2026年前10大战略技术趋势报告

2在一个由人工智能驱动、超连接的世界中导航今年的趋势反映了一个AI驱动、超连接的现实世界，没有单一的能力是足够的。它们分为三个主题，定义了领先组织将如何创新、竞争和保护价值:利用AI原生开发平台、AI超级计算和保密。通过预防性网络安全、数字溯源、AI安全。当您探索这些趋势时，请考虑它们与您组织的战略愿景如何契合，以及如何将其整合到您的规划中，以推动可持续增长和竞争优势。GeneAlvarez杰出副总裁，业务和技术洞察，Gartner32026年Gartner顶级战略技术趋势Gartner根据这10个趋势1-3年3-5年3架构师2AI超级计算平台3机密计算5546综合者4多智能体系统5领域特定语言模型6物理人工智能779先锋7预防性网络安全8数字溯源9AI安全平台10地域保护建筑师。Top10StrategicTech为了加速创新和韧性，技术领袖必须现代化平台和基础设施。建筑师的趋势着眼于打造支持人工智能的基础，实现速度、安全性和可伸缩性—这对于在人工智能驱动、超连接的世界中蓬勃发展至关重要。G在LinkedIn上关注我们成为我们的客戶4AI原生开发平台利用生成式人工智能比以往更快、更容易地创建软首席信息官对更快的软件交付和提高生产力抱有热情，而首席执行官和首席财务官认识到节省成本的潜力。AI原生开发平台赋予“微型团队”能力TopTop10StrategicTech接下来是什么接下来是什么到2030年，企业应用程序组合将包含使用面向AI的平台构建的定制应用程序（从2025年的2%增至）。微型团队通过AI原生开发平台实现的微型团队<来源：Gartner40%与您的员工一起构建的代理微型团队能更快地交付更多庞大团队拥有众多员工现在之前G在LinkedIn上关注我们成为客戶5行动计划，提升速度、节约成本并激发创新1建立平台团队2实施安全保障措施3采用PilotAI原生开发4采用以人工智能为先的思维方式5提升团队技能，使其具备能力Top10StrategicTech预期结果集中监督确保一致的标准和减少出现不安全或非合规代码的风快速取得胜利，展⽰加快交付速度Top10StrategicTech治理。险。价值并增强信心。能力。建立专门团队管理AI原生平整合AI治理平台进行代码从低风险项目开始将AI原生工具作为新开培训开发人员和业务台并选择AI模型审查和合规检查验证生产力增益发计划的优先选择合作伙伴进行及时工程和治理关键参与者支持实施成功业务合作伙伴合作伙伴：制定AI-first战略和治理框架平台工程：管理AI原生工具、集成和性能产品所有者：提供领域专业知识并验证基于AI的解决方案协作：将平台能力与业务重点保持一致安全：实施AI治理以进行代码审查和风险管理财务：调整资金模型以支持AI原生开发项目治理：确保符合AI原生开发的合规性和安全要求采购：评估和选择AI原生平台供应商和服务G关注我们的LinkedIn成为客戶6AI超级计算平台提供了训练和运行先进AI模型模处理能力。这些系统结合了高性能计算(HPC)、专TopTop10StrategicTech接下来是什么接下来是什么AI超级计算平台用例（示例）AI模型中心/库来源：Gartner动态调度程序运行时API资源管理器共享内存和互连层CPU内核（通用任务）异构计算环境GPU加速器（并行任务）AIASICs（定制逻辑）量子处理器（量子核心）神经形态学（认知操作）第三方、SLM和领域特定模型传统的AI技术和工具（CUDA，NCCL，RoCm，RCCL，QuantumSDKs）多功能机器人（边缘，物AI超级计算平台AI代理基础模型G在LinkedIn上关注我们成为客戶7Top10StrategicTech行动计划以释放大规模处理能力1识别高影响工作量2投资统一软件堆栈3制定分阶段集成策略4简化跨环境开发5制定治理和合规计划预期结果展⽰价值并建立内部专业知识。简化集成和灵活工作负载安置。未来就绪的基础设施和人员。加快交付并减少摩擦。降低风险并改善监督。