建構、整合、先鋒：2026 年引導企業推進 AI 轉型的三大核心能力
AI 正在全面進入企業的核心流程，但技術更新的速度已經超過多數組織的吸收能力。Gartner 今年提出的十項策略性技術趨勢的關鍵，不在於「今年流行什麼」，而在於替企業整理出一套更清晰的思考順序：企業需要哪些基礎、如何協同 AI 能力，以及應該如何管理伴隨而來的風險。
與其把這份報告視為十個獨立趨勢，這份報告聚焦回答一個更根本的問題：AI 時代的企業究竟需要哪些能力？
因此，報告把十個趨勢分成三組能力：建構者、整合者、先鋒者，把看似分散的趨勢重新收束成一個企業可操作的架構，幫助決策者在工具更新與市場雜訊中，看清哪三類能力會決定組織未來的競爭力。
📌 《Gartner 預測 2026 年十大策略技術趨勢》適合誰閱讀？
- 核心高層領導者，包括技術領導者、資訊長與財務長
- 技術與營運執行者
- 業務、合規與產品職位
適合任何參與制定技術策略、風險管理、合規性或利用 AI 進行創新與轉型的組織成員閱讀。
🔴 報告洞見
為了讓企業能用一張清楚的地圖理解 AI 的策略規畫，解釋在 AI 驅動的世界中，實現這些策略目標的藍圖，Gartner 在報告中將十個策略性技術趨勢，區分成三類核心主題，分別是：
第一類，建構者（The Architect）：打下 AI 時代的穩固基礎。核心在於建立安全、可擴展且具適應性的數位基礎，以便加速創新和提高韌性。
第二類，整合者（The Synthesist）：讓所有 AI 零件聰明地協同合作。協調多樣化的技術（如多代理系統和專業模型），以解鎖新的差異化價值來源。
第三類，先鋒者（The Vanguard）：主動防禦並贏得信任。透過主動式網路安全、透明治理和數位誠信，在風險日益增加的時代提升信任、治理與安全性。
在 AI 驅動的世界中，企業不僅需要新技術還必須調整整體的結構、治理與策略思維。這三類互補主題，對應企業在 AI 時代的三種必備能力，以下摘要說明。
💡 能力一：建構者，打造 AI 就緒基礎
技術領導者必須採取行動來現代化平台與基礎設施，創造「AI 就緒」的基礎，實現速度、安全性和可擴展性，這一核心策略涵蓋了三大關鍵技術趨勢：
AI 原生開發平台，微型團隊成企業新常態
「AI 原生開發平台」利用生成式 AI 讓軟體建立比以往更快、更容易。這些工具範圍廣泛，從僅需單一指令就能生成軟體的「一鍵式」工具，到能夠協同作業以創建軟體的 AI 代理人系統。透過這些平台，組織能夠讓「微小團隊」運用相同資源開發更多應用程式。
根據預測，到 2030 年，80% 的大型軟體工程團隊，將演變為由 AI 輔助的小型團隊；同時，到 2030 年，將有 40% 的企業應用組合，包含使用 AI 原生平台建構的客製化應用。
AI 超級運算平台，高效能運算時代
隨著組織開發更大型、更複雜的 AI 模型，對處理能力的需求已經超越了傳統基礎設施的極限。AI 超級運算平台正是為了解決此一需求而生，它結合了高性能運算 (HPC)、專業處理器和可擴展架構，提供訓練和運行進階 AI 模型所需的龐大處理能力。
資料顯示，企業對其的需求正急劇上升，預計到 2028 年，將有 40% 的企業會採用混合運算架構，以適應這種對高效能運算能力的需求。
機密運算，打造企業級 AI 安全與合規新基礎
在 AI 驅動的世界中，資料在使用中的保護變得至關重要。機密運算利用硬體層面的可信任執行環境（TEEs），來保護資料在處理過程中的安全性，即使是雲端供應商也無法未經授權存取。
這項趨勢的興起是為了應對日益嚴格的隱私法規、資料本地化要求，以及在雲端部署敏感 AI 工作負載的合規需求。
機密運算能夠為敏感的工作負載提供安全的雲端策略。事實上，到 2029 年，預計在不受信任的基礎設施中，將有 75% 的處理作業會透過機密運算來得到保護。
建構者主題下的上述三個趨勢，為組織提供了一個堅實的藍圖，確保組織在追求 AI 創新時，速度、能力和安全三方面都能獲得足夠的支撐。
當基礎被現代化後，下一步是讓分散的 AI 能力協同運作，進入「整合者」階段。
💡 能力二：整合者，協調多樣 AI 能力，建立可擴展的企業智慧
整合者趨勢聚焦於協調多樣化的技術，以推動工作流程、產品和體驗的創新。這一核心策略涵蓋了三個關鍵技術趨勢：
多代理系統，協作完成複雜任務
「多代理系統（Multiagent systems, MAS）」是指由一群專業化的 AI 代理組成，它們相互協作來完成複雜的工作流程。
相較於單一、龐大的 AI 解決方案，MAS 中的每個代理人負責特定的任務，從而提高了效率和可擴展性。
企業對此的興趣正在快速增長，根據報告，從 2024 年第一季度到 2025 年第二季度，有關 MAS 的諮詢量激增了 1,445%。預計到 2027 年，將有 70% 的 MAS 會使用狹義專業化的代理人。此外，到 2028 年，將有 60% 的 MAS 會支持多供應商互通性。
領域特定語言模型，追求精準與合規
