
Gartner 2026年十大战略技术趋势
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Gartner 2026年十大战略技术趋势
每张幻灯片页面的详细视图,包括布局、关键内容和视觉元素。
标题页,带有 Gartner 品牌和深蓝色背景上的霓虹蓝色 10 图形。
全出血深蓝色背景,带有发光的 10 数字和左对齐的标题文本
Gartner 杰出副总裁 Gene Alvarez 的介绍。介绍了三个主题:架构师(安全基础)、综合者(协调技术)、先锋(信任和安全)。趋势是需要 C-Level 响应的业务转型催化剂。
三栏主题布局,带有图标、描述和底部的作者简介
所有 10 个趋势的可视化地图,按三个主题组织,带有现在(1-3 年)和近期(3-5 年)时间线指示器。架构师:1-3。综合者:4-6。先锋:7-10。
带有编号趋势、时间线指示器和下方主题描述的三扇形可视化图
构建安全、可扩展和自适应的数字基础。专注于创建 AI 就绪的基础,以在 AI 驱动的、超连接的世界中实现速度、安全性和可扩展性。
左侧为大标题文本,右侧为描述框,深蓝色渐变背景
AI 原生平台使用生成式 AI 更快地创建软件。到 2030 年,80% 的组织将发展为更小的 AI 增强团队。到 2030 年,使用 AI 原生平台构建的应用程序将达到 40%(高于 2%)。微型团队概念:更少的人,更多的 AI 代理。
拆分布局 - 左侧为趋势描述以及它是什么/为什么趋势,右侧为统计数据和之前/现在的比较
5 步行动计划:建立平台团队、实施安全防护措施、试用 AI 原生开发、采用 AI 优先思维、提升团队技能。关键参与者:CIO、IT 合作伙伴、具有特定角色的业务合作伙伴。
带有 5 个步骤(步骤/预期结果/行动 行)的行动计划表,加上三栏关键参与者部分
用于训练和运行高级 AI 模型的海量处理能力。到 2028 年,40% 的企业将采用混合计算(高于 8%)。到 2028 年,将有 20 多家供应商提供统一平台。架构图显示了从硬件到用例的各层。
拆分布局 - 左侧为趋势描述,右侧为统计数据和平台架构图
5 步计划:确定高影响力工作负载、投资统一软件堆栈、开发分阶段集成、简化开发、规划治理。关键参与者映射到 CIO、IT 和业务合作伙伴。
行动计划表加上三栏利益相关者部分
基于硬件的可信执行环境 (TEE) 用于保护使用中的数据。到 2029 年,通过机密计算保护不受信任的基础设施中 75% 的处理。金字塔图显示了限制 CSP 数据访问的控件。
拆分布局 - 左侧为趋势描述,右侧为统计数据和金字塔控制图
5 步计划:审核敏感工作负载、试用 AI 模型的 TEE、启用安全协作、建立密钥管理、准备集成。CIO、IT 和业务合作伙伴的利益相关者角色。
行动计划表加上三栏利益相关者部分
协调各种技术以创造新的价值。专注于整合专业模型、多智能体系统和物理AI,以创建自适应的智能生态系统。
左侧为大标题文本,右侧为描述框,深蓝色渐变背景
在复杂工作流程上协作的专业AI智能体集合。到2027年,70%的MAS将使用狭义的专业智能体。到2028年,60%的MAS将支持多供应商互操作性。从2024年第一季度到2025年第二季度,MAS咨询量激增1,445%。三个阶段的演变:单一平台、跨平台、智能体互联网。
分割布局 - 左侧为趋势描述,右侧为统计数据和三阶段演变图
5步计划:识别高价值用例,设计模块化智能体,实施治理和可观察性,采用互操作性标准,提升团队技能。利益相关者角色映射。
行动计划表加上三列利益相关者部分
DSLMs是在特定行业专用数据集上训练的AI模型。到2028年,60%以上的企业GenAI模型将是特定领域的。到2028年,30%的GenAI工作负载将在本地或设备上运行。创建DSLMs的路径图,显示 ModelOps、MLOps 和 DataOps 层。
分割布局 - 左侧为趋势描述,右侧为统计数据和DSLM创建管道图
5步计划:识别高影响力用例,加强数据治理,在关键领域试点DSLMs,建立跨职能团队,监控和优化。利益相关者角色映射。
行动计划表加上三列利益相关者部分
通过机器人、无人机、车辆和智能设备在现实世界中实现智能化。到2028年,80%的仓库将使用机器人或自动化技术。分类图显示了数字 AI 与物理 AI 的范围,并附有示例(聊天机器人、预测 vs 机器人、可穿戴设备、自主设备)。
拆分布局 - 左侧为趋势描述,右侧为统计数据和 AI 分类图
5 步计划:审计运营领域,试点物理 AI 系统,建立跨职能团队,教育利益相关者,规划多智能体协调。利益相关者角色映射。
行动计划表加上三列利益相关者部分
提升信任、治理和安全性。 强调主动安全、透明治理和数字完整性,以保护声誉、确保合规性并维持利益相关者的信心。
左侧为大标题文本,右侧为描述框,深蓝色渐变背景
AI 驱动的技术,可在攻击发生之前预测、破坏和消除攻击。 到 2030 年,50% 的安全软件支出将用于先发制人的解决方案。 预计到 2030 年,每年将记录 100 万个漏洞。“3D”框架:欺骗 (Deceive)、破坏 (Disrupt)、拒绝 (Deny)。
