解説-AIインフラ支出、ついに「推論」が「学習」を上回る――背景についてGartnerが解説

AIインフラ支出、ついに「推論」が「学習」を上回る――背景についてGartnerが解説
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　Gartnerは2026年8月10日（米国時間）、AIインフラにおける予測を公開した。AIに最適化されたInfrastructure as a Service（IaaS）の世界的支出が、2026年に96％増加し、420億ドルに達するという。市場は高い成長を維持し、2027年には56.5％増加し、660億ドルに達すると予測されている。

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　Gartnerのシニアプリンシパルリサーチアナリスト、ハーディープ・シン氏は「この成長の要因には、大規模言語モデル（LLM）のトレーニング（学習）をサポートするインフラストラクチャに対する継続的な需要と、企業アプリケーションやワークフロー全体におけるAIの迅速な実用化がある」と述べている。



●2026年、推論ワークロードの支出は学習ワークロードの支出を上回る

　2026年には、推論ワークロードの世界的な支出（233億ドル）が学習ワークロードの支出（190億ドル）を上回る見込みだ。AI最適化IaaS支出のうち、2026年には55％が推論ワークロードになり、2027年には59％に達すると予測されている。

　背景にあるのはエージェント型AIの台頭だ。多段階の自律的な実行を通じて計算負荷が増大したことで、推論が主要な利用モデルとなり、AI最適化IaaSが企業AI戦略の重要な実現手段に位置付けられることにつながったという。



　背景についてシン氏は「企業・組織のニーズがモデル開発から本番規模の展開に移行するにつれ、ファインチューニングされたドメイン固有モデル（DSM）が顧客向けシステムや運用システムに統合されつつある。定期的なトレーニング（学習）ではなく、継続的なリアルタイム実行が求められている」と補足している。

　こうした推論ワークロードへの支出増はクラウド投資の優先順位を大きく変えることになるという。「この移行がクラウド利用の拡大に拍車を掛け、AIに最適化されたインフラストラクチャに対する持続的な需要を生み出している」とシン氏は結論付けている。