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报告概述

本报告由JPMorganChase全球技术战略、创新与合作伙伴团队编制，识别并总结了2026年最具影响力的新兴技术趋势。报告围绕四个高冲击力预测展开：上下文驱动架构将成为一切、推理需求推动持续AI建设、意图即新界面、AI驱动模拟增强测试。每个趋势下深入分析了具体的创新领域，如物理AI、知识图谱、AI协议、量子计算、Agentic SRE、生成式用户体验等。报告通过生态系统连接、内部基准、详细研究和与内外部领域专家对话，提供了市场与行业视角，旨在帮助读者理解这些趋势如何快速重塑技术格局，并为企业的技术投资和战略规划提供参考。

报告的核心结论

上下文驱动架构将成为企业AI成功的关键

报告认为，企业AI倡议的成功依赖于使AI代理能够安全有效地访问最相关的数据和工具。随着自动化转变软件开发生命周期，开发者的重点将从手动编码转向架构化上下文丰富的应用，利用AI工具和上下文工程技术。这要求企业构建能够动态提供上下文的知识图谱、语义层和上下文工程框架。

AI推理需求将持续推动基础设施大规模建设

报告指出，对AI推理和基础设施的需求没有放缓迹象。数据中心设计、芯片架构和网络传输的创新持续加速，形成未来软件和生态系统发展的基础。2025年全球AI基础设施资本支出已超过4000亿美元，2026年预计超过6000亿美元，涵盖新型发电、冷却策略、定制硅片和使能技术。

意图将成为新的用户界面，终结应用切换时代

报告预测，主导界面将从应用和浏览器转变为单一的AI原生环境。用户将不再在多个工具之间切换，而是通过意图驱动的接口与智能系统交互，这些系统能够跨模态预测、执行和交易。Agentic浏览器、AI原生工作空间和生成式用户体验等正在实现这一转变。

AI驱动模拟将从根本上增强产品和安全测试

报告发现，组织越来越多地依赖高级模拟在真实世界部署前测试、验证和优化产品、流程和场景。虚拟环境支持持续、可扩展的实验和快速迭代。具体应用包括合成用户仿真用户行为和连续攻击模拟，以主动防御网络威胁。

报告回答的关键问题

什么是上下文驱动架构，为什么重要？

上下文驱动架构是指围绕AI代理构建系统，使其能够安全地访问最相关的数据和工具，从而交付差异化的产品和服务。报告强调，随着AI从简单提示-响应转向多步骤代理工作流，有效管理指令、知识和工具反馈等上下文成为关键。这种架构通过知识图谱、语义层和上下文工程技术（如模型上下文协议MCP）实现，能显著提高AI输出的准确性和相关性。

AI推理需求如何影响基础设施投资？

报告显示，AI推理需求持续飙升，推动基础设施投资创新高。2025年全球AI基础设施资本支出已超4000亿美元，2026年预计超6000亿美元。这带动了新型发电（如小型模块化核反应堆）、数据中心设计（液冷、高密度机架）、定制硅片（推理专用芯片）以及云原生AI推理优化（如vLLM推理引擎）等领域加速创新。

企业如何应对AI驱动的安全威胁？

报告提出多项应对措施：采用数据安全态势管理（DSPM）工具保护数据在AI系统中的流动；通过动态令牌化和机密计算隔离敏感数据；利用连续攻击模拟（数字孪生）从攻击者视角测试暴露面；以及实施代理身份与访问管理（Agentic IAM），确保AI代理仅拥有执行任务所需的最小权限。

量子计算将在何时实现商业优势？

报告指出，量子计算正处于从研究突破到实际应用的转折点。多家领先企业预计在2028-2030年推出容错量子计算机，当前已实现超越表面码阈值的纠错演示。短期内（2-4年）行业收入预计达10亿美元，长期（至2040年）市场机会约1000亿美元。量子计算将首先在科学模拟、优化和密码学领域展现价值。

报告中的代表性数据

超过4000亿美元（2025年），预计超过6000亿美元（2026年）

全球AI基础设施资本支出

2025-2026年，报告引用Bridgewater数据，显示2025年实际支出超4000亿美元，2026年预计超6000亿美元。

3700亿美元以上

物理AI市场规模预测

2040年，报告引用McKinsey预测，由企业跨设施管理、安全、制造和物流领域的采用驱动。

768亿美元

AI浏览器市场规模预测

2034年，报告引用Market.US预测，2024年市场规模45亿美元，2034年预计达768亿美元，CAGR为32.8%。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 物理AI的详细分析：涵盖定义、训练方法（强化学习、模拟到真实迁移）、应用场景（仓库、制造、智能建筑）以及市场前景（McKinsey预测2040年超3700亿美元）。
  • 私有市场数据洞察交换：探讨基于消费的数据交易模式、瀑布富集方法，以及如何利用AI研究代理自动化分析并生成高管洞察。
  • 知识图谱与语义层：深入说明知识图谱如何为AI提供持久记忆，Graph RAG技术结合向量搜索与图推理，以及开源标准Open Semantic Interchange的进展。
  • AI数据格式演进：对比Lance、Nimble、Vortex等新型AI原生数据格式与传统Parquet、Iceberg，讨论Apache Iceberg社区文件格式API提案。
  • 上下文工程技术：包括MCP协议、Skills标准、压缩技法和子代理架构，以及它们在端到端软件开发生命周期中的应用。
  • 强化学习环境：详细介绍RLaaS（强化学习即服务）模式，如何为领域特定任务训练代理，以及奖励设计成为差异化价值点。
  • AI协议生态：涵盖MCP、Agent2Agent（A2A）、Agent通信协议（ACP）和代理支付协议（AP2），以及Linux基金会AAIF的成立。
  • Agentic SRE与AI观测性：分析自主监控、诊断和修复能力，OpenInference规范，以及LLM评估的预生产与生产监控框架。
  • 数据安全与身份管理：包括数据安全策略（DSPM、动态令牌化）、Agentic IAM（Know Your Agent），以及人类风险管理（AI安全培训、SEO投毒防御）。
  • 新兴界面技术：深度覆盖Agentic浏览器、AI原生工作空间、生成式用户体验、多模态社交聆听和Agentic可穿戴设备，以及相应的市场数据与隐私考虑。

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