这份最新的《2026十大战略科技趋势》报告 我们用AI回应了一下

Gartner发布了最新的《2026年十大战略科技趋势》报告，为全球AI的技术应用提供了重要的参考。Gartner业务与技术洞察杰出副总裁Gene Alvarez认为，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。该报告不仅仅是指出技术上的变革，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。

他特别提示，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。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。

响指对这份报告进行了总结——以AI工具+人工的方式，前者对报告信息进行结构化梳理，后者修正和补充关键数据信息。这应该也是对Gene Alvarez提示的一种回应~

以下是《2026年十大战略科技趋势》报告总结。

一、核心主题概述

Gartner将2026年战略科技趋势归纳为三大主题，反映AI驱动、万物互联的智能互联世界格局，需企业协同应对复杂挑战：

架构者（The Architect）：构建安全、可扩展且自适应的数字基础整合者（The Synthesist）：统筹多元技术创造新价值守卫者（The Vanguard）：强化信任、治理与安全

二、架构者：构建安全、可扩展且自适应的数字基础

聚焦打造AI就绪的数字基础设施，支撑企业在智能互联世界中的高速、安全与可扩展性需求

1. AI原生开发平台

核心概念：通过生成式AI实现软件开发提速，包括“一次性“生成工具、“氛围编码“工具及AI智能体协同开发系统趋势成因：CIO关注交付速度与生产力提升，CEO与CFO聚焦成本节约，赋能“精干团队“以同等资源开发更多应用（如5个两人团队可同时交付5个应用）未来展望：

o2030年前，80%企业将把大型软件工程团队转变为AI增强型小团队

o2030年企业应用组合中，使用AI原生平台构建的定制化应用比例将显著提升至40%（2025年仅2%）

·关键行动：建立平台团队、落实安全防护机制、试点AI原生开发、采用AI优先思维、提升团队能力

2. AI超级计算平台

核心概念：提供训练与运行先进AI模型所需的超大规模算力，集成高性能计算（HPC）、专用处理器及可扩展架构趋势成因：AI模型规模与复杂度提升，传统基础设施难以满足需求，对超级计算的需求激增应用场景：优化与仿真、多功能机器人、能源勘探与气候模拟、新材料与药物研发等未来展望：

o2028年前，40%的企业将采用混合计算架构（当前仅8%）

o2028年前，超过20家供应商将提供基于超级计算环境的统一开发平台

3. 机密计算

核心概念：通过硬件可信执行环境（TEE）在数据处理过程中提供保护，防止包括云服务供应商在内的未授权访问趋势成因：隐私法规趋严、数据本地化要求及AI应用普及，需保障数据使用过程中的安全与合规未来展望：2029年前，不受信任基础设施上的数据处理将通过机密计算得到保护

三、整合者：统筹多元技术，创造新价值

通过整合专业化模型、多智能体系统与物理AI，打造领域专属解决方案，推动跨工作流、产品与体验的创新

1. 多智能体系统（MAS）

核心概念：通过多个专业AI智能体协同完成复杂工作流，相比单体式AI解决方案提升效率与可扩展性趋势成因：单智能体AI在多步骤任务中表现受限，MAS提供模块化自动化与跨平台集成新路径，2024-2025年企业咨询量激增1445%演进阶段：

o第1阶段：单一平台内创建并托管多个智能体

o第2阶段：跨平台智能体通过协议交互

o第3阶段：全局互联的智能体网络，支持自主发现与协作

·未来展望：

o2027年前，70%的MAS将采用高度专业化智能体

o2028年前，60%的MAS将支持多供应商互操作

2. 特定领域语言模型（DSLM）

核心概念：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具备更高准确性与合规性趋势成因：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减少错误、加速部署并降低成本构建路径：涵盖模型运维、自托管方案、预训练微调、第三方API方案等全生命周期管理未来展望：

o2028年前，超过60%以上的企业级生成式AI模型将实现领域专用化

o2028年前，30%的生成式AI工作负载将在本地或设备端运行DSLM

3. 物理AI

核心概念：通过机器人、无人机、智能设备等集成传感器、执行器与AI模型，将智能延伸至实体世界，自动化执行物理任务趋势成因：企业需将数字AI的生产力优势延伸至实体环境，预计2028年全球前十AI供应商中五家将推出物理AI产品应用分类：工业机器人、仿生机器人/通用机器人、自主设备、可穿戴设备等未来展望：2028年前，80%的仓储设施将采用机器人或自动化技术

四、守卫者：强化信任、治理与安全

在风险攀升与监管趋严的时代，聚焦主动安全、透明治理与数字诚信，保护企业声誉、确保合规并稳固利益相关方信心

1. 前置式主动网络安全（PCS）

核心概念：采用先进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“被动防御模式“三D“要素：欺敌（Deceive）、阻断（Deny）、干扰（Disrupt）趋势成因：AI驱动的威胁呈指数级增长，2029年缺乏主动式安全能力的技术产品将丧失市场竞争力未来展望：

o2030年前，50%的安全软件支出将流向主动式解决方案

o2030年，每年记录的网络漏洞预计突破100万

2. 数字溯源

核心概念：通过材料清单（BOM表）、认证数据库和水印等工具，验证软件、数据及媒体内容的来源与完整性趋势成因：企业面临代码篡改、开源项目废弃、深度伪造等风险，监管要求（如欧盟《人工智能法案》）推动对AI生成内容的溯源需求关键应用：软件材料清单（SBOM）、机器学习材料清单（MLBOM）、数字水印技术等

3. AI安全平台（AISP）

核心概念：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，应对提示词注入、智能体异常行为、数据泄露等AI原生风险核心能力：AI使用管控、AI应用网络安全、AI发现与清单管理、敏感数据保护等趋势成因：AI应用普及使传统安全工具失效未来展望：2028年前，超过50%的企业将采用AISP，80%的未授权AI操作将源于内部政策违规，而非外部攻击

4. 地缘回迁（Geopatriation）

核心概念：将工作负载从全球超大规模云平台迁移至主权云或本地环境，降低地缘政治风险趋势成因：地缘政治动荡与监管要求推动企业重新评估云服务依赖实施策略：部署至主权云区域或回迁本地环境，结合混合部署战略未来展望：2030年前，75%的企业将开展工作负载地缘回迁

五、战略实施建议

匹配企业目标：将技术趋势与企业战略目标相匹配，纳入长期规划跨职能协作：CIO、IT合作伙伴与业务合作伙伴需协同推进，明确关键岗位职责分阶段落地：通过试点项目验证价值，逐步推广至核心业务流程能力建设：加强团队培训，提升AI治理、提示词工程等关键技能持续监测：跟踪地缘政治动态与技术演进，动态调整战略

通过上述三大主题的协同推进，企业可在智能互联世界中构建技术优势，实现可持续增长并建立竞争壁垒。