背景与目的
2025 年 10 月，全球领先的信息技术研究和顾问公司 Gartner 发布了2026 年十大战略技术趋势，为企业技术领导者提供了未来一年的关键技术发展方向指导。这一发布正值全球数字化转型进入关键阶段，人工智能技术快速演进，网络安全威胁日益复杂，可持续发展要求不断提升的重要时期。
Gartner 研究副总裁高挺（Arnold Gao）指出："2026 年对技术领导者而言是至关重要的一年，变革、创新与风险将在这一年以空前的速度发展。2026 年的各项重要战略技术趋势将密切交织，折射出一个由人工智能（AI）驱动的高度互联化世界的现实图景 "。这一表述清晰地揭示了当前技术发展的核心特征和未来方向。
本研究报告旨在通过对比分析 Gartner 2026 年与 2025 年十大战略技术趋势，深入探讨技术发展的演进逻辑、驱动因素及其对各行业的潜在影响。研究将重点关注趋势的变化情况，包括新增、移除和排名变动，并从 AI 技术演进、安全需求变化、可持续发展要求等多个维度分析背后的驱动力量，最终为企业技术决策提供参考依据。
一、2026 年与 2025 年十大战略技术趋势全景对比
1.1 2026 年十大战略技术趋势概览
Gartner 2026 年十大战略技术趋势呈现出高度的 AI 中心化特征，其中有 7 个趋势直接与 AI 相关，充分体现了 AI 技术在当前技术发展中的核心地位。完整列表如下：
| 排名 | 技术趋势名称 | 核心特征 |
| 1 | AI 超级计算平台 | 整合 CPU、GPU、AI ASIC 等多种计算范式，统筹复杂工作负载 |
| 2 | 多智能体系统（MAS） | 多个 AI 智能体交互实现复杂目标，支持模块化设计 |
| 3 | 特定领域语言模型（DSLM） | 针对特定行业、功能或流程的专用语言模型 |
| 4 | AI 安全平台 | 统一防护机制，防范 AI 特有风险 |
| 5 | AI 原生开发平台 | 使用 GenAI 实现快速便捷的软件开发 |
| 6 | 机密计算 | 基于硬件的可信执行环境，保护敏感数据 |
| 7 | 物理 AI | 将智能带入现实世界，赋能机器与设备 |
| 8 | 前置式主动网络安全 | AI 驱动的主动防护，预测并阻止威胁 |
| 9 | 数字溯源 | 验证软件、数据、媒体的来源、所有权和完整性 |
| 10 | 地缘回迁 | 因地缘政治风险将数据从公有云迁移至本地平台 |
1.2 2025 年十大战略技术趋势回顾
2025 年的十大战略技术趋势被 Gartner 分析师划分为三个主题：AI 必要事项与风险、计算技术前沿趋势，以及人机协同。具体包括：
| 排名 | 技术趋势名称 | 主题分类 |
| 1 | 代理型 AI（Agentic AI） | AI 必要事项与风险 |
| 2 |  AI 治理平台 | AI 必要事项与风险 |
| 3 | 虚假信息安全 | AI 必要事项与风险 |
| 4 | 后量子密码学（PQC） | 计算技术前沿趋势 |
| 5 | 环境隐形智能 | 计算技术前沿趋势 |
| 6 | 节能计算 | 计算技术前沿趋势 |
| 7 | 混合计算 | 计算技术前沿趋势 |
| 8 | 空间计算 | 人机协同 |
| 9 | 多功能机器人 | 人机协同 |
| 10 | 神经增强 | 人机协同 |
1.3 趋势变化的整体分析
通过对比两个年度的趋势列表，可以发现显著的变化特征：
二、技术趋势变化的深度分析
2.1 新增趋势的战略意义
AI 超级计算平台的崛起标志着计算技术进入新的发展阶段。Gartner 预测，到 2028 年，将混合计算范式架构应用于关键业务流程的领先企业将达到 40% 以上，较当前 8% 的水平大幅增长。这一趋势的出现反映了企业对 AI 计算能力的迫切需求，特别是在处理大规模机器学习、仿真模拟和数据分析等工作负载时。
