Il 2026 è l’anno in cui l’intelligenza artificiale smette di essere una voce di progetto e diventa il baricentro del budget IT. Secondo la previsione Gartner di settembre 2026, la spesa mondiale in AI raggiungerà i 2.700 miliardi di dollari, con una crescita del 49,5% rispetto al 2025, e proseguirà a +36,2% nel 2027. A trainare la corsa è l’infrastruttura: da sola vale circa 1.484 miliardi di dollari nel 2026, oltre la metà dell’intera spesa AI. Come sintetizza l’analista John-David Lovelock, “la costruzione della capacità dei data center AI è il più grande progetto infrastrutturale mai intrapreso dall’umanità”.
Il dato più interessante per chi lavora nel canale non è la cifra assoluta, ma la natura del cambiamento. Non c’è, spiega Gartner, un dirottamento di fondi da altre aree dell’IT verso l’AI: gli hyperscaler — AWS, Microsoft, Google, Meta — “non hanno spostato un solo centesimo” dal cloud e continuano a costruire capacità allo stesso ritmo. Quello che accade è piuttosto una riclassificazione: il nuovo budget confluisce nell’AI e la spesa esistente si trasforma. Non si compra più un semplice notebook, ma un notebook con chip AI; non si adotta più un software gestionale, ma un gestionale con AI agentica incorporata. La previsione è netta: entro il 2030 “ogni dollaro sarà, in un modo o nell’altro, un dollaro AI”.
Aumenta la spesa per training e inference
Sul fronte tecnico, il 2026 segna anche un punto di svolta poco raccontato: la spesa per l’inference supera quella per il training. Gartner stima 23,3 miliardi di dollari per l’inference contro 19 miliardi per il training, con il 55% della spesa in IaaS ottimizzata per l’AI destinata proprio all’esecuzione dei modelli in produzione. È il segnale che il mercato sta uscendo dalla fase sperimentale ed entra in quella operativa, dove i modelli girano ogni giorno dentro processi reali. Non a caso la IaaS AI-optimized cresce del 96% nel 2026, arrivando a 42 miliardi di dollari.
Questa transizione porta con sé anche frizioni concrete. L’esplosione dei server AI ha reso improvvisamente critico il mercato della memoria: i prezzi della memoria ad alta banda (HBM) sono in forte aumento e la disponibilità è sotto pressione, con un costo per server che può essere tre-quattro volte superiore rispetto ai server tradizionali. A ciò si aggiungono i vincoli energetici — la domanda di potenza dei data center è destinata a raddoppiare in pochi anni — e la spinta verso il sovereign cloud per ragioni di sovranità del dato e compliance. Sono tutti fattori che rendono la governance dei costi (FinOps) e la pianificazione della capacità competenze sempre più richieste.
Per reseller, MSP e system integrator è qui che si apre lo spazio di business.
Gartner stima in 1.200 miliardi di dollari l’opportunità nei servizi AI entro il 2030, alimentata sia dai grandi progetti di trasformazione sia dai numerosi progetti “indiretti” per sfruttare le funzionalità AI già presenti nei software incumbent. Tradotto in pratica: cresce la domanda di refresh hardware AI-ready, di ottimizzazione e monitoraggio dei consumi cloud, di integrazione dei modelli nei workflow, di accompagnamento dei clienti dal pilot alla produzione. Il canale che sa parlare il linguaggio del CFO — ROI, TCO, controllo dei costi — sarà avvantaggiato rispetto a chi vende solo tecnologia.
La stessa Gartner colloca la GenAI nel “Trough of Disillusionment”: molte imprese restano caute e privilegiano deployment tattici e miglioramenti incrementali di produttività, più che progetti disruptive. Il rischio del vendor lock-in, la sovranità dei dati e i costi fuori controllo non frenano gli acquisti, ma rendono il tema del valore misurabile centrale. La vera partita del 2026 non è “se” investire in AI, ma “dove” e “come” farlo generare ritorno: ed è esattamente la conversazione in cui un partner di canale competente diventa insostituibile.
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