运行试点项目，使用混合编排跨传统和新兴系统采用开放标准逐渐引入新的计算范式，并培训IT人员鼓励团队采用混合平台和可组合架构在系统级别设计安全和合规策略关键参与者支持实施成功制定与业务优先级相一致的混合编排策略确保工作负载放置、安全和合规治理与业务领导合作，优先考虑高影响工作负载基础设施和运营：将新兴加速器与传统系统整合安全：为多架构环境实施治理DevOps：采用统一软件堆栈和编排工具产品：确定混合计算的用例（例如，模拟，AI应用）财务：为分阶段整合和可持续性目标调整资金运营：为关键流程中的AI驱动工作流做好准备在领英上关注我们成为客戶8机密计算利用基于硬件的信任执行环境（TEE）保护数据在处理更严格的隐私法律、数据本地化规定和人工智能采用使在用保护至关重要。机密计算实现安全的云策略和敏感工作负载的合规性。TopTop10StrategicTech下一步下一步到2029年将通过保密计算获得75%的处理限制CSP数据访问的控制隔离数据处理以保护正在使用的数据默认控件来源：Gartner增加成本、复杂性和操作限制G在LinkedIn关注我们成为客戶9Top10StrategicTech学每每行动计划确保在各处进行安全、合规的数据处理1审核敏感工作负载2为人工智能模型试点安全执行环境（TEE）3启用安全协作4建立独立的密钥管理5准备集成挑战预期结果确定需要使用保护的位置加强保密性和知识产权保护共享见解而不暴露原始数据完全控制数据访问在不同环境中平稳部署根据隐私或本地化规则处理工作负载测试具有专有和开源AI模型的可信执行环境（TEE）在分析和商业智能项目中使用保密计算实施组织拥有的加密密钥系统计划跨多个芯片组和供应商进行编排关键参与者支持实施成功业务合作伙伴业务合作伙伴制定与隐私、合规性和云目标一致的机密计算策略。基础设施和运营：在混合和多云环境中部署TEE。合规性：验证遵守法规要求并具备审计准备性。与法律和合规团队合作，以满足数据本地化和主权要求。安全性：实施验证过程和加密密钥管理。财务：为机密计算采用和风险缓解进行资金对齐。监督TEE的治理，并确保与现有安全框架集成。DevOps和平台：调整工作负载以进行机密计算，并监视性能。数据所有者：确定需要在使用中保护的敏感工作负载并优先考虑项G在LinkedIn上关注我们成为客戶10Top10StrategicTech合成家合成家要解锁新的差异化来源，技术领袖必须整合专门模型、多Agent系统和物理AI，提供领域特定的解决方案。合成家趋势注重协调多样化技术，创建自适应、智能的生态系统，推动创新贯穿工作流程、产品和体验。G在LinkedIn上关注我们成为客戶11多主体系统多主体系统（MAS）使用专业化的人工智能集合为什么流行?TopTop10StrategicTech接下来是什么接下来是什么多智能体系统的演进阶段1阶段2阶段3代理互联网<>< ><来源：Gartner在单一平台上创建和托管多个代理单一平台跨平台 ><<↓G在领英上关注我们成为客戶12Top10StrategicTech使用多智能体系统交付结果推动模块化自动化和无缝集成的行动计划 1识别高价值用例2设计模块化代理3实施治理和可观测性4采用互操作性标准5提升团队技能预期结果可衡量的影响和更快的采纳。改善可靠性和可伸缩性。降低风险和加强控制。未来MAS投资的保障。有效部署和风险缓解。从明确定义的工作流程开始进行MAS飞行员培训构建专门的代理商，而不是单块解决方案应用强大的API治理和监控工具使用新兴协议进行多厂商代理协作对员工进行MAS框架和变更管理培训支持实施成功的关键参与者为高价值工作流定义MAS策略，并与业务优先事项保持一致平台和DevOps：设计模块化代理并管理编排工具建立代理互操作性、安全性和合规性的治理安全性：实施API治理并监控代理互动沟通变更管理计划，以解决员工关注的问题集成团队：采用互操作性和可观察性的标准流程所有者：确定MAS试点工作流程并验证结果财务：管理不可预测的成本并资助可观察性工具运营：支持人机协作和培训计划G在LinkedIn上关注我们成为客戶领域特定语言模型这是什么CIO需要从人工智能中获得可衡量的商业价值。