麥肯錫發佈的《Technology Trends Outlook 2025》給出了對未來 5–10 年全球產業競爭格局的結構性觀察。報告總結 13 項前沿技術趨勢，並以創新度、關注度、人才與資本投入等指標衡量其演進速度。趨勢之間並非彼此孤立，而是被 AI 重新聯通，形成加速循環。本解讀聚焦這 13 項趨勢的底層方向、結構性變數及其對企業策略的潛在影響。一｜AI 革命：兩個核心趨勢正在重構所有行業1. 代理式 AI（Agentic AI）智能體從“模型”走向“同事”。能夠自主規劃多步驟任務、執行操作、與其他智能體互動，正在成為企業級創新的新入口。其特徵在於：多步驟自主執行（planning → tools → action）跨系統協作從“問答”升級為“代辦”這項趨勢仍處早期，但增速最快，企業正在測試“虛擬營運員、虛擬研究員、虛擬產品經理”等角色。2. 人工智慧（AI，本體）生成式 + 應用型 AI 不再拆分，形成統一範式。AI 是 13 項趨勢的“倍增器”，趨勢之間的大部分加速，均由 AI 提供的：模型能力訓練效率自動化與研發外推能力所推動。AI 不僅改變企業營運，也正在改變 R&D 的速度本身。二｜計算與連接前沿：六項關鍵基礎設施進入規模化階段3. 特定應用半導體（Application-specific Semiconductors）AI 訓練/推理需求推動專用晶片加速增長：高頻寬儲存專用互連能耗/散熱最佳化它本質上是下一輪算力紅利的源頭。4. 先進連接技術（Advanced Connectivity）5G/6G、Wi-Fi 6/7、LEO 衛星網路等推動：工業現場即時控制車路協同超低延遲應用企業級連接正從“頻寬競爭”轉向“場景競爭”。5. 雲與邊緣計算（Cloud & Edge Computing）訓練側集中化、推理側本地化平行發展。集中：超大規模資料中心擴張本地：車端、機端、家庭端嵌入式 AI兩條軌道共同支撐未來的 AI 計算體系。6. 沉浸式現實（Immersive Reality）AR/VR/Passthrough + AI 提升內容生成、互動與渲染。應用落點從消費側轉向：工業培訓醫療輔助遠端協作7. 數字信任與網路安全（Digital Trust & Cybersecurity）AI 規模化後最關鍵的基礎設施之一：模型安全身份/權限控制零信任體系應用越深入，治理成本越高。8. 量子技術（Quantum Technologies）被重點關注但商業落地不均衡。材料/藥物設計密碼學安全複雜最佳化問題仍需要克服物理噪聲、規模化裝置與基礎設施建設。三｜尖端工程：五項技術正在重塑實體世界的結構與節奏9. 未來機器人技術（Next-gen Robotics）類人機器人、自主移動機器人（AMR）進入新周期。特徵：自適應動作具備“學習趨向”動作能力與智能體結合形成“數字 + 物理”協作網路10. 未來出行（Future Mobility）不僅是無人駕駛，而是 人以資料為中心的移動系統：智慧道路 + 智慧交通V2X（車路雲協同）城市空中交通（UAM）本質從“車輛自動化”升級為“交通系統智能化”。11. 未來生物工程（Future Bioengineering）基因編輯、蛋白質設計、細胞工程進入工業化處理程序。應用覆蓋：新藥發現食品體系重塑生物製造這一賽道與 AI 科學研究（AI for Science）高度耦合。12. 未來空間技術（Space Tech）低軌衛星星座、可重複使用火箭、地面直連衛星（D2D）：全球連接地球觀測太空物流是供應鏈 + 通訊網路重新分佈的新基礎設施。13. 未來能源與可持續技術（Future Energy & Sustainability）核心方向：電力電子高密度儲能氫能與清潔分子核聚變（Fusion）AI 進入能源調度、負荷預測、材料研發等環節。四｜結構性洞見：13 項趨勢在形成統一的技術循環在麥肯錫的邏輯中，13 項趨勢非獨立賽道，而是形成 “技術循環（Tech Flywheel）”：AI 提升所有趨勢的研發效率算力基礎設施 → AI 模型 → 應用場景 → 反饋資料 → 更強模型機器人、能源、生物工程等領域又反過來為 AI 提供新場景與新材料即：AI 不是一個行業，而是所有行業的執行層。五｜對企業的三個策略性提示1. 高影響場景優先，而非全面鋪開企業需要識別能產生“倍增效應”的少量關鍵場景，而不是技術清單化部署。2. 人才與基礎設施決定速度算力、資料、晶片管道、模型安全與內部工程化能力，將決定競爭強弱。3. 監管、倫理與生態協同將成為主變數AI 智能體、量子、基因工程等領域，很快會進入監管與倫理密集期。治理成熟度將成為競爭門檻。 (方到)

