芯耀
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极速导读
2026年，人工智能不再是实验室里的玩具，而是企业竞争力的核心引擎。德勤在最新发布的《2026年技术趋势报告》中指出，AI的演变已从概念验证阶段迈向规模化应用，每一次技术进步都在以前所未有的速度叠加。
报告揭示了一个核心事实：创新的速度正在呈指数级增长。打个比方，电话用了50年才达到5000万用户，而领先的生成式AI工具仅用两个月就实现了这一数字。
如今，该工具每周活跃用户已超过8亿，约占全球人口的10%。
完整报告下载方式见文末！
报告中提出的五大互联AI趋势，相互交织，共同描绘了AI从实验性技术走向规模化、重构企业核心能力的发展路径：
01 AI走进物理世界：当智能拥有身体
AI不再只存在于屏幕上，而是开始与物理世界深度融合。
从仓储机器人到自动驾驶车辆，物理AI正在改变各行各业的运作方式。这些系统能够感知环境、从经验中学习，并在复杂情况下自主决策。
亚马逊已经部署了第100万台机器人，其DeepFleet AI模型协调着整个机器人舰队，将仓库内机器人行驶效率提高了10%。宝马则在其工厂中让新车自主驾驶通过长达一公里的生产线。
物理AI的关键进展得益于多项技术的融合：
视觉-语言-动作模型让机器人能像人类一样理解环境并选择行动。板载计算能力使AI能够进行低延迟的实时处理，无需依赖云端。
随着技术成本的下降和可靠性的提高，物理AI正从智能仓储和供应链领域走向主流。
未来，人形机器人将成为新的前沿领域，预计到2035年将有200万台人形机器人进入工作场所。未来的发展可能还包括生物混合机器人和量子机器人等颠覆性技术。
02 硅基劳动力：智能代理重塑工作本质
虽然许多企业对智能代理充满热情，但现实是只有11%的组织在生产环境中部署了这些系统。
差距显而易见：42%的组织仍在制定战略，而35%的组织根本没有战略。
高德纳预测，到2027年，40%的智能代理项目将失败，这并非技术问题，而是因为组织只是自动化现有流程，而非重新设计运营方式。
成功的组织正在采取截然不同的方法：他们不是简单地将代理叠加到旧流程上，而是彻底重新设计运营，以充分利用代理的独特能力。
惠普企业就是这一方法的成功实践者。他们开发的AI代理Alfred能够完成内部运营绩效评估，这一原本耗时且依赖大型数据集的过程，现在由四个底层代理共同完成。
这个代理系统能够分解查询、进行数据分析、创建图表，并将AI洞察转化为用户友好的结构化报告。
真正的价值来自对运营的彻底重新设计，而不仅仅是把代理叠加到旧工作流程上。
03 基础设施重构：在推理经济时代优化计算策略
当AI从概念验证转向生产部署时，企业面临着基础设施困境。
虽然单个令牌成本在过去两年中下降了280倍，但由于使用量的爆炸性增长，企业的整体AI支出正在飙升。一些企业开始看到每月AI使用账单达到数千万美元。
企业正在转向战略性的混合架构：公共云用于弹性需求，本地部署用于一致性生产推理，边缘计算用于延迟敏感的应用。这种趋势正推动AI优化数据中心的发展，这些数据中心配备GPU优化的硬件、先进的网络和专门的冷却系统。
未来的挑战包括人才技能重塑、AI代理管理基础设施以及可持续计算创新。
04 AI原生组织：构建以AI为核心的未来技术组织
AI正在从根本上重构技术组织，使其更精干、更快速、更具战略意义。
德勤调查中，只有1%的IT领导者表示没有进行重大运营模式变革。领导者们正在从增量IT管理转向协调人机团队，CIO们正在成为AI布道者。
成功的组织将AI计划与可衡量的业务成果挂钩，为灵活性而设计模块化架构，并围绕人机协作重新定义人才战略。新兴角色包括AI协作设计师、边缘AI工程师和提示工程师等。
未来的技术组织将具备以下特征：智能代理架构、精益产品团队、人机混合劳动力、自适应治理和以生态系统为导向的创新。成功需要拥抱持续演进，勇敢地重新构想运营方式。
05 AI双刃剑：用AI加强网络防御
AI创造了一个网络安全悖论：推动业务创新的能力同时也引入了新风险。
组织面临着影子AI部署、对抗性攻击以及AI系统内在弱点等多重威胁。现有安全实践可以通过强健的访问控制、模型隔离和安全部署架构来适应AI特定风险。
同时，AI也提供了应对其自身创造的漏洞的新能力。领先的组织正在通过AI代理红队演练、对抗性训练和机器速度的自动威胁检测来防御性地利用AI。
未来的挑战包括AI与物理基础设施的融合、自主网络战以及量子与太空安全威胁。成功需要从一开始就将安全嵌入AI计划中，将其视为创新的推动者而非约束。
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