這份由Gartner諮詢公司發布的研究報告完整呈現了2026年十大戰略技術趨勢。
當下的2026年，技術領導者正面臨著前所未有的關鍵時刻。變革的速度、創新的強度以及風險的規模都在以史無前例的速度加速發展。Gartner精心篩選的這十大趨勢，不僅僅是技術層面的轉變，更是推動商業轉型的催化劑，需要企業高層做出相應的戰略響應。
今年的趨勢反映了一個由人工智慧驅動、高度互聯的世界現實。在這個世界裡，單一的技術能力已經不夠用了。報告將這十大趨勢組織成三個核心主題，它們定義了領先組織如何創新、競爭和保護價值。第一個主題是"建築師"，關注如何利用AI原生開發平台、AI超級計算和機密計算來構建安全、可擴展且適應性強的數字基礎設施。第二個主題是"綜合者"，強調協調多種技術——從多智能體系統到領域特定語言模型，再到物理AI——以釋放新的價值來源。第三個主題是"先鋒"，通過預防性網路安全、數字溯源、AI安全平台和地緣定位等手段，提升信任、治理和安全性。
這些趨勢代表著需要技術領導者深思熟慮和果斷行動的戰略要務。
建築師：打造AI時代的數字地基
在AI驅動的超互聯世界中，為了加速創新並增強韌性，技術領導者必須實現平台和基礎設施的現代化。建築師趨勢專注於創建支持速度、安全性和可擴展性的AI就緒基礎——這些都是在AI驅動的超互聯世界中蓬勃發展的關鍵要素。
AI原生開發平台：讓軟體開發進入"小團隊時代"
回到幾年前，如果一家公司想開發一個應用程序，通常需要組建一支規模不小的工程師團隊。程序員們日復一日地編寫代碼，測試調試，整個過程耗時費力。但現在，AI原生開發平台正在徹底改變這一切。
AI原生開發平台使用生成式AI比以往任何時候都更快、更輕鬆地創建軟體。這些平台涵蓋的範圍很廣，從只需一條提示就能生成軟體的"一次性"工具，到能夠在不需要深厚技術知識的情況下實現軟體開發的"低代碼編程"工具，再到由AI智能體共同協作創建軟體的系統。
首席資訊官們對更快的軟體交付和生產力提升充滿熱情，而首席執行官和首席財務官則看到了節省成本的潛力。AI原生開發平台幫助首席資訊官解決積壓的開發任務，並將"構建與購買"的等式轉向構建這一方。它們使首席資訊官能夠用相同的資源構建更多應用程序——例如，五個兩人團隊可以同時交付五個應用程序。這一趨勢幫助首席資訊官應對開發積壓，並將"構建與購買"的天平向構建傾斜。
根據Gartner的預測數據，到2030年，80%的組織將把大型軟體工程團隊演變為更小的、由AI增強的團隊。同時，到2030年，企業應用組合中40%的定製應用將使用AI原生平台構建（2025年這一比例僅為2%）。
過去，企業依賴擁有眾多員工的大型團隊。如今，得益於AI原生開發平台，這些團隊正在縮小規模，變成"微型團隊"。這些微型團隊擁有與員工並肩工作的AI智能體，後者能夠承擔構建任務。微型團隊能夠更快地交付更多成果。
要成功應用AI原生開發平台，企業需要採取分步驟的行動計劃。第一步是建立一個平台團隊，負責管理AI原生平台並選擇AI模型。第二步是實施安全防護措施，將AI治理平台集成到代碼審查和合規性檢查中。第三步是試點AI原生開發，從低風險項目開始驗證生產力收益並建立信心。第四步是採用"AI優先"的思維方式，優先考慮AI原生工具用於新開發計劃。第五步是提升技能並賦能團隊，培訓開發人員和業務合作夥伴了解提示工程和治理。
在實施過程中，需要多個關鍵角色的支持。首席資訊官需要與法律和合規團隊合作，為AI原生開發定義AI優先戰略和治理框架。IT合作夥伴需要平台工程方面的專業知識，負責管理AI原生工具、集成和性能。業務合作夥伴中，產品負責人需要提供領域專業知識並驗證AI驅動的解決方案；財務部門需要調整資金模式以支持AI原生開發計劃。
AI超級計算平台：為AI模型提供"超級引擎"當企業開發越來越大、越來越複雜的AI模型時，傳統的計算基礎設施開始顯得力不從心。就好比你想要運行一個超大型的影片遊戲，但你的電腦配置不夠，遊戲就會卡頓甚至無法運行。AI超級計算平台正是為了解決這個問題而生的。
