2026年十大战略技术趋势

驾驭智能互联世界 2026年对于科技领导者而言，将是至关重要的转折之年——颠覆、创新与风险以前所未有的速度加速并行。Gartner发布的《2026年十大战略科技趋势》不仅仅是技术上的变革，更是推动业务转型的催化力量，需要高层管理者作出积极响应。 今年的趋势反映出一个由AI驱动、万物互联的现实格局，单靠某一项能力已无法应对复杂挑战。Gartner将这些趋势归纳为三大主题，揭示领先企业在创新、竞争与价值守护方面的未来路径： 守卫者（The Vanguard） 架构者（The Architect） 整合者（The Synthesist） 借助AI原生开发平台、AI超级计算和机密计算，构建安全、可扩展且自适应的数字基础。 整合多元技术——从多智能体系统、领域专用语言模型到物理AI，以开辟新的价值增长空间。 以主动式网络安全、数字溯源、AI安全平台与“地缘回迁”（Geopatriation）等手段，提升信任、治理与安全水平。 在深入了解这些趋势的同时，请思考它们如何与企业的战略目标相匹配，以及如何将其纳入规划，助力可持续增长并建立竞争优势。 Gene AlvarezGartner业务与技术洞察杰出副总裁 《Gartner 2026年重要战略技术趋势》 这十大战略趋势的评选依据是其在智能互联世界中推动创新、增强韧性和提升信任的潜力。 这些趋势是技术领导者亟需深度思考，并积极采取行动的战略要务。 整合者 架构者 守卫者 AI原生开发平台AI超级计算平台机密计算 前置式主动网络安全数字溯源AI安全平台地缘回迁 多智能体系统特定领域语言模型物理AI 架构者 为了加速创新并增强韧性，科技领导者必须推动平台与基础设施的现代化建设。“架构者”类趋势聚焦于打造AI就绪的数字基础，以实现高速、安全与可扩展性——这些都是企业在智能互联世界中蓬勃发展的关键因素。 构建安全、可扩展且自适应的数字基础。 AI原生开发平台 未来展望 的企业将在2030年前将大型软件工程团队转变为AI增强型小团队。 的企业应用组合将在2030年纳入使用AI原生平台构建的定制化应用（2025年这一比例仅为2%）。 精干团队 核心概念AI原生开发平台借助生成式AI，使得软件开发变得前所未有的 过去 当前 快速和高效。这类平台形式多样，包括可通过单次提示生成完整软件的“一次性”生成工具，无需深厚技术知识也能进行软件开发的“氛围编码”工具，以及由多个AI智能体协同开发软件的系统。 采用AI原生开发平台的精干团队 依赖大量成员组成的传统开发团队 由AI智能体与员工协同完成开发工作 趋势成因 C I O（首 席 信 息 官）重 视 在 交 付 速 度 与 生 产 力 方 面 的 显 著提 升 ；C E O与C F O则 聚 焦 成 本 节 约。AI原生开发平台可赋能“精干团队”（TinyTeams）以同等资源开发更多应用。例如，5个两人团队能够同时交付5个应用。这一趋势有助于CIO缓解开发积压问题，并使“自建”成为比“采购”更具吸引力的选项。 利用AI原生开发平台推动成果落地 业务合作伙伴 IT合作伙伴 CIO 产品负责人：提供领域专业知识并检验AI解决方案。 平台工程：管理AI原生工具、集成与性能。 安全管理：建立AI代码审查与风险管理治理框架。 财务：调整资金配置模式以支持AI原生开发项目。 采购支持：评估与筛选AI原生平台供应商及服务。 AI超级计算平台 未来展望 的企业将在2028年前采用混合计算架构（当前仅为8%）。 家供应商将在2028年前提供基于超级计算环境的统一开发平台。 核心概念AI超级计算平台提供训练与运行先进AI模型所需的超大规模算力。 此类系统集成了高性能计算（HPC）、专用处理器以及可扩展架构，用以处理数据密集型工作负载。 