Gartner 2026年十大战略技术趋势核心观点 - AI技术正加速进入大众生活，一个由AI驱动、超连接的世界正走向现实，AI在企业运营中既是创新的基础，也带来了新的安全风险，使其成为2026年战略布局的绝对核心 [1] - 2023-2024年是AI的“技术引爆”阶段，核心是展示“可能性”，而2025-2026年进入规模化落地阶段，核心是交付“价值”，主要难点正从“技术问题”转向“工程问题”和“商业问题” [9][11] - 2026年的AI世界既是创新高地，也是风险的战场，安全是发展的前提，只有做好风险防范，才能让AI真正成为业务增长的催化剂 [12] AI底层技术演进与关键趋势 - AI功能持续演进，随着Agent（智能体）功能持续落地，2026年这一趋势将进一步延续并升级 [1] - 多智能体系统（Multiagent Systems）从“单打独斗”走向“团队协作”，2026年将让多个专业AI分工协作，最后汇总成统一方案，提高了任务成功率并快速适应企业需求变化 [6] - 物理AI（Physical AI）目前主要布局在完全自动驾驶汽车和机器人领域，实现方式主要关注VLA（视觉语言模型）和世界模型两条路线 [7] - 构建AI超级计算平台是关键基础，它整合CPU、GPU、NPU等多种类型计算芯片，以处理海量数据的复杂计算任务，提高计算效率和连接能力是核心 [8] 四大重点看好的技术方向 - **AI原生开发平台**：已逐渐成为现实，非技术背景员工也能借助AI工具自主开发应用，Gartner预测到2030年，80%的企业将通过此类平台将大型软件工程团队转变为更小、更敏捷的团队 [2][3] - **特定领域语言模型**：基于企业私域数据训练，使AI从“通用能力”转向“专属价值”，例如利用企业内部数据训练垂域模型，帮助员工快速解决设备故障等问题 [6] - **多智能体系统**：多个专业AI分工协作，汇总成统一方案，提高任务成功率并适应需求变化 [6] - **物理AI**：主要应用于自动驾驶和机器人，技术路线包括VLA模型和世界模型，Gartner预测到2028年，80%的仓库将使用机器人技术或自动化 [7][8] AI规模化落地阶段的新挑战 - 从“大模型”转向“对的模型”，趋势是从“模型崇拜”转向“经济实用”，企业更需在特定领域表现出色、成本更低的“小模型” [10] - 在金融、医疗等高危领域，AI落地需解决幻觉、可解释性等问题，以应对那10%的“不可靠” [10] - AI需嵌入企业现有复杂系统，但数据分散在不同“数据孤岛”，且嵌入工作流需要重构软件、重组团队、重新培训员工，是一个庞大的“变革管理”工程 [10][11] - 市场人才需求转变，2024年前最缺“算法科学家”，从2025年起最缺“AI产品经理”和“AI应用工程师” [11] AI驱动的安全威胁与防御趋势 - AI驱动的攻击在速度和复杂性上增长，如深度伪造和“量身定制”的钓鱼邮件 [11] - 前置式主动网络安全成为2026年重要技术，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 [11] - Gartner预测，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 [12] - AI安全平台为第三方及定制AI应用提供统一防护，Gartner预测到2028年，使用该平台保护AI投资的企业比例将达到50%以上 [12]

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]

AI超级计算平台 - 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，以统筹复杂工作负载并释放更大的性能、效率与创新潜力[5] - 这些系统融合强大处理器、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[5] - 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[6] - 该技术已在推动各行业创新，例如医疗和生物技术企业将新药建模时间从数年缩短至数周，金融服务机构通过模拟全球市场降低投资组合风险[7] 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，可在单一或分布式环境中独立开发部署[7] - 通过使用多智能体系统，企业可实现复杂业务流程自动化、提升团队技能并开创人类与AI智能体的新协作方式[9] - 采用模块化设计的专业智能体通过在各工作流中重复使用成熟解决方案提升效率、加快交付速度和降低风险，便于扩展运营规模和快速适应需求变化[9] 特定领域语言模型 - 特定领域语言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，凭借更高准确性、更低成本和更好合规性填补通用大语言模型的空白[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[12] - 基于DSLM的AI代理可解读特定行业上下文，即使在陌生场景中也能做出合理决策，具有出色准确性、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，如提示注入、数据泄露、恶意代理行为等[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[15] AI原生开发平台 - AI原生开发平台使用GenAI实现快速、便捷的软件开发，使软件工程师作为"前沿部署工程师"协同领域专家开发应用[15] - 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[17] - 领先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[15] 机密计算 - 机密计算重塑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，即使面对基础设施所有者、云提供商或任何拥有硬件物理访问权限的实体也能保持内容与工作负载私密性[18] - 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[18] 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，为自动化、适应性和安全性至关重要的行业带来可观收益[19] - 随着技术日益普及，企业需要融合IT、运营与工程知识的新型技术人才，这一转变带来技能提升与协作机会，但也可能引发就业担忧[21] 前置式主动网络安全 - 前置式主动网络安全运用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，通过预测实现防护[23] - 到2030年，随着企业从被动防御转向主动防护，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[23] 数字溯源验证 - 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，企业可使用软件物料清单、认证数据库、数字水印等工具验证和追踪供应链中的数字资产[23] - 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[23] 地缘回迁 - 地缘回迁指企业因考虑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[24] - 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%[26] - 将工作负载转移至主权立场更强的服务提供商可帮助加强对数据驻留、合规及治理的控制力，提高对本地法规遵从性并获得关注数据隐私或国家利益客户的信任[26]