生成式 AI 已進(jìn)入第三年，單純的模型參數(shù)競賽已逐漸讓位于組織級實(shí)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(shù)趨勢》報(bào)告，折射出一個(gè)由人工智能(AI)驅(qū)動(dòng)的高度互聯(lián)化世界的現(xiàn)實(shí)圖景。

在AI這場史詩級大劇揭幕上演之時(shí)，“架構(gòu)師”、“協(xié)調(diào)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(dòng)，才能未來數(shù)十年的AI浪潮中占據(jù)先機(jī)。近日，Gartner 研究副總裁高挺針對架構(gòu)師、協(xié)調(diào)者和哨兵三個(gè)方向，為我們系統(tǒng)解讀了2026年十大技術(shù)趨勢。

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

第一幕：架構(gòu)師——構(gòu)建 AI 原生底座

“架構(gòu)師”包括A原生開發(fā)范式、AI超算底座以及可信計(jì)算，這都是構(gòu)建AI 的底層骨骼，它們決定了企業(yè)能否真正實(shí)現(xiàn)“AI 原生”轉(zhuǎn)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(xiàn)在業(yè)內(nèi)常說的Vibe Coding，開發(fā)范式已經(jīng)發(fā)生了根本性轉(zhuǎn)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(zhì)上是一種結(jié)構(gòu)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(shù)是 LLM，而代碼生成是其最直接、最具生產(chǎn)力的落地場景?！?

當(dāng)前，這一趨勢已形成兩條清晰的產(chǎn)品演進(jìn)路徑。

第一條路徑是瀏覽器端一鍵生成完整應(yīng)用。用戶在 Web 界面輸入一句自然語言描述，例如“幫我做一個(gè)支持暗黑模式的電商后臺管理系統(tǒng)”，系統(tǒng)即可在數(shù)十秒內(nèi)生成前后端分離、可直接部署的完整 Web 應(yīng)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(biāo)準(zhǔn)化模板結(jié)合。市面上已有多家初創(chuàng)公司實(shí)現(xiàn)這一功能，且部分產(chǎn)品已進(jìn)入企業(yè)內(nèi)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(nèi)置 AI 助手，支持上下文感知的代碼補(bǔ)全、單元測試自動(dòng)生成、遺留系統(tǒng)重構(gòu)建議等功能。更進(jìn)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(diào)用大模型驅(qū)動(dòng)長時(shí)序任務(wù)執(zhí)行。

Gartner不完整統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，在公司里AI 已替代 20% 到 40% 的常規(guī)編碼工作量。這一數(shù)據(jù)雖未覆蓋全行業(yè)，但已足以說明生產(chǎn)力躍遷的規(guī)模。更值得關(guān)注的是 AI 任務(wù)執(zhí)行時(shí)長的持續(xù)延長

大語言模型（LLM）在軟件工程任務(wù)上的能力隨時(shí)間呈指數(shù)級快速提升的趨勢從最初僅能應(yīng)對幾秒鐘內(nèi)完成的簡單查詢，逐步擴(kuò)展到修復(fù)Python庫中的復(fù)雜bug、繞過網(wǎng)站反爬機(jī)制抓取數(shù)據(jù)，甚至利用底層系統(tǒng)漏洞（如緩沖區(qū)溢出）等需要數(shù)小時(shí)專業(yè)編程經(jīng)驗(yàn)的任務(wù)。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(wù)持續(xù)時(shí)間迅速突破1小時(shí)乃至2小時(shí)大關(guān)，表明其正從輔助工具加速演變?yōu)榫邆洫?dú)立開發(fā)潛力的智能體。這一趨勢不僅揭示了當(dāng)前AI在編程領(lǐng)域的迅猛進(jìn)展，也預(yù)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?qū)⒏噢D(zhuǎn)向設(shè)計(jì)、監(jiān)督與高階決策，而大量常規(guī)編碼與調(diào)試任務(wù)將由AI高效承擔(dān)。

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

AI 超級計(jì)算平臺：混合異構(gòu)與智能調(diào)度的系統(tǒng)工程

模型越來越大，訓(xùn)練模型用的數(shù)據(jù)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?gòu)計(jì)算 + 動(dòng)態(tài)智能調(diào)度**的復(fù)雜系統(tǒng)工程。

以微軟的某個(gè)AI數(shù)據(jù)中心為例：該中心占地相當(dāng)于 5 個(gè)足球場，內(nèi)部并非清一色的英偉達(dá) GPU，而是集成了 GPU、CPU、NPU、FPGA 甚至量子處理單元等多種計(jì)算資源。不同芯片負(fù)責(zé)不同子任務(wù)——GPU 擅長并行訓(xùn)練，NPU 優(yōu)化低功耗推理，F(xiàn)PGA 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(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)調(diào)度。

