Gartner hat seine Prognose für AI-Ausgaben bis 2027 aktualisiert und das Jahr 2024 aus dem Blickwinkel genommen, da es nun mehr als ein Jahr zurückliegt. Im Gegensatz zur detaillierten Analyse von September 2024, die einzelne Segmentierungen wie AI-Infrastruktur, -Software und -Dienstleistungen enthielt, bietet die aktuelle Version nun weniger Granularität – eine Entscheidung, die kritisch beurteilt wird, da präzise Daten für die Marktanalyse entscheidend sind. Dennoch zeigt die aktuelle Prognose ein beeindruckendes Wachstum: AI-Ausgaben sollen sich zwischen 2025 und 2027 nahezu verdoppeln – ein Tempo, das an Moores Gesetz erinnert. Dabei wächst sowohl AI-Infrastruktur als auch AI-Software mit ähnlicher Dynamik, vor allem durch die Integration von KI-Funktionen in bestehende Systeme wie Middleware, Datenbanken und Anwendungen. Selbst wenn die KI-Beiträge an sich gering sind, zählen diese nach wie vor als AI-Ausgaben – ein Phänomen, das früher auch bei Virtualisierung und Cloud-Computing auftrat, als diese Technologien zur Normalität wurden. Besonders schnell wachsen hingegen AI-Entwicklungswerkzeuge, Datenwissenschaftstools und Sicherheitslösungen für KI-Systeme – oft selbst mit KI-Unterstützung. Diese Segmente starten von kleineren Basiswerten, steigen aber rasant an. Gartner schätzt, dass AI-Ausgaben 2025 bereits 31,7 % aller IT-Ausgaben ausmachten und im Jahr 2026 auf 41,5 % ansteigen werden. Basierend auf einer realistischen Annahme für das Wachstum des Gesamt-IT-Markts prognostiziert die Analyse, dass AI bis 2027 die Hälfte aller IT-Ausgaben ausmachen könnte – ein signifikanter Bruch mit der Vergangenheit. Während AI-Beiträge weiter explodieren, sinkt der Anteil nicht-AI-IT-Ausgaben leicht jährlich. Dies führt zu einem klaren Szenario: Die IT-Industrie wächst weiter, aber ausschließlich wegen der KI-Dynamik. Die Unterscheidung zwischen „klassischer“ und „KI-getriebener“ IT wird zunehmend vage – ein Zeichen dafür, dass KI in Zukunft nicht mehr als separat zu betrachtendes Segment, sondern als integrierter Bestandteil der IT-Infrastruktur gilt. Industrieexperten sehen darin einen tiefgreifenden Wandel: „AI wird nicht nur eine neue Kategorie, sondern die neue Norm“, sagt ein Analyst von IDC. „Die Grenzen zwischen IT und KI verschwimmen – was heute als AI-Tool gilt, wird morgen einfach nur „Systemsoftware“ sein.“ Gartner selbst bleibt dabei, dass die Daten nicht nur Zahlen, sondern Indikatoren für eine strukturelle Transformation darstellen. Die zunehmende Integration von Tensor- und XPU-Beschleunigern in Endgeräte und Rechenzentren wird die Differenzierung zwischen CPU- und GPU-basiertem Inferencing weiter erschweren. Insgesamt zeigt die Prognose, dass die IT-Welt in den nächsten Jahren von einer dualen Entwicklung geprägt sein wird: hohe Investitionen in KI-Infrastruktur und -Tools, während klassische IT-Systeme an Bedeutung verlieren. Es ist ein Zeitalter des Wachstums, aber auch des Umbruchs – die besten Zeiten für KI, die schlechtesten für die alten Paradigmen.