近日，Gartner研究副總裁高挺在年度“重要戰(zhàn)略技術趨勢”線上分享會上，系統(tǒng)闡述了2026年十大戰(zhàn)略技術趨勢。這些趨勢圍繞“架構師、協(xié)調者、哨兵”三大主題展開，涵蓋從AI原生開發(fā)、多智能體系統(tǒng)到物理AI、網(wǎng)絡安全等關鍵領域。

高挺指出，盡管部分趨勢如“機密計算”和“AI安全平臺”在往年已有涉及，但今年重點聚焦于八大新興方向，呈現(xiàn)出AI從技術工具向業(yè)務核心驅動力全面滲透的態(tài)勢。

一、AI原生開發(fā)平臺：從寫代碼到造軟件

AI原生開發(fā)平臺被視為下一代軟件工程的核心。其背后的技術是最近正火的“氛圍編程”，即通過自然語言提示詞直接生成完整應用或輔助開發(fā)者編寫代碼。目前，市場上已出現(xiàn)能夠一鍵生成前后端網(wǎng)站的工具，以及集成AI的IDE開發(fā)環(huán)境。據(jù)不完全統(tǒng)計，部分技術公司已有20%–40%的代碼由AI生成。

AI正在重構軟件開發(fā)的本質。它不僅是效率工具，更是一種新的開發(fā)范式。然而，當前AI仍難以獨立完成復雜系統(tǒng)，如操作系統(tǒng)的重寫，其價值更多體現(xiàn)在模塊化、標準化任務的自動化上。

二、AI超級計算平臺：算力底座走向混合調度

隨著模型規(guī)模與數(shù)據(jù)量激增，AI對算力的需求呈指數(shù)級增長。AI超算平臺作為未來算力底座，呈現(xiàn)出混合AI算力與算力調度兩大特征。

高挺指出，云端與終端芯片將協(xié)同工作，而英偉達的NVQLink和CUDA-Q等技術則實現(xiàn)了量子計算與經(jīng)典超算的聯(lián)動，形成跨架構的任務調度能力。

算力不再是單一硬件問題，而是架構與調度的系統(tǒng)課題。中國企業(yè)推出的“超節(jié)點”技術，正是通過堆疊AI芯片實現(xiàn)算力聚合，雖成本較高，卻是當前地緣政治背景下的務實選擇。

三、多智能體系統(tǒng)：從單打獨斗到團隊作戰(zhàn)

單智能體在執(zhí)行復雜任務時可靠性低，成功率隨任務步驟增加而驟減。多智能體系統(tǒng)通過“分而治之”將任務拆解，由不同智能體分工協(xié)作，再通過協(xié)調者整合結果。案例包括貝塔斯曼的跨業(yè)務內容檢索、GitHub上用于股票分析的開源多智能體項目等。

多智能體是AI從“工具”走向“協(xié)作者”的關鍵一步。它不僅在技術上彌補了大模型的隨機性缺陷，也在組織層面映射出“AI團隊化”的管理思維。未來，企業(yè)AI架構或將出現(xiàn)“智能體中臺”。

四、特定領域語言模型：企業(yè)AI的最后一公里

盡管員工私下使用AI工具已成常態(tài)，但企業(yè)級AI項目失敗率高達95%。

高挺指出，核心問題在于通用大模型“不懂業(yè)務”。特定領域語言模型通過行業(yè)數(shù)據(jù)再訓練，成為解決之道。

AI正在從“通才”走向“專才”。企業(yè)若想真正用好AI，必須投入數(shù)據(jù)治理與領域訓練，否則將陷入“有模型無智能”的尷尬局面。

五、物理AI：從數(shù)字世界走向實體空間

物理AI指能與現(xiàn)實世界交互的AI系統(tǒng)，主要應用于自動駕駛與機器人。其技術路徑分為兩類：一是基于視覺-語言-動作的VLA模型，二是能理解物理規(guī)律、進行預測與規(guī)劃的“世界模型”。特斯拉、蔚來等車企正積極布局后者。