終端側(cè)的演進(jìn)同樣顯著。蘋果最新發(fā)布的 M5 芯片內(nèi)部至少集成三類計(jì)算單元（GPU、CPU、NPU），分別處理圖形渲染、通用計(jì)算與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理。用戶購買的是一臺 MacBook，但實(shí)際獲得的是一個(gè)“小型異構(gòu)超算平臺”。

跨計(jì)算范式的互聯(lián)是另一大技術(shù)亮點(diǎn)。英偉達(dá)最新發(fā)布的 NVLink 與 CUDA-Q 技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了經(jīng)典超級計(jì)算機(jī)與量子計(jì)算系統(tǒng)的物理與邏輯互聯(lián)。其核心應(yīng)用場景包括兩個(gè)方面：一是為量子計(jì)算提供糾錯(cuò)支持——量子計(jì)算天然需要經(jīng)典算力進(jìn)行錯(cuò)誤校正；二是實(shí)現(xiàn)任務(wù)分發(fā)——不同計(jì)算架構(gòu)根據(jù)任務(wù)特性動(dòng)態(tài)分配，例如將優(yōu)化問題卸載至量子側(cè)，將通用訓(xùn)練留在經(jīng)典 GPU。

高挺強(qiáng)調(diào)，無論是在云端還是終端，這種混合的算力調(diào)度的模式將會(huì)是一種重要趨勢。Gartner預(yù)測，到2028年，將混合計(jì)算范式架構(gòu)應(yīng)用于關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程的領(lǐng)先企業(yè)將達(dá)到40%以上，較當(dāng)前8%的水平大幅增長。

第二幕：協(xié)調(diào)者——驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)級智能協(xié)作

因?yàn)閱误w AI 已無法可靠完成企業(yè)級復(fù)雜任務(wù)，企業(yè)必須像樂團(tuán)指揮一樣，組織多智能體協(xié)作與領(lǐng)域?qū)＞Ｐ?；所謂‘協(xié)調(diào)者’，就是要實(shí)現(xiàn)任務(wù)分而治之與業(yè)務(wù)深度定制，確保 AI 從“能用”到“好用”。

在協(xié)調(diào)者這一方向上，高挺重點(diǎn)分享了三大技術(shù)趨勢：多智能體系統(tǒng)、特定領(lǐng)域語言模型、物理AI。它們共同解決單體 AI 在復(fù)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(fù)雜任務(wù)的“分而治之”與團(tuán)隊(duì)協(xié)作

如果說2025是AI智能體元年，那么2026應(yīng)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(fù)雜任務(wù)時(shí)存在顯著缺陷——即使我們假設(shè)每步成功率高達(dá)95%，連續(xù)20步后的整體成功率也僅剩36%。在實(shí)際企業(yè)場景中，單個(gè) AI 智能體在執(zhí)行“安排下一周工作計(jì)劃”或“跨部門協(xié)調(diào)項(xiàng)目進(jìn)度”等任務(wù)時(shí)，常常前幾步完美，后續(xù)逐步跑偏。原因包括上下文過長導(dǎo)致的“搞糊涂”、多輪對話后的累積錯(cuò)誤，以及 LLM 固有的隨機(jī)性（“抽卡”效應(yīng)）。

而多智能體系統(tǒng)的核心解法是任務(wù)拆分 + 專責(zé)執(zhí)行 + 結(jié)果協(xié)調(diào)。即將復(fù)雜目標(biāo)分解為多個(gè)子任務(wù)，分配給不同專長智能體執(zhí)行，最后由協(xié)調(diào)智能體匯總結(jié)果并輸出最終方案。這一架構(gòu)彌補(bǔ)了基于 LLM 的單體智能體在現(xiàn)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(tuán)，其業(yè)務(wù)涵蓋出版、影視、教育等多元領(lǐng)域，數(shù)據(jù)高度異構(gòu)。貝塔斯曼采用多智能體架構(gòu)：各業(yè)務(wù)線（如出版、影視）部署專屬智能體處理特定數(shù)據(jù)（如ISBN、剪輯時(shí)間軸），再由總協(xié)調(diào)智能體匯總，實(shí)現(xiàn)秒級跨域檢索（如“碳中和相關(guān)內(nèi)容”）。該模式類似Perplexity等AI搜索引擎，但聚焦企業(yè)私有數(shù)據(jù)，突破單體搜索局限。

