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　　Gartner在2025年于佛羅里達(dá)州奧蘭多舉行的IT Symposium/Xpo大會上發(fā)布了《2026年十大技術(shù)趨勢》(Top Strategic Technology Trends for 2026)。

　　Gartner分析師Tori Paulman與Gene Alvarez指出，技術(shù)創(chuàng)新的節(jié)奏正在發(fā)生結(jié)構(gòu)性變化。過去以線性周期為特征的技術(shù)迭代，正在被“實(shí)時(shí)創(chuàng)新”所取代：企業(yè)不再等待未來的突破，而是在當(dāng)前就經(jīng)歷變革。

　　Gartner的核心判斷是：

　　“下一波創(chuàng)新不是在明年發(fā)生，而是在本周、此刻發(fā)生?！?/p>

　　這種加速態(tài)勢意味著，企業(yè)的數(shù)字化戰(zhàn)略、AI戰(zhàn)略與安全治理，必須同步演進(jìn)。Gartner將2026年的技術(shù)趨勢劃分為三大主題方向：

　　AI驅(qū)動的擴(kuò)展創(chuàng)新(AI-Augmented Innovation)

　　信任與安全的強(qiáng)化治理(Trusted Intelligence and Security)

　　地緣與架構(gòu)的戰(zhàn)略再配置(Geopolitical and Structural Realignment)

　　2026年十大技術(shù)趨勢

　　1、AI原生開發(fā)平臺(AI-Native Development Platforms)

　　Gartner指出，未來的開發(fā)團(tuán)隊(duì)將由“人類開發(fā)者+AI開發(fā)助手”組成。AI將深度嵌入開發(fā)生命周期，支持代碼生成、測試、部署與優(yōu)化，從而顯著提升開發(fā)效率與交付質(zhì)量。AI原生平臺不僅解決開發(fā)者生產(chǎn)率不足的問題，也使非技術(shù)人員能夠通過自然語言參與開發(fā)流程。

　　2、人工智能超級計(jì)算平臺(AI Super computing Platforms)

　　Gartner認(rèn)為，這些平臺將成為AI創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施的核心組成部分。它們集成CPU、GPU、AI加速器、超高速網(wǎng)絡(luò)與智能編排能力，使得企業(yè)能夠在數(shù)周內(nèi)完成過去需要數(shù)年的仿真或模型訓(xùn)練。超級計(jì)算資源將成為推動生物制藥、能源優(yōu)化與金融建模的關(guān)鍵力量。

　　3、多智能體系統(tǒng)(Multiagent Systems)

　　Gartner預(yù)見，AI將不再是單一體，而是由多個(gè)專職代理(agent)構(gòu)成的協(xié)作系統(tǒng)。每個(gè)代理處理獨(dú)立任務(wù)并可相互調(diào)用。這種模塊化結(jié)構(gòu)減少了幻覺風(fēng)險(xiǎn)，增強(qiáng)了可靠性與靈活性。Gartner建議企業(yè)從小型、任務(wù)明確的代理系統(tǒng)開始構(gòu)建，逐步演進(jìn)為復(fù)雜協(xié)作網(wǎng)絡(luò)。

　　4、領(lǐng)域特定語言模型(Domain-Specific Language Models)

　　Gartner強(qiáng)調(diào)，組織需要從通用大型模型(LLM)轉(zhuǎn)向領(lǐng)域特定模型(SLM)。后者專注于特定知識域，如醫(yī)療、法律或制造業(yè)，從而提升精準(zhǔn)性與可解釋性。CIO應(yīng)推動構(gòu)建企業(yè)自有的“小型語言模型生態(tài)”，以形成差異化競爭優(yōu)勢。

　　5、AI安全平臺(AI Security Platforms)

　　Gartner指出，AI自身已成為新的攻擊面。AI安全平臺通過集中策略、監(jiān)控與防御機(jī)制，保護(hù)模型、數(shù)據(jù)與推理流程。其功能包括模型完整性驗(yàn)證、提示注入防護(hù)、AI供應(yīng)鏈監(jiān)控與責(zé)任治理。

