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Gartner發(fā)布2026年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢

穎脈Imgtec ? 2025-10-22 11:00 ? 次閱讀
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近日,商業(yè)與技術(shù)洞察公司Gartner發(fā)布企業(yè)機構(gòu)需在2026年重點關(guān)注的十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢。

Gartner研究副總裁高挺(Arnold Gao)表示:

“2026年對技術(shù)領(lǐng)導者而言是至關(guān)重要的一年,變革、創(chuàng)新與風險將在這一年以空前的速度發(fā)展。2026年的各項重要戰(zhàn)略技術(shù)趨勢將密切交織,折射出一個由人工智能AI)驅(qū)動的高度互聯(lián)化世界的現(xiàn)實圖景。在這樣一個世界,企業(yè)機構(gòu)必須推動負責任的創(chuàng)新、卓越運營和數(shù)字信任。這些趨勢不僅代表了技術(shù)變革的方向,還是促進業(yè)務轉(zhuǎn)型的催化劑。今年不同于以往的一點是變革速度——這一年涌現(xiàn)的創(chuàng)新成果遠超以往。由于下一輪創(chuàng)新浪潮已近在眼前,只有當下采取行動的企業(yè)才能應對市場波動和決定未來數(shù)十年的行業(yè)走向?!?/span>

以下是2026年重要戰(zhàn)略技術(shù)趨勢。

AI超級計算平臺

AI超級計算平臺整合了CPU、GPU、AI ASIC、神經(jīng)系統(tǒng)計算和替代性計算范式,使企業(yè)能夠統(tǒng)籌復雜工作負載,同時釋放更大的性能、效率與創(chuàng)新潛力。這些系統(tǒng)融合了強大的處理器、海量存儲、專用硬件及編排軟件,可處理機器學習、仿真模擬和分析等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)密集型工作負載。

Gartner預測,到2028年,將混合計算范式架構(gòu)應用于關(guān)鍵業(yè)務流程的領(lǐng)先企業(yè)將達到40%以上,較當前8%的水平大幅增長。

高挺表示:“該技術(shù)已在推動各行各業(yè)的創(chuàng)新。例如醫(yī)療和生物技術(shù)企業(yè)已將新藥建模時間從之前的數(shù)年縮短至僅需數(shù)周;金融服務機構(gòu)通過模擬全球市場降低了投資組合風險;在公共事業(yè)領(lǐng)域,服務商通過建立極端天氣模型提升電網(wǎng)性能?!?/span>


多智能體系統(tǒng)

多智能體系統(tǒng)(MAS)是由多個AI智能體組成的集合,它們通過交互實現(xiàn)復雜的個體或共同目標。這些智能體既可在單一環(huán)境中交付,也可在分布式環(huán)境中獨立開發(fā)部署。

高挺表示:“通過使用多智能體系統(tǒng),企業(yè)可實現(xiàn)復雜業(yè)務流程的自動化、提升團隊技能并開創(chuàng)人類與AI智能體的新協(xié)作方式。采用模塊化設(shè)計的專業(yè)智能體通過在各工作流中重復使用成熟解決方案提升效率、加快交付速度和降低風險。這種方案還便于擴展運營規(guī)模和快速適應需求變化?!?/span>


特定領(lǐng)域語言模型(DSLM)

首席信息官(CIO)和首席執(zhí)行官(CEO)正要求AI創(chuàng)造更多商業(yè)價值,但通用大語言模型(LLM)往往難以勝任專業(yè)任務。特定領(lǐng)域語言模型(DSLM)憑借更高的準確性、更低的成本和更好的合規(guī)性填補了這一空白。DSLM是在針對特定行業(yè)、功能或流程的專用數(shù)據(jù)上訓練或微調(diào)的語言模型。不同于通用模型,DSLM能更加精準、可靠且合規(guī)地滿足特定業(yè)務需求。

Gartner預測,到2028年,企業(yè)使用的生成式AI(GenAI)模型中將有超過半數(shù)屬于特定領(lǐng)域模型。

高挺表示:“上下文正成為決定代理部署成功與否的關(guān)鍵因素之一。基于DSLM的AI代理可解讀特定行業(yè)的上下文,即使在陌生場景中也能做出合理決策,因而具有出色的準確性、可解釋性和決策合理性?!?/span>


AI安全平臺

AI安全平臺為第三方及定制AI應用提供了統(tǒng)一防護機制,它能夠進行集中監(jiān)測、強制執(zhí)行使用策略并有效防范AI特有風險,如提示注入、數(shù)據(jù)泄露、惡意代理行為等。此類平臺可幫助CIO有力執(zhí)行使用政策、監(jiān)控AI活動并在全AI系統(tǒng)中建立統(tǒng)一防護邊界。

