La spesa per i modelli di IA raggiungerà 64 miliardi di dollari quest’anno, il 63% in più
Una nuova previsione di Gartner stima in 64 miliardi di dollari la spesa 2026 per modelli e piattaforme di IA, con un aumento del 63%. La crescita più rapida riguarda i modelli stessi, ma i budget diventano più severi.
La società di ricerca Gartner ha pubblicato questa settimana una previsione che porta la spesa mondiale per modelli e piattaforme di IA a 64 miliardi di dollari nel 2026, il 63% in più rispetto ai 39 miliardi del 2025. È una cifra enorme, ma la sua composizione racconta meglio dove stia andando davvero il denaro.
La fetta in crescita più rapida è quella dei modelli di IA generativa, i sistemi che producono testo, immagini e codice. La spesa per i modelli generativi di base dovrebbe più che raddoppiare, da 11,4 a 23,4 miliardi di dollari. Un «modello di base» è, in sintesi, un grande modello generico addestrato su dati ampi, sul quale vengono costruiti altri strumenti. Cresce ancora più velocemente la categoria dei modelli specializzati per domini ristretti: del 210%, da 1,6 a 4,9 miliardi. Più stabile è l’aumento delle piattaforme usate dalle aziende per creare e gestire l’IA: quelle di data science e machine learning passano da 19,4 a 26,4 miliardi.
Dietro il titolo c’è un cambiamento di clima. La crescita è enorme, ma Gartner osserva che i budget aziendali per l’IA sono ora sottoposti a un vero controllo, con maggiore attenzione all’efficienza d’uso, ai costi e ai risultati misurabili. In parole semplici, sta finendo l’epoca in cui si spendeva per l’IA soltanto per mostrare di farlo. Gli acquirenti vogliono sempre più prove che uno strumento meriti il suo costo per velocità e affidabilità. Ecco perché la stessa settimana può portare sia cifre di crescita vertiginose sia un’ondata di modelli «più economici ed efficienti»: sono la stessa storia vista da due lati.
Una precisazione: le previsioni sono stime ragionate, non fatti, e le società di analisi a volte indovinano e a volte sbagliano. Considerate i 64 miliardi come una direzione, non come una promessa.
Cosa significa per te: Se il vostro lavoro riguarda i budget tecnologici, il segnale è chiaro. La domanda passa da «dovremmo usare l’IA?» a «questa specifica IA vale ciò che costa?», quindi indicare risultati concreti conta più che mai. Per chi è soltanto curioso, ciò spiega un fenomeno probabilmente già visibile: i produttori di modelli competono sul prezzo e sull’efficienza, non solo sulla potenza pura. Quando i clienti diventano attenti ai costi, i prodotti li seguono. Per la maggior parte di noi questa pressione è silenziosamente positiva: tende a produrre strumenti più economici e affidabili.
Fonti
L’agente Gemini Spark di Google arriva agli utenti AI Pro e gestisce 15 attività insieme
Gemini Spark, l’agente IA personale di Google, è stato distribuito il 24 luglio agli abbonati statunitensi ad AI Pro. Esegue fino a quindici attività contemporaneamente tra Gmail, Docs e altre app Workspace.
