<p>戴尔、微软、Salesforce、ServiceNow 和 Snowflake 的领导者们发布了他们对 2026 年工作场所 AI 的预测，他们一致认为，AI 代理的安全措施和投资回报率是客户的首要关注点。</p>
<p>戴尔首席技术官 John Roese 认为，AI 的未来将在企业内部实现，组织可以更好地控制安全性、治理和成本。他表示，像代理和聊天机器人这样的 AI 工具在没有足够政策的情况下匆忙投入生产。</p>
<p>“这不仅仅是风险；这也是不可持续的，” 他写道。“到 2026 年，对强大框架和私有环境以确保稳定性和控制的需求将是不可否认的。在本地运行模型——在企业内部或受控的 AI 工厂中——将成为提供稳定基础并使组织免受外部干扰的常态。但这不仅仅是一个预测。这是一个紧急呼吁。”</p>
<p>虽然 Roese 表示，能够整合 AI 的大型公司已经开始出现稳定的投资回报率，但 ServiceNow 表示，到 2026 年，AI 将由其对底线的价值来定义。</p>
<p>“这才是唯一重要的问题，” ServiceNow AI 产品平台管理集团副总裁 Heath Ramsey 在他的视频预测中说道。“领导者面临一个简单的指令：迅速将 AI 投资转化为可衡量的价值。”</p>
<p>Ramsey 呼吁公司从小处着手，寻找 “耗费时间和金钱” 的任务，然后用 AI 进行端到端的修复。但为了使其有效，他将话题转回到治理上。</p>
<p>“你需要一个入口点，明确的政策和批准，” 他说。“为你的 AI 提供一个安全的基础是将孤立的胜利转化为可重复的模式并在你的业务中扩展的方式。”</p>
<p>在治理 AI 代理方面，Snowflake 首席信息安全官 Brad Jones 表示，他的同行面临的任务是在为其行为设立保护措施的同时，留出空间让操作人员进行实验和创新，这是一项数据治理的工作。</p>
<p>“公司中可能有许多文档或数据集没有正确的权限锁定，” 他说，在公司的 2026 年 AI 预测中。“如果你将这些输入到生成性或代理 AI 中，该工具可能会暴露不应暴露的数据。”</p>
<p>根据 Salesforce 的说法，面临的风险不仅仅是内部生产力。Salesforce AI 的执行副总裁兼总经理 Adam Evans 预测，这关系到每个公司在市场上的形象和声誉。</p>
<p>“到 2026 年，品牌将不再由标志或口号定义；它们将由其 AI 定义。这些可定制的代理将成为终极品牌大使：智能、个性化，并随着每次交流不断演变。在这个新现实中，分界将是绝对的，获胜的品牌将是那些 AI 提供持续卓越体验的品牌，而其他品牌将落后。”</p>
<p>微软认为信任是正确部署 AI 代理的关键因素，根据其 2026 年的预测。</p>
<p>微软安全公司副总裁 Vasu Jakkal 表示，为了让人类依赖代理执行任务或进行决策，代理需要有明确的身份、对系统访问的限制、管理其创建数据的协议，以及保护这些信息免受攻击者的方式。</p>
<p>“每个代理都应该拥有与人类相似的安全保护，以确保代理不会变成携带未受控制风险的 ‘双重代理’，” 她在预测文件中说道。</p>
<p>全球最大的软体公司还对硬件提出了热议，表示 AI 的增长不仅仅依赖于谁拥有最大的数据中心。行业资深人士、微软 Azure 首席技术官 Mark Russinovich 表示，2026 年将是高效利用计算能力的一年。</p>
<p>“最有效的 AI 基础设施将在分布式网络中更密集地打包计算能力，” Russinovich 说。</p>
<ul>
<li>微软预告代理将成为 “工作场所中的独立用户”</li>
<li>Linux 基金会旨在成为 AI 代理的瑞士</li>
<li>当 AI 代理敲门时，如何应对</li>
<li>AI 代理在办公室任务中出错的概率约为 70%，而且很多根本不是 AI。</li>
</ul>
<p>他预测，2026 年将看到 “灵活的全球 AI 系统的崛起——一代新的链接 AI ‘超级工厂’——将降低成本并提高效率。”</p>
<p>微软在今年九月在威斯康星州揭幕了首个链接 AI 超级集群，拥有 120 万平方英尺的楼面空间和数千个互联的 Nvidia GB200，在一个 337 兆瓦的仓库中能够每秒处理 865,000 个令牌。它计划将该设施与其他正在建设的 AI 超级工厂连接起来。</p>
<p>回到戴尔——全球 x86 服务器销售市场的领导者，以及用于 AI 系统的众多高端商业数据存储类别——Roese 表示，AI 硬件的广泛部署重新绘制了 2026 年的韧性和灾难恢复目标。</p>
<p>“重点从简单备份系统转向确保 AI 能力保持功能，即使主要系统离线，” 他预测。“这涉及保护向量化数据和其他独特的 AI 产物，允许系统的智能在任何干扰中持续存在。实现这一目标需要在整个 AI 价值链中进行创新——从数据保护和网络安全公司到核心 AI 技术提供商。” ®</p>

赛富时

<p>来自主要科技公司的领导者，包括戴尔、微软和赛富时，分享了他们对 2026 年工作场所人工智能的预测。关键优先事项包括为人工智能代理建立保障措施和展示投资回报。戴尔的首席技术官强调需要本地部署的人工智能以增强安全性和治理。ServiceNow 强调将人工智能投资转化为可衡量价值的重要性。Snowflake 指出数据治理的必要性，以防止未经授权的数据泄露。赛富时预测品牌将由其人工智能能力来定义，而微软则专注于信任和高效的人工智能基础设施。总体而言，大家一致认为在人工智能部署中迫切需要强有力的框架和治理</p>

<p>Leaders from Dell, Microsoft, Salesforce, ServiceNow, and Snowflake have released their 2026 predictions for AI in the workplace, and they agree that safeguards for AI agents and ROI are the top priorities for their customers.</p>
<div class="lb-trans"><p>戴尔、微软、Salesforce、ServiceNow 和 Snowflake 的领导者们发布了他们对 2026 年工作场所 AI 的预测，他们一致认为，AI 代理的安全措施和投资回报率是客户的首要关注点。</p>