「領域特定語言模型」（Domain-specific language models, DSLMs）是經過特殊訓練的 AI 模型，它們利用針對特定行業或業務功能（如金融、醫療或人力資源）的專業資料集進行訓練。因此，DSLMs 能夠比通用的大型語言模型提供更高的準確性與合規性。
由於數據主權和合規性需求，許多企業更傾向於在內部運行這些專業模型。預計到 2028 年，30% 的企業生成式 AI 模型將會是領域特定的。同時，到 2028 年，將有超過 60% 的生成式 AI 工作負載會在內部或裝置上運行 DSLMs。
實體人工智慧，將智能帶入現實世界
「實體人工智慧」（Physical AI）旨在將智能帶入真實世界，透過機器人、無人機、車輛和智慧設備，使其能夠感知、決策並採取行動。這些系統結合了感測器、致動器和 AI 模型，用於自動化實體任務。
這項趨勢的驅動力在於組織希望將數位 AI 的生產力應用於實體環境。這種實體任務自動化的趨勢十分明顯，預計到 2028 年，將有 80% 的倉庫會使用機器人技術或自動化。
此外，領先的 AI 供應商也在積極佈局，預計到 2028 年，排名前 10 的 AI 供應商中，將有 5 家會提供實體 AI 產品。
整合者主題下的三個趨勢，引導組織如何有效地協調和運用日益專業化和分散化的 AI 能力，從而解鎖過去難以達成的、新的差異化商業價值。
但 AI 能力越強，風險也越集中，因此企業必須同步建立治理與信任的防線。
💡 能力三：先鋒者，AI 時代真正的競爭力，是守住風險
先鋒者趨勢強調主動式的安全、透明的治理和數位誠信，目的是在擴展 AI 和數位轉型的同時，保護組織聲譽、確保合規性並維持利害關係人的信心。這一核心策略涵蓋了四項關鍵技術趨勢：
先發制人網路安全，主動防禦 AI 威脅
「先發制人網路安全」利用先進的 AI 驅動技術，在網路攻擊發生之前就進行預測、干擾和中和。這項技術超越了傳統的偵測與回應機制，旨在應對不斷呈指數級增長的 AI 驅動型威脅。
由於主動防禦已成為一項普遍要求，預計到 2029 年，缺乏先發制人網路安全技術的產品將會失去市場相關性。數據顯示，到 2030 年，資訊安全軟體支出中將有 50% 會用於先發制人的解決方案；同時，預計到 2030 年，每年記錄在案的漏洞數量將會超過 100 萬。
數位來源證明，驗證內容真實性
「數位來源證明」旨在利用軟體物料清單、證明資料庫和數位浮水印等工具，驗證軟體、資料和媒體的來源和完整性。它為系統提供了透明度和信任，特別是針對依賴第三方組件和 AI 生成內容的系統。
組織正面臨程式碼竄改、開源專案風險以及 Deepfake 驅動的假消息散佈等日益增加的風險。此外，日益嚴格的監管要求（例如歐盟 AI 法案）也要求對 AI 生成的內容進行來源追蹤和浮水印標記。
AI 安全平台，應對 AI 原生風險
隨著 AI 應用的加速，傳統的安全工具已難以保護 AI 工作流程。因此，組織必須實施 AI 安全平台（AISPs）來部署防護措施。
AISPs 專門應對傳統安全機制無法處理的 AI 原生風險，例如提示注入 (prompt injection)、惡意代理人行為和資料洩露。
值得注意的是，企業部署 AISPs 不僅是為了防範外部攻擊。報告指出，80% 的未經授權 AI 交易將源於內部政策違規，而非外部攻擊。這使得組織必須實施 AISPs，部署防護措施，以控制 AI 的使用並管理風險。預計到 2028 年，將有超過 50% 的企業會採用 AISPs。
地緣愛國化，降低地緣政治風險
「地緣愛國化（Geopatriation）」是一種策略，指的是將工作負載從全球超大規模雲端，遷移到主權或本地環境，以降低地緣政治風險。這包括將工作負載重新部署到主權雲區域，或將其遷回企業內部（on-premises）。
由於地緣政治動盪和監管要求不斷增加，組織不得不重新評估對全球雲端的依賴性。資料預測，到 2030 年，將有 75% 的企業會採取地緣愛國化策略來安置其工作負載。
先鋒者主題下的四個趨勢是組織在 AI 時代中，保護其數位資產、維持公共信任和應對不斷變化的全球法規所必須採取的策略性行動。
報告提醒，上述三組趨勢遠不止是單純的技術轉變，也是業務轉型的催化劑，提醒領導者採取深思熟慮和果斷的行動。
在 AI 驅動、超連結的世界中，單一的能力已經不足夠。因此，組織必須將「建構者」、「整合者」和「先鋒者」這三個核心主題視為一個整體框架。
成功的關鍵在於，技術領導者需要評估這些趨勢，如何與自身的策略抱負保持一致，並將其完整地整合到未來的規劃中。
＊閱讀完整報告內容，請見：《Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2026》
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＊初稿由 AI 協作，首圖來源：Unsplash