多智能體將通過模塊化、可復(fù)用設(shè)計(jì)，提升團(tuán)隊(duì)技能并實(shí)現(xiàn)人-AI 協(xié)作，加速業(yè)務(wù)交付。

特定領(lǐng)域語言模型：跨越“行業(yè)知識鴻溝”的企業(yè)級定制

MIT 曾報(bào)告：95% 的企業(yè)人工智能投資未能兌現(xiàn)預(yù)期回報(bào)，失敗的根本原因不是模型質(zhì)量或監(jiān)管壓力，而是AI 實(shí)施方法。與此同時(shí)，90% 的員工在私下使用個(gè)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(wù)，企業(yè)級復(fù)雜業(yè)務(wù)流程鮮有涉及。

高挺將這一現(xiàn)象歸因于通用大模型與企業(yè)業(yè)務(wù)之間的知識鴻溝——“大語言模型本身不懂業(yè)務(wù)或者是不懂行業(yè)。”公開領(lǐng)域（如跨境電商推廣、數(shù)字人客服、自媒體運(yùn)營）因數(shù)據(jù)豐富而成為大模型的用武之地，但企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)往往涉及專有術(shù)語、流程規(guī)范、歷史數(shù)據(jù)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(lǐng)域語言模型（Domain-Specific Language Model）。其核心實(shí)踐是將大廠開源或商用基礎(chǔ)模型與企業(yè)私有數(shù)據(jù)相結(jié)合，進(jìn)行深度精調(diào)，使模型真正“懂行業(yè)、懂業(yè)務(wù)”。

例如蓋洛普（Gallup）測評體系，或可視為“非 AI 時(shí)代的特定領(lǐng)域?qū)＜夷Ｐ汀?。蓋洛普通過 80 年積累的人力資源數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建了一套精準(zhǔn)的職業(yè)匹配系統(tǒng)——用戶完成一套題目，系統(tǒng)基于數(shù)據(jù)庫分析出適合的工作類型，且準(zhǔn)確率極高。AI 時(shí)代，這一邏輯被放大為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型訓(xùn)練：不是簡單提示詞或 RAG 外掛，而是用行業(yè)數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行再訓(xùn)練。

法律領(lǐng)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(xùn)練模型，而是拿開源 LLM，結(jié)合全球頂級律所的歷史案例、法律文書標(biāo)準(zhǔn)格式、判例引用規(guī)范等數(shù)據(jù)進(jìn)行精調(diào)。最終產(chǎn)品成為律所的“AI 律師助理”，可自動(dòng)生成法律意見書、合同審查報(bào)告等，企業(yè)客戶愿意為此支付高額訂閱費(fèi)用。

醫(yī)療領(lǐng)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(shù)據(jù)源嚴(yán)格限定為頂級醫(yī)學(xué)期刊（如 NEJM、Lancet）、臨床指南與專家共識，對醫(yī)生完全免費(fèi)，商業(yè)化通過藥企廣告實(shí)現(xiàn)。

高挺強(qiáng)調(diào)：特定領(lǐng)域模型無法通過簡單的 RAG（檢索增強(qiáng)生成）外掛技術(shù)實(shí)現(xiàn)。RAG 適合臨時(shí)注入外部知識，但難以形成模型的“內(nèi)化理解”。真實(shí)有效的路徑是用行業(yè)數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行再訓(xùn)練，這意味著更高的技術(shù)門檻與數(shù)據(jù)壁壘，但也構(gòu)筑了更強(qiáng)的競爭護(hù)城河。Gartner預(yù)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(lǐng)域模型，這將提升 AI 代理在上下文決策中的準(zhǔn)確性、降低成本并加強(qiáng)合規(guī)。

物理 AI：從數(shù)字世界到物理交互的萬億賽道

現(xiàn)在我們常說的AI，指的是數(shù)字世界的 AI。但在 2026 年，物理 AI 將接管自動(dòng)駕駛與機(jī)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(xiàn)實(shí)世界的智能系統(tǒng)，最典型的場景是自動(dòng)駕駛汽車與機(jī)器人。

據(jù)高挺分享，目前物理AI的技術(shù)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(dòng)作指令映射到統(tǒng)一嵌入空間，實(shí)現(xiàn)“看懂-理解-行動(dòng)”的端到端控制。典型應(yīng)用包括機(jī)器人臂抓取、自動(dòng)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(kuò)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(nèi)容，還能生成相應(yīng)動(dòng)作。