</div><p>Dell CTO John Roese sees the future of AI living on premises where organizations have more control over security, governance, and cost. He said AI tools like agents and chatbots have been rushed into production without sufficient policies in place.</p>
<div class="lb-trans"><p>戴尔首席技术官 John Roese 认为，AI 的未来将在企业内部实现，组织可以更好地控制安全性、治理和成本。他表示，像代理和聊天机器人这样的 AI 工具在没有足够政策的情况下匆忙投入生产。</p>
</div><p>“This is not just risky; it’s unsustainable,” he writes. “By 2026, the demand for robust frameworks and private environments to ensure stability and control will be undeniable. Running models locally—on-premises or in controlled AI factories—will become the norm to provide a stable foundation and insulate organizations from external disruptions. But this is more than a prediction. It’s an urgent appeal.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“这不仅仅是风险；这也是不可持续的，” 他写道。“到 2026 年，对强大框架和私有环境以确保稳定性和控制的需求将是不可否认的。在本地运行模型——在企业内部或受控的 AI 工厂中——将成为提供稳定基础并使组织免受外部干扰的常态。但这不仅仅是一个预测。这是一个紧急呼吁。”</p>
</div><p>While Roese said solid ROI has begun to emerge among large companies capable of integrating AI, ServiceNow said in 2026 AI will be defined by the value it brings to the bottom line.</p>
<div class="lb-trans"><p>虽然 Roese 表示，能够整合 AI 的大型公司已经开始出现稳定的投资回报率，但 ServiceNow 表示，到 2026 年，AI 将由其对底线的价值来定义。</p>
</div><p>“That’s the only question that matters,” said Heath Ramsey, ServiceNow’s group vice president of AI product platform management in his video predictions. “Leaders face a simple directive to turn AI investments into measurable value, fast.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“这才是唯一重要的问题，” ServiceNow AI 产品平台管理集团副总裁 Heath Ramsey 在他的视频预测中说道。“领导者面临一个简单的指令：迅速将 AI 投资转化为可衡量的价值。”</p>
</div><p>Ramsey urged companies to start small and look for the task that is “bleeding time and money,” then fix it end-to-end with AI. But to make that effective, he turned the conversation back to governance.</p>
<div class="lb-trans"><p>Ramsey 呼吁公司从小处着手，寻找 “耗费时间和金钱” 的任务，然后用 AI 进行端到端的修复。但为了使其有效，他将话题转回到治理上。</p>
</div><p>“You need one entry point with clear policies and approvals,” he said. “A secure foundation for your AI is how you turn an isolated win into a repeatable pattern that scales across your business.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“你需要一个入口点，明确的政策和批准，” 他说。“为你的 AI 提供一个安全的基础是将孤立的胜利转化为可重复的模式并在你的业务中扩展的方式。”</p>
</div><p>In terms of governing AI agents, Snowflake CISO Brad Jones says the job in front of his counterparts is to walk the line between putting up guardrails around their behavior while leaving room for operators to experiment and innovate, which is a job for data governance.</p>
