Rick Villars, stellvertretender Globaler Direktor von IDC: In China und den USA wird das Ausgabenwachstum im Bereich KI 2026 unterschiedliche Schwerpunkte haben.

Der Unternehmensinformationsexperte "Finance and Economics Graffiti" hat erfahren, dass am 2. Dezember der Vizepräsident der globalen Forschungsgruppe von IDC, Rick Villars, auf dem "IDC FutureScape 2026: Forum zur Prognose des chinesischen ICT-Marktes" einen Keynote-Vortrag mit dem Titel "In die neue Ära der Intelligenz gehen: Die drei treibenden Kräfte für die Umgestaltung der globalen IT-Branche" gehalten hat.

Er hat darauf hingewiesen, dass die globale Technologiebranche in eine Expansionsepoche eintritt. Im Jahr 2027 wird die Gesamtausgabe für Server und Speicherlösungen die 700 Milliarden US-Dollar markieren, und die Softwareausgaben werden über 1,67 Milliarden US-Dollar betragen. Dennoch können nur 13,6 % der nordamerikanischen Unternehmen und 2,4 % der asiatisch-pazifischen Unternehmen messbare Gewinne aus den meisten AI-Projekten erzielen, was zeigt, dass die Umsetzung von Werten immer noch eine zentrale Herausforderung darstellt.

"Um die nächste Hürde in der AI-Anwendung zu überwinden, müssen Unternehmen eine unternehmensweite AI-Strategie entwickeln, ein AI-fähiges Personal aufbauen und einen AI-fähigen Technologiestapel schaffen", so Rick Villars.

Insgesamt gesehen treiben China und die Vereinigten Staaten den technologischen Fortschritt in der AI voran. Die Vereinigten Staaten sind ein wichtiger Motor für die AI-Expansion, hauptsächlich aufgrund der AI-Infrastruktur und der Software, während China eher von der AI-Infrastruktur angetrieben wird.

Das Überwinden der nächsten Hürde in der AI-Anwendung umfasst drei Richtungen

Was die AI-Ausgaben betrifft, wird man im Jahr 2026 in China und den Vereinigten Staaten unterschiedliche Schwerpunkte setzen.

Genauer gesagt werden die Vereinigten Staaten sich auf die Erstellung von Künstlichen Intelligenz-Agenten zur Automatisierung von Geschäftsprozessen, die Verbesserung der Netzwerkwiederherstellung und -resilienz sowie die Modernisierung der Infrastruktur von Unternehmensdatencentern konzentrieren, wobei jeweils ein Wachstum von 48 %, 33 % und 31 % erwartet wird.

China wird sich stärker auf die Modernisierung von Kernunternehmenanwendungen, die Migration von Anwendungen von öffentlichen Infrastrukturen zu lokalen Infrastrukturen sowie die Migration von Anwendungen von lokalen zu cloudbasierten Infrastrukturen konzentrieren, wobei jeweils ein Wachstum von 39 %, 36 % und 34 % erwartet wird.

Betrachtet man die Gewinne, können nur 13,6 % der nordamerikanischen Unternehmen messbare Gewinne aus mehr als 75 % ihrer AI-Projekte erzielen. In den letzten zwei Jahren betrug der durchschnittliche Anteil der AI-Projekte, die messbare Ergebnisse brachten, 47 %.

Unter den Herausforderungen, die es Unternehmen verhindern, den vollen Wert ihrer AI-Investitionen zu realisieren, machen der Ressourcenwettbewerb zwischen AI und anderen IT- und digitalen Projekten 36 % aus, die Abneigung gegen die erforderlichen Prozessänderungen für die AI-Integration 33 %, 29 % resultieren aus der regulatorischen Unsicherheit, die die AI-Investitionsentscheidungen beeinflusst, und 28 % aus der Schwierigkeit, die Rendite (ROI) der AI-Investitionen für die Interessengruppen zu quantifizieren und darzustellen.

Im Vergleich zu Nordamerika können nur 2,4 % der asiatisch-pazifischen Unternehmen messbare Gewinne aus mehr als 75 % ihrer AI-Projekte erzielen, und der durchschnittliche Anteil der AI-Projekte, die in den letzten zwei Jahren messbare Ergebnisse brachten, betrug 38 %.

Die Faktoren, die die AI-Wertinvestitionen von Unternehmen in dieser Region behindern, unterscheiden sich etwas. 31 % sind auf die unklare Zuständigkeit und Verantwortlichkeit für die AI-Ergebnisse zurückzuführen, 30 % auf die Schwierigkeit, die Rendite (ROI) der AI-Investitionen für die Interessengruppen zu quantifizieren und darzustellen, 30 % auf den Ressourcenwettbewerb zwischen AI und anderen IT- und digitalen Projekten und 30 % auf die Abneigung gegen die erforderlichen Prozessänderungen für die AI-Integration.

