这份由Gartner咨询公司发布的研究报告完整呈现了2026年十大战略技术趋势。

当下的2026年，技术领导者正面临着前所未有的关键时刻。变革的速度、创新的强度以及风险的规模都在以史无前例的速度加速发展。Gartner精心筛选的这十大趋势，不仅仅是技术层面的转变，更是推动商业转型的催化剂，需要企业高层做出相应的战略响应。

今年的趋势反映了一个由人工智能驱动、高度互联的世界现实。在这个世界里，单一的技术能力已经不够用了。报告将这十大趋势组织成三个核心主题，它们定义了领先组织如何创新、竞争和保护价值。第一个主题是"建筑师"，关注如何利用AI原生开发平台、AI超级计算和机密计算来构建安全、可扩展且适应性强的数字基础设施。第二个主题是"综合者"，强调协调多种技术——从多智能体系统到领域特定语言模型，再到物理AI——以释放新的价值来源。第三个主题是"先锋"，通过预防性网络安全、数字溯源、AI安全平台和地缘定位等手段，提升信任、治理和安全性。

这些趋势代表着需要技术领导者深思熟虑和果断行动的战略要务。

建筑师：打造AI时代的数字地基

在AI驱动的超互联世界中，为了加速创新并增强韧性，技术领导者必须实现平台和基础设施的现代化。建筑师趋势专注于创建支持速度、安全性和可扩展性的AI就绪基础——这些都是在AI驱动的超互联世界中蓬勃发展的关键要素。

AI原生开发平台：让软件开发进入"小团队时代"

回到几年前，如果一家公司想开发一个应用程序，通常需要组建一支规模不小的工程师团队。程序员们日复一日地编写代码，测试调试，整个过程耗时费力。但现在，AI原生开发平台正在彻底改变这一切。

AI原生开发平台使用生成式AI比以往任何时候都更快、更轻松地创建软件。这些平台涵盖的范围很广，从只需一条提示就能生成软件的"一次性"工具，到能够在不需要深厚技术知识的情况下实现软件开发的"低代码编程"工具，再到由AI智能体共同协作创建软件的系统。

首席信息官们对更快的软件交付和生产力提升充满热情，而首席执行官和首席财务官则看到了节省成本的潜力。AI原生开发平台帮助首席信息官解决积压的开发任务，并将"构建与购买"的等式转向构建这一方。它们使首席信息官能够用相同的资源构建更多应用程序——例如，五个两人团队可以同时交付五个应用程序。这一趋势帮助首席信息官应对开发积压，并将"构建与购买"的天平向构建倾斜。

根据Gartner的预测数据，到2030年，80%的组织将把大型软件工程团队演变为更小的、由AI增强的团队。同时，到2030年，企业应用组合中40%的定制应用将使用AI原生平台构建（2025年这一比例仅为2%）。

过去，企业依赖拥有众多员工的大型团队。如今，得益于AI原生开发平台，这些团队正在缩小规模，变成"微型团队"。这些微型团队拥有与员工并肩工作的AI智能体，后者能够承担构建任务。微型团队能够更快地交付更多成果。

要成功应用AI原生开发平台，企业需要采取分步骤的行动计划。第一步是建立一个平台团队，负责管理AI原生平台并选择AI模型。第二步是实施安全防护措施，将AI治理平台集成到代码审查和合规性检查中。第三步是试点AI原生开发，从低风险项目开始验证生产力收益并建立信心。第四步是采用"AI优先"的思维方式，优先考虑AI原生工具用于新开发计划。第五步是提升技能并赋能团队，培训开发人员和业务合作伙伴了解提示工程和治理。

在实施过程中，需要多个关键角色的支持。首席信息官需要与法律和合规团队合作，为AI原生开发定义AI优先战略和治理框架。IT合作伙伴需要平台工程方面的专业知识，负责管理AI原生工具、集成和性能。业务合作伙伴中，产品负责人需要提供领域专业知识并验证AI驱动的解决方案；财务部门需要调整资金模式以支持AI原生开发计划。

AI超级计算平台：为AI模型提供"超级引擎"

当企业开发越来越大、越来越复杂的AI模型时，传统的计算基础设施开始显得力不从心。就好比你想要运行一个超大型的视频游戏，但你的电脑配置不够，游戏就会卡顿甚至无法运行。AI超级计算平台正是为了解决这个问题而生的。

