Gartner预测2026年将改变的技术

Gartner公布了其对定义2026年技术的愿景，重点关注了商业和IT领导者无法忽视的创新和风险。這家研究公司表示，各組織正在進入一個變革時期，人工智慧、連線性和数字信任將塑造公司的競爭和運營方式。

“我们在一年内看到了比以往更多的创新。Gartner副总裁分析师Tori Paulman说：“因为下一波创新浪潮已经不远了，现在采取行动的组织不仅可以经受住波动，而且将在未来几十年内塑造其行业。”

2026年的顶级战略技术趋势是：

人工智能安全平台

人工智能安全平台提供了一种统一的方式来保护第三方和定制人工智能应用程序。它们集中可见性，执行使用策略，并防止人工智能特定风险，如及时注入、数据泄露和流氓代理操作。这些平台帮助首席信息官执行使用政策，监控人工智能活动，并在整个人工智能中应用一致的护栏。

Gartner预测，到2028年，超过50%的企业将使用人工智能安全平台来保护其人工智能投资。

先发制人的网络安全

先发制人的网络安全正在流行，因为组织面临着针对网络、数据和连接系统的威胁呈指数级增长。Gartner预测，到2030年，随着首席信息官从被动防御转向主动保护，先发制人的解决方案将占所有安全支出的一半。

Paulman说：“先发制人的网络安全是指在攻击者使用人工智能驱动的SecOps、程序化否认和欺骗攻击之前采取行动。”“这是一个预测就是保护的世界。”

机密计算

机密计算改变了组织处理敏感数据的方式。通过在基于硬件的可信执行环境（TEE）中隔离工作负载，即使对基础设施所有者、云提供商或任何可以物理访问硬件的人，它也能保持内容和工作负载的私密性。这对于面临合规和地缘政治风险的受监管行业和全球运营以及跨竞争对手合作来说尤其有价值。

Gartner预测，到2029年，在不受信任的基础设施中处理的超过75%的操作将通过机密计算确保使用。

物理人工智能

物理人工智能通过为感知、决定和行动的机器和设备（如机器人、无人机和智能设备）提供动力，将智能带入现实世界。它为自动化、适应性和安全性是优先事项的行业带来了可衡量的收益。

随着采用率的增长，组织需要连接IT、运营和工程的新技能。这种转变为提高技能和协作创造了机会，但也可能会引起工作问题，需要谨慎的变革管理。

数字来源

随着组织更加依赖第三方软件、开源代码和人工智能生成的内容，验证数字来源变得至关重要。数字来源是指验证软件、数据、媒体和流程的来源、所有权和完整性的能力。软件物料清单（SBOM）、证明数据库和数字水印等新工具为组织提供了验证和跟踪整个供应链数字资产的手段。

Gartner预测，到2029年，那些未能对数字来源能力进行充分投资的人将愿意接受可能达到数十亿美元的制裁风险。

人工智能超级计算平台

人工智能超级计算平台集成了CPU、GPU、人工智能ASIC、神经形态和替代计算范式，使组织能够协调复杂的工作负载，同时释放新的性能、效率和创新水平。这些系统结合了强大的处理器、大容量内存、专用硬件和编排软件，以解决机器学习、模拟和分析等领域的数据密集型工作负载。

Gartner预测，到2028年，超过40%的领先企业将采用混合计算范式架构纳入关键业务工作流程，比目前的8%高。

Paulman说：“这种能力已经推动了各个行业的创新。”“例如，在医疗保健和生物技术领域，公司在几周内而不是几年内模拟新药。在金融服务领域，组织正在模拟全球市场以降低投资组合风险，而公用事业供应商正在模拟极端天气以优化电网性能。”

多代理系统

多代理系统（MAS）是人工智能代理的集合，它们为实现个人或共享的复杂目标而相互作用。代理可以在单个环境中交付，也可以在分布式环境中独立开发和部署。

Gartner杰出副总裁分析师Gene Alvarez说：“采用多代理系统为组织提供了一种实用的方式，可以自动化复杂的业务流程，提高团队技能，并为人员和人工智能代理创造合作的新方式。”“模块化的专业代理可以通过跨工作流程重复使用经过验证的解决方案来提高效率、加快交付速度并降低风险。这种方法也使扩大运营规模和快速适应不断变化的需求变得更加容易。”

特定于域的语言模型（DSLM）

首席信息官和首席执行官要求人工智能提供更多的业务价值，但通用大型语言模型（LLM）往往不足于专业任务。特定领域语言模型（DSLM）以更高的准确性、更低的成本和更好的合规性填补了这一空白。DSLM是在特定行业、功能或流程的专业数据上训练或微调的语言模型。与通用模型不同，DSLM为目标业务需求提供了更高的准确性、可靠性和合规性。

到2028年，Gartner预测，企业使用的GenAI模型中有一半以上将是特定领域的。

Paulman说：“上下文正在成为成功代理部署的最关键差异因素之一。”“不受DSLM固定的人工智能代理可以解释行业特定环境，即使在不熟悉的场景中也能做出合理的决策，在准确性、可解释性和合理的决策方面表现出色。”

人工智慧原生開發平臺

人工智能原生开发平台使用GenAI比以前更快、更容易地创建软件。嵌入业务的软件工程师，充当“前向部署工程师”，可以使用这些平台与领域专家合作开发应用程序。组织可以拥有与人工智能配对的小型团队，以创建更多具有与当今相同级别的开发人员的应用程序。领先的组织正在创建小型平台团队，允许非技术领域专家自行制作软件，并有安全和治理护栏。

Gartner预测，到2030年，人工智能原生开发平台将导致80%的组织将大型软件工程团队发展成为由人工智能增强的更小、更敏捷的团队。