今天是 2025 年 12 月 27 日，星期六。今天天氣很好捏，有沒有出去玩啊，楊老師在家裡讀書，幫大家分享 AI 時代最重要的議題，用最簡單的方式分享給大家。
每年到了歲末，楊老師都在等一家公司的研究報告，這是十幾年來養成的習慣了，這家公司的報告就跟算命老師手上拿的羅盤一樣，給我們好的方向喔。真的嗎？是哪一家公司啊？就是 gartner 這家公司。我相信許多高階主管們一定知道我在講什麼，因為在許多研究報告、簡報裡、媒體上、甚至投資報告中也常看到大家引用 Gartner 的數據跟觀點，沒錯，Gartner 不是來那種幫企業接案執行的顧問公司喔，它是站在企業高層的角度，幫忙把複雜又快速變動的科技世界，整理成可以用來做決策的判斷框架。所以，Gartner 的主要客戶是公司裡面的董事會、總經理、資訊長、數位轉型負責人。這些人每天面對的問題，往往不是「技術怎麼做」，而是「現在要不要做？要不要投？如果投錯，風險誰扛？」Gartner 存在的價值，就是在這個關鍵時刻，提供一個相對中立、長期、可對照的觀點，幫助企業降低在科技決策上的不確定性。
所以你就可以知道，Gartner 真正厲害的地方，不只是它「看趨勢」，而是它幫整個產業建立了一套討論科技的共同語言。你知道嗎？很多現在大家覺得理所當然、甚至已經變成業界共識的名詞，其實最早都是由 Gartner 定義、命名，然後一路被企業、顧問公司與媒體沿用下來。像是 Hype Cycle (技術成熟度曲線)，幾乎已經成為判斷新科技成熟度的標準模型，企業在討論「現在是不是炒作期」「該不該等一等」時，其實早就在使用這套思維。又例如 Magic Quadrant (魔力象限)，是一張讓主管快速理解市場結構、降低資訊不對稱的地圖。還有，像是 Top Strategic Technology Trends，也就是 Gartner 每年提出的「十大策略科技趨勢」，它在幫企業排出優先順序，畢竟資源有限，不可能什麼都做，這份清單真正的用途，是讓主管知道哪些方向「必須關注」、哪些可以持續觀察、哪些暫時不用急著投入。至於 Digital Twin（數位分身）、Citizen Developer（公民開發者）、這些名詞今天聽起來已經很自然，但回頭看，都是 Gartner 在不同時期持續定義、擴充、推廣後，才慢慢成為企業界的共通語言。如果你說，楊老師你講的這些都是老闆跟工程師們在看的，離我們一般人太遠，我聽不懂，那你別急，我再換個方式告訴你喔
今天我們常聽到的 流程自動化、No-Code／Low-Code、Vibe Coding、數字人視頻、AI Agent，大家應該每天在FB、報章媒體上都一直看得到吧？這些也都是 Gartner 在這幾年提出的趨勢喔。例如：流程自動化最早可追溯到 2012 年後 Gartner 對 RPA 的推動，並在 2020 年升級為 Hyperautomation；然後，像是 No-Code／Low-Code 的工具趨勢，例如大家瘋狂在學的 n8n, Make ，就完全呼應到 Gartner 2016 年就提出的 Citizen Developer，強調讓非工程背景的人也能參與系統與流程設計，而今天流行的 Vibe Coding，本質上正是 Citizen Developer 在生成式 AI 時代的進化版本，只是從「拉元件、畫流程」變成你只要出一張嘴，AI就幫你寫程式，每個人都可以寫出簡單的 AI / APP系統雛形。
隨著生成式 AI 普及，Gartner 在 2024 年談的 AI 民主化與人機協作，也很自然的延伸出今天大量被實踐的 NotebookLM 知識管理，生成語音摘要、影片摘要、資訊圖表、簡報、還有像是利用 Gemini Nano Banana 畫圖，利用 Grok 讓照片動起來，利用 OVideo 等平台做到數字人 (數位分身) 短影音；還有喔，去年底提出的2025年技術趨勢中，有一個 Agentic AI，不正也是現在大家熱烈討論、讓 AI 能主動執行任務與流程的 AI Agent 嗎？
