Globalne wydatki na infrastrukturę chmurową wzrosły o 29 proc. w IV kw. 2025 r., osiągając 110,9 mld dol. – według Omdii. Był to szósty kwartał na ponad 20-procentowym plusie. Co więcej, dynamika przyspieszyła w porównaniu z poprzednim kwartałem.

To efekt tego, że hiperskalerzy zwiększają inwestycje w rozbudowę infrastruktury AI. Następuje to w związku z przesunięciem popytu przedsiębiorstw na sztuczną inteligencję z eksperymentów na wdrożenia produkcyjne.

Przy tym wraz z rosnącymi nakładami na chmurę ponownie zwiększyła się skala marnotrawstwa środków na usługi cloud przez przedsiębiorców. Obecnie średnio 29 proc. wydatków na chmurę w firmach idzie na marne – według badania Flexery.

AI pochłania więcej komponentów

Popyt związany z AI nie ogranicza się już do wyspecjalizowanych zasobów obliczeniowych, takich jak GPU. Zwiększa on również zapotrzebowanie na CPU, pamięć masową, sieci.

W miarę jak wdrażanie sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach koncentruje się na agentach, przepływach pracy i integracji danych, firmy potrzebują infrastruktury, którą można organizować, skalować i kontrolować. Wzmacnia to rolę platform chmurowych jako fundamentu operacyjnego dla AI. Jednocześnie wspiera migrację zarówno tradycyjnych, jak i nowych obciążeń do chmury – twierdzi Omdia.

Gwałtowny wzrost inwestycji liderów chmury

Wzrost AWS w IV kw. 2025 r. przyspieszył do 24 proc. Natomiast Microsoft Azure i Google Cloud byli odpowiednio o 39 proc. i 50 proc. na plusie.

Trzej najwięksi gracze odnotowali przy tym wyższe zaległości, co wskazuje na utrzymujący się popyt i ciągłe inwestycje przedsiębiorstw w sztuczną inteligencję i infrastrukturę chmury.

AWS przewiduje w 2026 roku nakłady inwestycyjne 200 mld dol., czyli o ponad 50 proc. więcej niż w 2025 r. (132 mld dol).

Microsoft w IV kw. ub.r. inwestował 37,5 mld dol., co stanowi wzrost o prawie 15 mld dol. r/r.

Google podniósł swoje prognozy capexu na 2026 rok do 175 – 185 mld dol. To ponad dwukrotnie więcej niż w roku poprzednim.

Kto najlepiej poradzi sobie z konkurencją

„Dla dostawców usług chmurowych wyzwaniem nie jest już tylko szybkie skalowanie mocy obliczeniowej, aby sprostać rosnącemu zapotrzebowaniu. Potrzebna jest także dyscyplina w zakresie tempa inwestycji, alokacji zasobów i globalnej efektywności operacyjnej” – komentuje Rachel Brindley, starszy dyrektor w Omdia.

„W miarę jak AI będzie nadal zwiększać wymagania infrastrukturalne, a ograniczenia będą się utrzymywać, dostawcy, którzy będą w stanie rozwijać się w bardziej ukierunkowany i efektywny sposób, będą najlepiej przygotowani do przewodzenia w kolejnej fazie konkurencji” – dodaje.

Jednocześnie konkurencja coraz bardziej wykracza poza dostęp do modeli i skalę infrastruktury. Obejmuje warstwę aplikacji, szczególnie w obszarze rozwoju i wdrażania agentów AI.

„Dla klientów korporacyjnych kluczowym pytaniem jest, czy te możliwości można osadzić w istniejących systemach, przepływach pracy i środowiskach danych” – twierdzi Yi Zhang, starszy analityk w Omdia. „To zmusza dostawców usług chmurowych do większych inwestycji w zarządzanie narzędziami, koordynację przepływów pracy i możliwości wdrażania, pomagając sztucznej inteligencji zbliżyć się do wykorzystania operacyjnego na dużą skalę”.