生成式 AI 已進入第三年，單純的模型參數競賽已逐漸讓位于組織級實施與系統(tǒng)級可信。Gartner 前幾日最新發(fā)布的《2026 年十大戰(zhàn)略技術趨勢》報告，折射出一個由人工智能(AI)驅動的高度互聯(lián)化世界的現實圖景。

在AI這場史詩級大劇揭幕上演之時，“架構師”、“協(xié)調者”與“哨兵”三大類角色缺一不可、密切交織。企業(yè)必須馬上采取行動，才能未來數十年的AI浪潮中占據先機。近日，Gartner 研究副總裁高挺針對架構師、協(xié)調者和哨兵三個方向，為我們系統(tǒng)解讀了2026年十大技術趨勢。

（Gartner發(fā)布2026年十大戰(zhàn)略技術趨勢 "http://m.bioacme.com.cn/a/995318.html" ）

第一幕：架構師——構建 AI 原生底座

“架構師”包括A原生開發(fā)范式、AI超算底座以及可信計算，這都是構建AI 的底層骨骼，它們決定了企業(yè)能否真正實現“AI 原生”轉型。

AI 原生開發(fā)平臺：從“寫代碼”到“指揮 AI”的范式躍遷

AI 原生開發(fā)平臺也就是現在業(yè)內常說的Vibe Coding，開發(fā)范式已經發(fā)生了根本性轉變。開發(fā)者不再是代碼的直接編寫者，而是通過自然語言提示“指揮”AI 完成從需求分析到部署的全鏈路工程。

高挺指出：“代碼本質上是一種結構化語言，而大語言模型（LLM）在所有語言類場景中都天然適用。這一波 AI 浪潮的核心技術是 LLM，而代碼生成是其最直接、最具生產力的落地場景?！?

當前，這一趨勢已形成兩條清晰的產品演進路徑。

第一條路徑是瀏覽器端一鍵生成完整應用。用戶在 Web 界面輸入一句自然語言描述，例如“幫我做一個支持暗黑模式的電商后臺管理系統(tǒng)”，系統(tǒng)即可在數十秒內生成前后端分離、可直接部署的完整 Web 應用。這一能力背后依賴于 LLM 的代碼生成能力與前端框架（如 React、Vue）的標準化模板結合。市面上已有多家初創(chuàng)公司實現這一功能，且部分產品已進入企業(yè)內測階段。

第二條路徑是傳統(tǒng) IDE 的 AI 深度集成。Visual Studio Code、JetBrains 等主流開發(fā)環(huán)境已內置 AI 助手，支持上下文感知的代碼補全、單元測試自動生成、遺留系統(tǒng)重構建議等功能。更進一步，一些企業(yè)級工具開始支持“命令行式 AI 開發(fā)”，用戶通過終端輸入自然語言指令，AI 即可在后臺調用大模型驅動長時序任務執(zhí)行。

Gartner不完整統(tǒng)計發(fā)現，在公司里AI 已替代 20% 到 40% 的常規(guī)編碼工作量。這一數據雖未覆蓋全行業(yè)，但已足以說明生產力躍遷的規(guī)模。更值得關注的是 AI 任務執(zhí)行時長的持續(xù)延長

大語言模型（LLM）在軟件工程任務上的能力隨時間呈指數級快速提升的趨勢從最初僅能應對幾秒鐘內完成的簡單查詢，逐步擴展到修復Python庫中的復雜bug、繞過網站反爬機制抓取數據，甚至利用底層系統(tǒng)漏洞（如緩沖區(qū)溢出）等需要數小時專業(yè)編程經驗的任務。尤其自2024年起，模型迭代帶來的能力躍升愈發(fā)明顯，AI可勝任的任務持續(xù)時間迅速突破1小時乃至2小時大關，表明其正從輔助工具加速演變?yōu)榫邆洫毩㈤_發(fā)潛力的智能體。這一趨勢不僅揭示了當前AI在編程領域的迅猛進展，也預示著未來軟件工程的工作模式將被深度重塑，人類程序員的角色或將更多轉向設計、監(jiān)督與高階決策，而大量常規(guī)編碼與調試任務將由AI高效承擔。

