每年秋季，全球知名研究機構 Gartner 都會發佈下一年的十大戰略技術趨勢報告，這份報告已成為企業 CIO 和技術領袖規劃未來的重要參考。近日，Gartner正式發佈了《2026年十大戰略技術趨勢》，指出 2026 年將是技術變革的關鍵轉折點——顛覆、創新與風險以前所未有的速度平行，AI 不再是可選，而是核心驅動力。這份報告強調，在一個AI驅動的高度互聯世界中，單一技術能力已不足以應對複雜挑戰。趨勢之間緊密交織，企業需要同時關注基礎設施建構、智能系統編排以及安全信任治理。Gartner將十大趨勢歸為三大主題：架構者（建構強大AI基礎）、整合者（智能應用與協作）、守衛者（價值保護與風險管理）。這些趨勢不僅技術性強，更關乎業務轉型與負責任創新。下面，我們用通俗語言一一解讀這十大趨勢，幫助大家理解它們是什麼、為什麼重要，以及對企業和普通人的影響。1. AI 原生開發平台傳統軟體開發依賴大團隊和專業編碼人員，未來將徹底改變。AI 原生開發平台 利用生成式 AI，讓小團隊甚至非技術領域的專家快速建構應用，只需AI輔助和安全護欄。到 2030 年，80% 的企業將把大型開發團隊轉變為 AI 賦能的敏捷小隊。這大大降低開發門檻，加速創新落地，讓更多業務想法變成現實，但也需要注重治理以避免風險。2. AI 超級計算平台AI 超級計算平台像是一個超級大腦，能整合 CPU、GPU、AI 專用晶片甚至神經形態計算，處理海量資料和複雜任務。它能在醫療領域幾周內模擬新藥、金融領域最佳化風險模型，或公用事業預測天氣最佳化電網。到 2028 年，超過 40% 的領先企業將在關鍵業務中使用這種混合計算架構。它推動效率和創新，但企業需管理成本和複雜性。3. 機密計算資料隱私越來越重要，尤其在雲端或跨境合作中。機密計算通過硬體級隔離，確保資料處理過程不被窺視，即使在不可信環境中也安全。特別適合監管嚴格的行業，如金融或醫療。到 2029 年，75% 以上的非可信基礎設施操作將採用它。這讓企業更放心共享資料，促進協作，同時提升合規性。4. 多智能體系統就像一個AI團隊，多個代理互相協作完成複雜任務。多智能體系統讓每個代理專注特定角色，通過互動實現整體目標，比如在供應鏈中預測需求並最佳化物流。這種模組化設計可復用、降低風險、加快交付。它將自動化業務流程，提升團隊效率，讓人與 AI 更好合作，雖無具體預測，但將成為 2026 年主流。5. 特定領域語言模型，DSLM通用大模型強大，但專業場景常不夠精準。特定領域語言模型，DSLM基於特定行業資料訓練，如醫療或製造，提供更高精準性、合規性和更低成本。到 2028 年，企業一半以上的生成式 AI 模型將轉向領域特定。這意味著AI會更“專業”，決策更可靠，適用於需要深層上下文的代理系統。6. 物理 AIAI不再侷限於數字世界，而是融入現實。物理 AI為機器人、無人機和智能裝置注入感知、決策和行動能力，比如工廠機器人自主適應環境，或農業裝置精準操作。它將革新製造業和物流，但要求跨IT、營運和工程的新技能。雖無具體預測，但這會推動自動化，提升安全和效率，同時需管理就業影響。7. 前置式主動網路安全過去的安全是事後補救，未來是提前防範。前置式主動網路安全用 AI 預測威脅，在攻擊前阻斷或誤導敵人。到 2030 年，這類主動防禦將佔企業安全支出的一半。它從被動轉向主動，大幅減少損失，尤其在 AI 時代威脅激增的環境中，幫助企業保護網路、資料和系統。8. 數字溯源AI 內容氾濫，如何證明真實性？數字溯源通過軟體物料清單、數字水印等追蹤來源和完整性，驗證軟體、資料和媒體。到 2029 年，未投資此領域的企業可能面臨數十億美元的合規罰款。它建構數字信任，特別在供應鏈和媒體領域，確保第三方程式碼和AI輸出可靠。9. AI 安全平台隨著 AI 應用增多，風險如提示注入或資料洩露也隨之而來。AI安全平台提供統一監控和防護，覆蓋第三方和自訂 AI，強制執行策略。到 2028 年，超過 50% 的企業將採用它。這幫助 CIO 建立安全邊界，保護 AI 投資，避免潛在漏洞。10. 地緣回遷地緣政治不確定性上升，企業開始將資料和應用從全球公有雲遷回本地或主權雲。地緣回遷增強資料主權、合規和控制，贏得客戶信任。到 2030 年，歐洲和中東 75% 以上的企業將完成回遷，從 2025 年的不到 5% 大幅增長。反映出企業在動盪世界中尋求穩定。總結Gartner2026 年十大趨勢清晰傳遞一個訊號——AI 正重塑一切，從計算基礎到物理世界，從開發效率到安全治理。企業如果現在行動，就能抓住創新浪潮。建議企業領袖盡快評估自身準備度，投資關鍵領域，推動負責任的 AI 轉型。未來已來，你準備好了嗎？ (AI資訊風向)

