Gartner：趋势不是终点，而是通往下一个时代的坐标 原创

面对增长放缓与技术跃迁的双重拐点，几乎所有企业都身处同一个十字路口：外部环境的不确定性、业务协调与财务压力、技术与数据管理的复杂性、风险与合规挑战、以及持续紧缺的人才与组织能力。

这些变量正共同塑造新的竞争秩序。

Gartner最新发布的《2026年十大战略技术趋势》正是在这样的背景下，为企业提供了值得关注的方向坐标。

虽然一些战略趋势还会经历一段时间的发展，但是未来既是现在。Gartner研究副总裁高挺（Arnold Gao）指出，今年的趋势预测围绕三大主题展开：架构者、协调者与哨兵，象征着企业在构建、协同与洞察未来中的关键力量。

与年相比，2026年十大战略技术趋势有8个新趋势。首先是AI原生开发平台。如今AI正深度嵌入软件工程流程，代码从人写到AI写，软件的生成逻辑被彻底重构。现在很多企业已有20%到40%的新代码由AI生成，未来开发流程本身也将变得更智能、更自动。

当然，高挺也观察到另一个变化：AI执行任务所需的时间在持续增长。当我们向AI下达一条命令，或提供一段更复杂、清晰的提示词时，它会进入更长的自我运行与生成过程，这意味着AI正在从“即时响应”走向“持续思考”，而这一趋势仍在延续。

第二个趋势是AI超级计算平台。随着AI模型体量不断攀升，算力不再只是基础设施，而是未来AI的“算力底座”。从现在看来混合AI算力、算力调度，正在构成AI创新的底层支撑。

第三个趋势是多智能体系统。2025有一个趋势叫“代理型AI”在中国市场上叫“AI智能体”。而如今多智能体系统的出现让AI进入“协作时代”。单一模型的边界被打破，多个智能体能够分工协作，像一个“AI团队”一样共同完成复杂任务，显著提升AI系统的执行力与可靠性。

第四个趋势是特定领域语言模型。麻省理工学院的一份报告指出，95%的企业AI投资未能兑现回报，因为原因不在模型或监管，而在实施方法。

换言之，问题往往不在“大模型不给力”，而在企业自身的落地能力。Gartner认为，懂业务的AI将比懂语言的AI更具价值。无论是法律、医疗还是金融，行业专用模型正加速从实验室走向企业生产线。

第五个趋势是物理AI。目前AI也开始从虚拟走向物理世界，物理AI融合了语言、视觉与动作的理解能力，成为机器人、自动驾驶等应用的基石。AI不再只在屏幕上思考，而是在现实中行动。

目前物理AI技术有VLA模型和世界模型两个流派。“从当下来看，这两类技术还难分高下，各有优势。”高挺认为，观察行业头部玩家的布局，往往就能洞察未来的走向。而“物理AI”的出现，正是这种趋势的集中体现。

第六个趋势是前置式主动网络安全。AI是一把双刃剑，渗透也带来了全新的安全挑战，需要从“事后响应”转向“预测防御”，AI对抗AI的安全体系正在成形。前置式主动网络安全主要包括五种技术：预测性威胁情报、自动化曝光管理、高级混淆、高级网络诱骗、自动移动目标防御。

第七个趋势是数字溯源。就像制造一辆汽车，主机厂需要从各个供应商处获取零部件，并通过物料清单（BOM）来管理。如果某个零件出现质量问题，企业可以迅速定位并更换。同样的逻辑也适用于软件世界，我们需要为软件建立加密清单SBOM，在复杂的AI系统中实现可追溯、可控与可信。

第八个趋势是地缘回迁。AI已不只是技术问题，更是组织能力与伦理问题。透明、公平、可控的AI系统，将成为未来企业的核心竞争力之一。当企业感知到地缘政治风险时，往往会将大量数据和应用，从全球公有云迁移至本土化、自主可控的“主权云”上。

最后机密计算和AI安全平台两个趋势则与去年的趋势有部分重叠，机密计算保障数据能用且可控，AI安全平台则保障能力可用且可信。在当前的技术与监管环境下，它们共同构成了企业安全与合规的双重防线。

可以看到，十大战略技术趋势中，至少有6项与AI直接相关或以AI为核心，包括：AI原生开发平台、 AI超级计算平台、多智能体系统、特定领域语言模型 、物理AI 、AI安全平台 。Gartner指出，出现这一现象的根本原因在于，这些趋势反映了一个“由AI驱动、超连接的世界的现实”。在未来1年内中国企业应该更加关注：物理AI、AI原生开发平台、特定领域语言模型、多智能体系统。

在AI应用中，并非所有风口都能创造长期价值。在高挺看来，风口往往被技术突破驱动，追求新奇与效率，但难以解决真实问题或融入复杂工作流；价值则以问题为导向，深度嵌入系统，能创造独特优势。

2026年的技术趋势“紧密交织”，单一的能力已不足以应对挑战 。现在企业的状态是“既要、又要、还要”，所以最大的挑战就在于如何在一个日益复杂、由人工智能驱动的超连接世界中 ，兼顾快速创新（价值创造）与随之而来的新风险（价值保护）之间的平衡。

所以趋势不是终点，而是通往下一个时代的坐标。