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Steigende Cloud-Ausgaben KI-Nachfrage treibt Cloud-Ausgaben in Rekordhöhen

Von Agnes Panjas 1 min Lesedauer

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Der Markt für KI-optimierte Infrastruktur wird laut Gartner bis 2026 um 96 Prozent auf 42 Milliarden Dollar steigen. Der Grund: Unternehmen verlagern den Fokus vom reinen Training immer mehr auf die Anwendung von KI im laufenden Betrieb.

KI im Goldrausch: Der massive Bedarf an LLM-Training katapultiert die Infrastruktur-Ausgaben laut einer Gartnerprognose in den Jahren 2026 und 2027 wohl in Rekordhöhen. (Bild: Canva / KI-generiert)
KI im Goldrausch: Der massive Bedarf an LLM-Training katapultiert die Infrastruktur-Ausgaben laut einer Gartnerprognose in den Jahren 2026 und 2027 wohl in Rekordhöhen.
(Bild: Canva / KI-generiert)

Angetrieben vom schier unersättlichen Hunger nach LLM-Training und rasanter Unternehmensintegration, prognostizieren die Marktforscher von Gartner eine starken Anstieg der Ausgaben für KI-Infrastruktur. „Treiber dieses Wachstums sind die anhaltend hohe Nachfrage nach Infrastruktur für das Training großer Sprachmodelle (LLMs) sowie die rasch voranschreitende Integration von KI in Unternehmensanwendungen und Geschäftsprozessen“, sagt Hardeep Singh, Senior Principal Research Analyst bei Gartner. Die Marktforscher gehen davon aus, dass die Ausgaben für diese im Jahr auf 42 Milliarden Euro und ein Wachstum von 96 Prozent.

Tabelle 1: Ausgaben für Infrastructure as a Service (IaaS), weltweit, 2025–2027 (in Millionen US-Dollar)

Segment Ausgaben 2025 Wachstum 2025 (in %) Ausgaben 2026 Wachstum 2026 (in %) Ausgaben 2027 Wachstum 2027 (in %)
Gesamt KI-optimiertes IaaS 21.529 180,0 42.276 96,4 66.143 56,5
Gesamt IaaS 222.170 25,3 287.347 29,3 359.899 25,2

(Quelle: Gartner (August 2026))

Auch für 2027 erwartet Gartner anhaltend hohe Wachstumsraten: Die weltweiten Ausgaben für KI-optimierte IaaS sollen dann auf 66 Milliarden US-Dollar steigen.

Ausgaben für Inferenz-Workloads übertreffen Ausgaben für Training

Angetrieben werden die Ausgaben zudem durch die Verbreitung agentischen KI (Agentic AI), die Rechenintensität durch mehrstufige, autonome Ausführungen verstärkt. Dies macht die Inferenz zum dominierenden Verbrauchsmodell und positioniert KI-optimiertes IaaS als entscheidenden Wegbereiter für KI-Strategien in Unternehmen.

„Da Unternehmen von der Modellentwicklung zur Bereitstellung im Produktionsmaßstab übergehen, werden fein abgestimmte und domänenspezifische Modelle (DSMs) zunehmend in kundenorientierte und betriebliche Systeme integriert. Dies erfordert eine kontinuierliche Ausführung in Echtzeit anstelle von periodischem Training“, führt Garnter-Experte Singh aus.

Dieser Wandel beschleunigt die Cloud-Verbrauchsmuster und schafft eine anhaltende Nachfrage nach KI-optimierter Infrastruktur.

Hardeep Singh, Senior Principal Research Analyst bei Gartner

Im Jahr 2026 sollen die weltweiten Ausgaben für Inferenz (23,3 Milliarden US-Dollar) diejenigen für Training (19 Milliarden US-Dollar) übertreffen. Gartner prognostiziert, dass 55 Prozent der Ausgaben für KI-optimiertes IaaS im Jahr 2026 auf die Unterstützung von Inferenz entfallen werden. Dieser Anteil soll 2027 auf 59 Prozent steigen.

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