Rick ist der Meinung, dass das Überwinden der nächsten Hürde in der AI-Anwendung drei Richtungen umfassen wird: Erstens die Entwicklung einer unternehmensweiten Strategie, um die Kerngeschäftsbereiche zu bestimmen und die Transformation voranzutreiben; zweitens das Aufbauen eines AI-fähigen Personals und die Planung und Verbreitung der erforderlichen Änderungspläne; drittens das Schaffen eines AI-fähigen Technologiestapels, um die Technologiearchitektur zu optimieren und die AI- und Agenten-Arbeitsabläufe zu unterstützen.

"Zukunftig ist der CIO am häufigsten für die Umsetzung der AI-Transformation eines Unternehmens verantwortlich, nämlich zu 46 %. Der Chief AI Officer und der CEO machen nur etwa 18 % bzw. 16 % aus", so er. Im Jahr 2026 werden die Prioritäten der Unternehmen die Bestimmung der Hauptgeschäftsbereiche, die einer Transformation bedürfen, die Koordination von Investitionen und Roadmaps, um die Übereinstimmung mit der Strategie sicherzustellen, und die Gründung eines Kernteams zur Koordination aller Unternehmensinitiativen umfassen.

Im Jahr 2029 wird die Gesamtzahl der aktiven Agenten über eine Milliarde betragen

"Die Agenten-Arbeitsabläufe verändern die Mitarbeiterlebenszyklen, und Unternehmen müssen das zukünftige Arbeitsmodell neu überdenken", so Rick. Bis 2026 werden 40 % der Arbeitsplätze zusammen mit AI-Agenten arbeiten, was die langjährigen traditionellen Einstiegs-, Mittel- und Führungspositionen neu definieren wird.

Bis 2027 wird die Nutzung von Agenten in den weltweit 2.000 größten Unternehmen um das Zehnfache steigen, und die Aufrufbelastung wird um das 1.000-fache ansteigen. Die Auswahl, Orchestrierung und Optimierung von Agenten werden zu Kernaufgaben werden. Wenn Unternehmen keine hochwertige, AI-fähige Datenbasis aufbauen können, wird dies aufgrund von Problemen bei der Ausführung von generativer AI und Agentensystemen zu einem Produktivitätsverlust von 15 % führen.

Was die Herkunft der Agenten betrifft, erwarten 57 % der US-Unternehmen, dass Anwendungsanbieter die Agenten bereits vorkonfiguriert anbieten, während 54 % der chinesischen Unternehmen es sich wünschen, die Agenten selbst zu gestalten.

"Im Jahr 2025 gibt es weltweit etwa 28,8 Millionen Agenten. Bis 2029 wird die Gesamtzahl der aktiven Agenten über eine Milliarde betragen, was einem Wachstum von über dem 40-fachen gegenüber 2025 entspricht. Davon sind 39 % einzigartige Low-Code/No-Code-Agenten, die individuell angepasst werden können."

Rick hat weiter darauf hingewiesen, dass die Anzahl der Aktionen im Jahr 2025 120 Millionen pro Tag betrug und bis 2029 fast 217 Milliarden betragen wird, was einem Wachstum von fast dem 1.798-fachen gegenüber 2025 entspricht. 38 % dieser Aktionen werden von individuell angepassten Agenten durchgeführt.

Was die Anzahl der Tokens/Calls betrifft, wird die tägliche Token-Liefermenge im Jahr 2029 über 3,7 Billionen betragen, was einem Wachstum von über dem 2.626.000-fachen gegenüber 2025 entspricht. 40 % dieser Token werden von individuell angepassten Agenten geliefert. Bis 2029 wird die durchschnittliche Lieferkosten pro Token/Call pro Agentenaktion um 87 % gegenüber 2025 sinken.

"In der neuen Ära der Intelligenz sind die Gestaltung für die Orchestrierung, die Lieferung für die Skalierbarkeit und die Governance für das Vertrauen von zentraler Bedeutung", so Rick.

Dafür rät er Unternehmen, auf die folgenden Aspekte zu achten. Erstens die Einhaltung der Datenintegrität und die Investition in die AI-Governance, die Beobachtbarkeit und die Interoperabilität; zweitens die Annahme von Modularität und Interoperabilität und die Zusammenarbeit über die Ökosysteme hinweg, um ein offenes Agentenframework aufzubauen.

Drittens die Gestaltung für die Skalierbarkeit und Nachhaltigkeit, um eine Architektur aufzubauen, die der exponentiellen Zunahme der Anzahl von Agenten, der Interaktionen und der Token/Calls standhalten kann. Viertens die Neubewertung der Preismodelle und Liefermodelle, um von den traditionellen Sitzplatz- oder Lizenzgebühren wegzukommen und zu einem ergebnisorientierten Modell zu wechseln, das die kontinuierliche autonome Betriebsweise widerspiegelt; fünftens die Einrichtung entsprechender Schutzmaßnahmen und Compliance-Mechanismen, um das Vertrauen von Unternehmen und der Öffentlichkeit zu gewinnen.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Account "Finance and Economics Graffiti" (ID: caijingtuya). Autor: Soda, Redakteur: Tuya. Veröffentlicht von 36Kr mit Genehmigung.