大家好！ 今天是2025年12月20日。欢迎来到这个追踪科技行业大趋势、顺势而为投资科技股的频道。2025年年底，著名咨询公司Gartner发布了2026年十大战略技术趋势。我今天给大家用通俗语言解释一下，并说说我认为了科技股投资者该如何应对和布局。

Gartner是一个侧重于IT的咨询公司，它自己也是上市公司（代码IT）。它每年发布十大战略技术趋势，侧重于互联网行业，为CTO/CIO提供战略决策参考，也侧重于投资布局。所以，它给出的十大技术趋势预测，非常值得我们这种科技股投资者去密切关注。话不多说，我就给大家一一解读。

AI原生开发

趋势一：AI 原生开发平台 云计算出现后，出现了云原生（Cloud Native: 软件结构在云计算时代的一次革命）。云原生之前是移动原生。生成式AI出现后，同样也会出现AI原生（AI Native: 软件开始设计时就使用生成式AI）。说白了，就是当软件开始设计时，就使用生成式AI，而不是在以前旧的软件基础上进行AI改造，或者说不是AI外挂的。AI原生将是软件工程在AI时代的一次技术革命。AI原生开发平台类似几年前的云原生平台。

哪些公司有机会？我认为是那些做云计算和做大模型的大公司们。我理解像做云计算的Microsoft、Google和AWS都有机会，做大模型的OpenAI也有机会。AI原生开发平台更多的是赋能AI应用开发软件，使用生成式AI实现空前快速、便捷的软件开发。Gartner预测，到2030年，80%的企业将通过AI原生开发平台将大型软件工程团队转变为更小、更敏捷的团队并赋能这些团队。

AI超算

趋势二：AI 超级计算平台 这块就是黄仁勋所说的加速计算，即CPU加GPU加DPU的计算新结构。黄仁勋还有“AI工厂”的论述。以后的数据中心大部分将是这种数据中心，密度越来越高，形成了AI基础设施。超级计算是专门的概念，使用的是类似网络结构的AI服务器的密切连接，共同完成单一任务。大家一定要先理解超级计算的含义，再去理解AI超级计算的概念。我在这个领域有专门的视频，需要一些AI服务器结构和网络的基础知识。

在AI超级计算平台，哪些公司有机会？就是那些做加速计算，包括通用GPU和自研AI加速器的公司，例如Nvidia、AMD、Broadcom、Google等等。它们的需求又驱动了半导体的需求。另外，所有云计算的公司，都将在AI超级计算平台大趋势中受益。

机密计算

趋势三：机密计算 这块属于网络安全（Cyber Security）的范畴。以前的Cyber Security侧重于网络和数据，而对计算过程安全则重视不足。机密计算（Confidential Computing: 计算过程的安全）是计算过程的安全。计算过程需要搬移和加工数据，这些数据都需要在安全的环境下进行。机密计算的做法是使工作负载被隔离在基于硬件的可信执行环境（TEE）中，因此即使面对基础设施所有者、云提供商或任何拥有硬件物理访问权限的实体，机密计算也能保持内容与工作负载的私密性。

Gartner预测，到2029年，**75%以上在非可信基础设施中处理的业务将通过机密计算保障使用安全。**计算安全这块人类一直在做，不过类似私有云，主要是对数据和计算高度敏感的公司会使用，如金融、政府和国防等。计算安全市场空间不大，不需要特别留意。

多智能体

趋势四：多智能体系统 在2025年，AI Agent（AI智能体）是一个大趋势。到2026年的趋势，就是这些Agent之间的协作了。多智能体系统是由多个AI智能体组成的集合，它们通过交互实现复杂的个体或共同目标。你看OpenAI近期的演示，已经有多智能体系统合作了，比如通过ChatGPT的电子商务交易等。这是大势所趋，和AI原生类似，都是软件工程在AI时代革命性的演进。

领域模型

趋势五：特定领域语言模型 市场上大家关心的往往是大模型（LLM），它无所不能。但是，有模型是针对特定行业和技能的，如AI编程等，往往是在某个大模型的基础上优化和微调得到的。这就是特定领域语言模型（Domain-Specific Language Models: 针对特定行业和技能优化的语言模型）。例如，黄仁勋推动公司“所有任务尽量用AI自动化”，其中就包括让软件工程师大量使用类似 Cursor 这样的AI编程助手来加速代码编写、代码评审与测试等工作流程。AI自动编程正在取代很多传统上软件工程师的工作，这也是大势所趋。

Gartner预测，到2028年，企业使用的生成式AI模型中将有超过半数属于特定领域模型。

物理AI

趋势六：物理 AI 物理AI（Physical AI: 能够思考的机器人，将生成式AI和物理世界相结合）说白了，指的就是能够思考的机器人，把生成式AI和物理世界相结合。但是，我要强调的是，机器人不等于人形机器人，人形机器人可能就是割韭菜的。自动驾驶也是物理AI的范畴。我要强调的是，物理AI的“ChatGPT”时刻还没有到来，我估计2026年也不会到的。2026年还应该是生成式AI大模型的你追我赶。物理AI的技术挑战还很多，远没有到成熟的阶段。

