2026年值得关注的五大技术趋势

行业趋势 | 2025年12月03日


又到了一年一度预测2026年会发生(或不会发生)什么的时候。

我不做预测。不过,我会研判趋势。如果您也特别爱较真,应该已经明白:这意味着我会根据数据和趋势线推导未来走向,而不是靠茶叶占卜。趋势研判不是预言,而是有据可查的模式识别。我不会凭空猜测接下来会发生什么,而是从已经出现的动向中推演,并衡量其发展势头有多快。

换句话说:我不是在预测未来,只是在关注当下那些被其他人忽视的部分。

基于这一点,我很高兴与大家分享我认为2026年值得关注的五大科技趋势。准备好了吗?不管怎样,我们这就开始。

1. 推理 

超越训练,成为主要成本中心

我们将看到一个重大转变:企业在推理基础设施(服务、扩展和延迟优化)上的支出将超过训练。训练是阶段性的,而推理则全天候持续运行。我已经指出了这一趋势,市场也出现了相同的迹象。我们的研究显示,80%的组织已经在运行自己的推理服务。这使推理明确跻身“一级工作负载”之列,也表明成本已经在显著转移。

  1. Dell公开报告称,其AI和服务器业务正在迅猛增长。例如,该公司称,AI服务器销售额从2024财年到2025财年增长了约5倍,并预计2026财年AI服务器收入将达到200亿美元。
  2. IDC预测,到2028年,加速服务器(即针对AI和推理进行优化的服务器)支出将占服务器AI基础设施支出的75%以上,5年复合年增长率约为42%。

为何重要:

  • 设计权衡:需要考虑延迟、吞吐量、容量、突发扩展、散热、功耗和本地性。
  • 原本为训练构建架构的组织将不得不仓促重新设计架构,以提升推理性能。

2. 推理
即服务成为基本要求

“模型托管”服务将演变为完整的推理即服务产品,就像基础设施领域的“计算即服务”一样。多家行业信息来源援引预测称,到2026年,约78%的组织将依赖推理即服务。

为何重要:

  • 规模较小的团队和公司无需拥有完整的推理技术栈,也能参与竞争。
  • 您将看到提供低延迟推理端点、模型版本控制和SLA保障的市场平台。
  • 实时AI的部署门槛随之降低。

3. 推理
借助智能体AI拓展至新领域

随着智能体AI加速发展,推理将不再仅用于静态预测或分类,而是会持续应用于交互循环,包括状态管理、工具调用、规划和对话等。Gartner预测,到2026年,40%的企业应用将嵌入特定任务智能体。我们的研究发现,企业对智能体和智能体AI的应用远不止浅尝辄止:5%已投入生产,更多企业正处于“准备就绪”阶段。

为何重要:

  • 推理转向组合式:每个“任务”需要多次调用微模型。
  • 延迟预算趋紧。需要采用智能路由、缓存、护栏层和部分求值。
  • 边缘推理与云端推理之间的界限日益模糊。

4. 推理
边缘推理成为主流

由于往返延迟或对云的依赖并非总是可以接受,更多推理将转向边缘模式或混合模式(边缘+云)。AR/VR、自主系统、物联网和工业领域的实时工作负载将推动这一需求。“推理即基础设施”的趋势、“AI PC”的迅速普及,以及AI在智能手机等端点上的广泛部署,都体现了这一点。

为何重要:

  • 您将看到硬件专用化趋势:微型加速器、边缘侧TPU/ASIC、模型量化、剪枝和运行时自适应。
  • 模型将在云端与边缘决策切换、回退以及“仅限本地”的孤岛环境之间实现平稳降级。

5. 推理
治理和可解释性控制成为强制要求

随着推理规模扩大,越界或不公平的决策将损害品牌声誉,并带来合规问题。预计监管规定和企业政策将要求推理决策可追溯、因果关系可解释、能够检测漂移,并为每次推理保留审计日志。例如,Deloitte的趋势分析指出,安全、主权和控制是2026年的关键主题。我们自己的研究发现,各组织正在保护所有内容,甚至包括提示词日志。87%的大型组织已使用RBAC来管控提示词和日志的访问权限。

为何重要:

  • 推理架构需要内置日志记录、溯源、版本控制和防护机制层。
  • 语义探测和运行时合理性检查(正如您已经考虑的那样)将成为基本要求。
  • 供应商之间的竞争将不仅体现在速度和成本上,还将体现在可信度和可解释性上。

推理不只是下一种工作负载,更是一种新的运行时。自云计算蓬勃发展以来,我们沿用至今的每一个未经审慎验证的架构假设,都将受到它的检验,而且往往会被打破。

安全、主权和控制并非流行语,而是AI赋能企业赢得信任的基础。到2026年,当炒作热潮退去,只有将推理视为基础设施而非灵感的企业,才能继续立足。

没错,要用一个词概括2026年,那就是:推理。

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关于作者

Lori Mac Vittie
Lori Mac Vittie杰出工程师兼首席技术布道师 | F5

Lori MacVittie是F5首席技术官办公室的杰出工程师兼首席技术布道师,在应用交付、自动化战略和基础设施领域拥有深厚的专业知识。无论是为AI智能体定义防护机制、剖析脆弱的多云架构,还是探索可扩展系统的极限,她都善于化繁为简。她在应用开发、IT架构以及网络和系统运维领域拥有30多年的行业经验。加入F5之前,她曾担任技术编辑,并因出色表现获得奖项。 MacVittie拥有计算机科学硕士学位,著述颇丰,出版作品涵盖安全、云和企业架构领域。她还热衷于桌面游戏和电子游戏,并且对奶酪有着毫不掩饰的鲜明见解。

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