多智能体系统代表了 AI 技术从单一智能体向协作智能体的重要演进。高挺指出：“通过使用多智能体系统，企业可实现复杂业务流程的自动化、提升团队技能并开创人类与 AI 智能体的新协作方式”。这种技术架构的优势在于其模块化设计，专业智能体可在各工作流中重复使用成熟解决方案，提升效率、加快交付速度和降低风险。
** 特定领域语言模型（DSLM）** 的出现回应了企业对 AI 商业价值的迫切需求。高挺表示：“首席信息官（CIO）和首席执行官（CEO）正要求 AI 创造更多商业价值，但通用大语言模型（LLM）往往难以胜任专业任务”。DSLM 凭借更高的准确性、更低的成本和更好的合规性填补了这一空白，Gartner 预测到 2028 年，企业使用的生成式 AI 模型中将有超过半数属于特定领域模型。
2.2 移除趋势的原因分析
代理型 AI、AI 治理平台和虚假信息安全的移除并不意味着这些技术不再重要，而是反映了它们已从 “新兴趋势” 转变为 “主流应用”。Gartner 预测，到 2026 年，超过 80% 的企业将使用生成式 AI 的 API 或模型，或在生产环境中部署支持生成式 AI 的应用，而在 2023 年初这一比例还不到 5%。这一数据表明 AI 技术已经跨越了早期采用阶段，进入规模化应用期。
后量子密码学、环境隐形智能、空间计算和神经增强等技术的移除可能反映了它们在当前技术发展阶段的优先级调整。这些技术虽然具有重要的长期价值，但可能尚未达到大规模商业应用的成熟度，或者其发展速度低于预期。
2.3 技术演进的内在逻辑
从 2025 年到 2026 年的趋势变化呈现出从概念验证向商业价值实现的明显转变。2025 年的趋势更多关注技术的可能性和潜在风险，如代理型 AI 的自主决策能力、AI 治理的伦理规范、虚假信息的安全威胁等。而 2026 年的趋势则更加聚焦于技术的实际应用和商业价值创造，如 AI 超级计算平台的性能提升、DSLM 的行业定制化、AI 安全平台的统一防护等。
这种转变反映了企业对 AI 技术认知的深化。Gartner 指出：“企业已将核心关注点从生成式 AI 逐步转向 AI 就绪型数据、AI 智能体等支持可持续 AI 交付的基础性支撑技术”。这表明企业正在从技术跟风转向理性投资，更加注重 AI 技术的可持续性和商业回报。
三、技术趋势背后的驱动因素分析
3.1 AI 技术演进的核心推动作用
AI 技术的快速演进是推动 2026 年技术趋势变化的最核心驱动力。Gartner 预测，到 2026 年，成功实现 AI 的透明性、可信性和安全性的组织，其 AI 模型的采用率和有效性预计将提升 50%。这一预测揭示了当前 AI 技术发展的关键挑战和机遇。
生成式 AI 的商业化进程加速成为重要推动力。Gartner 报告显示，到 2026 年，那些把 TRiSM（AI Trust, Risk and Security Management）应用于人工智能应用程序的企业，将有能力消除 80% 的错误和非法信息，从而提高决策的准确性。这一技术进步为 AI 在关键业务场景中的应用提供了可靠保障。
AI 技术从通用向专用的分化也推动了趋势变化。Gartner 预测，到 2027 年，企业所用生成式 AI 模型中，超 50% 将转向垂直领域专用（即针对某一行业或业务职能），而这一比例在 2023 年仅约 1%。这种分化趋势直接催生了特定领域语言模型（DSLM）等新趋势的出现。
3.2 网络安全威胁的复杂化
网络安全威胁的日益复杂和多样化是推动 2026 年技术趋势变化的第二大驱动力。Gartner 预测，到 2026 年，通过将 GenAI 与组织的安全行为与文化计划（SBCP）相互集成，企业将减少 40% 由内部员工引发的网络安全事件。这一预测反映了安全威胁来源的多元化和复杂性。