物理AI与生成式AI的关键区别在于交互对象、输入输出机制和应用边界。生成式AI主要在数字空间生成文本/图像等内容，而物理AI则将AI能力扩展到真实物理世界，实现感知-决策-执行的闭环。要投资物理AI，不用说了，就是做自动驾驶和机器人的公司，包括Nvidia和Tesla。

主动安全

趋势七：前置式主动网络安全 前置式主动网络安全（Perimeter-Active Cybersecurity: 使用生成式AI和大数据来主动保障网络系统安全）就是使用生成式AI和大数据来主动保障网络系统安全，也就是俗话说的防患于未然。生成式AI和安全相结合，是生成式AI的一个重要早期应用。我以前讲过，另一个重要应用可能是基于AI的客户服务了。随着企业面临的网络、数据及联网系统威胁成倍增长，前置式主动网络安全正成为趋势。

Gartner预测，到2030年，随着从被动防御转向主动防护，前置式主动防御解决方案将占到企业安全支出总额的一半。前置式主动网络安全哪些公司受益呢？就是那些做网络安全的公司，包括Palantir、Palo Alto Networks、CrowdStrike和Fortinet，还包括内容分发网络（CDN）公司，如Akamai和Cloudflare，另外还有Cisco和所有做云计算的公司们。

数字溯源

趋势八：数字溯源 数字溯源（Digital Trust: 对软件、数据、媒体及流程的来源、所有权和完整性进行验证的能力）指对软件、数据、媒体及流程的来源、所有权和完整性进行验证的能力。企业可使用软件物料清单（SBOM）、认证数据库、数字水印等新工具验证和追踪供应链中的数字资产。数字溯源广泛使用AI来提升自动化、准确性和规模化处理能力，尤其在数据分析、异常检测和模式匹配上。像Adobe和Docusign等公司是做数字签名和合同云的，数字溯源就是用于这些地方的。

这个领域属于Cyber Security领域，大量使用大数据和AI。刚才提到的大数据公司Palantir，网络安全公司CrowdStrike，云计算公司Microsoft和Amazon等等，都在做数字溯源。

AI安全

趋势九：AI 安全平台 AI 安全平台（AI Security Platforms: 保护AI模型免受攻击和滥用的系统）属于网络安全和计算安全的一部分，肯定十分重要。大模型防止被调教坏了，就是一个例子。还有防止大模型的训练数据被投毒，大模型输出防止泄露机密信息等等。做大模型的公司和部署大模型的公司，都会加强它们的AI安全。AI安全平台可以说是大模型的关键一环。

地缘回迁

趋势十：地缘回迁 地缘回迁（Geopolitical Re-shoring: 因地缘政治考量，企业将供应链、数据中心等迁回本国或友好国家）我理解由于地缘政治，出现了一个地缘回迁的趋势。这是给企业布局供应链等考虑的，包括存放数据和云计算如何布局时，对于地缘政治的考量等等。我不知道为什么这（也是）技术趋势之一，这不是技术，是战略啊。无论如何，这至少是2026年一个大方向，也值得投资者考虑。

Gartner预测，到2030年，欧洲和中东地区将有超过75%的企业把虚拟工作负载回迁至降低地缘政治风险的解决方案，而2025年的这一比例不足5%。

总结与投资启示

以上就是Gartner发布的2026年十大战略技术趋势。我再简单总结一下。我们可以看到一个趋势是和安全相关。在AI时代，安全永远是一个方向，而安全大量使用AI。安全这块包括了趋势三：机密计算，趋势七：前置式主动网络安全，趋势八：数字溯源，趋势九：AI安全平台，甚至趋势十：地缘回迁，也是基于安全的考量。所以，那些专门做Cyber Security的公司，做内容分发网络（CDN）的公司，做大数据和AI的公司，包括做云计算的公司，都在这些方向上能够有所作为。

另外，有几个趋势属于AI基础设施方面的，如趋势一：AI原生开发平台，和趋势二：AI超级计算平台。AI基础设施是2025年的重点方向。OpenAI和云计算巨头的资本支出暴涨，它们都在积极部署AI基础设施。这块我在2025年讲了很多了。受益的公司包括了云计算公司、半导体公司等等。

还有，就是AI时代带来的软件结构的改变和各种AI相关应用，如趋势四：多智能体系统，趋势五：特定领域语言模型，和趋势六：物理AI。

总之，这些战略技术趋势给我们提供了2026年布局科技股投资的一个参考。我认为大方向上还是比较靠谱的。作为科技股的投资者，大家好好研究一下吧。俗话说，选择大于努力。选对2026年的投资大方向，你就已经事半功倍了。

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