這一變化對軟件工程的影響是結構性的。傳統(tǒng)開發(fā)者的核心競爭力從“寫得快、寫得準”轉向“問得準、問得全”。未來企業(yè)或需重新定義開發(fā)者崗位職責，新增“提示工程師”（Prompt Architect）或“AI 開發(fā)協(xié)調員”等角色。

AI 超級計算平臺：混合異構與智能調度的系統(tǒng)工程

模型越來越大，訓練模型用的數據也需要變得越來越高，因此所需的算力也是越來越大，“Scaling Law 仍在生效?！?但在2026 年的 AI 超算平臺已不再是簡單的“GPU 堆料”競賽，而是演變?yōu)榛旌袭悩嬘嬎?+ 動態(tài)智能調度**的復雜系統(tǒng)工程。

以微軟的某個AI數據中心為例：該中心占地相當于 5 個足球場，內部并非清一色的英偉達 GPU，而是集成了 GPU、CPU、NPU、FPGA 甚至量子處理單元等多種計算資源。不同芯片負責不同子任務——GPU 擅長并行訓練，NPU 優(yōu)化低功耗推理，FPGA 支持自定義加速，量子單元處理特定優(yōu)化問題——通過高速互聯(lián)網絡實現動態(tài)調度。

終端側的演進同樣顯著。蘋果最新發(fā)布的 M5 芯片內部至少集成三類計算單元（GPU、CPU、NPU），分別處理圖形渲染、通用計算與神經網絡推理。用戶購買的是一臺 MacBook，但實際獲得的是一個“小型異構超算平臺”。

跨計算范式的互聯(lián)是另一大技術亮點。英偉達最新發(fā)布的 NVLink 與 CUDA-Q 技術，實現了經典超級計算機與量子計算系統(tǒng)的物理與邏輯互聯(lián)。其核心應用場景包括兩個方面：一是為量子計算提供糾錯支持——量子計算天然需要經典算力進行錯誤校正；二是實現任務分發(fā)——不同計算架構根據任務特性動態(tài)分配，例如將優(yōu)化問題卸載至量子側，將通用訓練留在經典 GPU。

高挺強調，無論是在云端還是終端，這種混合的算力調度的模式將會是一種重要趨勢。Gartner預測，到2028年，將混合計算范式架構應用于關鍵業(yè)務流程的領先企業(yè)將達到40%以上，較當前8%的水平大幅增長。

第二幕：協(xié)調者——驅動系統(tǒng)級智能協(xié)作

因為單體 AI 已無法可靠完成企業(yè)級復雜任務，企業(yè)必須像樂團指揮一樣，組織多智能體協(xié)作與領域專精模型；所謂‘協(xié)調者’，就是要實現任務分而治之與業(yè)務深度定制，確保 AI 從“能用”到“好用”。

在協(xié)調者這一方向上，高挺重點分享了三大技術趨勢：多智能體系統(tǒng)、特定領域語言模型、物理AI。它們共同解決單體 AI 在復雜企業(yè)場景中的可靠性、適用性與物理執(zhí)行瓶頸。

多智能體系統(tǒng)：復雜任務的“分而治之”與團隊協(xié)作

如果說2025是AI智能體元年，那么2026應該是多智能體系統(tǒng)大放異彩的開始。2025年“代理型AI”（即AI智能體）熱潮后，Gartner指出單智能體在處理復雜任務時存在顯著缺陷——即使我們假設每步成功率高達95%，連續(xù)20步后的整體成功率也僅剩36%。在實際企業(yè)場景中，單個 AI 智能體在執(zhí)行“安排下一周工作計劃”或“跨部門協(xié)調項目進度”等任務時，常常前幾步完美，后續(xù)逐步跑偏。原因包括上下文過長導致的“搞糊涂”、多輪對話后的累積錯誤，以及 LLM 固有的隨機性（“抽卡”效應）。

而多智能體系統(tǒng)的核心解法是任務拆分 + 專責執(zhí)行 + 結果協(xié)調。即將復雜目標分解為多個子任務，分配給不同專長智能體執(zhí)行，最后由協(xié)調智能體匯總結果并輸出最終方案。這一架構彌補了基于 LLM 的單體智能體在現階段的不足。

高挺分享了來自貝塔斯曼的案例。作為全球大型媒體集團，其業(yè)務涵蓋出版、影視、教育等多元領域，數據高度異構。貝塔斯曼采用多智能體架構：各業(yè)務線（如出版、影視）部署專屬智能體處理特定數據（如ISBN、剪輯時間軸），再由總協(xié)調智能體匯總，實現秒級跨域檢索（如“碳中和相關內容”）。該模式類似Perplexity等AI搜索引擎，但聚焦企業(yè)私有數據，突破單體搜索局限。