AI 技术带来的新型安全挑战推动了 AI 安全平台的出现。随着企业面临的网络、数据及联网系统威胁成倍增长，传统的被动防御策略已经无法应对。高挺指出：“前置式主动网络安全的核心在于运用 AI 驱动的安全运营、程序化阻断与欺骗技术在攻击者行动前实施干预，这项技术通过预测实现防护”。
供应链安全风险的凸显催生了数字溯源这一新趋势。随着企业日益依赖第三方软件、开源代码及 AI 生成内容，数字溯源验证已成为一项重要的需求。Gartner 预测，到 2029 年，在数字溯源方面投入不足的企业将面临高达数十亿美元的制裁风险。
3.3 可持续发展要求的提升
可持续发展要求的不断提升是推动技术趋势变化的第三大驱动力。Gartner 研究显示，到 2029 年，全球范围内将可持续性纳入采购优先考虑事项之一的企业比例将超过 50%。这一趋势直接影响了技术的发展方向和应用模式。
数据中心能耗的快速增长成为重要挑战。根据 Gartner 估计，到 2027 年，仅用于运行 AI 优化服务器的电力需求将达到 500 太瓦时 / 年，是 2023 年水平的 2.6 倍。这种能耗增长推动了节能计算向物理 AI 的转变，企业开始关注如何通过智能化设备和系统优化来实现能效提升。
地缘政治因素的影响推动了地缘回迁趋势的出现。高挺表示：“将工作负载转移至主权立场更强的服务提供商可帮助 CIO 加强对数据驻留、合规及治理的控制力。这有助于提高对本地法规的遵从性并获得关注数据隐私或国家利益的客户的信任”。Gartner 预测，到 2030 年，欧洲和中东地区将有超过 75% 的企业把虚拟工作负载回迁至降低地缘政治风险的解决方案，而 2025 年的这一比例不足 5%。
3.4 技术成熟度的自然演进
技术成熟度的自然演进是推动趋势变化的内在逻辑。Gartner 每年发布 130 余份技术成熟度曲线报告，协助客户追踪 1,900 余项创新技术在不同行业、职能领域、地域及技术领域的成熟度与发展潜力。
AI 技术从新兴向主流的转变是最明显的特征。在 Gartner 预计将在未来五年内实现主流采用的人工智能创新中，多模态 AI 与 AI 信任、风险和安全管理（TRiSM）已成为期望膨胀期阶段最重要的两项技术。这种成熟度的提升使得一些早期的 AI 相关趋势逐渐退出 “十大趋势” 列表，让位给更加前沿的技术方向。
从单一技术向系统集成的演进也推动了趋势变化。2026 年的趋势更加注重技术的系统性和协同性，如 AI 超级计算平台整合多种计算范式，多智能体系统实现智能体间的协作，AI 原生开发平台集成开发全流程等。这种集成化趋势反映了技术应用的成熟度提升。
四、技术趋势对各行业的影响分析
五、技术趋势演进的战略洞察
六、战略建议与行动计划
基于对 Gartner 2026 年与 2025 年十大战略技术趋势的深入对比分析，我们为企业技术领导者提出以下战略建议：
Gartner 2026 年十大战略技术趋势的发布，为企业技术领导者提供了清晰的未来发展方向。通过与 2025 年趋势的对比分析，我们可以看到技术发展正处于一个重要的转折点：从技术驱动向价值驱动转变，从通用技术向专用技术分化，从被动防御向主动防护演进，从全球化部署向本地化回迁调整。
这些变化反映了当前技术发展环境的复杂性和多元性：AI 技术的快速演进带来巨大机遇，同时也带来新的安全挑战；数据的价值日益凸显，但数据安全风险也在增加；可持续发展要求不断提升，地缘政治因素影响日益显著。
对于企业而言，应对这些变化需要战略眼光和执行能力的结合。一方面，企业需要密切关注技术发展趋势，及时调整技术战略；另一方面，企业需要保持战略定力，避免盲目跟风，确保技术投资能够带来实际的商业价值。
最后
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