拆分布局 - 左侧为趋势描述,右侧为统计数据和 3D 圆形图
5 步计划:评估安全架构,在高风险区域试点 PCS,定义供应商标准,推广 PCS 策略,与现有工具集成。利益相关者角色映射。
行动计划表加上三列利益相关者部分
使用 BOM、证明数据库和水印验证软件、数据和媒体的来源和完整性。欧盟 AI 法案要求水印和出处跟踪。按数字出处筛选的流程图,显示通过出处工具筛选的内容类型。
拆分布局 - 左侧为趋势描述,右侧为监管说明和筛选流程图
5 步计划:部署 BOM、实施证明数据库、采用虚假信息安全措施、应用数字水印、加强治理。CIO、IT 和业务合作伙伴的利益相关者角色。
行动计划表 + 三列利益相关者部分
AISPs 整合控制措施,以保护第三方和定制 AI 应用程序。到 2028 年,50%+ 的企业将采用 AISP。80% 的未经授权的 AI 交易来自内部策略违规,而不是外部攻击。平台能力映射,显示 AI 使用控制和 AI 应用程序网络安全支柱。
拆分布局 - 左侧为趋势描述,右侧为统计数据和平台能力图
5 步计划:评估 AI 风险形势、试用 AISP 解决方案、倾向于统一平台、集成安全测试、监控供应商创新。利益相关者角色映射。
行动计划表 + 三列利益相关者部分
将工作负载从全球超大规模云迁移到主权或本地环境。到 2030 年,75% 的企业将对工作负载进行地理位置回迁。散点图显示了云优势与地缘政治风险,以及各种部署选项。
拆分布局 - 左侧为趋势描述,右侧为统计数据和收益与风险散点图
5 步计划:评估工作负载关键性、评估主权选项、规划混合策略、实施治理控制、监控地缘政治趋势。利益相关者角色映射。
行动计划表 + 三列利益相关者部分
四个资源卡片:IT 战略计划模板、Gartner Benchmarking and Diagnostics tool、2025 Gartner Hype Cycle,以及关于 AI 和新兴技术的趋势问题。
四个卡片网格,带有图标、描述和深蓝色背景上的 CTA 按钮
Gartner BuySmart 平台宣传幻灯片。访问 100 多个模板、可定制的清单、协作功能和标准化供应商评分。流程:研究、筛选、评估、谈判。
拆分布局 - 左侧为产品描述,右侧为产品屏幕截图,底部为流程图标
联系方式:美国 1 855 811 7593,国际 +44 (0) 3330 607 044。Gartner for CIOs、社交媒体(LinkedIn、X、YouTube)和会议的链接。版权所有 2025 Gartner。
深蓝色背景上的联系方式,带有社交媒体图标和会议链接
关于此幻灯片和基础演示文稿内容的常见问题。
这 10 大趋势是:1) AI 原生开发平台,2) AI 超级计算平台,3) 机密计算,4) 多智能体系统,5) 领域特定语言模型,6) 物理 AI,7) 先发制人的网络安全,8) 数字溯源,9) AI 安全平台,以及 10) 地缘归属。它们被组织成三个主题:架构师、综合者和先锋。
这些趋势被组织成三个主题:架构师(趋势 1-3)侧重于构建安全、可扩展的数字基础;综合者(趋势 4-6)侧重于协调各种技术以实现新价值;先锋(趋势 7-10)侧重于提升信任、治理和安全性。每个趋势也按时间表分类:现在(1-3 年)或近期(3-5 年)采用范围。
每个趋势都遵循一致的双幻灯片格式。第一张幻灯片涵盖它是什么(定义)、为什么趋势(业务驱动因素)、接下来是什么(关键统计数据和预测)以及可视化框架或图表。第二张幻灯片提供了一个包含预期结果和具体行动的 5 步行动计划,以及针对三个利益相关者群体的实施指南:CIO、IT 合作伙伴和业务合作伙伴。
关键的 AI 预测包括:到 2030 年,80% 的组织将发展到更小的 AI 增强团队,到 2030 年,40% 的应用程序将使用 AI 原生平台构建,到 2027 年,70% 的多智能体系统将使用专用代理,到 2028 年,60% 以上的企业 GenAI 模型将是特定领域的,到 2028 年,50% 以上的企业将采用 AI 安全平台。
该演示文稿包含 29 张幻灯片,采用高级 Gartner 公司设计,具有一致的深蓝色配色方案、霓虹蓝色调、清晰的数据可视化、架构图和结构化布局系统。每个趋势都使用双幻灯片格式,统计数据、定义和行动计划的位置一致。
此演示文稿是年度技术战略规划的绝佳参考。每个趋势都包括可操作的实施步骤、利益相关者映射和具有时间表的具体预测,使其成为 IT 路线图开发、投资优先级排序和关于新兴技术优先事项的 Executive 简报的理想选择。
四个趋势解决了安全和信任问题:先发制人的网络安全(AI 驱动的威胁预测)、数字溯源(验证内容来源和完整性)、AI 安全平台(保护 AI 应用程序免受提示注入和恶意代理的侵害)以及地缘归属(将工作负载迁移到主权环境以降低地缘政治风险)。它们共同代表了先锋主题。
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