AI超級計算平台提供訓練和運行高級AI模型所需的海量處理能力。這些系統結合了高性能計算（HPC）、專用處理器和可擴展架構，以處理數據密集型工作負載。
隨著組織開發更大、更複雜的模型，這些模型超出了傳統基礎設施的限制，對AI超級計算的需求正在激增。根據Gartner的數據，到2028年，40%的企業將採用混合計算架構（2025年這一比例為8%）。到2028年，將有超過20家供應商提供利用超級計算環境的統一開發者平台。
AI超級計算平台的架構相當複雜。從使用案例來看，它涵蓋了優化和模擬、多功能機器人（如邊緣、物聯網、空間）、能源勘探和氣候模擬、新材料和藥物發現等領域。在AI模型中心/園區層面，包含基礎模型、第三方和領域特定語言模型（SLM）、傳統AI技術和工具以及AI智能體。在統一編程模型（API）層面，使用諸如CUDA、NCCL、RoCm、RCCL、QuantumSDK等技術。在混合編排層方面，包含動態調度器、運行時API和資源管理器。在共享記憶體和互連層，採用共享記憶體和互連層技術。最底層是異構計算環境，包括CPU核心（通用任務）、GPU加速器（並行任務）、AI專用集成電路（定製邏輯）、量子處理器（量子核心）以及生物和碳基組件（生物系統組件）。
要釋放海量處理能力，企業需要遵循清晰的行動計劃。第一步是識別高影響工作負載，展示價值並建立內部專業知識。第二步是投資統一軟體棧，採用跨越傳統和新興系統的開放標準。第三步是制定分階段集成策略，逐步引入新的計算範式並培訓IT人員。第四步是簡化開發和工作流程，鼓勵團隊採用混合平台和可組合架構。第五步是規劃治理和可持續性，在系統層面設計安全性和合規性策略。
成功實施需要多方協作。首席資訊官需要與業務領導者合作，定義混合編排策略，使其與業務優先級保持一致；確保工作負載放置、安全性和合規性的治理；與業務領導者合作，優先考慮高影響工作負載。IT合作夥伴方面，基礎設施和運營團隊需要集成新興加速器和傳統系統；安全團隊需要實施多架構環境的治理；DevOps團隊需要採用統一軟體棧和編排工具。業務合作夥伴中，產品部門需要識別混合計算的用例（如模擬、AI支持的應用）；財務部門需要調整資金以支持分階段集成和可持續性目標；運營部門需要為AI驅動的工作流程在關鍵流程中做好準備。
當你把敏感數據存儲在雲端時，即使是雲服務提供商，理論上也可能訪問你的數據。這就像把貴重物品存放在銀行保險庫，但銀行員工仍然可以打開保險柜查看。機密計算技術的出現，就是要徹底改變這種狀況。
機密計算使用基於硬體的可信執行環境（TEE）來保護正在處理的數據，防止未經授權的訪問——即使來自雲服務提供商也不行。更嚴格的隱私法、數據本地化規則以及AI的採用使得使用中保護變得至關重要。機密計算能夠實現安全的雲策略，並確保敏感工作負載的合規性。
根據Gartner的預測，到2029年，75%的不可信基礎設施處理將通過機密計算得到保護。
機密計算的實施有一個清晰的控制金字塔結構，從下往上依次是：默認控制（最底層、最基礎的保護）、增強密鑰管理（中間層，提供更強的密鑰管理和相關韌性風險）、機密計算（上層，隔離正在使用中數據的處理以提供保護）。每往上一層，控制力度增加，但同時成本、複雜性和操作限制也會增加。
企業要確保安全、合規的數據處理，需要遵循五步行動計劃。第一步是審計敏感工作負載，識別需要使用中保護的位置。第二步是為AI模型試點TEE，使用專有和開源AI模型測試TEE。第三步是啟用安全協作，對分析和商業智能項目使用機密計算。第四步是建立獨立密鑰管理，實施組織擁有的加密密鑰系統。第五步是為集成挑戰做好準備，規劃跨多晶片組和提供商的編排。
