文章核心观点 - 2026年对技术领导者而言是至关重要的一年，变革、创新与风险将以空前的速度发展[3] - 2026年的各项重要战略技术趋势将密切交织，折射出一个由人工智能（AI）驱动的高度互联化世界的现实图景[3] - 企业机构必须推动负责任的创新、卓越运营和数字信任，这些趋势是促进业务转型的催化剂[3] - 由于下一轮创新浪潮已近在眼前，只有当下采取行动的企业才能应对市场波动和决定未来数十年的行业走向[3] 2026年十大战略技术趋势 AI超级计算平台 - 整合CPU、GPU、AI ASIC、神经系统计算和替代性计算范式，使企业能够统筹复杂工作负载[6] - 系统融合强大的处理器、海量存储、专用硬件及编排软件，可处理机器学习、仿真模拟和分析等领域的数据密集型工作负载[6] - 到2028年，将混合计算范式架构应用于关键业务流程的领先企业将达到40%以上，较当前8%的水平大幅增长[8] - 该技术已在推动医疗、生物技术、金融服务和公共事业等行业的创新[8] 多智能体系统 - 多智能体系统是由多个AI智能体组成的集合，它们通过交互实现复杂的个体或共同目标[8] - 这些智能体既可在单一环境中交付，也可在分布式环境中独立开发部署[8] - 通过使用多智能体系统，企业可实现复杂业务流程的自动化、提升团队技能并开创人类与AI智能体的新协作方式[10] - 采用模块化设计的专业智能体可提升效率、加快交付速度和降低风险[10] 特定领域语言模型 - 特定领域语言模型凭借更高的准确性、更低的成本和更好的合规性填补通用大语言模型的空白[11] - 该模型是在针对特定行业、功能或流程的专用数据上训练或微调的语言模型，能更加精准、可靠且合规地满足特定业务需求[11] - 到2028年，企业使用的生成式AI模型中将有超过半数属于特定领域模型[13] - 基于DSLM的AI代理可解读特定行业的上下文，具有出色的准确性、可解释性和决策合理性[13] AI安全平台 - AI安全平台为第三方及定制AI应用提供统一防护机制，能够进行集中监测、强制执行使用策略并有效防范AI特有风险[13] - 此类平台可帮助CIO有力执行使用政策、监控AI活动并在全AI系统中建立统一防护边界[13] - 到2028年，使用AI安全平台保护AI投资的企业比例将达到50%以上[16] AI原生开发平台 - AI原生开发平台使用GenAI实现空前快速、便捷的软件开发，企业只需维持现有开发人员规模即可开发更多应用[17] - 领先的企业正在组建微型平台团队，在安全和治理框架范围内让非技术领域专家能够自主开发软件[17] - 到2030年，80%的企业将通过AI原生开发平台将大型软件工程团队转变为更小、更敏捷的团队并通过AI赋能这些团队[19] 机密计算 - 机密计算重塑了企业处理敏感数据的方式，工作负载被隔离在基于硬件的可信执行环境中以保持私密性[20] - 这对受监管行业、面临地缘政治与合规风险的跨国公司以及竞争对手间的合作尤为重要[20] - 到2029年，75%以上在非可信基础设施中处理的业务将通过机密计算保障使用安全[22] 物理AI - 物理AI通过赋能具有感知、决策和行动能力的机器与设备，将智能带入到现实世界[23] - 它能为自动化、适应性和安全性至关重要的行业带来可观的收益[23] - 企业需要融合IT、运营与工程知识的新型技术人才，这一转变带来了技能提升与协作机会[25] 前置式主动网络安全 - 随着企业面临的网络、数据及联网系统威胁成倍增长，前置式主动网络安全正成为趋势[26] - 到2030年，前置式主动防御解决方案将占到企业安全支出总额的一半[26] - 该技术的核心在于运用AI驱动的安全运营、程序化阻断与欺骗技术在攻击者行动前实施干预[28] 数字溯源 - 随着企业日益依赖第三方软件、开源代码及AI生成内容，数字溯源验证已成为一项重要的需求[28] - 数字溯源指对软件、数据、媒体及流程的来源、所有权和完整性进行验证的能力[28] - 到2029年，在数字溯源方面投入不足的企业将面临高达数十亿美元的制裁风险[30] 地缘回迁 - 地缘回迁指企业因考虑到地缘政治风险而将数据与应用从全球公有云迁出至主权云、区域云服务商或自有数据中心等本地平台[31] - 将工作负载转移至主权立场更强的服务提供商可帮助CIO加强对数据驻留、合规及治理的控制力[33] - 到2030年，欧洲和中东地区将有超过75%的企业把虚拟工作负载回迁至降低地缘政治风险的解决方案，而2025年的这一比例不足5%[33]