多智能體將通過模塊化、可復用設計，提升團隊技能并實現人-AI 協(xié)作，加速業(yè)務交付。

特定領域語言模型：跨越“行業(yè)知識鴻溝”的企業(yè)級定制

MIT 曾報告：95% 的企業(yè)人工智能投資未能兌現預期回報，失敗的根本原因不是模型質量或監(jiān)管壓力，而是AI 實施方法。與此同時，90% 的員工在私下使用個人 AI 工具，但使用場景高度集中于寫郵件、改簡歷、生成PPT 等通用簡單任務，企業(yè)級復雜業(yè)務流程鮮有涉及。

高挺將這一現象歸因于通用大模型與企業(yè)業(yè)務之間的知識鴻溝——“大語言模型本身不懂業(yè)務或者是不懂行業(yè)。”公開領域（如跨境電商推廣、數字人客服、自媒體運營）因數據豐富而成為大模型的用武之地，但企業(yè)內部業(yè)務往往涉及專有術語、流程規(guī)范、歷史數據與行業(yè)法規(guī)，通用模型難以直接適用。

解決方案是特定領域語言模型（Domain-Specific Language Model）。其核心實踐是將大廠開源或商用基礎模型與企業(yè)私有數據相結合，進行深度精調，使模型真正“懂行業(yè)、懂業(yè)務”。

例如蓋洛普（Gallup）測評體系，或可視為“非 AI 時代的特定領域專家模型”。蓋洛普通過 80 年積累的人力資源數據庫，構建了一套精準的職業(yè)匹配系統(tǒng)——用戶完成一套題目，系統(tǒng)基于數據庫分析出適合的工作類型，且準確率極高。AI 時代，這一邏輯被放大為數據驅動的模型訓練：不是簡單提示詞或 RAG 外掛，而是用行業(yè)數據對模型進行再訓練。

法律領域 的 Harvey 是典型成功案例。該公司由一位執(zhí)業(yè)律師與一位 DeepMind 工程師聯(lián)合創(chuàng)立，他們沒有從零訓練模型，而是拿開源 LLM，結合全球頂級律所的歷史案例、法律文書標準格式、判例引用規(guī)范等數據進行精調。最終產品成為律所的“AI 律師助理”，可自動生成法律意見書、合同審查報告等，企業(yè)客戶愿意為此支付高額訂閱費用。

醫(yī)療領域 的 OpenEvidence 則走出了更極致的路徑。該系統(tǒng)定位為“醫(yī)生版 ChatGPT”，數據源嚴格限定為頂級醫(yī)學期刊（如 NEJM、Lancet）、臨床指南與專家共識，對醫(yī)生完全免費，商業(yè)化通過藥企廣告實現。

高挺強調：特定領域模型無法通過簡單的 RAG（檢索增強生成）外掛技術實現。RAG 適合臨時注入外部知識，但難以形成模型的“內化理解”。真實有效的路徑是用行業(yè)數據對模型進行再訓練，這意味著更高的技術門檻與數據壁壘，但也構筑了更強的競爭護城河。Gartner預測，到 2028 年，企業(yè)使用的生成式 AI 模型中，超過一半將為特定領域模型，這將提升 AI 代理在上下文決策中的準確性、降低成本并加強合規(guī)。

物理 AI：從數字世界到物理交互的萬億賽道

現在我們常說的AI，指的是數字世界的 AI。但在 2026 年，物理 AI 將接管自動駕駛與機器人兩大萬億級市場。物理 AI 可以看作是能夠理解并影響現實世界的智能系統(tǒng)，最典型的場景是自動駕駛汽車與機器人。

據高挺分享，目前物理AI的技術路線目前分化為兩大流派。

VLA（Vision-Language-Action）模型 從多模態(tài)大語言模型自然延伸。通過將圖像、視頻與動作指令映射到統(tǒng)一嵌入空間，實現“看懂-理解-行動”的端到端控制。典型應用包括機器人臂抓取、自動駕駛決策等。高挺解釋道，大語言模型最初處理文本 Token，后來擴展到視覺語言模型（VLM），再到 VLA 便是自然一步：模型不僅能識別照片內容，還能生成相應動作。