在關鍵角色支持方面，首席資訊官需要定義與隱私、合規性和雲目標一致的機密計算戰略；與法律和合規團隊合作，滿足數據本地化和主權要求；監督TEE的治理，並確保與現有安全框架的集成。IT合作夥伴中，基礎設施和運營團隊需要跨混合和多雲環境部署TEE；安全團隊需要實施認證流程和加密密鑰管理；DevOps和平台團隊需要為機密計算調整工作負載，並監控性能。業務合作夥伴方面，合規部門需要驗證對監管授權的遵守，並審查準備情況；財務部門需要調整資金以支持機密計算的採用和風險緩解；數據所有者需要識別使用中保護的敏感工作負載，並優先考慮項目。
為了釋放新的差異化來源，技術領導者必須整合專門的模型、多智能體系統和領域特定語言模型以及物理AI，以實現適應性強的智能生態系統，推動跨工作流程、產品和體驗的創新。綜合者趨勢專注於協調多樣化技術——從多智能體系統到領域特定語言模型和物理AI——以創建適應性強、智能的生態系統，推動跨工作流程、產品和體驗的創新。
多智能體系統：讓AI團隊協作完成複雜任務過去的AI通常是單打獨鬥，一個AI模型負責完成一項任務。但現實世界的很多問題非常複雜，單一AI很難應對。多智能體系統的出現改變了這一切，它就像組建了一支AI團隊，每個成員各司其職，共同完成複雜的工作流程。
多智能體系統（MAS）使用專門的AI智能體集合，這些智能體協作完成複雜的工作流程。每個智能體處理特定任務，與單體AI解決方案相比，提高了效率和可擴展性。隨著單智能體AI在多步驟流程中遇到困難,MAS實現了模塊化自動化和跨平台集成。Gartner報告顯示,從2024年第一季度到2025年第二季度,MAS查詢激增了1445%,表明企業興趣迅速增長。
根據預測數據,到2027年,70%的MAS將使用窄化專門的智能體,在提高準確性的同時增加協調複雜性。到2028年,60%的MAS將支持多供應商互操作性,推動創新和靈活性。
多智能體系統經歷了三個演進階段。第一階段是單平台,在單一平台中創建和託管多個智能體。第二階段是跨平台,不同平台中的多個智能體通過協議進行交互。第三階段是智能體網際網路,全球互聯智能體網路,相互發現並進行交互。
要驅動模塊化自動化和無縫集成,企業需要制定清晰的行動計劃。第一步是識別高價值用例,從可衡量影響和更快採用的明確定義的工作流程開始。第二步是設計模塊化智能體,構建專門的智能體而不是單體解決方案。第三步是實施治理和可觀察性,應用強大的API治理和監控工具。第四步是採用互操作性標準,使用新興協議實現多供應商智能體協作。第五步是提升團隊技能,培訓員工掌握MAS框架和變更管理。
關鍵角色的職責分工如下:首席資訊官需要為高價值工作流程定義MAS戰略並使其與業務優先級保持一致;建立智能體互操作性、安全性和合規性的治理;傳達變更管理計劃以解決員工的顧慮。IT合作夥伴方面,平台和DevOps團隊需要設計模塊化智能體並管理編排工具;安全團隊需要實施API治理並監控智能體交互;集成團隊需要採用互操作性和可觀察性標準。業務合作夥伴中,流程負責人需要為MAS試點識別工作流程並驗證結果;財務部門需要管理不可預測的成本並為可觀察性工具提供資金;運營部門需要支持人機智能體協作和培訓計劃。
領域特定語言模型:為專業領域量身打造的AI通用的大型語言模型雖然功能強大,但在某些專業領域可能不夠精準。就好比一位全科醫生雖然什麼都懂一點,但在處理心臟病時,還是專科醫生更專業。領域特定語言模型就是為特定行業或業務功能量身打造的AI專家。
領域特定語言模型(DSLM)是在特定行業或業務功能的專門數據集上訓練的AI模型,與通用大型語言模型(LLM)相比,提供更高的準確性和合規性。首席資訊官需要從AI獲得可衡量的業務價值。DSLM減少錯誤,加速部署,並削減金融、醫療保健和人力資源等關鍵工作流程的成本。
根據預測,到2028年,超過60%的企業生成式AI模型將是領域特定的。到2028年,30%的生成式AI工作負載將在本地或設備上運行DSLM。
創建DSLM有多種路徑。在ModelOps層面,有三個選擇:專有或開源模型、開源模型和權重、封閉模型(和權重)。在MLOps層面的開發階段,包括預訓練、微調和強化學習(RL)。部署階段可以選擇設備端、本地部署或雲端。在DataOps層面,數據源可以是廣泛的、窄化的、目標化的或適應性的。