Gartner 長期在做的是「定義怎麼討論科技」，而不只是追逐單一技術，所以它每年提出的十大科技趨勢，才特別值得企業回頭檢驗。以去年提出的趨勢為例，很多判斷在一年內就快速被驗證：AI 不再只是單點工具，而是全面進入營運與管理流程；人與 AI 的協作，從嘗試變成日常；而 AI 的資安、風險與責任問題，真的被拉到管理層甚至董事會來面對。這些發展，不但沒有落空，反而在生成式 AI 普及後被進一步加速。
也正因為這些趨勢「真的發生了」，所以，你難道不會想知道，Gartner 是怎麼看明年 2026 年的。當然啊，不過，內容很多，楊老師可能要分兩次跟大家介紹喔。
今天我們先講 Gartner 針對 2026 年的觀察，他有拉高層次跟視角，清楚指出：企業真正要面對的，是系統層級的能力問題。因此，今年的十大科技趨勢，被收斂在三個關鍵維度之下：系統架構、系統設計、系統維安。系統架構，關心的是 AI 與數位能力的底座是否穩定、可擴充、可信任；系統設計，關心的是 AI 有沒有被真正放進流程裡，形成人與 AI 協作、能持續產生價值的運作模式；而系統維安，則是確保在資安、法規、溯源與地緣風險愈來愈高的情況下，企業仍能安心、長期地使用這些技術。
然後，Gartner 再從系統架構、系統設計、系統維安三個維度中，各切一刀，分成短期1-3年跟中長期3-5年的趨勢。我想，未來真正拉開差距的，不是誰先用某個工具，而是誰比較早把整個系統架構想清楚、根據產業流程設計好，也同時在安全合規的層次做到完美。這正是 Gartner 這家公司，長期被全球企業高度重視的原因。
今天，我先讓大家知道到底有哪些趨勢，詳細的細節，楊老師以後再慢慢告訴你。
首先，在系統架構方面，首要之務是「機密運算(Confidential Computing)」。機密運算的內涵，是直接從硬體層級建立信任。透過所信任的執行環境，把運算空間變成一個隔離區域，讓資料在使用中仍然保持加密狀態，外部只提供算力，卻無法看到內容本身。所以，本質上，它不是要求企業「再多相信雲端一點」，而是讓企業在不需要完全相信任何人的情況下，仍然能安全地使用雲端與 AI。
在系統設計方面，有兩個趨勢很重要，分別是「多代理人系統(Multiagent Systems, MAS)」，以及「實體 AI(Physical AI)」。多代理人系統是要把 AI 的能力拆成多個專責角色，讓它們像組織一樣運作：分工、協作、互相回饋。讓 AI 真正能進入企業的流程裡面，而不只是輔助某幾個單點的作業而已。那麼實體AI呢？就是大家一直在講的AI機器人，把 AI 直接接到感測器跟設備上，讓它能感知環境、做出判斷、並實際行動。讓 AI 從輔助決策的角色，變成一個可以實際去完成任務的角色，而且，是在高風險或高成本的場域，我們都已經可以信任實體AI幫我們完成任務了。
在系統維安方面呢，有三個重要的趨勢喔，分別是「數位溯源(Digital Provenance)」、「AI 安全平台(AISP)」還有「地緣回歸(Geopatriation)」，這三點聽起來稍微難一點，但我會講簡單給大家聽。首先是「數位溯源」，因為有越來越多的深度偽造 (Deepfakes) 資訊誤導，而且像是《歐盟 AI 法案》這種監管要求陸續出現，企業必須能追蹤 AI 生成內容與第三方組件的來源，以維護透明度與信任。「AI 安全平台(AISP)」呢？因為傳統的資安工具，沒有辦法完全應付像是提示詞注入 (Prompt Injection)、代理人行為異常或資料外洩等 AI 原生的風險，所以AISPs 會變成企業規模化 AI 轉型時不可或缺的防線。最後一個是「地緣回歸(Geopatriation)」。因為地緣政治動盪跟越來越嚴格的資料在地化規管，將數位工作負載從全球性的超大規模雲端遷移到主權雲端或在地環境的趨勢。例如：轉向由在地供應商提供的區域雲端服務，或將關鍵業務遷回組織內部的資料中心都算。這會越來越重要。
