La spesa mondiale per l’intelligenza artificiale potrebbe raggiungere i 2.590 miliardi di dollari già nel 2026, con una crescita del 47% rispetto all’anno precedente. È questa la previsione di Gartner, che evidenzia come la corsa agli investimenti AI stia ormai influenzando l’intero comparto ICT, dai data center ai dispositivi, passando per software, servizi cloud e infrastrutture hardware.

Secondo gli analisti, la dinamica attuale è sostenuta soprattutto dai grandi fornitori tecnologici e dagli hyperscaler, che continuano ad ampliare le proprie capacità infrastrutturali per supportare modelli generativi, sistemi agentici e carichi di lavoro ad alta intensità computazionale. Gartner sottolinea infatti che le aziende utenti finali non hanno ancora espresso pienamente il proprio potenziale di spesa, e la parte predominante degli investimenti resta concentrata nelle mani dei provider di infrastrutture cloud e dei produttori di piattaforme AI.

La crescita interessa in particolare i server ottimizzati per AI, le GPU e le infrastrutture di data center. Una parte consistente della domanda deriva dalla necessità di sostenere l’addestramento e l’esecuzione degli LLM, oltre all’espansione dei servizi di AI integrati nelle piattaforme cloud pubbliche. Anche i comparti del networking e dello storage ad alte prestazioni risultano coinvolti nella fase di espansione infrastrutturale. Gartner, peraltro, qualcosa del genere l'ava già anticipata. A inizio 2026, la società di ricerca aveva stimato una spesa IT mondiale superiore ai 6 trilioni di dollari, attribuendo gran parte della crescita proprio all’impatto dell’intelligenza artificiale sulle infrastrutture digitali.

L’attuale fase di crescita del mercato deriva anche da un progressivo spostamento degli investimenti AI dalle sperimentazioni iniziali verso progetti più strutturati. Tuttavia, Gartner evidenzia come molte organizzazioni siano ancora in una fase di adozione prudente, soprattutto nei casi in cui i ritorni economici dell’AI non risultano immediatamente misurabili. Un rischio che molti operatori dell'IT hanno già sottolineato più volte.

Fonte: Gartner

La crescita della spesa AI è accompagnata da un incremento della pressione sui consumi energetici e sulla disponibilità di capacità computazionale. In diversi mercati, soprattutto negli Stati Uniti, i grandi operatori cloud stanno accelerando la costruzione di nuovi data center dedicati ai carichi AI, portando ad un aumento della richiesta di energia elettrica e di sistemi di raffreddamento. Questa espansione sta contribuendo anche alla crescita degli operatori specializzati “neocloud”, focalizzati sull’offerta di GPU-as-a-Service e infrastrutture AI dedicate.

Accanto alle prospettive di crescita, restano però interrogativi sulla sostenibilità economica di questo ciclo di investimenti. Ad esempio, un’analisi pubblicata dal Financial Times osserva come il volume di capitale destinato all’AI stia raggiungendo livelli superiori a quelli registrati durante la fase culminante della bolla Internet dei primi anni Duemila. Secondo questa lettura, parte degli investimenti potrebbe essere alimentata da aspettative di ritorno ancora non completamente dimostrate sul piano operativo e commerciale.

Gartner riconosce indirettamente questo elemento quando evidenzia che la crescita della spesa non corrisponde automaticamente a una maturità diffusa dei progetti AI nelle imprese. Molte organizzazioni stanno ancora affrontando problemi legati alla governance dei dati, alla qualità delle informazioni utilizzate dai modelli e all’integrazione con i sistemi legacy. Inoltre, la rapida evoluzione delle piattaforme tecnologiche rende complesso definire strategie di lungo periodo.

Anche la componente software continuerà comunque a beneficiare della diffusione dell’AI, soprattutto nei segmenti dedicati alla produttività aziendale, alla cybersecurity, all’automazione dei processi e agli strumenti di sviluppo. I principali vendor stanno integrando funzionalità AI nei propri portafogli applicativi, spesso trasformando prodotti esistenti in servizi basati su modelli generativi e agenti software autonomi.

In tutto questo, il rischio neanche troppo nascosto è che la crescita dell'AI nelle imprese sia troppo rapida da essere anche stabile. Ecco anche perché cresce l’attenzione verso gli aspetti di osservabilità, sicurezza e controllo operativo dei sistemi AI. In questo senso, Gartner ha previsto che entro il 2028 una quota crescente di organizzazioni utilizzerà piattaforme di AI observability per monitorare prestazioni, affidabilità e comportamento dei modelli.