<div class="lb-trans"><p>在治理 AI 代理方面，Snowflake 首席信息安全官 Brad Jones 表示，他的同行面临的任务是在为其行为设立保护措施的同时，留出空间让操作人员进行实验和创新，这是一项数据治理的工作。</p>
</div><p>“There are likely to be many documents or data sets in a company that don’t have permissions correctly locked down,” he says, in the company’s 2026 AI predictions. “If you feed that into generative or agentic AI, the tool may expose data that it shouldn’t.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“公司中可能有许多文档或数据集没有正确的权限锁定，” 他说，在公司的 2026 年 AI 预测中。“如果你将这些输入到生成性或代理 AI 中，该工具可能会暴露不应暴露的数据。”</p>
</div><p>It's not just internal productivity at stake either, according to Saleforce. It is each company's image and reputation in the marketplace, predicts Adam Evans, EVP &amp; GM, Salesforce AI.</p>
<div class="lb-trans"><p>根据 Salesforce 的说法，面临的风险不仅仅是内部生产力。Salesforce AI 的执行副总裁兼总经理 Adam Evans 预测，这关系到每个公司在市场上的形象和声誉。</p>
</div><p>“By 2026, brands won’t be defined by logos or slogans; they will be defined by their AI. These customizable agents will become the ultimate brand ambassadors: smart, personalized, and continuously evolving with every exchange. In this new reality, the divide will be absolute, and the brands that win will be the ones whose AI delivers a consistently exceptional experience, and everyone else will fall behind.” .</p>
<div class="lb-trans"><p>“到 2026 年，品牌将不再由标志或口号定义；它们将由其 AI 定义。这些可定制的代理将成为终极品牌大使：智能、个性化，并随着每次交流不断演变。在这个新现实中，分界将是绝对的，获胜的品牌将是那些 AI 提供持续卓越体验的品牌，而其他品牌将落后。”</p>
</div><p>Microsoft sees trust as the essential ingredient to deploying AI agents correctly, according to its 2026 prediction.</p>
<div class="lb-trans"><p>微软认为信任是正确部署 AI 代理的关键因素，根据其 2026 年的预测。</p>
</div><p>Vasu Jakkal, corporate vice president of Microsoft Security, said for humans to rely on agents to carry out tasks or for decision-making, the agents need a clear identity, limits on accessing systems, protocols for managing data they create, and ways to protect that information from attackers.</p>
<div class="lb-trans"><p>微软安全公司副总裁 Vasu Jakkal 表示，为了让人类依赖代理执行任务或进行决策，代理需要有明确的身份、对系统访问的限制、管理其创建数据的协议，以及保护这些信息免受攻击者的方式。</p>
</div><p>“Every agent should have similar security protections as humans, to ensure agents don’t turn into ‘double agents’ carrying unchecked risk,” she said in the prediction paper.</p>
<div class="lb-trans"><p>“每个代理都应该拥有与人类相似的安全保护，以确保代理不会变成携带未受控制风险的 ‘双重代理’，” 她在预测文件中说道。</p>
</div><p>The largest software company in the world also offered a hot take on hardware, saying AI growth is not just dependent on who has the biggest data center. Industry veteran Mark Russinovich, chief technology officer for Microsoft Azure, said 2026 is about putting compute to work efficiently.</p>