世界模型（World Model） 則更進(jìn)一步，試圖讓 AI 具備“物理直覺”。它不僅能生成動(dòng)作，還能內(nèi)嵌重力、摩擦、慣性、時(shí)空連續(xù)性等物理規(guī)律，支持預(yù)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(gòu)，但物理細(xì)節(jié)挑不出毛??；Meta 的 V-JEPA2 是預(yù)測式世界模型的標(biāo)桿，可準(zhǔn)確預(yù)判“開冰箱→拿瓶子→關(guān)門”的完整動(dòng)作鏈。高挺補(bǔ)充道，人腦本質(zhì)上也可以看作是一個(gè)世界模型，能預(yù)判自行車過坑時(shí)的失重與跌倒風(fēng)險(xiǎn)。

據(jù)悉，特斯拉、蔚來等頭部自動(dòng)駕駛企業(yè)已明確押注世界模型路徑。特斯拉早在 FSD v12 時(shí)代就已轉(zhuǎn)向端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并長期堅(jiān)持不依賴高精地圖的通用方案，這一點(diǎn)在 2025 Q3 財(cái)報(bào)中再次得到印證。頭部玩家的技術(shù)選擇將成為 2026 年物理 AI 發(fā)展的風(fēng)向標(biāo)。Gartner指出，物理 AI 將嵌入機(jī)器（如機(jī)器人、無人機(jī)）中，實(shí)現(xiàn)感知-決策-行動(dòng)，但需培養(yǎng) IT-運(yùn)維-工程復(fù)合人才，同時(shí)關(guān)注就業(yè)影響。

第三幕：哨兵——構(gòu)筑可信與主動(dòng)防御邊界

為什么是哨兵？因?yàn)?AI 是雙刃劍，企業(yè)必須在攻擊發(fā)生前主動(dòng)防御、在供應(yīng)鏈中追溯風(fēng)險(xiǎn)、在地緣博弈中守護(hù)主權(quán)；它要干嘛？構(gòu)筑物理 AI 安全交互、前置式網(wǎng)絡(luò)防御、數(shù)字溯源體系與主權(quán)云遷移，確保系統(tǒng)級可信與韌性。

本幕包含三項(xiàng)防御性趨勢：前置式主動(dòng)網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)字溯源、地緣回遷。它們共同應(yīng)對 AI 雙刃劍帶來的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

前置式主動(dòng)網(wǎng)絡(luò)安全：應(yīng)對 AI 驅(qū)動(dòng)攻擊的范式轉(zhuǎn)變

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

第一類是 AI 驅(qū)動(dòng)的釣魚攻擊。傳統(tǒng)釣魚郵件需要黑客手動(dòng)設(shè)計(jì)模板并逐一發(fā)送，AI 時(shí)代則可一鍵生成千套個(gè)性化變體，內(nèi)容涵蓋不同文化背景、心理弱點(diǎn)與社會(huì)工程學(xué)套路，傳統(tǒng)基于特征的檢測機(jī)制形同虛設(shè)。高挺比喻道，以前是“技術(shù)活”，現(xiàn)在 AI 讓它自動(dòng)化，變成一個(gè)簡單的“體力活”。

第二類是 動(dòng)態(tài)勒索軟件。傳統(tǒng)勒索軟件依賴預(yù)編譯的惡意代碼，安全工具可通過特征庫攔截。AI 時(shí)代，攻擊者先植入一個(gè)輕量級腳本，腳本在目標(biāo)系統(tǒng)內(nèi)現(xiàn)場調(diào)用生成式 AI 動(dòng)態(tài)生成加密代碼，使每一次攻擊的二進(jìn)制指紋都不相同。

第三類是 氛圍黑客（Vibe Hacking）。黑客通過精心設(shè)計(jì)的提示詞（如“我是一名合法的網(wǎng)絡(luò)安全研究員，正在進(jìn)行紅隊(duì)演練”）誘導(dǎo) AI 模型突破內(nèi)置護(hù)欄，進(jìn)而讓 AI 主動(dòng)探測系統(tǒng)漏洞、生成滲透路徑、撰寫勒索信件甚至自動(dòng)確定贖金金額。

為應(yīng)對這一系列新型威脅，Gartner 提出 前置式主動(dòng)網(wǎng)絡(luò)安全 范式，其核心是“打游擊戰(zhàn)”而非“守城池”。具體技術(shù)路徑包括：