趋势成随着AI模型开发的规模更大、复杂度更高，传统基础设施难已经难 以满足需求，因此对AI超级计算的需求正在激增。 利用AI超级计算平台推动成果落地 业务合作伙伴 IT合作伙伴 CIO 产品：识别混合计算的应用场景（如仿真、AI应用程序）。 基础设施与运维：将新兴加速器集成至遗留系统。 制定与业务优先级匹配的混合编排战略。 财务：调整资金配置，支持分阶段集成与可持续目标。 安全：实施多架构环境治理。 保障工作负载部署、安全性与合规性治理。 运营：筹备在关键流程部署AI工作流。 DevOps：采用统一的软件栈与编排工具。 机密计算 未来展望 在不受信任的基础设施上进行的数据处理将在2029年前通过机密计算加以保护。 核心概念机密计算通过基于硬件的可信执行环境（TEE），在数据处理过 程中提供保护，防止未经授权的访问——包括云服务供应商。 趋势成因 鉴于日益严格的隐私法规、数据本地化要求以及AI应用的普及，这使得企业对数据使用过程中的安全保障变得尤为关键。机密计算可为敏感工作负载提供安全的云端处理方式，并支持合规性管理。 利用机密计算推动成果落地 确保成功落地的关键岗位 业务合作伙伴 IT合作伙伴 CIO 基础设施与运维：在混合云及多云环境中部署TEE。 制定符合隐私、合规及云战略目标的机密计算策略。 合规：确认法规遵循情况并确保审计就绪。 协同法务与合规团队，满足数据本地化与数据主权要求。 安全：实施认证流程与加密密钥管理。 财务：为机密计算部署与风险缓解配置资金。 DevOps与平台：调整工作负载以适配机密计算，并监测性能。 数据负责人：识别需提供“使用中保护”的敏感工作负载并确定项目优先级。 监督TEE治理，确保其与现有安全框架集成。 整合者 为开辟差异化优势，技术领导者必须整合专业化模型、多智能体系统与物理AI，打造领域专属解决方案。“整合者”类趋势着眼于编排多种技术，打造自适应、智能化的生态系统，从而推动跨工作流、产品与体验的创新。 统筹多元技术，创造新价值。 多智能体系统 未来展望 的MAS将在2027年前采用高度专业化的智能体，在提升准确度的同时协调复杂性也将增加。 的MAS将在2028年前支持多供应商互操作，推动创新并提升灵活性。 核心概念多智能体系统（MAS）通过多个专业AI智能体的协同合作，完成 复杂工作流。每个智能体各司其职，与单体式AI解决方案相比，MAS显著提升了效率与可扩展性。 多智能体系统的演进历程 趋势成因单智能体AI在多步骤任务中表现受限，而MAS提供了模块化自 动化与跨平台集成的新路径。Gartner数据显示，从2024年第一季度到2025年第二季度，关于MAS的咨询量激增1445%，表明企业对此领域的兴趣正快速攀升。 利用多智能体系统推动成果落地 确保成功落地的关键岗位 业务合作伙伴 IT合作伙伴 CIO 制定针对高价值工作流的MAS战略，并与业务重点保持一致。 平台与DevOps：设计模块化智能体并管理编排工具。 流程负责人：确定MAS试点工作流并检验成果。 财务：管理不可预测成本并为可观测性工具提供资金。 安全：实施API治理，并监控智能体交互。 落实智能体互操作性、安全性与合规性治理。 集成团队：采用互操作性及可观测性标准。 运营：支持人机协作与培训项目。 传达变革管理计划，应对员工关切。 未来展望 的企业级生成式AI模型将在2028年前实现领域专用化。 特定领域语言模型 的生成式AI工作负载将在2028年前在本地或设备端运行DSLM。 核心概念 特定领域语言模型（DSLM）是基于特定行业或业务功能数据集训练的AI模型，相比通用大语言模型，能提供更高准确性与合规性。 CIO追求可量化的AI商业价值。DSLM在金融、医疗、人力资源等关键工作流中能有效减少错误、加速部署并降低成本。 利用DSLM推动成果落地 业务合作伙伴 IT合作伙伴 CIO 领域专家：验证DSLM输出的准确性与相关性。 