Gartner近日發(fā)布了關于2026年關鍵技術的展望報告，重點揭示了企業(yè)和IT領導者不容忽視的創(chuàng)新技術與潛在風險。該研究機構指出，組織正步入一個變革時期，人工智能（AI）、互聯(lián)技術和數(shù)字信任將重塑企業(yè)競爭與運營模式。

Gartner分析師副總裁Tori Paulman表示："我們見證了前所未有的年度創(chuàng)新爆發(fā)。由于下一波創(chuàng)新浪潮并非遙不可及，立即采取行動的組織不僅能抵御波動，還將塑造未來數(shù)十年的行業(yè)格局。"

AI安全平臺

AI安全平臺為第三方和定制AI應用提供統(tǒng)一防護方案，集中管理可視化界面、執(zhí)行使用策略，并防范提示詞注入、數(shù)據(jù)泄露和惡意Agent行為等AI特有風險。這些平臺幫助首席信息官（CIO）實施使用政策、監(jiān)控AI活動并建立統(tǒng)一防護機制。Gartner預測到2028年，超50%的企業(yè)將采用AI安全平臺保護其AI投資。

主動防御型網(wǎng)絡安全

隨著針對網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)和互聯(lián)系統(tǒng)的威脅呈指數(shù)級增長，主動防御型網(wǎng)絡安全成為趨勢。Gartner預測到2030年，主動防御方案將占安全支出總額的50%，標志著CIO們從被動防御轉向主動保護。Paulman指出："主動防御的核心在于通過AI驅動的安全運維（SecOps）、程序化拒絕和欺騙技術在攻擊發(fā)生前采取行動。在這個領域，預測即防護。"

機密計算

機密計算通過基于硬件的可信執(zhí)行環(huán)境（TEE）隔離工作負載，使內容和計算過程對基礎設施所有者、云服務商甚至硬件物理接觸者都保持機密。這項技術對面臨合規(guī)與地緣政治風險的受監(jiān)管行業(yè)、跨國運營及跨競爭對手協(xié)作尤為重要。Gartner預計到2029年，超75%在非可信基礎設施上處理的操作將通過機密計算實現(xiàn)使用中保護。

實體AI

實體AI通過賦予機器人、無人機和智能設備等機器感知、決策和執(zhí)行能力，將智能帶入物理世界。該技術在優(yōu)先考慮自動化、適應性和安全性的行業(yè)帶來顯著效益。隨著應用普及，組織需要融合IT、運營和工程的新技能體系，這一轉變既創(chuàng)造技能提升與合作機遇，也可能引發(fā)崗位擔憂，需要審慎的變革管理。

數(shù)字溯源

隨著組織愈發(fā)依賴第三方軟件、開源代碼和AI生成內容，驗證數(shù)字溯源變得至關重要。數(shù)字溯源指驗證軟件、數(shù)據(jù)、媒體及流程的來源、所有權和完整性的能力。軟件物料清單（SBOM）、認證數(shù)據(jù)庫和數(shù)字水印等新工具為組織提供了驗證和追蹤供應鏈數(shù)字資產的手段。Gartner警告稱，到2029年未充分投資數(shù)字溯源能力的企業(yè)可能面臨數(shù)十億美元的制裁風險。

AI超級計算平臺

AI超級計算平臺整合CPU、GPU、AI專用芯片（ASIC）、神經(jīng)形態(tài)及其他計算范式，使組織能協(xié)調復雜工作負載，同時釋放前所未有的性能、效率和創(chuàng)新潛力。這些系統(tǒng)結合強大處理器、海量內存、專用硬件和編排軟件，應對機器學習、仿真分析等領域的數(shù)據(jù)密集型任務。Gartner預測到2028年，超40%的領先企業(yè)將在關鍵業(yè)務流程中采用混合計算架構，較當前8%大幅提升。

Paulman舉例說明："該能力已在多個行業(yè)推動創(chuàng)新。例如醫(yī)療生物科技公司將新藥研發(fā)周期從數(shù)年縮短至數(shù)周；金融機構通過全球市場模擬降低投資組合風險；公用事業(yè)公司建模極端天氣以優(yōu)化電網(wǎng)性能。"

多Agent系統(tǒng)

多Agent系統(tǒng)（MAS）是由多個AI Agent組成的協(xié)作網(wǎng)絡，通過交互實現(xiàn)個體或共同復雜目標。這些Agent可部署在單一環(huán)境，也可分布式獨立開發(fā)部署。Gartner杰出副總裁分析師Gene Alvarez指出："采用多Agent系統(tǒng)為組織提供了自動化復雜業(yè)務流程、提升團隊技能以及創(chuàng)建人機協(xié)作新模式的實踐路徑。模塊化專業(yè)Agent能通過工作流復用成熟方案提升效率、加速交付并降低風險，同時更易擴展運營并快速適應需求變化。"

領域專用語言模型（DSLM）

雖然企業(yè)高管期望從AI獲取更多商業(yè)價值，但通用大語言模型（LLM）往往難以勝任專業(yè)任務。領域專用語言模型（DSLM）以更高準確性、更低成本和更優(yōu)合規(guī)性填補這一空白。DSLM是針對特定行業(yè)、功能或流程使用專業(yè)數(shù)據(jù)訓練或微調的語言模型，相比通用模型能更好滿足定向業(yè)務需求。Gartner預測到2028年，企業(yè)使用的生成式AI模型中超半數(shù)將是領域專用型。

Paulman強調："上下文理解正成為Agent成功部署的關鍵差異化因素。基于DSLM的AI Agent能解析行業(yè)特定語境，即使在不熟悉場景下也能做出合理決策，在準確性、可解釋性和決策合理性方面表現(xiàn)卓越。"

AI原生開發(fā)平臺

AI原生開發(fā)平臺利用生成式AI使軟件開發(fā)比以往更快速便捷。嵌入業(yè)務的軟件工程師作為"前沿部署工程師"，可借助這些平臺與領域專家協(xié)作開發(fā)應用。組織只需少量人員與AI配合，就能以現(xiàn)有開發(fā)者規(guī)模創(chuàng)造更多應用。領先企業(yè)正建立微型平臺團隊，讓非技術領域專家在安全治理框架下自主開發(fā)軟件。Gartner預測到2030年，AI原生開發(fā)平臺將使80%的組織將大型軟件工程團隊轉型為AI增強的精悍團隊。

地緣數(shù)據(jù)回歸

地緣數(shù)據(jù)回歸指企業(yè)因感知地緣政治風險，將數(shù)據(jù)和應用從全球公有云遷移至主權云、區(qū)域云服務商或自建數(shù)據(jù)中心。隨著全球不穩(wěn)定因素增加，曾僅限銀行和政府關注的云主權問題現(xiàn)已影響廣泛行業(yè)。Alvarez指出："將工作負載轉向主權態(tài)勢更強的服務商，有助于CIO更好地掌控數(shù)據(jù)駐留、合規(guī)和治理。這種強化控制可提升本地法規(guī)遵從性，并贏得關注數(shù)據(jù)隱私或國家利益客戶的信任。"Gartner預測到2030年，超75%的歐洲和中東企業(yè)將虛擬工作負載遷移至降低地緣風險的解決方案，較2025年不足5%的比例顯著提升。