　　6、保密計(jì)算(Confidential Computing)

　　Gartner將其視為數(shù)據(jù)保護(hù)的下一個(gè)關(guān)鍵層級。通過在“數(shù)據(jù)使用中”階段保持加密狀態(tài)，企業(yè)可以在不可信環(huán)境中安全執(zhí)行敏感計(jì)算任務(wù)。隨著多方數(shù)據(jù)協(xié)作與隱私計(jì)算的增長，保密計(jì)算將成為基礎(chǔ)安全能力。

　　7、物理人工智能(Physical AI)

　　Gartner認(rèn)為，AI與物理系統(tǒng)的融合將重新定義自動化。物理AI是指能夠在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中感知、學(xué)習(xí)與行動的系統(tǒng)，例如自主機(jī)器人、智能無人機(jī)與自動維護(hù)設(shè)備。它們將在制造、能源、農(nóng)業(yè)與基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵作用。

　　8、先發(fā)制人的網(wǎng)絡(luò)安全(Preemptive Cybersecurity)

　　Gartner表示，未來的網(wǎng)絡(luò)防御將從“檢測與響應(yīng)”轉(zhuǎn)向“預(yù)測與預(yù)防”。通過AI驅(qū)動的威脅預(yù)測、欺騙防御與動態(tài)阻斷機(jī)制，組織可以在攻擊發(fā)生前進(jìn)行防御。網(wǎng)絡(luò)安全將嵌入企業(yè)所有項(xiàng)目與流程的各個(gè)階段。

　　9、數(shù)字來源(Digital Provenance)

　　Gartner指出，隨著生成式AI的普及，數(shù)字內(nèi)容的真實(shí)性成為新挑戰(zhàn)。數(shù)字來源技術(shù)通過加密簽名、溯源標(biāo)識和區(qū)塊鏈機(jī)制驗(yàn)證數(shù)據(jù)、代碼與內(nèi)容的真實(shí)性，確保企業(yè)可追溯、可驗(yàn)證、可問責(zé)。

　　10、地緣歸位(Geopatriation)

　　Gartner將其定義為“數(shù)字主權(quán)戰(zhàn)略的實(shí)踐化”。在全球政治與監(jiān)管不確定性上升的背景下，企業(yè)正主動將數(shù)據(jù)與應(yīng)用遷移至主權(quán)云或區(qū)域云，以滿足合規(guī)與韌性要求。Gartner認(rèn)為，這一趨勢將重塑全球云服務(wù)格局。

　　分析趨勢背后的邏輯

　　Gartner將上述趨勢總結(jié)為三條核心演化路徑：

　　1. 從“AI應(yīng)用”走向“AI架構(gòu)”

　　AI不再是單點(diǎn)工具，而是滲透于開發(fā)、計(jì)算、安全、運(yùn)維和決策的系統(tǒng)性能力。

　　企業(yè)必須構(gòu)建“AI原生”架構(gòu)，而非“AI附加”系統(tǒng)。

　　Gartner判斷：2026年前，超過60%的新型企業(yè)應(yīng)用將嵌入生成式AI或DSLM能力，AI將成為默認(rèn)基礎(chǔ)設(shè)施的一部分。

　　2. 從“被動防御”轉(zhuǎn)向“預(yù)測性信任”

　　在安全與治理層面，Gartner強(qiáng)調(diào)“信任即能力”。

　　數(shù)字來源、AI安全平臺與保密計(jì)算共同構(gòu)建出“可驗(yàn)證可信度(VerifiableTrust)”的新范式。

　　Gartner預(yù)測：到2027年，70%的企業(yè)將采用至少一種“AI信任與安全框架”，以管理生成式AI風(fēng)險(xiǎn)。

　　3. 從“全球部署”回歸“戰(zhàn)略主權(quán)”

　　在地緣政治、合規(guī)和供應(yīng)鏈不確定性加劇的背景下，數(shù)據(jù)與應(yīng)用的“地理歸位”成為必然趨勢。