預測指出，2026年70%組織用復合AI，2027年G2000企業AI智能體使用量增10倍且80%企業升級云架構，2028年45% IT交互以智能體為界面、60%企業跨行業數據協作。

2029年30% IT服務模塊化、75%企業用低軌衛星且人機協作優的企業利潤率高15%，2030年美歐中用量子解決50%難題、50% AI推理在邊緣完成。

以下是具體十大預測：

預測一、從AI模型走向“復合智能”

到2026年，70%的組織將采用融合生成式、處方式、預測式和智能體技術的復合AI（Composite AI）。

CIO需要構建統一且可解釋、可審計、可信賴的AI系統，并建立AI治理框架，用以追蹤模型溯源、制定倫理邊界并確保問責機制，從而實現企業級AI的負責任擴展。

預測二、編排智能體爆發的時代

到2027年，全球G2000企業中AI智能體的使用量將增長10倍，調用量更將提升1000倍。

這意味著智能體的篩選、編排與優化將成為核心IT職責。CIO需構建強健的監控體系與生命周期管理機制，防止“智能體泛濫”，確保自動化決策過程可控、合規且與企業目標保持一致。

預測三、智能體成為新的交互界面

到2028年，45%的IT產品與服務交互將以智能體為主要界面。

智能體正在成為IT服務的“前臺”，重塑企業的采購、交付與體驗方式。CIO需重新定義企業架構與用戶體驗，適應以智能體為中介的IT交互新生態。

預測四、衡量“協作”而非僅“生產力”

到2029年，能夠衡量人機協作效果的企業，其利潤率將比僅關注生產效率的企業高出15%。

未來的領軍者不是“自動化最多”的企業，而是“協作最優”的企業。CIO應推動建立衡量人類創造力與智能體智能協同價值的指標體系，從“降本”思維轉向“共創”思維。

預測五、服務走向模塊化與自治化

到2029年，30%的全球IT服務將以模塊化、平臺化的產品形態交付，由生成式AI與Agentic AI驅動的自主服務編排成為常態。

IT服務生態正加速轉型：傳統合同式服務正被API驅動、可自我優化的智能平臺取代。CIO需調整治理、采購與預算機制，以支持持續性、自治化的服務創新。

預測六、云現代化勢在必行

到2027年，80%的企業將為應對AI的高算力與高數據需求而升級其云架構，遷移至專為AI負載優化的新一代平臺。

無論公有云還是私有云，傳統架構都難以支撐智能體規模。CIO需打造GPU密集型、異構計算與彈性調度能力兼備的AI基礎設施，實現AI驅動的彈性與高效。

預測七、數據協作成為競爭新優勢

到2028年，60%的企業將通過私有數據交換平臺或數據潔凈室開展跨行業的數據協作，支持生成式AI與Agentic AI的多樣化應用場景。

在AI時代，數據共享已從選擇變為競爭必需。CIO需充分利用可信的數據生態體系，平衡數據主權與隱私保護，同時推動跨行業創新。

預測八、量子準備刻不容緩

到2030年，美、歐、中三地政府將利用量子加速超級計算解決50%的復雜科研與防務難題，包括破解現有加密體系。

量子計算的到來將重塑安全格局。CIO需提前布局“后量子安全”戰略，測試混合加密方案，重審身份與密鑰管理體系，構建應對量子威脅的韌性架構。

預測九、下一代連接技術拓展企業邊界

到2029年，75%的企業將采用低軌衛星（LEO）連接，以補充地面網絡，實現衛星D2C、D2D與高速寬帶融合的統一數字網絡。

CIO應將LEO與5G視為全球邊緣到云集成的戰略支撐，構建可動態調度的網絡架構，以支持全球業務拓展并提升地緣風險應對能力。

預測十、邊緣智能加速本地決策

到2030年，50%的企業AI推理任務將在終端或邊緣節點本地完成，從而減少云端流量與延遲，并增強敏感數據的控制力。

隨著AI貼近用戶側運行，CIO需重構基礎設施與治理模式，充分利用邊緣智能實現實時、自主的業務決策。