Ana Sayfa
AI AI
Flaş
Derinlik
Etkinlikler
BlockBeats Pro
Daha Fazla
Finans
Özel
Blok Zinciri Ekosistemi
Giriş
Podkastlar
Veri
OPRR
#
BTC
$96,000
5.73%
ETH
$3,521.91
3.97%
HTX
$0.{5}2273
5.23%
SOL
$198.17
3.05%
BNB
$710
3.05%
lang
简体中文
繁體中文
English
Tiếng Việt
한국어
日本語
ภาษาไทย
Türkçe

Kurum: 2026'da Küresel Yapay Zeka Toplam Harcaması 2.52 Trilyon Dolar'a Ulaşacak

BlockBeats Haberleri, 14 Mart'ta uluslararası araştırma kuruluşu Gartner'ın yayınladığı son tahmine göre, küresel yapay zeka toplam harcamaları 2026'da 2.52 trilyon doları aşacak ve 2025'e göre %44 artacak. AI temel bir değişim yaşıyor: Altyapı katmanında olgunlaşma, uygulama katmanında inovasyon patlaması, Gartner bunu "çift hızlı gelişim" olarak özetliyor - temel modeller olgunlaşıyor, uygulama katmanı hızla inovasyon yapıyor.


Gartner, 2026'da Generative AI'nın teknik olgunluk eğrisine "hayal kırıklığı vadisi"nde girdiğini belirtiyor; bu, bir teknik başarısızlık değil, ancak piyasanın rasyonelliğe doğru zorunlu düzeltmesidir. MIT Project NANDA ekibinin araştırması, şirketlerin %95'inin Generative AI pilot projelerinin ölçülebilir iş değeri sağlamadığını gösteriyor, bu da karşılaşılan uygulama zorluklarının vahim olduğunu yansıtıyor.


Şirketlerin satın alma stratejisi daha gerçekçi bir yöne doğru kayıyor ve mevcut yazılım sağlayıcılardan gömülü AI yetenekleri elde etmeye daha yatkın hale geliyor; bu da AI'ın şirket yazılımlarının standart bir parçası haline geldiğini gösteriyor. Soğukkanlı satın almalar altyapı yatırımlarını engellemiyor; rapora göre, 2026'da AI altyapı harcamaları 2025'e göre yaklaşık %49 artarak 1.36 trilyon dolara ulaşacak.


Uygulama katmanı, inovasyon patlamasına tanık oluyor. Gartner, 2028'e kadar işletmelerin kullandığı Generative AI modellerinin yarısından fazlasının belirli bir alan modeli olacağını öngörüyor ve 2026'da güçlü bir momentumun görüldüğünü belirtiyor.


Agentive AI, 2026'nın temel teknoloji trendi haline geliyor; geleneksel Generative AI'dan farklı olarak, AI ajanları bağımsız kararlar alabilir, planlama yapabilir ve görevleri uygulayabilir. Örneğin, bulut maliyet optimizasyonunda, AI ajanı sürekli olarak izleyebilir, otomatik olarak optimize edebilir ve maliyet optimizasyonunu "sonradan görme"den "sürekli yürütme"ye dönüştürebilir; çoklu ajan sistemleri bu yeteneği daha da artırır.


举报 Düzeltme/Rapor
Düzeltme/Rapor
Gönder
Kütüphane Ekle
Sadece kendime görünür
Herkese Açık
Kaydet
Kütüphane Seç
Kütüphane Ekle
İptal
Tamamla