阿里雲拿下Gartner四項第一，亞太唯一生成式AI的技術周期正在進入一個前所未有的高速區間。面對日新月異的生成式AI技術，企業正陷入選擇難題：如何挑選一個平台，才能跟上快速迭代的創新步伐？最近，Gartner發佈了最新《生成式AI技術創新指南》系列報告，從雲基礎設施、模型工程、模型提供商、AI應用四大維度掃描全球廠商。結論顯示：阿里雲是唯一在全部四個維度均被列入領導者象限的亞太公司，並與Google、OpenAI並列於全球前列。Gartner這次把競爭的底層邏輯攤開了：在技術快速更迭的時代，全端能力才是制勝關鍵。這恰好與阿里雲提出的“全端AI服務商”定位完全契合。01全端能力沉到底層阿里雲是真能打的那家Gartner將GenAI能力分為四層，對應阿里雲從基礎設施到應用的全端體系。在底層基礎設施維度，重點是訓練、推理、大規模服務的資源與網路調度。阿里雲與Google、微軟、AWS同列，是唯一入選的亞太雲廠商。今年其AI資料中心全面升級，HPN8.0已實現十萬卡級高穩定互聯。在模型工程維度，評分集中在資料處理、訓練調度、精調與可觀測性。阿里雲在縱軸特徵和橫軸潛力上均領先三大國際雲廠商。PAI平台與通義協同後，訓練端到端加速比提升三倍，推理效率同步提升。模型本體維度考察模態覆蓋、開放性、安全與生態。阿里雲位於領導者象限，指標領先AWS與微軟，僅次於Google和OpenAI。通義模型覆蓋輕量到全尺寸，並保持多模態迭代。在最上層的知識管理與生產力應用維度，阿里雲依舊處於領導者象限，是唯一來自中國的廠商。面向企業檢索、對話與內容協作的工具體系已成熟，百煉平台過去一年模型呼叫量提升十五倍，使大模型在企業內部可視化落地。多家國際機構的結論與Gartner一致。沙利文顯示通義是中國企業採用最多的大模型；Omdia指出財富中國500強中七成已部署GenAI，阿里雲滲透率過半。在更聚焦的AI雲市場，阿里雲2025上半年份額超過三分之一，高於第二到第四名總和。從模型、平台到基礎設施與應用，阿里雲已形成清晰的全端閉環，“全端最強”具備逐層可驗證的技術能力。圖說：按照縱軸產品特徵（feature）、橫軸未來潛力（futurepotential），新興市場共分為四個像限。阿里雲在“面向GenAI的基礎設施”維度位列新興領導者象限。（報告截圖）02誰都可以宣佈第一全端領先者只有一個今年“AI雲第一”的說法層出不窮，各家機構都在按不同口徑給出第一：模型能力第一、企業採用率第一、市場滲透率第一……多重口徑疊加，讓“第一”本身變得嘈雜。Gartner的意義在於，它把大模型時代的“漢堡包”拆開，讓行業看到真正影響競爭力的底層結構。全端之所以成為終極門檻，原因只有兩個。第一，協同最佳化的複利效應。AI算力的昂貴眾所周知，而通過“雲+AI”的全端協同，可以將硬體性能壓榨到極限，從而大幅降低推理成本。Qwen3-Next推出後推理成本下降90%，正是因為模型、平台和基礎設施在同一技術體系內協同最佳化。對於客戶而言，這直接轉化為更具競爭力的API價格和更低的試錯成本。第二，緊耦合帶來的落地確定性。雲和AI本質上是伴生關係。Qwen3-Next推出後推理成本下降90%，正是因為模型、平台和基礎設施在同一技術體系內協同最佳化。企業已經用選擇給出了答案。Omdia資料顯示，2025年上半年阿里雲在中國AI雲市場的份額高達35.8%，超過了第2到第4名的總和，更有53%的中國500強企業選擇了阿里雲部署GenAI。企業用腳投票證明了：他們需要的不只是一個模型，而是一套穩定、便宜且能快速落地的全端服務。