AI超级计算平台提供训练和运行高级AI模型所需的海量处理能力。这些系统结合了高性能计算（HPC）、专用处理器和可扩展架构，以处理数据密集型工作负载。

随着组织开发更大、更复杂的模型，这些模型超出了传统基础设施的限制，对AI超级计算的需求正在激增。根据Gartner的数据，到2028年，40%的企业将采用混合计算架构（2025年这一比例为8%）。到2028年，将有超过20家供应商提供利用超级计算环境的统一开发者平台。

AI超级计算平台的架构相当复杂。从使用案例来看，它涵盖了优化和模拟、多功能机器人（如边缘、物联网、空间）、能源勘探和气候模拟、新材料和药物发现等领域。在AI模型中心/园区层面，包含基础模型、第三方和领域特定语言模型（SLM）、传统AI技术和工具以及AI智能体。在统一编程模型（API）层面，使用诸如CUDA、NCCL、RoCm、RCCL、QuantumSDK等技术。在混合编排层方面，包含动态调度器、运行时API和资源管理器。在共享内存和互连层，采用共享内存和互连层技术。最底层是异构计算环境，包括CPU核心（通用任务）、GPU加速器（并行任务）、AI专用集成电路（定制逻辑）、量子处理器（量子内核）以及生物和碳基组件（生物系统组件）。

机密计算：在不可信环境中守护数据安全

当你把敏感数据存储在云端时，即使是云服务提供商，理论上也可能访问你的数据。这就像把贵重物品存放在银行保险库，但银行员工仍然可以打开保险柜查看。机密计算技术的出现，就是要彻底改变这种状况。

机密计算使用基于硬件的可信执行环境（TEE）来保护正在处理的数据，防止未经授权的访问——即使来自云服务提供商也不行。更严格的隐私法、数据本地化规则以及AI的采用使得使用中保护变得至关重要。机密计算能够实现安全的云策略，并确保敏感工作负载的合规性。

根据Gartner的预测，到2029年，75%的不可信基础设施处理将通过机密计算得到保护。

机密计算的实施有一个清晰的控制金字塔结构，从下往上依次是：默认控制（最底层、最基础的保护）、增强密钥管理（中间层，提供更强的密钥管理和相关韧性风险）、机密计算（上层，隔离正在使用中数据的处理以提供保护）。每往上一层，控制力度增加，但同时成本、复杂性和操作限制也会增加。

综合者：编排多样化技术创造新价值

为了释放新的差异化来源，技术领导者必须整合专门的模型、多智能体系统和领域特定语言模型以及物理AI，以实现适应性强的智能生态系统，推动跨工作流程、产品和体验的创新。综合者趋势专注于协调多样化技术——从多智能体系统到领域特定语言模型和物理AI——以创建适应性强、智能的生态系统，推动跨工作流程、产品和体验的创新。

多智能体系统：让AI团队协作完成复杂任务

过去的AI通常是单打独斗，一个AI模型负责完成一项任务。但现实世界的很多问题非常复杂，单一AI很难应对。多智能体系统的出现改变了这一切，它就像组建了一支AI团队，每个成员各司其职，共同完成复杂的工作流程。

多智能体系统（MAS）使用专门的AI智能体集合，这些智能体协作完成复杂的工作流程。每个智能体处理特定任务，与单体AI解决方案相比，提高了效率和可扩展性。随着单智能体AI在多步骤流程中遇到困难,MAS实现了模块化自动化和跨平台集成。Gartner报告显示,从2024年第一季度到2025年第二季度,MAS查询激增了1445%,表明企业兴趣迅速增长。

根据预测数据,到2027年,70%的MAS将使用窄化专门的智能体,在提高准确性的同时增加协调复杂性。到2028年,60%的MAS将支持多供应商互操作性,推动创新和灵活性。

多智能体系统经历了三个演进阶段。第一阶段是单平台,在单一平台中创建和托管多个智能体。第二阶段是跨平台,不同平台中的多个智能体通过协议进行交互。第三阶段是智能体互联网,全球互联智能体网络,相互发现并进行交互。

领域特定语言模型:为专业领域量身打造的AI

通用的大型语言模型虽然功能强大,但在某些专业领域可能不够精准。就好比一位全科医生虽然什么都懂一点,但在处理心脏病时,还是专科医生更专业。领域特定语言模型就是为特定行业或业务功能量身打造的AI专家。