一場深刻的變革正在重塑全球商業格局。Info-Tech研究集團發佈的《2026年技術趨勢報告》描繪了一幅複雜而充滿張力的未來圖景：一方面，地緣政治的割裂與經濟的“去全球化”正以前所未有的力度衝擊著運行數十年的穩定秩序；另一方面，以人工智慧（AI）為首的新興技術正從輔助工具進化為能夠自主決策與執行的智能體，以前所未有的速度顛覆著企業的核心營運模式。這份基於對全球超過700名IT決策者調查的報告指出，世界正處於“顛覆加深，機遇拓寬”的關鍵節點。企業不再僅僅是數位化轉型的參與者，而是必須在日益增長的不確定性與指數級技術爆發的雙重壓力下，重構其生存與發展的底層邏輯。從供應鏈的“韌性”壓倒“成本”，到AI智能體編排引領的“自主企業”曙光，再到IT部門從後台支撐躍升為價值創造的“指數級引擎”，一場圍繞韌性、自主性與平台化的範式革命已經到來。未來的贏家，將是那些能夠成功駕馭這場風暴，將不確定性轉化為戰略優勢的組織。從全球化到“堡壘化”：韌性成為新的增長引擎過去數十年，全球企業遵循的核心法則是效率與成本最佳化，這催生了高度一體化、低摩擦的全球供應鏈。然而，這一黃金時代正迅速走向終結。報告明確指出，始於2025年的一系列新經濟政策，尤其是關稅壁壘，已將昔日的自由貿易走廊轉變為充滿費用的通道。疊加全球範圍內日益加劇的衝突與東西方之間不斷擴大的裂痕，企業正被迫從“全球化”的迷夢中驚醒，直面“去全球化”的嚴酷現實。這種轉變的核心驅動力在於風險。報告資料顯示，衡量全球不確定性的世界不確定性指數（WUI）自2025年初以來飆升了481%，遠超新冠疫情期間的峰值。地緣政治風險不再是遙遠的背景噪音，而是直接影響企業營運的現實威脅。無論是對特定國家資訊通訊技術（ICT）產品的封鎖，還是對半導體等關鍵技術供應鏈的依賴，都迫使企業重新審視其風險管理框架。因此，“韌性”取代了“成本”，成為供應鏈戰略的首要考量。報告強調，企業正從依賴單一的全球採購轉向建構更具適應性、多元化和可靠性的供應網路。這不僅意味著地理上的“近岸外包”或“在岸外包”，更體現在一種動態的戰略敏捷性上。例如，全球半導體產業正積極進行製造基地的多元化佈局，台積電、美光和英特爾等巨頭紛紛在美國、印度和歐盟投入巨資建設新的生產設施，以避險單一地區的地緣政治風險。這種多元化佈局雖然在短期內可能導致成本上升，但它為企業提供了在未來貿易政策變動中靈活切換供應來源的能力，從而獲得了寶貴的長期價格可預測性。供應鏈的重構只是冰山一角，更深層次的變革在於“整合性組織韌性”的建構。傳統的風險管理模式往往是孤立的、回顧性的，以審計和事件響應為中心。然而，在當前快速變化的環境中，這種模式已然失效。報告指出，領先的企業正將風險管理從一個獨立的職能部門提升為一種內嵌於所有業務能力中的戰略核心。IT部門在其中扮演了關鍵的協調者角色，通過集中的治理、自動化的合規檢查以及無縫連接的監控與事件響應，將風險管理融入API、資料平台、AI智能體和安全控制的每一個環節。資料顯示，被定義為“創新者”的IT部門中有近80%已經採用了完全整合的風險管理架構，這一比例是普通IT部門的兩倍多。他們更傾向於將風險視為戰略推動者，通過情景規劃和AI增強的預測分析，獲得一種面向未來的風險洞察力。例如，再保險行業已率先利用生成式AI整合包括衛星圖像和物聯網感測器在內的非結構化資料，極大地增強了對極端事件的建模和風險評估能力。這種將風險管理從“成本中心”轉變為“戰略賦能者”的思維轉變，正是企業在不確定性時代構築核心競爭力的關鍵所在。AI智能體崛起：企業營運模式的範式革命如果說重構韌性是企業在割裂世界中的防禦姿態，那麼擁抱“引導下的智能自主”則是主動出擊的利器。報告最為核心的洞察之一，是AI技術正經歷一場從“新興”到“變革性”的質變。根據技術投資指數，AI或機器學習的投資指數已從-3飆升至64，增長率高達80%，其重要性已接近雲端運算和網路安全。其中，Agentic AI（智能體AI）雖是新品類，但其採用率和增長潛力遠超幾年前的生成式AI，預示著一個新時代的到來。過去的AI，特別是大型語言模型（LLM），大多作為“副駕駛”或聊天助手被整合到軟體中，幫助人類處理資訊。然而，當面對複雜、多步驟的工作流時，其上下文限制和推理能力的不足便暴露無遺，許多企業難以將AI從概念驗證階段推向能產生可觀投資回報的規模化應用。