监督、风险管理和技术控制，对治理实践产生影响。"
到2030年，80%拥有面向公众AI系统的组织将经历一次制造过度AI成本的"成本耗尽攻击"。
Gartner表示："面向公众的AI的兴起正催生一种名为成本耗尽攻击的新型网络安全风险，恶意行为者故意推动过度的AI使用以增加运营成本。随着AI越来越多地嵌入面向客户的应用程序，各组织将需要把Token消耗和AI使用模式同时视为成本管理和安全问题。"
到2030年，国际公司中80%的一线员工将获得物理AI系统的协助。
Gartner表示："物理AI正通过机器人、无人机、自动驾驶汽车及其他能够感知、互动并影响周围环境的具身系统，将AI扩展到物理世界。许多行业已经在利用物理AI来提升安全性、自动化重复性和危险性工作，并获取运营洞察。"
到2030年，80%的全球500强公司将通过合同规定其首席信息官（CIO）担任AI问责的"证据保管人"。
Gartner表示："随着AI越来越多地嵌入关键业务流程和决策中，各组织面临着越来越大的压力，需要确保AI行为的问责制、透明度和监督。这正在扩大技术领导者在监督AI问责和确保治理护栏在整个组织中得到一致应用方面的角色。"
到2029年，60%部署AI的组织将建立专门职能部门，负责将AI总成本与价值或利润进行映射。
Gartner表示："随着各组织部署更多智能体AI，管理Token消耗正成为一项业务优先事项，因为成本迅速攀升，使得将支出与业务价值挂钩变得愈发困难。各组织需要更深入地了解AI消费模式，并加强治理，以平衡成本效率与价值创造。"
到2028年，60%的全球500强公司将在推理环节嵌入AI财务运营（FinOps）控制。
Gartner表示："随着各组织扩大AI工具和智能体工作流程的规模，AI支出变得越来越难以预测和控制，这推动了从追溯性成本报告向实时AI FinOps治理的转变。随着AI成为更大的运营支出项目，各组织将越来越注重衡量单任务成本和Token使用效率，以维持利润率并实现价值最大化。"
到2029年，25%的全球500强公司将持续创新组件化的AI驱动产品，从而打造竞争护城河。
Gartner表示："随着AI原生竞争对手推出更加定制化、高效和可扩展的产品，老牌企业面临着越来越大的压力，要么创新，要么面临失去客户、人才和市场份额的风险。成功不仅取决于AI投资，还取决于支持可扩展创新的强大数据、治理和人才基础。"
到2030年底，由个人、企业和政府创建的超过100亿个自主智能体将使公共服务不堪重负。
Gartner表示："智能体AI将通过使自主智能体能够以最少的人力投入识别机会、确定资格并代表用户提交申请，大幅增加对公共服务的需求。申请、索赔和交易数量的激增将给政府系统带来压力，并需要在身份识别、信任和问责方面采取更强有力的方法。"
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