Gartner高级首席研究分析师Arunasree Cheparthi表示：“企业的AI预算正面临更严格的审核，企业愈发聚焦使用效率、成本管控与可量化的落地成果。市场支出正向能在成本、时延、性能与可靠性方面展现明确价值的提供商倾斜。”
Cheparthi表示：“这使能够将效果评估、成本透明度以及使用情况追踪能力嵌入客户工作流程的提供商更具竞争优势，帮助企业更轻松地管理和优化AI的使用。但随着市场支出逐步转向按使用量付费的模式，提供商也将面临越来越大的压力，需要证明自身产品的实际落地情况、持续使用情况，以及稳定的盈利空间。”
这一市场态势正推动特定领域语言模型(DSLM)及专用模型领域的加速发展，2026年这两个领域的市场规模预计将增长210%(见表1)。
表1：2025-2026年全球AI平台与模型终端用户支出预测(百万美元)
| 领域 |
2025年 |
2026年 |
2025-2026年增长率（%） |
| 基础生成式AI模型 | 11,438 | 23,356 | 104.2 |
| 特定领域语言模型（DSLM）和专用生成式AI模型 | 1,583 | 4,910 | 210.0 |
| AI应用开发平台 | 6,885 | 9,541 | 38.6 |
| 数据科学与机器学习AI平台 | 19,405 | 26,444 | 36.3 |
| 市场总支出 | 39,311 | 64,252 | 63.4 |
数据来源：Gartner(2026年7月)
Cheparthi表示：“从长期看，最具竞争优势的将是那些能够帮助企业在全业务链路中管理AI落地场景与应用方式的供应商。随着越来越多模型进入市场，按使用量计费的定价模式也变得越来越难以预判，企业采购方会更倾向于选择具备工具选型、性能监控、政策落地和成本管控能力的平台。”