DSL简化错误，加速部署，并且为金融、医疗保健和人力资源等重要工作流程削减成本。TopTop10StrategicTech接下来是什么接下来是什么创建创建DSL模型的路径自托管选项跨第三方APIModelOpsModelOps准备管理监控模型模型封闭模型（和权开发部署在设备上本地部署>云微调强化学习微调RL数据来源>>>>广泛狭窄定向调整广泛狭窄定向调整来源：来源：GartnerG在LinkedIn上关注我们成为客戶Top10StrategicTech行动计划，交付精确的、行业特定的合规性 1识别高影响用例2加强数据管理3在关键领域中使用D4建立跨职能团队5监控并优化SLMs预期结果更快的投资回报率和提高准确性可靠且符合规定的DSLM输出展⽰可衡量的商业价值平稳的整合和采用可持续的绩效和成本控制目标工作流程中通用LLM性能不佳实施健壮的隐私和质量控制从金融、医疗保健或人力资源流程开始在DSLM项目中包括IT、中小企业和合规性应用可解释性和合规性框架关键参与者以支持实施成功针对受监管和高价值领域制定DSLM策略确保准确性、合规性和可解释性的治理将DSLM采用与投资回报率和风险管理目标对齐数据和分析：准备领域特定数据集并保持数据质量ModelOps：管理微调、监控和生命周期治理安全性：强制执行DSLM部署的隐私和合规性业务合作伙伴领域专家：验证DSLM输出的准确性和相关性合规性：确保遵守监管标准G在LinkedIn上关注我们成为客戶物理人工智能它是什么物理人工智能通过机器人、无人机、车辆和能感知、决策组织希望将数字人工智能的生产力运用到物理环境中。到2028年，排名前十的五家人工智能供应商将提供物理人工智能产品TopTop10StrategicTech接下来是什么接下来是什么AIAI的分类例子例子需求预测工业机器人需求预测工业机器人受生物启发的机器人/通用机器人受生物启发的机器人/通用机器人聊天机器人数字人工智能数字人工智能人工智能物理人工智能可穿戴设备可穿戴设备来源:来源:甘特图G在LinkedIn上关注我们成为我们的客戶16Top10StrategicTech611审计运营领域2试点物理AI系统3建立跨职能团队4教育利益相关者5规划多方协调预期结果识别自动化和成本节约领域验证性能和投资回报率有效的治理和整合避免混乱和投资不协调未来部署的前瞻性目标物流、维护和安全工作流程在实际部署之前使用模拟和数字孪生技术在规划中包括IT、运营和工程澄清物理人工智能、嵌入式人工智能和边缘人工智能之间的区别探索设备群的编排平台支持实施成功的主要参与者业务合作伙伴制定与运营目标一致的物理人工智能策略基础设施与运营：将物理人工智能与物联网和传统系统集成运营：识别高价值用例并验证性能确保安全、可靠和可解释性的治理财务：为机器人技术和自动化投资做预算与运营和工程合作伙伴合作，进行集成和风险管理数据和分析：支持模拟和数字孪生测试合规性：确保符合安全和监管标准G在LinkedIn上关注我们成为我们的客戶17Top10StrategicTech先锋提升信任、治理和安全性先锋提升信任、治理和安全性在一个风险和监管审查不断上升的时代，信任是不可妥协的先锋趋势强调积极主动的安全性、透明的治理和数字完整性—帮助组织保护声誉，确保合规性，并在扩大人工智能和数字转型的同时保持利益相关者的信心G在LinkedIn上关注我们成为客戶18主动式网络安全,缺乏主动式网络安全性的技术产品将由于主动防御成为普遍要求TopTop10StrategicTech接下来是什么接下来是什么主动式网络安全的3D原则欺骗否认来源:金融科技干扰金融科技.com在LinkedIn上关注我们成为客戶19Top10StrategicTech通过主动防御式网络安全交付结果在威胁出现之前保护资产的行动计划1评估当前的安全架构2在高风险领域试点预防性网络安全3定义供应商选择标准4与关系管理计划社交化5将关系管理计划与现有工具整合预期结果识别差距并确定关系管理计划投资优先级展⽰可