Gartner預測,到2028年,使用AI安全平臺保護AI投資的企業(yè)比例將達到50%以上。


AI原生開發(fā)平臺

AI原生開發(fā)平臺使用GenAI實現(xiàn)空前快速、便捷的軟件開發(fā)。進入業(yè)務部門的軟件工程師作為“前沿部署工程師”可使用這些平臺協(xié)同領(lǐng)域?qū)<议_發(fā)應用。企業(yè)只需維持現(xiàn)有開發(fā)人員規(guī)模,通過組建微型團隊配合AI即可開發(fā)更多應用。目前,領(lǐng)先的企業(yè)正在組建微型平臺團隊,在安全和治理框架范圍內(nèi)讓非技術(shù)領(lǐng)域?qū)<夷軌蜃灾鏖_發(fā)軟件。

Gartner預測,到2030年,80%的企業(yè)將通過AI原生開發(fā)平臺將大型軟件工程團隊轉(zhuǎn)變?yōu)楦 ⒏艚莸膱F隊并通過AI賦能這些團隊。


機密計算

機密計算重塑了企業(yè)處理敏感數(shù)據(jù)的方式。由于工作負載被隔離在基于硬件的可信執(zhí)行環(huán)境(TEE)中,因此即使面對基礎(chǔ)設(shè)施所有者、云提供商或任何擁有硬件物理訪問權(quán)限的實體,機密計算也能保持內(nèi)容與工作負載的私密性。這對受監(jiān)管行業(yè)、面臨地緣政治與合規(guī)風險的跨國公司以及競爭對手間的合作尤為重要。

Gartner預測,到2029年,75%以上在非可信基礎(chǔ)設(shè)施中處理的業(yè)務將通過機密計算保障使用安全。


物理AI

物理AI通過賦能具有感知、決策和行動能力的機器與設(shè)備(例如機器人、無人機和智能設(shè)備),將智能帶入到現(xiàn)實世界。它能為自動化、適應性和安全性至關(guān)重要的行業(yè)帶來可觀的收益。

隨著該技術(shù)的日益普及,企業(yè)需要融合IT、運營與工程知識的新型技術(shù)人才。這一轉(zhuǎn)變雖帶來了技能提升與協(xié)作機會,但也可能引發(fā)人們對就業(yè)的擔憂,因此需要采取謹慎的變革管理。


前置式主動網(wǎng)絡(luò)安全

隨著企業(yè)面臨的網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)及聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)威脅成倍增長,前置式主動網(wǎng)絡(luò)安全正成為趨勢。Gartner預測,到2030年,隨著CIO從被動防御轉(zhuǎn)向主動防護,前置式主動防御解決方案將占到企業(yè)安全支出總額的一半。

高挺表示:“前置式主動網(wǎng)絡(luò)安全的核心在于運用AI驅(qū)動的安全運營、程序化阻斷與欺騙技術(shù)在攻擊者行動前實施干預,這項技術(shù)通過預測實現(xiàn)防護。”


數(shù)字溯源

隨著企業(yè)日益依賴第三方軟件、開源代碼及AI生成內(nèi)容,數(shù)字溯源驗證已成為一項重要的需求。數(shù)字溯源指對軟件、數(shù)據(jù)、媒體及流程的來源、所有權(quán)和完整性進行驗證的能力。企業(yè)可使用軟件物料清單(SBoM)、認證數(shù)據(jù)庫、數(shù)字水印等新工具驗證和追蹤供應鏈中的數(shù)字資產(chǎn)。

Gartner預測,到2029年,在數(shù)字溯源方面投入不足的企業(yè)將面臨高達數(shù)十億美元的制裁風險。


地緣回遷

地緣回遷指企業(yè)因考慮到地緣政治風險而將數(shù)據(jù)與應用從全球公有云遷出至主權(quán)云、區(qū)域云服務商或自有數(shù)據(jù)中心等本地平臺。云主權(quán)這一概念曾僅限于銀行與政府機構(gòu),如今隨著全球局勢動蕩加劇而影響到各類企業(yè)。

高挺表示:“將工作負載轉(zhuǎn)移至主權(quán)立場更強的服務提供商可幫助CIO加強對數(shù)據(jù)駐留、合規(guī)及治理的控制力。這有助于提高對本地法規(guī)的遵從性并獲得關(guān)注數(shù)據(jù)隱私或國家利益的客戶的信任?!?/span>

Gartner預測,到2030年,歐洲和中東地區(qū)將有超過75%的企業(yè)把虛擬工作負載回遷至降低地緣政治風險的解決方案,而2025年的這一比例不足5%。

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