預(yù)測性威脅情報(bào)：部署 AI 驅(qū)動(dòng)的全球漏洞監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)時(shí)爬取暗網(wǎng)、GitHub、官方公告等渠道，在 0day 漏洞補(bǔ)丁發(fā)布前提前預(yù)警并臨時(shí)加固。

·惡意域名與 IP 預(yù)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(xiàn)后聯(lián)動(dòng)域名注冊商與 DNS 服務(wù)商秒級下線。

·自動(dòng)移動(dòng)目標(biāo)防御：企業(yè)對外服務(wù)接口的 IP 地址、端口、協(xié)議每隔數(shù)分鐘動(dòng)態(tài)漂移，攻擊者即便命中目標(biāo)，也只是進(jìn)入預(yù)設(shè)的蜜罐環(huán)境，真實(shí)系統(tǒng)毫發(fā)無損。

·網(wǎng)絡(luò)安全將從“事后補(bǔ)洞”轉(zhuǎn)向“事前狩獵”，AI 既是攻擊者，也是狩獵人。Gartner預(yù)測，到 2030 年，主動(dòng)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(dòng)防御轉(zhuǎn)向主動(dòng)保護(hù)。

數(shù)字溯源：軟件供應(yīng)鏈的“物料清單”革命

“現(xiàn)代軟件開發(fā)有點(diǎn)像造車，輪胎、座椅、發(fā)動(dòng)機(jī)全靠供應(yīng)商。”高挺以 2024 年 Linux 壓縮工具后門事件開場：一個(gè)維護(hù)十年的開源項(xiàng)目，被長期貢獻(xiàn)者植入惡意代碼，后被全球數(shù)百萬開發(fā)者無意中下載使用，影響范圍覆蓋從個(gè)人開發(fā)者到大型云服務(wù)商。

這一事件暴露了軟件供應(yīng)鏈的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)宣稱的“自主可控”往往僅限于頂層應(yīng)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(xùn)練，都可能引入隱患。

數(shù)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(xùn)練數(shù)據(jù)來源、參數(shù)版本、精調(diào)過程與水印策略

對于 AI 生成內(nèi)容，行業(yè)已形成強(qiáng)制標(biāo)識共識。OpenAI 的 Sora 視頻右下角嵌入 C2PA 水印標(biāo)準(zhǔn)，中國相關(guān)法規(guī)已要求所有公開傳播的 AI 生成內(nèi)容必須嵌入可追溯標(biāo)識。高挺強(qiáng)調(diào)，這不僅是技術(shù)手段，更是法規(guī)要求。

數(shù)字溯源不僅是技術(shù)問題，更是合規(guī)與信任的基石。Gartner預(yù)測，到 2029 年，數(shù)字溯源投資不足的企業(yè)將面臨數(shù)十億美元的制裁風(fēng)險(xiǎn)。

地緣回遷：數(shù)據(jù)主權(quán)的逆全球化實(shí)踐

“當(dāng)?shù)鼐壵物L(fēng)險(xiǎn)成為新常態(tài)，企業(yè)的數(shù)據(jù)與應(yīng)用將從全球公有云遷往主權(quán)云。”高挺指出，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(fù)雜的戰(zhàn)略選擇。

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

高挺分享了一個(gè)技術(shù)細(xì)節(jié)：DeepSeek 在發(fā)布 V3.1 模型時(shí)，特別聲明支持 UE8M0 FPE 數(shù)據(jù)格式。這一格式專為下一代國產(chǎn) AI 芯片設(shè)計(jì)，意味著模型層已做好與國產(chǎn)硬件無縫對接的準(zhǔn)備。一旦國產(chǎn)芯片性能達(dá)到實(shí)用閾值，即可形成“模型-芯片-云服務(wù)”的全棧閉環(huán)。

雖然短期內(nèi)難以匹敵英偉達(dá) GPU 的絕對性能，但從自主可控與供應(yīng)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(shù)據(jù)遷移，更是一場AI 國家隊(duì)的生態(tài)競賽。官方新聞稿預(yù)測，到 2030 年，歐洲與中東超過 75% 的企業(yè)將遷移虛擬工作負(fù)載以降低地緣風(fēng)險(xiǎn)，較 2025 年的不足 5% 大幅提升。

結(jié)語：2026 年 AI 戰(zhàn)略的實(shí)施競賽

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

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

·協(xié)調(diào)者：用多智能體系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)團(tuán)隊(duì)級智能，用特定領(lǐng)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(dòng)安全防御 AI 攻擊，用數(shù)字溯源與地緣回遷構(gòu)筑可信邊界

缺任何一幕，都可能在 2026 年的 AI 史詩劇中出局。