Die weltweiten Ausgaben für IT-Produkte und -Dienste rund um generative KI steigen laut Prognose der Marktforscher von Gartner im Jahr 2025 auf 644 Milliarden US-Dollar. Das wäre den Berechnungen nach ein Zuwachs um über 75 Prozent im Vergleich zum Vorjahr. Die Marktforscher gehen davon aus, dass generative KI alle Aspekte der IT-Ausgabenmärkte beeinflusst und zunehmend integraler Bestandteil von Geschäftsabläufen und Verbraucherprodukten wird.

Das heißt aber keineswegs, dass plötzlich überall KI-Dienstabos abgeschlossen werden. Vielmehr entfällt 2025 laut Gartner der Löwenanteil von 80 Prozent der Ausgaben auf Hardware, die Hersteller mit KI-fähiger Ausstattung erweitert haben. Die Ausgaben für solche Server sollen demnach von 135 Milliarden Dollar im Vorjahr auf 180 Milliarden Dollar klettern, ein Zuwachs von 33 Prozent. Und bei den anderen KI-fähigen Geräten wie Smartphones und PCs erwartet Gartner sogar einen Zuwachs von fast 100 Prozent auf fast 399 Milliarden US-Dollar.

Fast bescheiden wirken da die Ausgaben für Software (rund 37 Milliarden Dollar) und KI-Services (rund 27 Milliarden Dollar). Das erwartete Wachstum fällt aber bei beiden Segmenten explosiv aus, ein Plus von 162 Prozent bei den Services und fast 94 Prozent bei Software.

Verbraucher zur KI-Hardware "gezwungen"

Gartner-Analyst John-David Lovelock sieht daher das Marktwachstum stark durch die zunehmende Verbreitung von KI-fähigen Geräten beeinflusst. Bis 2028 dürften sie seiner Einschätzung nach fast den gesamten Markt für Verbrauchergeräte ausmachen. "Die Verbraucher sind jedoch nicht hinter diesen Funktionen her. Wenn die Hersteller KI als Standardfunktion in Verbrauchergeräte einbauen, werden die Verbraucher gezwungen sein, sie zu kaufen", führt Lovelock aus. Bislang haben die Marketingbemühungen für KI-Rechner mit Copilot+, die Microsoft und die großen Notebook-Hersteller seit 2024 fahren, noch keine großen Kaufimpulse setzen können.

Beim KI-Einsatz in Unternehmen geht Lovelock davon aus, dass sich die widersprüchliche Tendenz des Marktes fortsetzt. Einerseits würden wegen hoher KI-Fehlerquoten und der Unzufriedenheit mit Ergebnissen der Proof-of-Concept-Projekte die Erwartungen an die Technik sinken. "Trotzdem investieren die Anbieter von Basismodellen jährlich Milliarden, um die Größe, Leistung und Zuverlässigkeit von GenAI-Modellen zu verbessern", so Lovelock.

Ebenfalls schätzt Lovelock, dass Firmen ihre ambitionierten internen KI-Projekte und Eigenentwicklungen auf den Prüfstand stellen und teilweise auch aufs Abstellgleis schieben. Stattdessen würden die CIOs sich eher für kommerzielle Standardlösungen der verschiedenen Anbieter entscheiden, weil diese mutmaßlich eine vorhersehbarere Implementierung und einen größeren Geschäftswert bieten.