领域特定语言模型(DSLM)是在特定行业或业务功能的专门数据集上训练的AI模型,与通用大型语言模型(LLM)相比,提供更高的准确性和合规性。首席信息官需要从AI获得可衡量的业务价值。DSLM减少错误,加速部署,并削减金融、医疗保健和人力资源等关键工作流程的成本。

根据预测,到2028年,超过60%的企业生成式AI模型将是领域特定的。到2028年,30%的生成式AI工作负载将在本地或设备上运行DSLM。

创建DSLM有多种路径。在ModelOps层面,有三个选择:专有或开源模型、开源模型和权重、封闭模型(和权重)。在MLOps层面的开发阶段,包括预训练、微调和强化学习(RL)。部署阶段可以选择设备端、本地部署或云端。在DataOps层面,数据源可以是广泛的、窄化的、目标化的或适应性的。

在关键角色支持方面,首席信息官需要为受监管和高价值领域定义DSLM战略;确保准确性、合规性和可持续性的治理;将DSLM采用与投资回报率和风险管理目标保持一致。IT合作伙伴中,数据和分析团队需要准备领域特定数据集并保持质量;ModelOps团队需要管理微调、监控和生命周期治理;安全团队需要强化DSLM部署的隐私和合规性。业务合作伙伴方面,领域专家需要验证DSLM输出的准确性和相关性;财务部门需要为DSLM采用和成本优化预算;合规部门需要确保遵守监管标准。

物理AI:让数字智能走进现实世界

到目前为止,AI主要存在于数字世界中——处理文本、图像或数据。但现实世界是物理的,充满了需要触摸、移动和操作的物体。物理AI将智能带入现实世界,通过机器人、无人机、车辆和智能设备,让AI能够感知、决策和行动。

物理AI通过机器人、无人机、车辆和智能设备,将智能带入现实世界,这些设备能够感知、决策和行动。这些系统结合传感器、执行器和AI模型来自动化物理任务。各组织希望将数字AI应用于物理环境的生产力提升。到2028年,前十大AI供应商中有五家将提供物理AI产品。

根据预测数据,到2028年,80%的仓库将使用机器人或自动化。

物理AI的分类相当清晰。在数字AI方面,包括需求预测、聊天机器人和推荐引擎等示例。在物理AI方面,包括工业机器人、生物启发机器人/通用机器人、自主设备和可穿戴设备等示例。

先锋:在风险和审查加剧的时代提升信任

在风险和监管审查加剧的时代,信任是不可谈判的。先锋趋势强调主动安全、透明治理和数字完整性——使组织能够保护声誉、确保合规性,并在扩展AI和数字化转型的同时保持利益相关者的信心。

预防性网络安全:在威胁出现之前就将其拦截

传统的网络安全就像守城门的士兵,只有等敌人攻到门口才能反击。但在AI时代,网络威胁呈指数级增长,这种被动防御已经不够用了。预防性网络安全采用先进的AI驱动技术,在网络攻击发生之前就预测、破坏并中和它们——从传统的检测和响应转向主动防御。

预防性网络安全(PCS)使用先进的AI驱动技术来预测、破坏和中和网络攻击,而不是等待它们发生——从传统的检测和响应转向主动防御。AI驱动的威胁呈指数级增长,针对网络、应用程序和物联网系统。到2029年,缺乏预防性网络安全的技术产品将失去市场相关性,因为主动防御成为普遍要求。

根据预测,到2030年,50%的安全软件支出将用于预防性解决方案。预计到2030年,记录在案的漏洞将每年超过100万个。

预防性网络安全的三个核心维度包括:欺骗(Deceive)、拒绝(Deny)和破坏(Disrupt)。欺骗维度包括高级网络欺骗和自动化移动目标防御。拒绝维度包括高级混淆和预防性曝光管理。破坏维度包括预测性威胁情报。所有这些都围绕着核心的预防性网络安全能力展开。

在关键角色支持方面,首席信息官需要倡导从被动安全到预防性安全策略的转变;为积极主动的防御措施定义购买标准并教育执行同行;监督治理以实现积极主动的防御措施和合规性。IT合作伙伴中,安全团队需要部署预测性威胁预防和欺骗技术;基础设施和运营团队需要将PCS与云、OT和网络物理系统集成;风险和合规团队需要确保遵守隐私和监管标准。业务合作伙伴方面,财务部门需要为PCS试点和长期采用分配预算;运营部门需要支持安全数字化转型计划;产品部门需要将预防性安全功能嵌入到产品中以实现市场差异化。