筆者看來，物理AI是AI與實體經(jīng)濟融合的橋梁。在制造業(yè)、物流、醫(yī)療等領域，它將逐步替代重復性勞動，成為“數(shù)字孿生”與“實體執(zhí)行”之間的關鍵紐帶。

六、前置式主動網(wǎng)絡安全：從被動防御到主動出擊

AI驅動的攻擊正在降低黑客門檻，如“氛圍黑客攻擊”可自動化完成漏洞探測、釣魚攻擊甚至勒索軟件生成。為應對這一挑戰(zhàn)，前置式主動網(wǎng)絡安全系統(tǒng)應運而生，包括預測性威脅情報、自動移動目標防御等技術。

如今，安全戰(zhàn)場正在前移。企業(yè)不能再依賴靜態(tài)防御，而需建立“預測-響應-欺騙”三位一體的主動安全體系。

七、數(shù)字溯源：構建可信的數(shù)字化供應鏈

隨著軟件供應鏈攻擊頻發(fā)，如Linux惡意代碼事件，數(shù)字溯源成為企業(yè)必選項。通過建立軟件SBOM、模型MLBOM等清單體系，企業(yè)可追蹤組件來源與安全性。此外，AI生成內容的水印與標識技術也在逐步標準化。

在開源與自研交織的今天，溯源不僅是安全手段，更是信任基建。中國在AI內容標識方面的法規(guī)實踐，值得行業(yè)關注。

八、地緣回遷：從全球云到主權云

地緣政治風險促使企業(yè)將數(shù)據(jù)與應用從全球公有云遷移至本土“主權云”。高挺指出，歐洲企業(yè)受影響最深，而中國早在信創(chuàng)與國產(chǎn)化替代中布局。DeepSeek為了適配國產(chǎn)芯片而支持的數(shù)據(jù)格式，標志著中國AI生態(tài)正逐步閉環(huán)。

技術供應鏈正在地緣化。中國企業(yè)需在自主可控與全球協(xié)作之間找到平衡點，避免陷入“技術孤島”。

九&十：機密計算與AI安全平臺

盡管未在本次分享中重點展開，高挺仍提及了“機密計算”與“AI安全平臺”兩大延續(xù)性趨勢。前者通過可信執(zhí)行環(huán)境保護使用中數(shù)據(jù)，后者則防范提示詞注入、模型越獄等新型攻擊。這兩者共同構成了AI時代的“安全雙翼”：機密計算保障數(shù)據(jù)隱私，AI安全平臺守護模型行為。

在媒體問答環(huán)節(jié)，高挺進一步闡釋了四大重點趨勢：物理AI、AI原生開發(fā)平臺、特定領域語言模型、多智能體系統(tǒng)，并指出它們最值得中國企業(yè)在未來一年關注。

針對“AI是風口還是長期價值”的提問，高挺強調：“風口是拿著錘子找釘子，價值是從業(yè)務問題出發(fā)?！逼髽I(yè)應避免盲目追逐技術熱點，而應聚焦于能否將AI嵌入業(yè)務流程、是否具備護城河、是否形成生態(tài)協(xié)同。

在制造業(yè)場景中，他建議企業(yè)不僅關注生成式AI，還應結合機器視覺、預測性維護、優(yōu)化算法等“組合式AI”，實現(xiàn)投入與效果的平衡。

Gartner 2026年趨勢清晰地傳遞出一個信號：AI正在從“技術工具”演變?yōu)椤皹I(yè)務架構”。企業(yè)不再只是使用AI，而是生于AI，運營于AI，守護于AI。在這個過程中，技術領導者需具備系統(tǒng)思維，在創(chuàng)新、運營與風險之間找到動態(tài)平衡。

正如高挺所言：最挑戰(zhàn)的是既要、又要、還要。而在AI席卷一切的浪潮中，唯有那些能同時駕馭技術、業(yè)務與風險的企業(yè)，才能成為明天的“架構師”。