数据与分析：构建领域专用数据集并保障质量。 ModelOps：管理模型微调、监测与全生命周期治理。 财务：规划DSLM实施预算并优化成本。 安全：确保DSLM部署符合隐私与合规要求。 合规：确保符合监管标准。 未来展望 的仓储设施将在2028年前采用机器人或自动化技术。 物理AI 核心概念物理AI通过具备感知、决策与行动能力的机器人、无人机、汽车及 智能设备，将智能带入现实世界。这些集成了传感器、执行器与AI模型的系统，能够自动化执行物理任务。 趋势成因各类企业正致力于将数字AI的生产力优势延伸至实体环境。预计 到2028年，全球前十名AI供应商中将有五家推出物理AI产品。 利用物理AI推动成果落地 业务合作伙伴 IT合作伙伴 CIO 运营：识别高价值应用场景并验证性能。财务：为机器人及自动化投资项目规划预算。合规：确保符合安全与监管标准。 基础设施与运维：将物理AI与物联网及遗留系统集成。 制定与运营目标契合的物理AI战略。 安全：构建自主系统安全防护体系。 数据与分析：支持仿真与数字孪生测试。 守卫者 在风险攀升与监管趋严的时代，信任已成为不可妥协的底线。“守卫者”类趋势聚焦于主动安全、透明治理与数字诚信——助力企业在规模化应用AI和推进数字化转型的同时，保护声誉、确保合规并稳固利益相关方信心。 强化信任、治理与安全。 前置式主动网络安全 未来展望 的安全软件支出将在2030年前流向主动式解决方案。 到2030年，每年记录在案的网络漏洞预计将突破100万。 主动式网络安全的“三D”要素 核心概念前置式主动网络安全（PCS）采用先进的AI技术，在网络攻 击发生前进行预测、干扰与化解，超越传统“检测—响应”的被动防御模式。 趋势成因AI驱动的威胁正呈指数级增长，目标涵盖网络、应用及物联网系 统。到2029年，缺乏主动式安全能力的技术产品将丧失市场竞争力，主动防御将成为行业的基本要求。 利用前置式主动网络安全推动成果落地 确保成功落地的关键岗位 业务合作伙伴 IT合作伙伴 CIO 安全：部署预测性威胁预防与诱骗技术。 主导从被动响应向主动防御的安全战略转型。 财务：为PCS试点与长期部署项目分配预算。 基础设施与运维：将PCS与云端、运营技术及信息物理系统集成。 制定PCS能力采购标准并提升高层认知。 运营：支持安全的数字化转型项目。 产品：将主动式安全能力嵌入产品，实现市场差异化。 风险与合规：确保符合隐私及监管标准。 未来展望 数字溯源 随着监管要求（如欧盟《人工智能法案》）逐步落地，对AI生成内容进行水印标记与溯源将成为刚需。 核心概念数字溯源技术通过材料清单（BOM表）、认证数据库和水印等工 具，对软件、数据及媒体内容的来源与完整性进行验证，从而确保包含第三方组件或AI生成内容的系统具备透明性与可信度。 趋势成因 企业正面临各种各样的风险：代码篡改、遭到废弃的开源项目、以及由深度伪造技术引发的信息失真。 利用数字溯源推动成果落地 业务合作伙伴 制定满足合规与风险管理需求的数字溯源战略。 合规：确保符合新兴监管要求。 监督BOM表与认证数据库的落地实施。 与首席信息安全官（CISO）和首席市场官（CMO）协作，应对虚假信息并维护声誉。 未来展望 的企业将在2028年前采用AISP。 AI安全平台 的未授权AI操作将源于内部政策违规，而非外部攻击。 核心概念AI安全平台（AISP）通过整合式管控机制，为第三方AI服务与自 建AI应用提供安全保障，可应对提示词注入、智能体异常行为、数据泄露等AI原生风险。 随着AI应用的普及，传统安全工具已无法有效保护AI工作流程。 利用AI安全平台推动成果落地 确保成功落地的关键岗位 业务合作伙伴 IT合作伙伴 CIO 安全：部署防护措施，防范提示词注入并检测智能体异常行为。 制定涵盖第三