数字溯源:为数字内容建立"身份证"系统

在深度伪造和虚假信息泛滥的今天,如何验证数字内容的真实性成为一个严峻挑战。就好比现实中我们需要通过身份证来证明一个人的身份,数字溯源技术为软件、数据和媒体建立了一套"数字身份证"系统。

数字溯源使用物料清单(BOM)、认证数据库和水印等工具,验证软件、数据和媒体的来源和完整性。它确保建立在第三方组件和AI生成内容上的系统的透明度和信任。各组织面临着来自代码篡改、废弃开源项目和深度伪造驱动的虚假信息的风险日益增加。

根据预测数据,不断增长的监管授权(例如欧盟AI法案)要求对AI生成的内容进行水印和溯源跟踪。

数字溯源的过滤机制相当完善。各种输入源包括:证书、配置、密钥、付费内容、模型、恶意软件、代码库、数据集和深度伪造内容。这些内容通过数字溯源系统进行过滤,系统包含认证数据库、物料清单、虚假信息安全和数字权利管理等功能。不合格的内容会被标记为"不合格",合格的内容则通过验证,最终被用于软件包、身份威胁检测和响应计划、标记AI生成的媒体、合规性以及内容规管等方面。

要通过验证数据和内容真实性来建立信任,企业需要遵循五步行动计划。第一步是部署BOM,为软件和机器学习BOM实施软件BOM(SBOM)和MLBOM。第二步是实施认证数据库,存储加密签名的来源证据。第三步是采用虚假信息安全工具,将合成身份检测集成到身份威胁检测和响应计划中。第四步是应用数字水印,以机器可读格式标记AI生成的媒体。第五步是加强治理,与CISO和CMO合作进行虚假信息响应和声誉保护。

关键角色的职责包括:首席信息官需要定义与合规性和风险管理目标一致的数字溯源战略;监督BOM和认证数据库的实施;与CISO和CMO合作进行虚假信息响应和声誉保护。IT合作伙伴方面,DevOps团队需要将SBOM和MLBOM集成到交付管道中;安全团队需要部署虚假信息安全工具和数字权利管理(DRM);数据团队需要记录AI模型的训练数据谱系。业务合作伙伴中,合规部门需要确保遵守新兴法规;法务部门需要验证版权和许可证合规性;营销部门需要管理与深度伪造和合成内容相关的声誉风险。

AI安全平台:为AI应用筑起全方位防护网

随着AI在企业中的应用越来越广泛,传统的安全工具已经无法全面保护AI工作流程了。就好比汽车需要专门的安全气囊和防撞系统,AI应用也需要专门的安全平台来应对特有的风险。

AI安全平台(AISP)整合控制措施,以保护第三方AI服务和定制构建的AI应用程序。它们解决AI原生风险,如提示注入、恶意智能体操作和数据泄漏。随着AI采用加速,传统安全工具无法保护AI工作流程。

根据预测,到2028年,超过50%的企业将采用AISP。80%的未经授权的AI交易将源于内部策略违规,而不是外部攻击。

AI安全平台的能力映射相当全面。在AI使用控制方面,包括AI发现和清单、AI访问控制、敏感数据保护、风险AI使用检测、内容审核和自动化AI安全测试。在AI应用网络安全方面,包括AI发现和清单、AI安全态势管理、MCP安全、恶意智能体检测、多模态安全防护栏和自动化AI安全测试。

关键角色职责如下:首席信息官需要定义涵盖第三方和定制AI应用的AI安全战略;选择提供统一AI使用控制和应用安全的供应商;传达AI风险态势和合规性要求给董事会。IT合作伙伴方面,安全团队需要部署用于提示注入和恶意智能体检测的防护栏;DevOps团队需要将AI安全测试集成到开发管道中;基础设施和运营团队需要确保与云和本地环境的兼容性。业务合作伙伴中,合规部门需要将AISP与监管框架(例如欧盟AI法案)保持一致;财务部门需要为平台采用和风险缓解预算;产品部门需要将安全功能嵌入到AI支持的产品中。

地缘定位:在地缘政治动荡中重新配置数字资源

当前的地缘政治局势动荡不安,监管要求也日益严格。企业过去可能把所有数据都存储在全球性的大型云平台上,但现在这种做法可能面临合规风险。地缘定位就是将工作负载从全球超大规模云重新配置到主权或本地环境,以降低地缘政治风险。

