💡 导读
Gartner发布2026中国基础设施战略技术成熟度曲线，新增7项AI相关技术，移除4项，AI成核心关键词，对中国企业洞察技术发展阶段有重要参考意义。
🔑 关键要点
- ▸2026中国基建技术曲线发布
- ▸新增7项技术均与AI相关
- ▸4项技术从曲线中移除
- ▸新增AI驱动型DevOps
📄 正文
Gartner高级研究总监张吟铃（Elaine Zhang）就Gartner发布的2026中国基础设施战略技术成熟度曲线接受媒体采访。
Gartner曲线是描述新技术从诞生到成熟完整生命周期的经典分析框架，对洞察技术发展阶段有重要参考意义。从2024年开始，Gartner连续三年面向中国市场推出定制化子曲线——中国基础设施战略技术成熟度曲线，入选的皆是对中国企业具有战略意义的基础设施技术。
2026中国基础设施战略技术成熟度曲线共收录32项技术，与2025年相比新增7项、移除4项。新增的7项几乎均与AI相关，可见伴随生成式AI和AI智能体采用率不断增长，AI已成为基础设施战略技术的核心关键词。
哪些技术被移除？
Gartner将技术从“萌芽”到“成熟期”划分为五个生命周期阶段：技术萌芽期、炒作高峰期、泡沫破裂低谷期、稳步爬升复苏期、生产力高原期。并非所有登上成熟度曲线的技术都能走过完整五个阶段，部分技术可能因本身存在缺陷、技术迭代、被其他技术吞并，或是落地失败等原因退出榜单。
本次共有4项技术从2025年的榜单中移除，具体原因如下：
• 芯片液冷技术: 被移除不代表技术不再重要，而是被整合进可持续数据中心的更大范畴中。I&O领导者不能只关注液冷或降温单点，需要着眼更广泛的技术创新组合，提升AI就绪型数据中心的可持续水平。
• 零信任网络访问: 技术发展相对成熟，已进入生产成熟期，目前正作为安全访问服务边缘解决方案的组成模块进行交付。
• SD-WAN（软件定义广域网）: 在中国已被众多企业规模化采用，落地案例丰富，很早进入成熟期，因此予以移除。
• 大语言模型可观测性: 随着AI落地实践加深，企业需求已从模型层面的可观测性升级为端到端观测能力，因此Gartner将其移除，同步新增“AI可观测性”。
哪些技术新上线？
本次共新增7项新技术纳入曲线，入选技术总量达到32项，充分体现中国市场的创新活跃度。
7项新增技术的核心定义与价值如下：
• AI超级节点: 将CPU、GPU、AI专用集成电路整合至面向工作负载优化的架构，融合高密度计算、虚拟机和高速网络，可采用机柜或多机柜集群形态，单套架构集成数十、上百甚至上千个加速器，可帮助国内企业缓解先进芯片供给约束，支撑大规模AI工作负载，尤其是高密度智能体的算力需求。
• 分布式AI云: 由公有云厂商提供硬件与运维能力，帮助企业简化AI工作负载部署，可依据数据隐私安全、网络时延要求灵活部署节点，既可以部署在自有数据中心，也可以部署在边缘节点。企业同时使用公有云和私有环境时，可通过统一操作平台和工具链管理分布式架构，提升效率，缓解运维人力、能力不足的问题。
• AI算力管理平台: 面向希望掌握底层技术管理权、在自有环境部署算力的强监管、高数据安全要求企业，可纳管多厂商异构AI芯片服务器，完成算力资源的调度、编排和优化，提高算力利用率，解决国内自研AI芯片普及带来的多厂商算力统一纳管难题。
• AI可观测性: 在传统可观测体系基础上延伸的能力，覆盖AI生产环境中的模型、数据集、检索机制、智能体工作流等全链路，通过评估、可追溯性及治理能力帮助企业发现隐性故障，建立对AI系统的信任，支撑AI业务在生产环境中安全运行。
• 生成式AI增强型云运维: 依托云原生工具的AI能力对监控数据做定期检查、实时分析，除传统监控的告警功能外，还可同步输出对应解决方案，甚至结合AI智能体自动生成修复脚本模板，技术人员可一键执行修复操作，缩短平均纠错时间，减少对业务的影响。
• AI驱动型DevOps: 将AI能力嵌入软件交付全流程，覆盖开发变更、测试、集成、部署、发布、运营各环节，既可以缩短软件交付周期，也可以提升混合基础设施的运维管理效率。
• 以智能体为中心的I&O: 面向企业级基础设施和运维团队的组织变革方向，未来I&O组织形态将围绕智能体重构，运维人员将从当前的“操作员”角色，转变为管理智能体的负责人角色，进一步提升环境管理效率。