Gartner dự báo chi tiêu cho suy luận AI sẽ lần đầu vượt qua huấn luyện vào năm 2026
Gartner dự báo chi tiêu toàn cầu cho Cơ sở hạ tầng dưới dạng Dịch vụ (IaaS) tối ưu hóa cho AI sẽ đạt 42 tỷ USD vào năm 2026, tăng trưởng 96% so với cùng kỳ năm ngoái. Nhờ sự thúc đẩy của AI tác nhân (agentic AI), chi tiêu cho suy luận AI dự kiến sẽ đạt 23,3 tỷ USD, lần đầu tiên vượt qua mức 19 tỷ USD dành cho huấn luyện mô hình. Sự chuyển dịch này đánh dấu bước chuyển đổi quan trọng của ngành AI từ giai đoạn phát triển thử nghiệm và huấn luyện mô hình sang triển khai thực tế trong sản xuất. Khi các doanh nghiệp tích hợp AI vào vận hành hàng ngày, đầu tư cơ sở hạ tầng đám mây sẽ xoay trục để hỗ trợ xử lý truy vấn liên tục theo thời gian thực thay vì các đợt huấn luyện một lần. Các tác vụ suy luận dự kiến sẽ chiếm 55% chi tiêu IaaS tối ưu hóa cho AI vào năm 2026 và tăng lên 59% vào năm 2027. Trong khi đó, tổng chi tiêu IaaS toàn cầu được dự báo sẽ tăng từ 222,17 tỷ USD năm 2025 lên 359,90 tỷ USD vào năm 2027.
## KIẾN THỨC NỀN
Huấn luyện mô hình (training) là giai đoạn ban đầu khi mô hình AI học các mẫu từ các tập dữ liệu khổng lồ, đòi hỏi sức mạnh tính toán cực lớn. Suy luận (inference) là giai đoạn tiếp theo khi mô hình đã huấn luyện được triển khai để xử lý các dữ liệu đầu vào thực tế mới và tạo ra kết quả, chẳng hạn như trả lời câu hỏi của người dùng hoặc đề xuất nội dung. AI tác nhân (agentic AI) đề cập đến các hệ thống AI tự trị có khả năng theo đuổi mục tiêu và thực hiện hành động với sự can thiệp tối thiểu của con người, vốn phụ thuộc rất nhiều vào quá trình suy luận liên tục.