地缘定位是将工作负载从全球超大规模云重新配置到主权或本地环境,以降低地缘政治风险。它包括重新部署到主权云区域或将工作负载遣返到本地的策略。地缘政治动荡和监管授权正在推动组织重新评估云依赖关系。

根据预测数据,到2030年,75%的企业将对工作负载进行地缘定位。来自超大规模厂商和本地提供商的主权云产品正在快速扩展。

云收益和云地缘政治风险之间存在权衡关系。地缘定位替代方案包括:本地部署或托管、区域或国家托管提供商、云超大规模厂商隔离区域/合作伙伴拥有的区域、云超大规模厂商主权区域。典型的当前状态是公共区域的云超大规模厂商IaaS和PaaS。随着地缘政治风险的增加,云收益会降低。

要通过本地化关键数字工作负载来降低风险,企业需要遵循五步行动计划。第一步是评估工作负载关键性,根据敏感性和地缘政治曝光对工作负载进行评分。第二步是评估主权选项,比较超大规模厂商主权产品与本地提供商。第三步是规划混合策略,将主权云与本地部署或托管相结合。第四步是实施治理控制,采用认证和主权框架。第五步是监控地缘政治趋势,随着风险演变主动调整工作负载放置。

在关键角色支持方面,首席信息官需要定义地缘定位战略,平衡主权、敏捷性和韧性;评估本地提供商与全球超大规模厂商主权产品之间的权衡;监督关键工作负载的风险评分和合规性一致性。IT合作伙伴中,基础设施和运营团队需要规划迁移路径并与传统系统集成;安全团队需要验证主权控制并确保合规性;云架构师需要优化工作负载放置以实现性能和韧性。业务合作伙伴方面,合规部门需要监控监管变化和主权授权;财务部门需要为迁移成本和风险缓解投资预算;运营部门需要在工作负载重新配置期间确保连续性。

至顶AI实验室洞见

Gartner这份2026年十大战略技术趋势报告为我们描绘了一幅清晰的技术演进蓝图。在AI驱动、高度互联的世界中,企业需要同时扮演三个角色:作为"建筑师",打造坚实的技术基础;作为"综合者",编排各种技术创造新价值;作为"先锋",在风险中守护信任和安全。

这十大趋势涵盖了从AI原生开发平台到地缘定位的广泛领域,每一项都可能对企业的运营方式产生深远影响。无论你是技术决策者还是普通从业者,理解这些趋势都能帮助你更好地把握技术发展方向,在变革中找到自己的位置。归根结底,技术的目的是服务于人,这些趋势最终都会以某种方式影响我们的工作和生活。

论文地址：

https://www.gartner.com/en/articles/top-technology-trends-2026

END

本文来自至顶AI实验室，一个专注于探索生成式AI前沿技术及其应用的实验室。致力于推动生成式AI在各个领域的创新与突破，挖掘其潜在的应用场景，为企业和个人提供切实可行的解决方案。

Q&A

Q1:AI原生开发平台会如何改变软件开发行业？

A:AI原生开发平台正在将软件开发从大团队模式转向小团队模式。过去需要数十人的开发团队,现在可能只需要两三个人配合AI智能体就能完成。这些平台使用生成式AI技术,从简单的一键生成到复杂的AI智能体协作,大大提升了开发效率。根据Gartner预测,到2030年,80%的组织会将大型工程团队演变为更小的AI增强团队,而且40%的企业应用将使用AI原生平台构建。这意味着软件开发的门槛降低了,速度提升了,但也要求开发者掌握新的技能,比如如何与AI协作、如何进行提示工程等。

Q2:多智能体系统与单一AI有什么本质区别？

A:单一AI就像一个全能选手,什么都要自己做,而多智能体系统则像一个专业团队,每个成员负责自己擅长的领域。多智能体系统由多个专门的AI智能体组成,每个智能体处理特定任务,然后通过协作完成复杂工作流程。这种方式的优势在于效率更高、可扩展性更强。比如在客户服务场景中,一个智能体负责理解客户问题,另一个负责查询数据库,第三个负责生成回复,各司其职,配合默契。Gartner数据显示,从2024年到2025年,多智能体系统的查询量暴增了1445%,说明企业对这种技术的兴趣正在快速增长。未来的趋势是智能体会越来越专业化,甚至能跨平台协作。

Q3:预防性网络安全如何做到在威胁发生前就将其拦截？