AI时代的战略重构！Gartner发布2026十大技术趋势

Gartner在2025年于佛罗里达州奥兰多举行的IT Symposium/Xpo大会上发布了《2026年十大技术趋势》(Top Strategic Technology Trends for 2026)。

　　Gartner分析师Tori Paulman与Gene Alvarez指出，技术创新的节奏正在发生结构性变化。过去以线性周期为特征的技术迭代，正在被“实时创新”所取代：企业不再等待未来的突破，而是在当前就经历变革。

　　Gartner的核心判断是：

　　“下一波创新不是在明年发生，而是在本周、此刻发生。”

　　这种加速态势意味着，企业的数字化战略、AI战略与安全治理，必须同步演进。Gartner将2026年的技术趋势划分为三大主题方向：

　　AI驱动的扩展创新(AI-Augmented Innovation)

　　信任与安全的强化治理(Trusted Intelligence and Security)

　　地缘与架构的战略再配置(Geopolitical and Structural Realignment)

　　2026年十大技术趋势

　　1、AI原生开发平台(AI-Native Development Platforms)

　　Gartner指出，未来的开发团队将由“人类开发者+AI开发助手”组成。AI将深度嵌入开发生命周期，支持代码生成、测试、部署与优化，从而显著提升开发效率与交付质量。AI原生平台不仅解决开发者生产率不足的问题，也使非技术人员能够通过自然语言参与开发流程。

　　2、人工智能超级计算平台(AI Super computing Platforms)

　　Gartner认为，这些平台将成为AI创新基础设施的核心组成部分。它们集成CPU、GPU、AI加速器、超高速网络与智能编排能力，使得企业能够在数周内完成过去需要数年的仿真或模型训练。超级计算资源将成为推动生物制药、能源优化与金融建模的关键力量。

　　3、多智能体系统(Multiagent Systems)

　　Gartner预见，AI将不再是单一体，而是由多个专职代理(agent)构成的协作系统。每个代理处理独立任务并可相互调用。这种模块化结构减少了幻觉风险，增强了可靠性与灵活性。Gartner建议企业从小型、任务明确的代理系统开始构建，逐步演进为复杂协作网络。

　　4、领域特定语言模型(Domain-Specific Language Models)

　　Gartner强调，组织需要从通用大型模型(LLM)转向领域特定模型(SLM)。后者专注于特定知识域，如医疗、法律或制造业，从而提升精准性与可解释性。CIO应推动构建企业自有的“小型语言模型生态”，以形成差异化竞争优势。

　　5、AI安全平台(AI Security Platforms)

　　Gartner指出，AI自身已成为新的攻击面。AI安全平台通过集中策略、监控与防御机制，保护模型、数据与推理流程。其功能包括模型完整性验证、提示注入防护、AI供应链监控与责任治理。

　　6、保密计算(Confidential Computing)

　　Gartner将其视为数据保护的下一个关键层级。通过在“数据使用中”阶段保持加密状态，企业可以在不可信环境中安全执行敏感计算任务。随着多方数据协作与隐私计算的增长，保密计算将成为基础安全能力。

　　7、物理人工智能(Physical AI)

　　Gartner认为，AI与物理系统的融合将重新定义自动化。物理AI是指能够在现实环境中感知、学习与行动的系统，例如自主机器人、智能无人机与自动维护设备。它们将在制造、能源、农业与基础设施领域发挥关键作用。

　　8、先发制人的网络安全(Preemptive Cybersecurity)

　　Gartner表示，未来的网络防御将从“检测与响应”转向“预测与预防”。通过AI驱动的威胁预测、欺骗防御与动态阻断机制，组织可以在攻击发生前进行防御。网络安全将嵌入企业所有项目与流程的各个阶段。

　　9、数字来源(Digital Provenance)

　　Gartner指出，随着生成式AI的普及，数字内容的真实性成为新挑战。数字来源技术通过加密签名、溯源标识和区块链机制验证数据、代码与内容的真实性，确保企业可追溯、可验证、可问责。

　　10、地缘归位(Geopatriation)

　　Gartner将其定义为“数字主权战略的实践化”。在全球政治与监管不确定性上升的背景下，企业正主动将数据与应用迁移至主权云或区域云，以满足合规与韧性要求。Gartner认为，这一趋势将重塑全球云服务格局。

　　分析趋势背后的逻辑

　　Gartner将上述趋势总结为三条核心演化路径：

　　1. 从“AI应用”走向“AI架构”

　　AI不再是单点工具，而是渗透于开发、计算、安全、运维和决策的系统性能力。

　　企业必须构建“AI原生”架构，而非“AI附加”系统。

　　Gartner判断：2026年前，超过60%的新型企业应用将嵌入生成式AI或DSLM能力，AI将成为默认基础设施的一部分。

　　2. 从“被动防御”转向“预测性信任”

　　在安全与治理层面，Gartner强调“信任即能力”。

　　数字来源、AI安全平台与保密计算共同构建出“可验证可信度(VerifiableTrust)”的新范式。

　　Gartner预测：到2027年，70%的企业将采用至少一种“AI信任与安全框架”，以管理生成式AI风险。

　　3. 从“全球部署”回归“战略主权”

　　在地缘政治、合规和供应链不确定性加剧的背景下，数据与应用的“地理归位”成为必然趋势。

　　Gartner指出，地缘归位不仅是合规策略，更是风险分散与竞争优势的体现。

　　到2028年，超过一半的全球企业将采用“主权云”或“区域托管”模式，以满足数据主权与监管要求。

　　建议：CIO的行动框架

　　Gartner为CIO与技术领导者提出了三项战略性建议：

　　1. 以AI为中心的架构转型(Architect for AI-Nativity)

　　将AI能力嵌入开发、运营、安全与数据治理全过程。

　　采用模块化的代理系统与领域模型，避免单体式AI风险。

　　2. 构建信任与安全的生态系统(Establish Trust Ecosystems)

　　在治理框架中引入数字溯源、AI安全与保密计算机制。

　　实现模型、数据与应用的全生命周期可信可追溯。

　　3. 优化地缘与主权布局(Optimize for Geopolitical Resilience)

　　评估数据存储与处理位置的主权风险。

　　采用多地域、多云策略构建韧性与合规优势。

　　总结：AI时代的战略重构

　　Gartner认为，2026年的技术趋势并非孤立创新，而是企业架构、运营与信任体系的全面重构。

　　人工智能不仅改变了技术形态，更重塑了企业价值创造的逻辑。

　　未来两年内，成功的CIO不仅要理解技术，更要理解如何让技术与信任并行、让创新与治理共存。

　　这正是Gartner所定义的——“可持续的智能化转型(Sustainable Intelligent Transformation)”。