Die unstillbare Nachfrage nach Rechenleistung für künstliche Intelligenz katapultiert die weltweiten Cloud-Ausgaben auf ein neues Niveau. Laut einer aktuellen Prognose von Gartner werden die Ausgaben für KI-optimierte Infrastruktur als Service (IaaS) bis 2026 um 96 Prozent auf 42,3 Milliarden US-Dollar steigen. Der Grund: Unternehmen verlagern ihren Fokus zunehmend vom reinen Modelltraining hin zur produktiven Anwendung von KI im laufenden Betrieb – ein Trend, der die Nachfrage nach Cloud-Ressourcen nachhaltig verändert.
KI-Nachfrage treibt Cloud-Ausgaben: Gartner-Prognose für 2026 und 2027
Die Marktforscher von Gartner beziffern die weltweiten Ausgaben für KI-optimiertes IaaS im Jahr 2025 auf 21,5 Milliarden US-Dollar, was einem Wachstum von 180 Prozent gegenüber dem Vorjahr entspricht. Für 2026 prognostizieren sie einen weiteren Anstieg auf 42,3 Milliarden US-Dollar (plus 96 Prozent) und für 2027 sogar auf 66,1 Milliarden US-Dollar (plus 56,5 Prozent). Der gesamte IaaS-Markt wächst ebenfalls kräftig, aber mit moderateren Raten: von 222,2 Milliarden US-Dollar in 2025 über 287,3 Milliarden in 2026 auf 359,9 Milliarden in 2027 – jeweils zwischen 25 und 29 Prozent.
Haupttreiber dieses Wachstums ist die anhaltend hohe Nachfrage nach Infrastruktur für das Training großer Sprachmodelle (LLMs) sowie die rasch voranschreitende Integration von KI in Unternehmensanwendungen und Geschäftsprozesse. Die zunehmende Verbreitung agentischer KI (Agentic AI) verstärkt die Rechenintensität zusätzlich, da mehrstufige, autonome Ausführungen deutlich mehr Rechenleistung benötigen.
Inferenz überholt Training als dominierenden Workload
Ein entscheidender Wendepunkt zeichnet sich bereits ab: Im Jahr 2026 werden die weltweiten Ausgaben für Inferenz-Workloads mit 23,3 Milliarden US-Dollar die Ausgaben für das Training von Modellen (19 Milliarden US-Dollar) übertreffen. Gartner geht davon aus, dass 55 Prozent der Ausgaben für KI-optimiertes IaaS 2026 auf die Unterstützung von Inferenz entfallen – und dieser Anteil bis 2027 auf 59 Prozent steigen wird. Inferenz, also die Anwendung trainierter Modelle auf neue Daten, wird damit zum dominierenden Verbrauchsmodell.
Der Grund für diesen Wandel ist die Verschiebung von der Modellentwicklung hin zur Bereitstellung im Produktionsmaßstab. Unternehmen integrieren fein abgestimmte und domänenspezifische Modelle (DSMs) zunehmend in kundenorientierte und betriebliche Systeme. Anders als das periodische Training erfordert die produktive Nutzung eine kontinuierliche Ausführung in Echtzeit. Dieser Wandel beschleunigt die Cloud-Verbrauchsmuster und schafft eine anhaltende Nachfrage nach KI-optimierter Infrastruktur.
Warum der Shift zur Produktion die Cloud-Ausgaben beflügelt
Der Übergang von der Entwicklung zur Produktion bedeutet, dass Unternehmen nicht mehr nur einmalig große Rechencluster für das Training benötigen, sondern eine dauerhafte, latenzarme Infrastruktur für die Inferenz. Domänenspezifische Modelle, die auf unternehmenseigene Daten abgestimmt sind, werden in Echtzeit in Kundenservice, Logistik, Finanzanalyse oder Qualitätskontrolle eingebunden. Diese kontinuierliche Ausführung erzeugt eine wesentlich stabilere und langfristigere Nachfrage nach Cloud-Ressourcen als das Training, das oft zeitlich begrenzt ist.
Gartner-Analysten betonen, dass dieser Trend die Strategien der Cloud-Anbieter grundlegend beeinflusst. Hyperscaler wie AWS, Microsoft Azure und Google Cloud müssen ihre Angebote weiterentwickeln, um speziell für Inferenz optimierte Hardware und Dienste bereitzustellen – etwa mit spezialisierten Beschleunigern, niedrigen Latenzen und hoher Durchsatzrate für Echtzeitanwendungen. Gleichzeitig entstehen neue Geschäftsmodelle rund um KI-Infrastruktur, die sowohl Training als auch Inferenz abdecken.
Die Prognosen zeigen, dass der KI-getriebene Cloud-Boom noch lange nicht seinen Höhepunkt erreicht hat. Unternehmen aller Branchen stehen vor der Herausforderung, ihre IT-Infrastrukturstrategien an die neuen Anforderungen anzupassen. Wer die Vorteile KI-optimierter Cloud-Dienste frühzeitig nutzt, kann sich entscheidende Wettbewerbsvorteile sichern. Die nächsten zwei Jahre werden richtungsweisend dafür sein, wie sich die Balance zwischen Training und Inferenz entwickelt und welche Anbieter sich in diesem wachsenden Marktsegment positionieren.
