21世纪经济报道记者 孔海丽

AI降低开发成本后，软件即用即开发、用完即弃的做法可能越来越常见。

近日，Gartner发布了2027年十大战略技术趋势，将“可抛弃型应用”列入名单，大型定量模型、世界模型、AI上下文平台和智能体身份等关键词也在其中。

Gartner研究副总裁高挺在采访中解释，上一年度的重点是如何构建和应用AI，今年的判断进一步涉及AI部署后的问题，企业原有的软件采购和管理方式需要随着智能体的部署进行相应调整。

部分软件可能用完即弃

“可抛弃型应用”指的是为特定业务开发、在完成任务后有意停用的软件。

过去，软件开发投入较高，企业通常希望一套系统使用多年。短期需求能否单独立项，要先算一笔成本账。AI压低开发门槛后，企业也可能为一次产品发布或年度财务核对配备专门的应用。

高挺认为，功能简单、差异化有限的工具型软件，以及部分传统SaaS产品，会首先感受到压力。企业可以自行生成工具，对外购买相应功能的需求就可能减少。

ERP、CRM等核心系统的替代难度则高得多。在高挺看来，这类软件积累了行业知识和业务逻辑。制造业ERP要处理生产经营中的大量细节，AI想要处理好这些工作，能力仍有差距。

软件公司的竞争由此出现分化。依赖单一功能收费的产品，压力相对较大；掌握业务数据和行业经验的厂商，则有机会围绕这些积累提供进一步的AI服务。

应用寿命缩短，也会增加企业的管理工作。临时工具同样涉及数据权限、安全检查和版本维护。高挺表示，IT部门需要提供受控的开发平台，提前安排应用退出后的数据保存和权限回收。有些工具会长期留下来，也要有纳入正式系统的途径。

开发效率的另一道关卡是代码审核。AI生成代码的速度加快，人工检查可能拖住交付进度。Gartner因此将“编码智能体框架”列入趋势名单，把执行环境、测试和安全检查纳入开发过程，约束智能体的行为。

这项技术要解决的，是代码写出来之后的工作量。若开发人员仍需逐行检查、反复返工，生成代码节省的时间就会被后续工作消耗。

智能体需要独立身份

智能体获得执行能力后，企业要重新考虑账号和权限如何分配。

Gartner预测，到2028年，25%的企业安全漏洞事件将可追溯至AI智能体滥用问题，风险与机器权限失管、沿用传统凭证管理方式有关。

高挺建议，企业需要登记和盘点正在使用的智能体，为其设置独立身份，明确权限和对应的人类负责人。未经正式批准就投入工作的“影子智能体”，也应纳入管理。

智能体可能代表不同员工执行任务，若直接共用员工账号，容易混淆操作责任。按任务授予权限、任务完成后收回，以及高风险操作保留人工审批，成为需要补充的机制。

权限之外，智能体还需要熟悉企业的工作规则。这对应报告中的另一项趋势，即AI上下文平台。

采购类智能体即使具备通用知识，也要知道企业的库存情况、供应商要求和审批规则，才能执行具体工作。上下文平台负责把分散的数据、业务规则和历史决策整理成模型能够使用的信息。

高挺将这一过程比作员工入职培训。业务部门负责定义和更新规则，IT部门提供平台和技术标准。在他看来，企业积累的专有数据和决策经验，会越来越影响AI应用效果。采用相近模型的企业，也可能因为业务知识的完整程度不同，得到不同结果。

报告还将“自主式暴露修复”列入名单，利用AI和自动化识别漏洞、安排修复优先级，并且进一步测试、部署补丁。智能体参与的工作越多，发现错误和及时修正的能力就越重要。

供应商依赖同样进入Gartner的观察范围。“主权技术”强调在技术架构和合同中保留可行的退出方案，确保关键供应商停止服务或合作条件变化后，企业仍能维持运营。对企业而言，模型和平台选型还要考虑未来迁移的难度。

AI继续走出文本任务

软件生产和管理方式变化的同时，模型也在进入更多专业工作。大型定量模型、语音推理模型和世界模型，是报告重点讨论的三个方向。

大型定量模型简称LQM，面向数值数据和复杂系统建模，可以结合数学求解器、物理约束和神经网络进行预测。

高挺以汽车空气动力学设计为例解释，模型学习大量流体力学仿真结果后，可以预测不同车身设计下的气流和压力分布。这类能力可用于工程设计、能源预测等工作，其结果仍需根据数据质量、适用范围和验证方法来判断。

语音推理模型则直接处理音频，利用语气、停顿等信息理解对话意图，并决定后续操作。传统语音系统常先将声音转成文字，部分细节会在转换中丢失。 

同样一句“好吧，就这么干吧”，可能表示满意，也可能表示勉强接受。高挺举例，这种差别会影响客服系统接下来如何处理问题。语音AI的竞争，也因此考验识别文字之外的沟通意图。

世界模型的能力则在于预测行动之后的环境变化，为机器人等应用提供支持。高挺更看好仓储物流、工业搬运等特定场景率先形成可复制的商业价值。这些场景相对标准化，客户也更容易计算投入产出。