企業要提供精確的、行業特定的合規性,需要遵循五步行動計劃。第一步是識別高影響用例,瞄準通用LLM表現不佳的工作流程。第二步是加強數據治理,實施健壯的隱私和質量控制。第三步是在關鍵領域試點DSLM,從金融、醫療保健或人力資源流程開始。第四步是構建跨職能團隊,將IT、中小企業和合規性納入DSLM項目。第五步是監控和優化,應用可解釋性和合規性框架。
在關鍵角色支持方面,首席資訊官需要為受監管和高價值領域定義DSLM戰略;確保準確性、合規性和可持續性的治理;將DSLM採用與投資回報率和風險管理目標保持一致。IT合作夥伴中,數據和分析團隊需要準備領域特定數據集並保持質量;ModelOps團隊需要管理微調、監控和生命周期治理;安全團隊需要強化DSLM部署的隱私和合規性。業務合作夥伴方面,領域專家需要驗證DSLM輸出的準確性和相關性;財務部門需要為DSLM採用和成本優化預算;合規部門需要確保遵守監管標準。
物理AI:讓數字智能走進現實世界到目前為止,AI主要存在於數字世界中——處理文本、圖像或數據。但現實世界是物理的,充滿了需要觸摸、移動和操作的物體。物理AI將智能帶入現實世界,通過機器人、無人機、車輛和智能設備,讓AI能夠感知、決策和行動。
物理AI通過機器人、無人機、車輛和智能設備,將智能帶入現實世界,這些設備能夠感知、決策和行動。這些系統結合傳感器、執行器和AI模型來自動化物理任務。各組織希望將數字AI應用於物理環境的生產力提升。到2028年,前十大AI供應商中有五家將提供物理AI產品。
根據預測數據,到2028年,80%的倉庫將使用機器人或自動化。
物理AI的分類相當清晰。在數字AI方面,包括需求預測、聊天機器人和推薦引擎等示例。在物理AI方面,包括工業機器人、生物啟發機器人/通用機器人、自主設備和可穿戴設備等示例。
要自動化現實世界任務並提升各地生產力,企業需要遵循五步行動計劃。第一步是審計運營領域,識別自動化領域並節省成本。第二步是試點物理AI系統,在實時部署之前使用模擬和數字孿生。第三步是構建跨職能團隊,將IT、運營和工程納入規劃。第四步是教育利益相關者,澄清物理AI、嵌入式AI和邊緣AI之間的區別。第五步是規劃多智能體協調,探索車隊設備的編排平台。
關鍵角色職責如下:首席資訊官需要定義與運營目標一致的物理AI戰略;確保安全性、可靠性和可解釋性的治理;與運營和工程合作進行集成和風險管理。IT合作夥伴方面,基礎設施和運營團隊需要將物理AI與物聯網和傳統系統集成;安全團隊需要實施自主系統的安全措施;數據和分析團隊需要支持模擬和數字孿生測試。業務合作夥伴中,運營部門需要識別高價值用例並驗證性能;財務部門需要為機器人和自動化投資預算;合規部門需要確保遵守安全和監管標準。
在風險和監管審查加劇的時代,信任是不可談判的。先鋒趨勢強調主動安全、透明治理和數字完整性——使組織能夠保護聲譽、確保合規性,並在擴展AI和數字化轉型的同時保持利益相關者的信心。
預防性網路安全:在威脅出現之前就將其攔截傳統的網路安全就像守城門的士兵,只有等敵人攻到門口才能反擊。但在AI時代,網路威脅呈指數級增長,這種被動防禦已經不夠用了。預防性網路安全採用先進的AI驅動技術,在網路攻擊發生之前就預測、破壞並中和它們——從傳統的檢測和響應轉向主動防禦。
預防性網路安全(PCS)使用先進的AI驅動技術來預測、破壞和中和網路攻擊,而不是等待它們發生——從傳統的檢測和響應轉向主動防禦。AI驅動的威脅呈指數級增長,針對網路、應用程序和物聯網系統。到2029年,缺乏預防性網路安全的技術產品將失去市場相關性,因為主動防禦成為普遍要求。
根據預測,到2030年,50%的安全軟體支出將用於預防性解決方案。預計到2030年,記錄在案的漏洞將每年超過100萬個。