世界模型（World Model） 則更進一步，試圖讓 AI 具備“物理直覺”。它不僅能生成動作，還能內嵌重力、摩擦、慣性、時空連續(xù)性等物理規(guī)律，支持預測與規(guī)劃。OpenAI 的 Sora 視頻生成系統(tǒng)是生成式世界模型的代表——“貓咪滑冰”視頻雖為虛構，但物理細節(jié)挑不出毛??；Meta 的 V-JEPA2 是預測式世界模型的標桿，可準確預判“開冰箱→拿瓶子→關門”的完整動作鏈。高挺補充道，人腦本質上也可以看作是一個世界模型，能預判自行車過坑時的失重與跌倒風險。

據悉，特斯拉、蔚來等頭部自動駕駛企業(yè)已明確押注世界模型路徑。特斯拉早在 FSD v12 時代就已轉向端到端神經網絡，并長期堅持不依賴高精地圖的通用方案，這一點在 2025 Q3 財報中再次得到印證。頭部玩家的技術選擇將成為 2026 年物理 AI 發(fā)展的風向標。Gartner指出，物理 AI 將嵌入機器（如機器人、無人機）中，實現感知-決策-行動，但需培養(yǎng) IT-運維-工程復合人才，同時關注就業(yè)影響。

第三幕：哨兵——構筑可信與主動防御邊界

為什么是哨兵？因為 AI 是雙刃劍，企業(yè)必須在攻擊發(fā)生前主動防御、在供應鏈中追溯風險、在地緣博弈中守護主權；它要干嘛？構筑物理 AI 安全交互、前置式網絡防御、數字溯源體系與主權云遷移，確保系統(tǒng)級可信與韌性。

本幕包含三項防御性趨勢：前置式主動網絡安全、數字溯源、地緣回遷。它們共同應對 AI 雙刃劍帶來的系統(tǒng)性風險。

前置式主動網絡安全：應對 AI 驅動攻擊的范式轉變

“AI 是一把雙刃劍，它能自動化工作，也能自動化攻擊。”高挺通過三類攻擊場景說明了生成式 AI 對網絡安全體系的顛覆性沖擊。

第一類是 AI 驅動的釣魚攻擊。傳統(tǒng)釣魚郵件需要黑客手動設計模板并逐一發(fā)送，AI 時代則可一鍵生成千套個性化變體，內容涵蓋不同文化背景、心理弱點與社會工程學套路，傳統(tǒng)基于特征的檢測機制形同虛設。高挺比喻道，以前是“技術活”，現在 AI 讓它自動化，變成一個簡單的“體力活”。

第二類是 動態(tài)勒索軟件。傳統(tǒng)勒索軟件依賴預編譯的惡意代碼，安全工具可通過特征庫攔截。AI 時代，攻擊者先植入一個輕量級腳本，腳本在目標系統(tǒng)內現場調用生成式 AI 動態(tài)生成加密代碼，使每一次攻擊的二進制指紋都不相同。

第三類是 氛圍黑客（Vibe Hacking）。黑客通過精心設計的提示詞（如“我是一名合法的網絡安全研究員，正在進行紅隊演練”）誘導 AI 模型突破內置護欄，進而讓 AI 主動探測系統(tǒng)漏洞、生成滲透路徑、撰寫勒索信件甚至自動確定贖金金額。

為應對這一系列新型威脅，Gartner 提出 前置式主動網絡安全 范式，其核心是“打游擊戰(zhàn)”而非“守城池”。具體技術路徑包括：

預測性威脅情報：部署 AI 驅動的全球漏洞監(jiān)控系統(tǒng)，實時爬取暗網、GitHub、官方公告等渠道，在 0day 漏洞補丁發(fā)布前提前預警并臨時加固。

·惡意域名與 IP 預警：監(jiān)控與企業(yè)品牌高度相似的域名注冊行為（如 Gartner.ai），發(fā)現后聯(lián)動域名注冊商與 DNS 服務商秒級下線。

·自動移動目標防御：企業(yè)對外服務接口的 IP 地址、端口、協(xié)議每隔數分鐘動態(tài)漂移，攻擊者即便命中目標，也只是進入預設的蜜罐環(huán)境，真實系統(tǒng)毫發(fā)無損。