Gartner將GenAI切成基礎設施、模型工程、模型本體、知識管理四層，給出的正是更貼近市場真實需求的結構：底層越重，護城河越深。在這四個維度中同時位於領導者象限的，亞太範圍內只有阿里雲一家。這意味著，在全端技術競爭裡，它已經建立起跨層互相強化的能力結構。模型的迭代速度依賴基礎設施最佳化，模型工程的工具鏈效率反過來提升模型的使用門檻，而上層應用又能及時把企業需求反哺到模型層。它不是某一環領先，而是整個技術堆疊沒有明顯短板。圖說：阿里雲在“GenAI模型提供者”維度位列新興領導者象限。（報告截圖）03AI+雲的全球競爭裡能對標的只有Google與阿里如果站到全球維度觀察，GenAI的競爭正在形成兩種路線。第一種是以模型為核心，由模型向外延展生態，例如OpenAI。第二種是以雲為核心，由雲能力向下延展到模型與晶片。而在Gartner的結構下，能夠真正做到“雲+模型+晶片”垂直整合的廠商，全球只剩兩家：Google與阿里。Google依託自研TPU，搭配Gemini模型家族，形成從裝置端到企業端的完整體系。2025年11月18日發佈的Gemini3在多項基準測試中領先：Humanity'sLastExam得分45.8%創該測試最高紀錄，該模型100萬token輸入窗口和原生多模態支援，使其成為當前最強大的通用AI模型之一。配合Gemini3發佈的還有圖像生成模型NanoBananaPro。該模型在圖像編輯排行榜上位居全球第一，能同時處理14張不同圖像或5個角色並保持一致性。短短4天內，NanoBanana為GeminiApp新增1300萬使用者。Google的垂直整合深度體現在晶片演進速度。從TPUv6（Trillium）到v7（Ironwood）僅7個月，Trillium在密集LLM訓練中比v5e快4倍，擴展效率在6144顆晶片規模下仍保持94%。阿里在架構邏輯上與其類似。一方面，以通義模型覆蓋從輕量化、場景化到旗艦大模型的全尺寸結構。另一方面，依託自研晶片與大規模智能算力網路，建構訓練、推理與應用的統一體系。第三層，是以百煉平台與企業級生產力工具，對外部需求進行快速整合。這種“三段式結構”正好貫穿Gartner的四個技術維度。因此在最新一期的報告裡，Google與阿里雲穩坐四大維度領導者象限。更有趣的是，兩者在C端的戰略也驚人一致。就在Google用Gemini迅速搶奪OpenAI使用者的時候，阿里的千問App全面爆發，整合了搜尋、文件、創作等功能，下載量一周內迅速突破1000萬大關，成為新的超級流量入口。這不是偶然，是技術路徑本身決定的。AWS和微軟有雲和晶片（AWS的Trainium、微軟的Maia），但缺少頂級自研模型，依賴於Anthropic、OpenAI的合作關係。OpenAI只有模型，在成本控制和性能最佳化上受制於雲服務商。未來的GenAI競爭，會越來越像移動網際網路時代的“端雲一體”。只有底層算力、模型架構與中介軟體平台同時具備，才能讓企業用得穩，也能讓應用快速生長。04結語Gartner的報告把GenAI的競爭全貌拆成可驗證的四個層次。也讓“全端領先”這件事變得清晰可見。在這套框架裡，阿里雲是唯一在四個像限都處於領導者位置的亞太廠商，也是能與Google並列的全球雙核心玩家之一。技術風暴會繼續加速，企業的窗口期會繼續縮小。而在全端競爭裡，能夠把基礎設施、模型、工程體系與應用能力持續整合的廠商，會成為未來幾年最穩定的AI基座。阿里雲顯然正在將自己推向這個位置。 (硬AI)