預防性網路安全的三個核心維度包括:欺騙(Deceive)、拒絕(Deny)和破壞(Disrupt)。欺騙維度包括高級網路欺騙和自動化移動目標防禦。拒絕維度包括高級混淆和預防性曝光管理。破壞維度包括預測性威脅情報。所有這些都圍繞著核心的預防性網路安全能力展開。
要在威脅出現之前保護資產,企業需要制定五步行動計劃。第一步是評估當前安全態勢,識別差距並優先考慮PCS投資。第二步是在高風險領域試點PCS,實施預測性威脅預防和欺騙。第三步是定義供應商選擇標準,為預防性能力要求詳細的路線圖。第四步是社會化PCS戰略,傳達業務影響和PCS的投資回報率。第五步是將PCS與現有工具集成,將PCS與當前安全性和合規性流程相結合。
在關鍵角色支持方面,首席資訊官需要倡導從被動安全到預防性安全策略的轉變;為積極主動的防禦措施定義購買標準並教育執行同行;監督治理以實現積極主動的防禦措施和合規性。IT合作夥伴中,安全團隊需要部署預測性威脅預防和欺騙技術;基礎設施和運營團隊需要將PCS與雲、OT和網路物理系統集成;風險和合規團隊需要確保遵守隱私和監管標準。業務合作夥伴方面,財務部門需要為PCS試點和長期採用分配預算;運營部門需要支持安全數字化轉型計劃;產品部門需要將預防性安全功能嵌入到產品中以實現市場差異化。
在深度偽造和虛假資訊泛濫的今天,如何驗證數字內容的真實性成為一個嚴峻挑戰。就好比現實中我們需要通過身份證來證明一個人的身份,數字溯源技術為軟體、數據和媒體建立了一套"數字身份證"系統。
數字溯源使用物料清單(BOM)、認證資料庫和水印等工具,驗證軟體、數據和媒體的來源和完整性。它確保建立在第三方組件和AI生成內容上的系統的透明度和信任。各組織面臨著來自代碼篡改、廢棄開源項目和深度偽造驅動的虛假資訊的風險日益增加。
根據預測數據,不斷增長的監管授權(例如歐盟AI法案)要求對AI生成的內容進行水印和溯源跟蹤。
數字溯源的過濾機制相當完善。各種輸入源包括:證書、配置、密鑰、付費內容、模型、惡意軟體、代碼庫、數據集和深度偽造內容。這些內容通過數字溯源系統進行過濾,系統包含認證資料庫、物料清單、虛假資訊安全和數字權利管理等功能。不合格的內容會被標記為"不合格",合格的內容則通過驗證,最終被用於軟體包、身份威脅檢測和響應計劃、標記AI生成的媒體、合規性以及內容規管等方面。
要通過驗證數據和內容真實性來建立信任,企業需要遵循五步行動計劃。第一步是部署BOM,為軟體和機器學習BOM實施軟體BOM(SBOM)和MLBOM。第二步是實施認證資料庫,存儲加密簽名的來源證據。第三步是採用虛假資訊安全工具,將合成身份檢測集成到身份威脅檢測和響應計劃中。第四步是應用數字水印,以機器可讀格式標記AI生成的媒體。第五步是加強治理,與CISO和CMO合作進行虛假資訊響應和聲譽保護。
關鍵角色的職責包括:首席資訊官需要定義與合規性和風險管理目標一致的數字溯源戰略;監督BOM和認證資料庫的實施;與CISO和CMO合作進行虛假資訊響應和聲譽保護。IT合作夥伴方面,DevOps團隊需要將SBOM和MLBOM集成到交付管道中;安全團隊需要部署虛假資訊安全工具和數字權利管理(DRM);數據團隊需要記錄AI模型的訓練數據譜系。業務合作夥伴中,合規部門需要確保遵守新興法規;法務部門需要驗證版權和許可證合規性;營銷部門需要管理與深度偽造和合成內容相關的聲譽風險。
隨著AI在企業中的應用越來越廣泛,傳統的安全工具已經無法全面保護AI工作流程了。就好比汽車需要專門的安全氣囊和防撞系統,AI應用也需要專門的安全平台來應對特有的風險。
AI安全平台(AISP)整合控制措施,以保護第三方AI服務和定製構建的AI應用程序。它們解決AI原生風險,如提示注入、惡意智能體操作和數據泄漏。隨著AI採用加速,傳統安全工具無法保護AI工作流程。
根據預測,到2028年,超過50%的企業將採用AISP。80%的未經授權的AI交易將源於內部策略違規,而不是外部攻擊。
