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调研预测，2026 年将是技术变革空前加速的一年，创新成果将远超以往，AI 驱动的高度互联世界已全面到来。企业唯有紧跟这些趋势，才能在市场波动中站稳脚跟，决定未来数十年的行业走向。
AI 超级计算平台成为技术变革的核心引擎，它整合 CPU、GPU、AI ASIC 等多元计算范式，融合强大处理器、海量存储与专用软件，专攻数据密集型工作负载。目前仅 8% 的企业将其应用于关键业务流程，而调研预测到 2028 年，这一比例将飙升至 40% 以上。
在医疗领域，该技术让新药建模时间从数年压缩至数周；金融机构借助它模拟全球市场，有效降低投资组合风险；公共事业领域则通过搭建极端天气模型，显著提升电网运行稳定性。从实验室到金融市场，算力革命正让各行业的效率边界不断突破。
2026 年，AI 从 “模型崇拜” 转向 “经济实用”，多智能体系统与特定领域语言模型（DSLM）成为落地关键。多智能体系统由多个 AI 智能体组成，可在单一或分布式环境中协作，实现复杂业务流程自动化，通过模块化设计重复利用成熟方案，提升效率并降低风险。
通用大语言模型在专业场景的短板日益凸显，DSLM 凭借专用数据训练的优势，在准确性、成本控制与合规性上表现突出。预计到 2028 年，企业使用的生成式 AI 模型中，超半数将是特定领域模型。这些模型能精准解读行业上下文，即便在陌生场景也能做出合理决策，成为企业解决实际业务痛点的 “定制化利器”。
AI 规模化落地催生两大关键需求：安全防护与高效开发。AI 安全平台为第三方及定制 AI 应用提供统一防护，集中监测并防范提示注入、数据泄露等特有风险。调研预计，到 2028 年，超 50% 的企业将通过该平台保护 AI 投资。
AI 原生开发平台则让软件开发效率迎来质变，借助生成式 AI，非技术领域专家可在安全框架内自主开发软件。企业无需扩大开发团队规模，通过微型团队配合 AI 就能产出更多应用。数据显示，到 2030 年，80% 的企业将通过该类平台完成软件工程团队的敏捷化转型，让创新速度跟上技术变革节奏。
数字时代的安全需求已从被动防御转向主动防护。机密计算通过硬件级可信执行环境，让敏感数据在非可信基础设施中也能保持私密，即便面对云提供商或硬件访问者也无泄露风险。调研预测，到 2029 年，75% 以上在非可信环境处理的业务将依赖其保障安全。
前置式主动网络安全则通过 AI 驱动的预测性防护，在攻击者行动前实施干预。当前企业安全支出中，检测与响应技术占比 75%至80%，而到 2030 年，前置式主动防御解决方案将占据安全支出的半壁江山，相关企业总市值有望突破 1 万亿美元。从数据加密到威胁预判，安全技术正构建起数字世界的信任基石。
技术正加速渗透现实世界，物理 AI 为机器人、无人机等设备赋予感知、决策和行动能力，将智能从虚拟场景延伸至实体领域。随着技术普及，仓库自动化成为明显趋势，预计到 2028 年，80% 的仓库将采用机器人技术或自动化设备，大幅提升物流与生产效率。
数字溯源技术则解决了数字资产的信任难题，通过软件物料清单、数字水印等工具，可验证软件、数据、媒体的来源与完整性。调研警示，到 2029 年，在数字溯源方面投入不足的企业，可能面临高达数十亿美元的制裁风险。无论是实体设备的智能升级，还是数字资产的源头追溯，技术都在让现实与虚拟世界更具可控性。
地缘政治风险推动企业 IT 架构调整，地缘回迁成为显著趋势。越来越多企业将数据与应用从全球公有云迁出，转向主权云、区域云或自有数据中心。2025 年欧洲和中东地区仅有不足 5% 的企业实施此类回迁，而到 2030 年，这一比例将超过 75%。
这种调整让企业更好地掌控数据驻留与合规管理，尤其受到受监管行业和跨国公司青睐，同时也能赢得关注数据隐私的客户信任。从全球布局到区域聚焦，云部署格局的重构正成为企业应对地缘风险的关键策略。
