10月21日消息，商業與技術洞察公司Gartner今日發布企業機構需在2026年重點關注的十大戰略技術趨勢。

AI超級計算平臺

AI超級計算平臺整合了CPU、GPU、AI ASIC、神經系統計算和替代性計算范式，使企業能夠統籌復雜工作負載，同時釋放更大的性能、效率與創新潛力。這些系統融合了強大的處理器、海量存儲、專用硬件及編排軟件，可處理機器學習、仿真模擬和分析等領域的數據密集型工作負載。

Gartner預測，到2028年，將混合計算范式架構應用于關鍵業務流程的領先企業將達到40%以上，較當前8%的水平大幅增長。

多智能體系統

多智能體系統（MAS）是由多個AI智能體組成的集合，它們通過交互實現復雜的個體或共同目標。這些智能體既可在單一環境中交付，也可在分布式環境中獨立開發部署。

特定領域語言模型（DSLM）

首席信息官（CIO）和首席執行官（CEO）正要求AI創造更多商業價值，但通用大語言模型（LLM）往往難以勝任專業任務。特定領域語言模型（DSLM）憑借更高的準確性、更低的成本和更好的合規性填補了這一空白。DSLM是在針對特定行業、功能或流程的專用數據上訓練或微調的語言模型。不同于通用模型，DSLM能更加精準、可靠且合規地滿足特定業務需求。

Gartner預測，到2028年，企業使用的生成式AI（GenAI）模型中將有超過半數屬于特定領域模型。

AI安全平臺

AI安全平臺為第三方及定制AI應用提供了統一防護機制，它能夠進行集中監測、強制執行使用策略并有效防范AI特有風險，如提示注入、數據泄露、惡意代理行為等。此類平臺可幫助CIO有力執行使用政策、監控AI活動并在全AI系統中建立統一防護邊界。

Gartner預測，到2028年，使用AI安全平臺保護AI投資的企業比例將達到50%以上。

AI原生開發平臺

AI原生開發平臺使用GenAI實現空前快速、便捷的軟件開發。進入業務部門的軟件工程師作為“前沿部署工程師”可使用這些平臺協同領域專家開發應用。企業只需維持現有開發人員規模，通過組建微型團隊配合AI即可開發更多應用。目前，領先的企業正在組建微型平臺團隊，在安全和治理框架范圍內讓非技術領域專家能夠自主開發軟件。

Gartner預測，到2030年，80%的企業將通過AI原生開發平臺將大型軟件工程團隊轉變為更小、更敏捷的團隊并通過AI賦能這些團隊。

機密計算

機密計算重塑了企業處理敏感數據的方式。由于工作負載被隔離在基于硬件的可信執行環境（TEE）中，因此即使面對基礎設施所有者、云提供商或任何擁有硬件物理訪問權限的實體，機密計算也能保持內容與工作負載的私密性。這對受監管行業、面臨地緣政治與合規風險的跨國公司以及競爭對手間的合作尤為重要。

Gartner預測，到2029年，75%以上在非可信基礎設施中處理的業務將通過機密計算保障使用安全。

物理AI

物理AI通過賦能具有感知、決策和行動能力的機器與設備（例如機器人、無人機和智能設備），將智能帶入到現實世界。它能為自動化、適應性和安全性至關重要的行業帶來可觀的收益。

隨著該技術的日益普及，企業需要融合IT、運營與工程知識的新型技術人才。這一轉變雖帶來了技能提升與協作機會，但也可能引發人們對就業的擔憂，因此需要采取謹慎的變革管理。

前置式主動網絡安全

隨著企業面臨的網絡、數據及聯網系統威脅成倍增長，前置式主動網絡安全正成為趨勢。Gartner預測，到2030年，隨著CIO從被動防御轉向主動防護，前置式主動防御解決方案將占到企業安全支出總額的一半。

數字溯源

隨著企業日益依賴第三方軟件、開源代碼及AI生成內容，數字溯源驗證已成為一項重要的需求。數字溯源指對軟件、數據、媒體及流程的來源、所有權和完整性進行驗證的能力。企業可使用軟件物料清單（SBoM）、認證數據庫、數字水印等新工具驗證和追蹤供應鏈中的數字資產。

Gartner預測，到2029年，在數字溯源方面投入不足的企業將面臨高達數十億美元的制裁風險。

地緣回遷

地緣回遷指企業因考慮到地緣政治風險而將數據與應用從全球公有云遷出至主權云、區域云服務商或自有數據中心等本地平臺。云主權這一概念曾僅限于銀行與政府機構，如今隨著全球局勢動蕩加劇而影響到各類企業。

Gartner預測，到2030年，歐洲和中東地區將有超過75%的企業把虛擬工作負載回遷至降低地緣政治風險的解決方案，而2025年的這一比例不足5%。