日前，Gartner發佈了2025年十大戰略技術趨勢報告。在該報告中，Gartner強調了那些將在未來10年內給CIO和其他IT領導人帶來重大變革與機遇的趨勢，涵蓋AI、資訊安全、量子密碼學、計算、機器人等。 Gartner研究副總裁高挺（Arnold Gao）表示：“今年的重要戰略技術趨勢涵蓋了AI的必要事項和風險，以及計算技術和人機協同等前沿趨勢。追蹤這些趨勢將幫助IT領導者以負責任、和合乎道德的創新方式塑造企業機構的未來。” 以下是2025年重要戰略技術趨勢。 代理型AI（Agentic AI）

對於技術泡沫，大家可能最熟悉的就是Gartner的技術成熟度曲線圖。過去幾年確實出現了許多備受關注的技術，例如雲端運算、巨量資料、區塊鏈和元宇宙。新技術讓人激動，但很多企業在跟進這些技術時往往猶豫不決，擔心不下注未來會被淘汰，也擔心投入巨大但方向錯誤。 例如，前幾年Facebook押注元宇宙，甚至將公司名稱改為Meta，但元宇宙的技術成熟度和市場發展並未達到預期。幸好，Meta公司在大模型時代及時調整方向，特別是在開源大模型上為社區做出了巨大貢獻。那麼，這次大模型的技術發展周期是怎樣的，會出現短期見頂的情況嗎？ Meta於7月23日發佈了Llama 3.1 405B開源人工智慧模型，這是Meta迄今為止最強大的模型，也是目前全球最強大的開源大模型。在某些方面，超大杯Llama 3.1 405B超過了GPT-4 0125，與GPT-4o和Claude 3.5互有勝負。例如，它在NIH/Multi-Needle基準測試中的得分為98.1，在ZeroScrolls/Quality基準測試中的得分為95.2，在處理長文字方面表現出色，在Human-Eval基準測試中也略佔上風。 從最終效果來看，大力仍能出奇蹟，Scaling Law依然有效。在Llama3.1的大模型中，70B和8B大小參數的模型也比之前的版本有了非常大的性能提升，這兩個規模的開源模型非常適合企業部署。

2023年半導體市場負成長10%左右 市場研究公司Gartner所發表的全球半導體市場成長率趨勢（2003-2024）。2003 年至2022 年的實際結果。2023年是估計（初步數據），2024年是預測（2023年12月19日公佈的數字） 去年（2023年），全球半導體市場（銷售額）似乎經歷了約10%的負成長。高科技領域知名市場研究公司Gartner於2023年12月19日（美國時間）宣布，預計當年全球半導體市場將較上年下降11.0%，至5,330億美元。 此外，計算半導體市場統計數據的產業組織WSTS於2023年11月28日（日本時間）宣布，2023年全球市場預計較上年減少9.4%至5,201.26億美元（1月至實際結果） 9 月發布， 10 月至12 月發布預測）。

根據Gartner, Inc. 的初步結果，2023 年全球半導體收入總計5,330 億美元，較2022 年下降11.1%。 Gartner 副總裁分析師Alan Priestley表示：「雖然半導體產業的周期性在2023 年再次出現，但市場經歷了艱難的一年，記憶體收入錄得史上最嚴重的跌幅之一。」「表現不佳的市場也對多家半導體供應商產生了負面影響。排名前25 的半導體供應商中，只有9 家實現了2023 年收入增長，其中10 家出現了兩位數的下降。” 2023年排名前25的半導體廠商的半導體營收合計下降14.1%，佔市佔率為74.4%，低於2022年的77.2%。 英特爾2023 年重奪第一

根據Gartner公司初步數據顯示，2023年是PC史上最糟糕的一年，2023年下降了14.8%。這是連續第二年出現兩位數下降。2023年全球個人電腦出貨量總計2.418億台，低於2022年的2.84億台。 不過，PC市場將在2024年恢復年度成長。 2023年全球PC供應商出貨量初步估計（千台） Gartner分析師表示，在經歷了2020年至2021年的非凡增長期之後，PC市場在過去兩年經歷了重大調整期，新冠疫情爆發後PC 市場崩盤。

關於半導體今年的整體表現預計未來的走勢，現在是眾說紛紜，意見百出。那麼究竟全球的分析師是如何看待半導體今年與未來的呢？半導體產業觀察現在綜合裡目前領先的半導體產業分析機構做得預測，讓大家對半導體的未來有所了解。 從這些分析師的總結看來，半導體終於苦盡甘來。 Gartner下調半導體預期 最近，Gartner 調整了2024 年全球半導體收入預測，預計將成長16.8%，達到6,240 億美元。這比市場分析師在今年年初預測的2024 年成長18.5% 略有下降。根據Gartner 在五月預測，2023 年全球半導體營收將下降至5,322 億美元，降幅為11.2%。分析師預測，到2024 年，該市場的年價值將成長18.5%，達到6,309 億美元。