Gartner《2026年重要战略技术趋势》:AI超级计算平台;多智能体系统;特定领域的语言模型;AI安全平台;AI原生开发平台;机密计算;物理AI;前置式主动网络安全;数字溯源;地缘回迁(附中文和英文报告下载)

2025年10月21日,Gartner发布了关于2026年关键技术的展望报告,重点揭示了企业和IT领导者不容忽视的创新技术与潜在风险。该研究机构指出,组织正步入一个变革时期,人工智能(AI)、互联技术和数字信任将重塑企业竞争与运营模式。

本次涉及的技术包括:AI超级计算平台;多智能体系统;特定领域的语言模型;AI安全平台;AI原生开发平台;机密计算;物理AI;前置式主动网络安全;数字溯源;地缘回迁。

本文引自:Gartner公司。

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Gartner研究副总裁高挺(Arnold Gao)表示:“2026年对技术领导者而言是至关重要的一年,变革、创新与风险将在这一年以空前的速度发展。2026年的各项重要战略技术趋势将密切交织,折射出一个由人工智能(AI)驱动的高度互联化世界的现实图景。

在这样一个世界,企业机构必须推动负责任的创新、卓越运营和数字信任。这些趋势不仅代表了技术变革的方向,还是促进业务转型的催化剂。今年不同于以往的一点是变革速度——这一年涌现的创新成果远超以往。由于下一轮创新浪潮已近在眼前,只有当下采取行动的企业才能应对市场波动和决定未来数十年的行业走向。”

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These 10 trends reflect how leading organizations are responding to complexity and opportunity in an AI-powered, hyperconnected world:

  1. AI-Native Development Platforms
  2. AI Supercomputing Platforms
  3. Confidential Computing
  4. Multiagent Systems
  5. Domain-Specific Language Models
  6. Physical AI
  7. Preemptive Cybersecurity
  8. Digital Provenance
  9. AI Security Platforms
  10. Geopatriation
  1. AI 原生开发平台
  2. AI 超级计算平台
  3. 机密计算
  4. 多智能体系统
  5. 特定领域语言模型
  6. 物理 AI
  7. 前置式主动网络安全
  8. 数字溯源
  9. AI 安全平台
  10. 地缘回迁

以下是2026年重要战略技术趋势。

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Part 01  AI超级计算平台

AI超级计算平台整合了CPU、GPU、AI ASIC、神经系统计算和替代性计算范式,使企业能够统筹复杂工作负载,同时释放更大的性能、效率与创新潜力。这些系统融合了强大的处理器、海量存储、专用硬件及编排软件,可处理机器学习、仿真模拟和分析等领域的数据密集型工作负载。

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Gartner预测,到2028年,将混合计算范式架构应用于关键业务流程的领先企业将达到40%以上,较当前8%的水平大幅增长。

高挺表示:“该技术已在推动各行各业的创新。例如医疗和生物技术企业已将新药建模时间从之前的数年缩短至仅需数周;金融服务机构通过模拟全球市场降低了投资组合风险;在公共事业领域,服务商通过建立极端天气模型提升电网性能。”

Part 02 多智能体系统

多智能体系统(MAS)是由多个AI智能体组成的集合,它们通过交互实现复杂的个体或共同目标。这些智能体既可在单一环境中交付,也可在分布式环境中独立开发部署。

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高挺表示:“通过使用多智能体系统,企业可实现复杂业务流程的自动化、提升团队技能并开创人类与AI智能体的新协作方式。采用模块化设计的专业智能体通过在各工作流中重复使用成熟解决方案提升效率、加快交付速度和降低风险。这种方案还便于扩展运营规模和快速适应需求变化。”

Part 03 特定领域语言模型(DSLM)

首席信息官(CIO)和首席执行官(CEO)正要求AI创造更多商业价值,但通用大语言模型(LLM)往往难以胜任专业任务。特定领域语言模型(DSLM)凭借更高的准确性、更低的成本和更好的合规性填补了这一空白。DSLM是在针对特定行业、功能或流程的专用数据上训练或微调的语言模型。不同于通用模型,DSLM能更加精准、可靠且合规地满足特定业务需求。

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Gartner预测,到2028年,企业使用的生成式AI(GenAI)模型中将有超过半数属于特定领域模型。

