KI sorgt nicht nur für neue Software und Anwendungen. Sie verändert auch, wofür Unternehmen IT-Budgets einsetzen. Gartner erwartet für 2026 weltweit IT-Ausgaben von 6,37 Billionen US-Dollar. Gleichzeitig sollen die weltweiten Ausgaben für KI auf rund 2,67 Billionen US-Dollar steigen. Für Unternehmen wird damit eine Frage wichtiger: Welche IT wird tatsächlich benötigt und wie lässt sie sich finanzieren, ohne Budgets, Kapitalbindung und Gerätezyklen aus dem Blick zu verlieren?
Der IT-Markt wächst stark – aber nicht überall im gleichen Tempo. Gartner erwartet für 2026 weltweite IT-Ausgaben von 6,37 Billionen US-Dollar. Das sind 14,2 Prozent mehr als 2025. Besonders dynamisch entwickeln sich Rechenzentrumssysteme: Hier prognostiziert Gartner 822 Milliarden US-Dollar und ein Plus von 62,5 Prozent. Für Infrastructure as a Service (IaaS) werden 287 Milliarden US-Dollar und 29,3 Prozent Wachstum erwartet. Software soll um 15,5 Prozent auf 1,468 Billionen US-Dollar steigen, Devices um 9,8 Prozent auf 868 Milliarden US-Dollar. Quelle: Gartner, 27.07.2026
Noch deutlicher fällt Gartners KI-Prognose vom 16. September 2026 aus. Danach sollen die weltweiten KI-Ausgaben in diesem Jahr rund 2,67 Billionen US-Dollar erreichen – 49,5 Prozent mehr als 2025. Rund 1,484 Billionen US-Dollar davon entfallen auf KI-Infrastruktur. Quelle: Gartner, 16.09.2026
Die aktuellen Gartner-Prognosen im Überblick
| Bereich | Prognose | Wachstum |
| Weltweite IT-Ausgaben | 6,37 Bio. USD | +14,2 % |
| Weltweite KI-Ausgaben | 2,67 Bio. USD | +49,5 % |
| Data-Center-Systeme | 822 Mrd. USD | +62,5 % |
| IaaS | 287 Mrd. USD | +29,3 % |
| Software | 1,468 Bio. USD | +15,5 % |
| Devices | 868 Mrd. USD | +9,8 % |
Hinweis: Die Prognosen zu gesamten IT-Ausgaben und KI-Ausgaben betrachten unterschiedliche Märkte und Kategorien und dürfen nicht einfach addiert werden.
Die Zahlen zeigen zugleich, warum pauschale Aussagen wenig helfen. KI führt nicht automatisch dazu, dass jedes Unternehmen kurzfristig neue Server, Notebooks oder komplette Geräteflotten benötigt. Ein großer Teil der Infrastrukturinvestitionen entsteht bei Hyperscalern, Cloud-Anbietern und Technologieunternehmen.
Für einzelne Unternehmen lautet die wichtigere Frage deshalb nicht: „Wie stark wächst der KI-Markt?“ Sondern: „Was verändert KI an unserem eigenen IT-Bedarf?“
Ein wachsender IT-Markt bedeutet nicht automatisch, dass Unternehmen mehr frei verfügbares Budget haben. Gartner verweist gleichzeitig auf Inflation, Lieferengpässe sowie steigende Hardware- und Speicherpreise. Hinzu kommen neue KI-Projekte, Cloud-Kapazitäten, Software und Security-Anforderungen.
Damit konkurrieren mehrere Vorhaben um dasselbe Budget. Aus einer technologischen Entwicklung wird schnell eine finanzielle Priorisierungsfrage: Welche Investitionen müssen jetzt umgesetzt werden? Wie lange soll die Technik genutzt werden? Und wie viel Kapital soll dafür gebunden werden?
Der Kostendruck bei Hardware ist bereits unabhängig vom KI-Thema spürbar. Wie sich steigende Speicher- und Hardwarepreise auf IT-Budgets und laufende Projekte auswirken, haben wir in einem eigenen Beitrag betrachtet.
Aktuelle Preiserhöhungen bei IT-Hardware & DRAM 2026
Für die Investitionsentscheidung reicht der Anschaffungspreis deshalb nicht aus. Nutzungsdauer, Kapitalbindung, Gerätezyklus und die Kosten über den gesamten Einsatzzeitraum gehören ebenfalls in den Vergleich.
Es gibt nicht die eine „KI-Infrastruktur“. Ein Unternehmen, das KI-Funktionen innerhalb bestehender Cloud- oder Softwareangebote nutzt, hat einen anderen Investitionsbedarf als ein Unternehmen, das eigene Anwendungen betreibt oder zusätzliche lokale Rechenleistung benötigt.
