Generative KI treibt Hardware-Ausgaben in die Höhe

MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Ausgaben für generative Künstliche Intelligenz (KI) werden in den kommenden Jahren einen erheblichen Anstieg erfahren, insbesondere im Bereich der Hardware. Laut einer Prognose von Branchenexperten wird die Nachfrage nach KI-fähigen Geräten und Infrastrukturen die IT-Budgets weltweit stark beeinflussen.

Die Marktforscher von Gartner prognostizieren, dass die weltweiten Ausgaben für IT-Produkte und -Dienste im Zusammenhang mit generativer KI bis 2025 auf 644 Milliarden US-Dollar steigen werden. Dies entspricht einem Anstieg von über 75 Prozent im Vergleich zum Vorjahr. Diese Entwicklung zeigt, dass generative KI zunehmend alle Aspekte der IT-Ausgabenmärkte beeinflusst und ein integraler Bestandteil von Geschäftsabläufen und Verbraucherprodukten wird.

Interessanterweise wird der Großteil dieser Ausgaben, etwa 80 Prozent, auf Hardware entfallen, die mit KI-fähigen Komponenten ausgestattet ist. Die Ausgaben für Server mit KI-Funktionalität sollen von 135 Milliarden Dollar im Vorjahr auf 180 Milliarden Dollar steigen, was einem Zuwachs von 33 Prozent entspricht. Noch beeindruckender ist der erwartete Anstieg bei anderen KI-fähigen Geräten wie Smartphones und PCs, der fast 100 Prozent erreichen und fast 399 Milliarden US-Dollar betragen soll.

Im Vergleich dazu wirken die Ausgaben für Software und KI-Services fast bescheiden, obwohl auch hier ein explosives Wachstum erwartet wird. Die Ausgaben für KI-Services sollen um 162 Prozent auf rund 27 Milliarden Dollar steigen, während die Softwareausgaben um fast 94 Prozent auf etwa 37 Milliarden Dollar zunehmen sollen.

Ein wesentlicher Treiber für dieses Wachstum ist die zunehmende Verbreitung von KI-fähigen Geräten. Gartner-Analyst John-David Lovelock betont, dass Verbraucher zunehmend gezwungen sind, Geräte mit integrierter KI zu kaufen, da Hersteller diese Funktionen als Standard in ihre Produkte integrieren. Bis 2028 könnten KI-fähige Geräte fast den gesamten Markt für Verbraucherprodukte ausmachen.

In Unternehmen zeigt sich ein gemischtes Bild. Trotz hoher Fehlerquoten und Unzufriedenheit mit den Ergebnissen von Proof-of-Concept-Projekten investieren Anbieter von Basismodellen weiterhin Milliarden, um die Leistung und Zuverlässigkeit von GenAI-Modellen zu verbessern. Gleichzeitig stellen Unternehmen ihre internen KI-Projekte auf den Prüfstand und entscheiden sich zunehmend für kommerzielle Standardlösungen, die eine vorhersehbarere Implementierung und einen größeren Geschäftswert bieten.

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