量化的风险降低确保关系管理计划能够持久使⽤建立高管和董事会支持最大化投资回报并加速采⽤进行风险分析和准备审查实施预测性威胁防范和欺骗需要详细的先发能力路线图传达PCS的业务影响和投资回报率将PCS与当前的安全和合规流程相结合支持实施成功的关键参与者业务合作伙伴倡导从被动到主动的安全策略转变安全：部署预测性威胁防范和欺骗技术金融：为PCS试点项目和长期采用分配预算为PCS能力制定购买标准并教育高管同行基础设施和运营：将PCS与云、OT和网络物理系统集成运营：支持安全数字化转型倡议监督对激进防御措施和合规进行治理风险和合规：确保遵守隐私和法规标准产品：将预防性安全嵌入市场差异化的产品中G在LinkedIn上关注我们成为客戶20TopTop10StrategicTech接下来是什么接下来是什么按数字溯源筛选物料清单数字版权管理Deepfakes来源：Gartner >付费内容模型钥匙> >未达资格恶意软件数据集代码库证书配置>>G在LinkedIn上关注我们成为客戶Top10StrategicTech通过数字证明交付结果通过验证数据和内容的真实性建立信任的行动计划11部署BOMs2实施证明数据库3采用虚假信息安全工具4应用数字水印5加强治理预期结果实现软件来源、透明度和安全性。集中、可信的来源记录。防范冒充和欺诈。遵守人工智能内容规定。降低法律和声誉风险。为软件实施软件BOMs（SBOMs为人工智能模型实施机器学习BOMs（MLBOMs）。存储加密签名的来源证据。将合成身份检测整合到身份威胁检测和响应计划中。在可机器阅读的格式中标记由人工智能生成的媒体。跨IT、合规和营销团队进行协作。主要参与者支持实施成功业务合作伙伴业务合作伙伴制定与合规和风险管理一致的数字溯源策略。DevOps：将SBOM和MLBOM整合到交付流程中。合规：确保遵守新兴法规。监督BOMs和证明数据库的实施。安全性：部署虚假信息安全工具和数字版权管理(DRM)。营销：管理与Deepfakes和合成内容相关的声誉风险。与CISO和CMO合作应对虚假信息响应和声誉保护。数据：为AI模型记录训练数据传承。G在LinkedIn上关注我们成为客戶TopTop10StrategicTech下一步下一步AI安全平台能力映射AI安全平台AI使用控制AI应用安全AI发现和清单AI发现和清单AI访问控制AI安全态势管理敏感数据保护MCP安全风险的AI使用检测侵入者检测内容管理多模态安全防护自动化AI安全测试自动化AI安全测试,而非外部攻击。G在LinkedIn上关注我们成为客戶Top10StrategicTech保护不断发展的AI驱动业务运营的行动计划1评估AI风险情景2试点AISP解决方案3支持统一平台4整合安全测试5监控供应商创新预期结果识别当前安全栈中的漏洞验证有效性和投资回报率简化管理并减少复杂性提高针对即时注入的弹性保持对新兴威胁的领先地位在工作流程中绘制AI原生风险从高风险AI服务和定制应用程序开始选择覆盖AI使用控制和应用程序安全性的AISP将自动化AI安全测试添加到流程中跟踪初创公司以及现有公司的高级功能支持实施成功的主要参与者定义跨第三方和定制AI应用程序的AI安全策略安全性：部署防范及恶意代理检测措施合规性：将AISP与监管框架（例如欧盟AI法案）保持一致选择提供统一AI使用控制和应用安全性的供应商DevOps：将AI安全测试集成到开发流程中产品：将安全功能嵌入AI产品中向董事会沟通AI风险状况和合规要求基础设施和运营：确保与云端和本地环境兼容G在LinkedIn上关注我们成为客戶24地理扩展TopTop10StrategicTech下一步是什么呢下一步是什么呢张云计算的好处和云计算地缘政治风险●地理扩展的替代方案⾼公共区域的云超大规模IaaS和PaaS云超大规模主权区域云超大规模孤立区域/合作伙伴拥有的区域提供商低云地缘政治风险高来源：Gartner典型的当前状态本地或托管机房本地或托管机房低低G在LinkedIn上关注我们成为客戶25Top10StrategicTech通过地源化交