Ключевой тезис отчёта Bloomberg Intelligence «Generative AI 2026 Outlook» — рынок генеративного ИИ прошёл точку перелома, на которой инференс, а не обучение моделей, становится главным драйвером выручки. «Кодинг-агенты, reasoning-модели и корпоративные чат-боты потребляют токены на порядок интенсивнее, чем прежние однократные обращения к LLM, и это ускоряет спрос по всему стеку облачной инфраструктуры», — заявил Мандип Сингх, глобальный руководитель технологических исследований Bloomberg Intelligence.
Сегмент обучения моделей, по прогнозу BI, вырастет до $658 млрд к 2032 году, но его доля в общей выручке ИИ упадёт с 45% до 30%. Рынок инференса, напротив, будет расти на 32% в год и достигнет $1,3 трлн за тот же период — то есть станет вдвое больше сегмента обучения.
Отчёт также указывает, что капитальные затраты гиперскейлеров (Google, Microsoft, Amazon, Meta и другие крупные облачные провайдеры) на ИИ-инфраструктуру приблизятся к $750 млрд в 2026 году — именно эти вложения в дата-центры и чипы формируют физическую базу для перехода рынка от «экспериментов» к масштабному корпоративному развёртыванию агентных систем.
Пересмотр прогноза Bloomberg Intelligence — независимое подтверждение тренда, который уже виден по конкретным сделкам: Nvidia фиксирует свыше $1 трлн подтверждённого спроса на чипы до 2027 года, а Anthropic за последние недели заключила инфраструктурные контракты на десятки миллиардов долларов ради вычислительных мощностей под инференс. Смещение экономики ИИ от «кто обучит лучшую модель» к «кто дешевле и быстрее обслужит инференс в масштабе» напрямую касается и российского рынка: локальным поставщикам ИИ-инфраструктуры и разработчикам GigaChat/YandexGPT предстоит конкурировать не только качеством моделей, но и стоимостью единицы инференса — именно она, по прогнозу BI, определит структуру рынка на горизонте до 2032 года.