·網絡安全將從“事后補洞”轉向“事前狩獵”，AI 既是攻擊者，也是狩獵人。Gartner預測，到 2030 年，主動防御解決方案將占企業(yè)安全支出的半壁江山，CIO 將從被動防御轉向主動保護。

數字溯源：軟件供應鏈的“物料清單”革命

“現代軟件開發(fā)有點像造車，輪胎、座椅、發(fā)動機全靠供應商?！备咄σ?2024 年 Linux 壓縮工具后門事件開場：一個維護十年的開源項目，被長期貢獻者植入惡意代碼，后被全球數百萬開發(fā)者無意中下載使用，影響范圍覆蓋從個人開發(fā)者到大型云服務商。

這一事件暴露了軟件供應鏈的系統(tǒng)性風險。企業(yè)宣稱的“自主可控”往往僅限于頂層應用，底層依賴的開源組件、第三方模型、加密庫仍存在不可控黑箱。高挺指出，從 GitHub 拿開源代碼或從 Hugging Face 拿模型訓練，都可能引入隱患。

數字溯源 的核心解法是借鑒汽車行業(yè)的 BOM（Bill of Materials，物料清單） 管理體系，為軟件生態(tài)建立三類清單：

·SBOM（Software BOM）：記錄每一行代碼的來源、版本、許可證與已知漏洞

·CBOM（Crypto BOM）：追蹤加密算法、密鑰管理組件與合規(guī)性

·ML-BOM（Model BOM）：記錄 AI 模型的訓練數據來源、參數版本、精調過程與水印策略

對于 AI 生成內容，行業(yè)已形成強制標識共識。OpenAI 的 Sora 視頻右下角嵌入 C2PA 水印標準，中國相關法規(guī)已要求所有公開傳播的 AI 生成內容必須嵌入可追溯標識。高挺強調，這不僅是技術手段，更是法規(guī)要求。

數字溯源不僅是技術問題，更是合規(guī)與信任的基石。Gartner預測，到 2029 年，數字溯源投資不足的企業(yè)將面臨數十億美元的制裁風險。

地緣回遷：數據主權的逆全球化實踐

“當地緣政治風險成為新常態(tài)，企業(yè)的數據與應用將從全球公有云遷往主權云?！备咄χ赋?，這一趨勢對歐洲企業(yè)影響最大——它們夾在“美國云”與“中國云”之間，面臨最復雜的戰(zhàn)略選擇。

中國則早在信創(chuàng)時代就啟動本土化替代，當前已形成較為完整的軟件生態(tài)。但 AI 領域仍存短板：算力芯片與基礎模型的生態(tài)閉環(huán)尚未完全打通。

高挺分享了一個技術細節(jié)：DeepSeek 在發(fā)布 V3.1 模型時，特別聲明支持 UE8M0 FPE 數據格式。這一格式專為下一代國產 AI 芯片設計，意味著模型層已做好與國產硬件無縫對接的準備。一旦國產芯片性能達到實用閾值，即可形成“模型-芯片-云服務”的全棧閉環(huán)。

雖然短期內難以匹敵英偉達 GPU 的絕對性能，但從自主可控與供應鏈安全角度，這一閉環(huán)具有戰(zhàn)略意義。2026 年，地緣回遷將不僅是數據遷移，更是一場AI 國家隊的生態(tài)競賽。官方新聞稿預測，到 2030 年，歐洲與中東超過 75% 的企業(yè)將遷移虛擬工作負載以降低地緣風險，較 2025 年的不足 5% 大幅提升。

結語：2026 年 AI 戰(zhàn)略的實施競賽

AI 已經不單單是模型大小的競賽，而是實施方法的競賽。Gartner 2026 趨勢框架的深層洞見在于：技術能力必須與組織角色深度綁定。我們需同時扮演好三重身份：

·架構師：用 AI 原生開發(fā)平臺重塑軟件工程，用超級計算平臺鑄造異構算力底座

·協(xié)調者：用多智能體系統(tǒng)驅動團隊級智能，用特定領域模型跨越行業(yè)知識鴻溝

·哨兵：用物理 AI 開拓萬億市場，用主動安全防御 AI 攻擊，用數字溯源與地緣回遷構筑可信邊界

缺任何一幕，都可能在 2026 年的 AI 史詩劇中出局。