Drei Fragen sind deshalb wichtiger als der allgemeine KI-Trend:
KI macht Gerätezyklen deshalb nicht automatisch kürzer. Die aktuelle Dynamik erhöht aber die Bedeutung einer planbaren Lifecycle-Steuerung. Unternehmen sollten wissen, welche Geräte im Einsatz sind, wann Support oder Leistungsanforderungen einen Wechsel nahelegen und welche Austausch- oder Rücknahmeentscheidungen bevorstehen.
Wenn neue KI-Anforderungen entstehen, liegt der Reflex nahe, sofort über Kauf, Leasing oder Cloud zu diskutieren. Die Reihenfolge sollte eine andere sein: Zuerst muss klar sein, was mit der Investition erreicht werden soll.
Geht es um zusätzliche Rechenleistung, neue Endgeräte, Software oder die Modernisierung eines bestehenden Gerätebestands? Wie stabil ist der Bedarf? Welche Nutzungsdauer ist realistisch? Erst danach lassen sich Beschaffungs- und Finanzierungsformen auf derselben Grundlage vergleichen.
Das ist besonders wichtig, wenn Angebotslaufzeiten kurz sind oder Budgets bereits durch andere Projekte beansprucht werden. Wer die Finanzierungsfrage erst stellt, wenn Geräte, Anbieter und Freigaben weitgehend feststehen, reduziert den eigenen Handlungsspielraum.
Es gibt keine pauschale Antwort auf KI-bedingte Investitionen. Entscheidend ist die Ausgangssituation.
Kauf
Kauf kann weiterhin passen, wenn die Technik langfristig genutzt werden soll, die Anforderungen stabil sind und Kapitalbindung keine zentrale Rolle spielt.
Hardware-Leasing
Wenn eine Modernisierung notwendig ist, hohe Einmalinvestitionen vermieden und Gerätezyklen definiert, sowie planbarer abgebildet werden sollen, dann ist Hardware-Leasing die passende Option. Laufzeit und Zahlungsstruktur sollten dabei zur geplanten Nutzung passen.
Hardware-Leasing für Unternehmen
Software und KI-Anwendungen
Auch auf der Softwareseite entstehen neue Investitionen. Nicht jedes Lizenz-, SaaS- oder nutzungsbasierte Modell ist jedoch leasingfähig. Bei größeren Softwareprojekten sollte deshalb früh geprüft werden, welche Vertrags- und Nutzungsstruktur tatsächlich vorliegt.
Asset-Management
Je mehr Geräte, Verträge und Austauschzeitpunkte parallel bestehen, desto wichtiger wird Transparenz. Asset-Management sollte nicht nur beantworten, welche Geräte vorhanden sind, sondern auch, welchem Vertrag sie zugeordnet sind, welche Laufzeit gilt und wann die nächste Entscheidung ansteht.
KI erhöht den Abstimmungsbedarf zwischen technischen und wirtschaftlichen Entscheidungen. Die IT bewertet Anwendungen und Leistungsanforderungen, die Finanzabteilung Budget, Liquidität und Kapitalbindung, der Einkauf Preise, Anbieter und Verfügbarkeit.
Nein. KI ist zunächst ein technologischer und wirtschaftlicher Treiber. Ob Leasing bei einer konkreten Investition Vorteile bietet, hängt unter anderem von Nutzungsdauer, Kapitalbindung, Gerätezyklus, Vertragsgestaltung und internen Prozessen ab.
Nicht grundsätzlich. Ein Austausch sollte sich an den tatsächlichen Anforderungen orientieren. Relevant sind insbesondere Leistung, Supportstatus, Sicherheit und geplante Nutzung.
Nicht jedes Softwaremodell ist leasingfähig. Entscheidend sind unter anderem Lizenzmodell, Vertragsstruktur, Nutzungsrechte und geplante Laufzeit. Gerade bei SaaS- und Abonnementmodellen sollte die Finanzierbarkeit im konkreten Projekt geprüft werden.
KI wird die IT-Investitionen der kommenden Jahre prägen. Die Gartner-Zahlen zeigen aber ebenso deutlich, dass sich der Markt nicht überall gleich entwickelt. Nicht jeder KI-Trend verlangt sofort neue Hardware – gleichzeitig sollten Unternehmen neue Anforderungen nicht erst dann bewerten, wenn Budget, Beschaffung und Gerätewechsel bereits unter Zeitdruck stehen.
Der erste Schritt ist eine klare Bestandsaufnahme: Welche IT benötigen wir tatsächlich? Wie lange wollen wir sie nutzen? Welche Investitionen stehen an? Und welche Beschaffungs- und Finanzierungsform unterstützt dieses Ziel?
Wer diese Fragen früh gemeinsam mit IT, Finanzabteilung und Einkauf beantwortet, kann Investitionen gezielter priorisieren und Kauf, Leasing oder andere Modelle auf einer belastbaren Grundlage vergleichen.
Sie planen größere IT-Investitionen oder möchten prüfen, wie sich anstehende Modernisierungen finanzieren lassen? Dann betrachten wir gemeinsam Ihre Ausgangssituation und die Optionen, die zu Ihren technischen und wirtschaftlichen Anforderungen passen.
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