高挺表示:“上下文正成为决定代理部署成功与否的关键因素之一。基于DSLM的AI代理可解读特定行业的上下文,即使在陌生场景中也能做出合理决策,因而具有出色的准确性、可解释性和决策合理性。”

Part 04 AI安全平台

AI安全平台为第三方及定制AI应用提供了统一防护机制,它能够进行集中监测、强制执行使用策略并有效防范AI特有风险,如提示注入、数据泄露、恶意代理行为等。此类平台可帮助CIO有力执行使用政策、监控AI活动并在全AI系统中建立统一防护边界。

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Gartner预测,到2028年,使用AI安全平台保护AI投资的企业比例将达到50%以上。

Part 05  AI原生开发平台

AI原生开发平台使用GenAI实现空前快速、便捷的软件开发。进入业务部门的软件工程师作为“前沿部署工程师”可使用这些平台协同领域专家开发应用。企业只需维持现有开发人员规模,通过组建微型团队配合AI即可开发更多应用。目前,领先的企业正在组建微型平台团队,在安全和治理框架范围内让非技术领域专家能够自主开发软件。

 

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Gartner预测,到2030年,80%的企业将通过AI原生开发平台将大型软件工程团队转变为更小、更敏捷的团队并通过AI赋能这些团队。

Part 06 机密计算

机密计算重塑了企业处理敏感数据的方式。由于工作负载被隔离在基于硬件的可信执行环境(TEE)中,因此即使面对基础设施所有者、云提供商或任何拥有硬件物理访问权限的实体,机密计算也能保持内容与工作负载的私密性。这对受监管行业、面临地缘政治与合规风险的跨国公司以及竞争对手间的合作尤为重要。

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Gartner预测,到2029年,75%以上在非可信基础设施中处理的业务将通过机密计算保障使用安全。

Part 07 物理AI

物理AI通过赋能具有感知、决策和行动能力的机器与设备(例如机器人、无人机和智能设备),将智能带入到现实世界。它能为自动化、适应性和安全性至关重要的行业带来可观的收益。

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随着该技术的日益普及,企业需要融合IT、运营与工程知识的新型技术人才。这一转变虽带来了技能提升与协作机会,但也可能引发人们对就业的担忧,因此需要采取谨慎的变革管理。

Part 08  前置式主动网络安全

随着企业面临的网络、数据及联网系统威胁成倍增长,前置式主动网络安全正成为趋势。Gartner预测,到2030年,随着CIO从被动防御转向主动防护,前置式主动防御解决方案将占到企业安全支出总额的一半。

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高挺表示:“前置式主动网络安全的核心在于运用AI驱动的安全运营、程序化阻断与欺骗技术在攻击者行动前实施干预,这项技术通过预测实现防护。”

Part 09 数字溯源

随着企业日益依赖第三方软件、开源代码及AI生成内容,数字溯源验证已成为一项重要的需求。数字溯源指对软件、数据、媒体及流程的来源、所有权和完整性进行验证的能力。企业可使用软件物料清单(SBoM)、认证数据库、数字水印等新工具验证和追踪供应链中的数字资产。

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Gartner预测,到2029年,在数字溯源方面投入不足的企业将面临高达数十亿美元的制裁风险。

Part 10 地缘回迁

地缘回迁指企业因考虑到地缘政治风险而将数据与应用从全球公有云迁出至主权云、区域云服务商或自有数据中心等本地平台。云主权这一概念曾仅限于银行与政府机构,如今随着全球局势动荡加剧而影响到各类企业。

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高挺表示:“将工作负载转移至主权立场更强的服务提供商可帮助CIO加强对数据驻留、合规及治理的控制力。这有助于提高对本地法规的遵从性并获得关注数据隐私或国家利益的客户的信任。”

Gartner预测,到2030年,欧洲和中东地区将有超过75%的企业把虚拟工作负载回迁至降低地缘政治风险的解决方案,而2025年的这一比例不足5%。

今年的主要战略技术趋势聚焦未来五年将为CIO、IT及高科技领导者带来重大变革与机遇的趋势。Gartner客户可通过《2026年重要战略技术趋势》专题报告了解更多详情。

“智慧城市行业分析”公众号

通过公众号“智慧城市行业分析”,回复关键字“Gartner2026技术趋势”获取本报告PDF版。

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