<div class="lb-trans"><p>全球最大的软体公司还对硬件提出了热议，表示 AI 的增长不仅仅依赖于谁拥有最大的数据中心。行业资深人士、微软 Azure 首席技术官 Mark Russinovich 表示，2026 年将是高效利用计算能力的一年。</p>
</div><p>“The most effective AI infrastructure will pack computing power more densely across distributed networks,” Russinovich says.</p>
<div class="lb-trans"><p>“最有效的 AI 基础设施将在分布式网络中更密集地打包计算能力，” Russinovich 说。</p>
</div><ul>
<li>Microsoft teases agents that become 'independent users within the workforce'</li>
<li>Linux Foundation aims to become the Switzerland of AI agents</li>
<li>How to answer the door when the AI agents come knocking</li>
<li>AI agents get office tasks wrong around 70% of the time, and a lot of them aren't AI at all</li>
</ul>
<div class="lb-trans"><ul>
<li>微软预告代理将成为 “工作场所中的独立用户”</li>
<li>Linux 基金会旨在成为 AI 代理的瑞士</li>
<li>当 AI 代理敲门时，如何应对</li>
<li>AI 代理在办公室任务中出错的概率约为 70%，而且很多根本不是 AI。</li>
</ul>
</div><p>He predicts that 2026 will see “the rise of flexible, global AI systems — a new generation of linked AI 'superfactories' — that will drive down costs and improve efficiency.”</p>
<div class="lb-trans"><p>他预测，2026 年将看到 “灵活的全球 AI 系统的崛起——一代新的链接 AI ‘超级工厂’——将降低成本并提高效率。”</p>
</div><p>Microsoft unveiled the first of its linked AI superclusters in Wisconsin this September, which boasts 1.2 million square feet of floor space and thousands of interconnected Nvidia GB200s in a 337 MW barn capable of processing 865,000 tokens per second. It plans to join that facility with other AI superfactories it builds as those come on line.</p>
<div class="lb-trans"><p>微软在今年九月在威斯康星州揭幕了首个链接 AI 超级集群，拥有 120 万平方英尺的楼面空间和数千个互联的 Nvidia GB200，在一个 337 兆瓦的仓库中能够每秒处理 865,000 个令牌。它计划将该设施与其他正在建设的 AI 超级工厂连接起来。</p>
</div><p>Back at Dell – the global market leader in the sale of x86 servers and numerous categories of high end commercial data storage used in AI systems – Roese said the widespread deployment of AI hardware redraws the goal lines for resilience and disaster recovery in 2026.</p>
<div class="lb-trans"><p>回到戴尔——全球 x86 服务器销售市场的领导者，以及用于 AI 系统的众多高端商业数据存储类别——Roese 表示，AI 硬件的广泛部署重新绘制了 2026 年的韧性和灾难恢复目标。</p>
</div><p>“The focus shifts from simply backing up systems to ensuring AI capabilities remain functional, even if primary systems go offline,” he predicts. “This involves protecting vectorized data and other unique AI artifacts, allowing the intelligence of the system to persist through any disruption. Achieving this requires innovation across the entire AI value chain – from data protection and cybersecurity companies to core AI technology providers.” ®</p>
<div class="lb-trans"><p>“重点从简单备份系统转向确保 AI 能力保持功能，即使主要系统离线，” 他预测。“这涉及保护向量化数据和其他独特的 AI 产物，允许系统的智能在任何干扰中持续存在。实现这一目标需要在整个 AI 价值链中进行创新——从数据保护和网络安全公司到核心 AI 技术提供商。” ®</p>
</div>

又到了科技领袖们预测未来的季节