AI安全平台的能力映射相當全面。在AI使用控制方面,包括AI發現和清單、AI訪問控制、敏感數據保護、風險AI使用檢測、內容審核和自動化AI安全測試。在AI應用網路安全方面,包括AI發現和清單、AI安全態勢管理、MCP安全、惡意智能體檢測、多模態安全防護欄和自動化AI安全測試。
要保護不斷發展的AI驅動業務運營,企業需要制定五步行動計劃。第一步是評估AI風險態勢,識別當前安全棧中的差距。第二步是試點AISP解決方案,從高風險AI服務和定製應用開始。第三步是偏好統一平台,選擇涵蓋AI使用控制和應用安全的AISP。第四步是集成安全測試,將自動化AI安全測試添加到管道中。第五步是監控供應商創新,跟蹤狀態並尋求高級功能。
關鍵角色職責如下:首席資訊官需要定義涵蓋第三方和定製AI應用的AI安全戰略;選擇提供統一AI使用控制和應用安全的供應商;傳達AI風險態勢和合規性要求給董事會。IT合作夥伴方面,安全團隊需要部署用於提示注入和惡意智能體檢測的防護欄;DevOps團隊需要將AI安全測試集成到開發管道中;基礎設施和運營團隊需要確保與雲和本地環境的兼容性。業務合作夥伴中,合規部門需要將AISP與監管框架(例如歐盟AI法案)保持一致;財務部門需要為平台採用和風險緩解預算;產品部門需要將安全功能嵌入到AI支持的產品中。
當前的地緣政治局勢動盪不安,監管要求也日益嚴格。企業過去可能把所有數據都存儲在全球性的大型雲平台上,但現在這種做法可能面臨合規風險。地緣定位就是將工作負載從全球超大規模雲重新配置到主權或本地環境,以降低地緣政治風險。
地緣定位是將工作負載從全球超大規模雲重新配置到主權或本地環境,以降低地緣政治風險。它包括重新部署到主權雲區域或將工作負載遣返到本地的策略。地緣政治動盪和監管授權正在推動組織重新評估雲依賴關係。
根據預測數據,到2030年,75%的企業將對工作負載進行地緣定位。來自超大規模廠商和本地提供商的主權雲產品正在快速擴展。
雲收益和雲地緣政治風險之間存在權衡關係。地緣定位替代方案包括:本地部署或託管、區域或國家託管提供商、雲超大規模廠商隔離區域/合作夥伴擁有的區域、雲超大規模廠商主權區域。典型的當前狀態是公共區域的雲超大規模廠商IaaS和PaaS。隨著地緣政治風險的增加,雲收益會降低。
要通過本地化關鍵數字工作負載來降低風險,企業需要遵循五步行動計劃。第一步是評估工作負載關鍵性,根據敏感性和地緣政治曝光對工作負載進行評分。第二步是評估主權選項,比較超大規模廠商主權產品與本地提供商。第三步是規劃混合策略,將主權雲與本地部署或託管相結合。第四步是實施治理控制,採用認證和主權框架。第五步是監控地緣政治趨勢,隨著風險演變主動調整工作負載放置。
在關鍵角色支持方面,首席資訊官需要定義地緣定位戰略,平衡主權、敏捷性和韌性;評估本地提供商與全球超大規模廠商主權產品之間的權衡;監督關鍵工作負載的風險評分和合規性一致性。IT合作夥伴中,基礎設施和運營團隊需要規劃遷移路徑並與傳統系統集成;安全團隊需要驗證主權控制並確保合規性;雲架構師需要優化工作負載放置以實現性能和韌性。業務合作夥伴方面,合規部門需要監控監管變化和主權授權;財務部門需要為遷移成本和風險緩解投資預算;運營部門需要在工作負載重新配置期間確保連續性。
至頂AI實驗室洞見
Gartner這份2026年十大戰略技術趨勢報告為我們描繪了一幅清晰的技術演進藍圖。在AI驅動、高度互聯的世界中,企業需要同時扮演三個角色:作為"建築師",打造堅實的技術基礎;作為"綜合者",編排各種技術創造新價值;作為"先鋒",在風險中守護信任和安全。
這十大趨勢涵蓋了從AI原生開發平台到地緣定位的廣泛領域,每一項都可能對企業的運營方式產生深遠影響。無論你是技術決策者還是普通從業者,理解這些趨勢都能幫助你更好地把握技術發展方向,在變革中找到自己的位置。歸根結底,技術的目的是服務於人,這些趨勢最終都會以某種方式影響我們的工作和生活。
論文地址： https://www.gartner.com/en/articles/top-technology-trends-2026
