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全球知名研究机构Gartner 正式发布了《2026 年十大战略技术趋势》，指出2026 年将是技术变革的关键转折点——颠覆、创新与风险以前所未有的速度并行，AI 不再是可选，而是核心驱动力。 报告强调，在一个由AI 驱动的高度互联世界中，单一技术能力已不足以应对复杂挑战。趋势之间紧密交织，企业需要同时专注于基础设施建置、智能系统编排以及安全信任治理。 Gartner 将十大趋势归类为三大主题：架构者（建构强大AI 基础）、整合者（智能应用与协作）、守护者（价值保护与风险管理）。这些趋势不仅技术性强，更关乎业务转型与负责任创新。 1. AI 原生开发平台 传统软体开发依赖大团队和专业编码人员，未来将彻底改变。 AI 原生开发平台利用生成式AI，让小团队甚至非技术领域的专家快速建立应用，只需AI 辅助和安全护栏。到2030 年，80% 企业将把大型开发团队转变为AI 赋能的敏捷小队。这大大降低开发门槛，加速创新落地，让更多业务想法变成现实，但也需要专注于治理以避免风险。 2. AI 超级运算平台 AI 超级运算平台像是超级大脑，能整合CPU、GPU、AI 专用晶片甚至神经形态运算，处理大量资料和复杂任务。它能在医疗领域几周内模拟新药、金融领域优化风险模型，或公用事业预测天气优化电网。到2028 年，超过40% 的领先企业将在关键业务中使用这种混合运算架构。它推动效率和创新，但企业需管理成本和复杂性。 3. 机密运算 资料隐私越来越重要，尤其在云端或跨国合作中。机密运算透过硬体级隔离，确保资料处理过程不被窥视，即使在不可信环境中也安全。特别适合监管严格的行业，如金融或医疗。到2029 年，75% 以的非可信任基础设施作业将采用它。这让企业更放心共享数据，促进协作，同时提升合规性。 4. 多智能体系统 就像AI 团队，多个代理人互相协作完成复杂任务。多智慧体系统让每个代理人专注于特定角色，透过互动实现整体目标，例如在供应链中预测需求并优化物流。这种模组化设计可重复使用、降低风险、加速交付。它将自动化业务流程，提升团队效率，让人们与AI 更好合作，虽无具体预测，但将成为2026 年主流。 5. 特定领域语言模型DSLM 通用大模型强大，但专业场景常不够精准。特定领域语言模型，DSLM 基于特定行业资料训练，如医疗或制造，提供更高准确性、合规性和更低成本。到2028 年，企业一半以上的生成式AI 模式将转向领域特定。这意味着AI 会更“专业”，决策更可靠，适用于需要深层情境的代理系统。 6. 物理AI AI 不再局限于数位世界，而是融入现实。实体AI 为机器人、无人机和智慧型装置注入感知、决策和行动能力，例如工厂机器人自主适应环境，或农业设备精准操作。它将革新制造业和物流，但要求跨IT、营运和工程的新技能。虽无具体预测，但这会推动自动化，提升安全和效率，同时需管理就业影响。 7. 前置式主动网路安全 过去的安全是事后补救，未来是提前防范。前置式主动网路安全用AI 预测威胁，在攻击前阻断或误导敌人。到2030 年，这类主动防御将占企业安全支出的一半。它从被动转向主动，大幅减少损失，尤其在AI 时代威胁激增的环境中，帮助企业保护网路、资料和系统。 8. 数字溯源 AI 内容泛滥，如何证明真实性？数字溯源透过软件物料清单、数字浮水印等追踪来源和完整性，验证软体、资料和媒体。到2029 年，未投资此领域的企业可能面临数十亿美元的合规罚款。它建构数位信任，特别在供应链和媒体领域，确保第三方程式码和AI 输出可靠。 9. AI 安全平台 随着AI 应用增多，风险如提示注入或资料外泄也随之而来。 AI 安全平台提供统一监控和防护，覆盖第三方和自订AI，强制执行策略。到2028 年，超过50% 的企业将采用它。这有助于CIO 建立安全边界，保护AI 投资，避免潜在漏洞。 10. 地缘回迁 地缘政治不确定性上升，企业开始将资料和应用程式从全球公有云迁回本地或主权云。地缘回迁增强资料主权、合规和控制，赢得客户信任。到2030 年，欧洲和中东75% 以上的企业将完成回迁，从2025 年的不到5% 大幅成长。反映出企业在动荡世界中寻求稳定。 |
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