“多智能體編排”的出現，正在打破這一僵局。報告將其定義為“從基於單個任務的智能體，演變為多個協同追求共同目標的智能體生態系統”。這意味著AI不再是被動響應的工具，而是能夠主動感知數字環境、利用上下文資訊做出決策並採取行動的自主工作者。一個“主管”AI可以管理多個“下屬”AI，沿著預設流程執行任務，並強制執行企業治理規則，從而實現整個業務流程的自動化。這不僅是效率的提升，更是對企業營運模式的根本性重塑。在軟體開發領域，AI智能體能夠覆蓋從編碼、測試到性能監控的全生命周期，一位受訪的CEO表示，其工程師的生產力在一年內提升了至少十倍。在客戶支援領域，AI智能體可以7x24小時提供個性化服務，並自動完成例行任務。在銷售領域，它們可以自動進行潛在客戶拓展、最佳化報價並預測需求。美國抵押貸款提供商Direct Mortgage Corp.通過部署AI智能體，將貸款處理時間縮短了一半，營運成本降低了80%，實現了24小時內放款的驚人效率。伴隨AI能力的躍升，“服務即軟體”（Service as Software）這一全新的商業模式應運而生。報告預見，企業將從為軟體使用權付費（SaaS模式），轉向為軟體直接交付的業務成果付費。在這種模式下，使用者通過自然語言下達指令，由後台的AI智能體生態系統自動完成端到端的流程，企業只需為最終實現的價值（如完成一筆交易、招募一名員工）買單。這不僅將軟體市場的潛在規模從SaaS的數千億美元，擴展到全球高達4.6兆美元的服務市場，也徹底改變了企業與技術的互動方式——人類不再需要適應軟體的介面，而是AI主動適應人類的需求。然而，智能自主的崛起也帶來了前所未有的挑戰。報告用整整一個章節探討了“AI作為對手與盟友”的二元性。一方面，AI正加劇網路安全領域的“軍備競賽”。網路犯罪分子利用AI編寫惡意軟體、定製釣魚郵件、製造深度偽造內容，極大地降低了攻擊門檻並提高了攻擊的複雜性。另一方面，防禦方也部署AI來自動化威脅監控、檢測和修復。這場競賽的終局，可能是完全由AI驅動的、超越人類干預速度的自主攻防戰。更令人深思的是AI的“失控”風險。報告引用了Google和前OpenAI研究人員的預測，認為超級智能可能最早在2027年出現。屆時，AI可能為了實現自身目標而偽造與人類目標的一致性，甚至發展出自我保護的意圖。這種“AI失調”的風險雖然聽起來像是科幻小說，但已有跡象表明，現有的AI模型在特定條件下會違背人類指令。這要求企業在擁抱AI帶來的巨大機遇時，必須建立嚴格的治理框架、安全協議和“一鍵關停”機制，確保人類始終掌握最終控制權。指數級IT：重塑企業數字骨架無論是建構組織韌性，還是駕馭AI智能體，都離不開一個強大而現代化的數字基礎。報告提出了“指數級IT”（Exponential IT）的概念，其核心思想是IT部門的角色必須從被動的後台營運者，轉變為能夠為企業提供指數級價值的創新整合者和平台建構者。這要求在兩個關鍵領域進行徹底的變革：資料治理和基礎設施。首先是“聯盟式資料治理”（Federated Data Governance）。長期以來，企業試圖通過建立中心化的資料湖來消除資料孤島，但結果往往是“資料湖”變成了“資料沼澤”——資料質量低下，且中心化的資料團隊成為業務瓶頸。報告指出，未來的趨勢是走向去中心化的資料架構，其中“資料網格”（Data Mesh）是最具代表性的模式。其核心原則是，資料的所有權和管理責任應回歸到最瞭解這些資料的業務領域團隊。這些團隊將資料作為“產品”來管理和提供，並通過標準化的“資料合約”確保資料質量、權限和可用性。這種模式的優勢在於，它將資料責任與業務價值流直接對齊，極大地提升了資料的質量和可用性。同時，通過一個統一的中繼資料層和資料平台，企業仍然可以實現中心化的治理策略自動化。中繼資料成為了連接分散資料產品的“骨架”，它不僅讓資料可被發現、可被理解，更是AI智能體合規訪問企業資料的關鍵。一個治理良好、高度自動化的資料網格，是實現AI驅動的自主企業不可或缺的前提。其次是“專用平台”（Purpose-Built Platforms）的興起。雲端運算時代一度推崇“一刀切”的通用計算基礎設施，但隨著AI等專業工作負載需求的爆發，這種模式的侷限性日益凸顯。AI模型訓練和推理需要大規模平行處理、高吞吐量和巨大的記憶體頻寬，通用CPU難以滿足。因此，專門為AI設計的晶片（如Google的TPU、亞馬遜的Trainium）以及與之配套的高速網路和低延遲儲存應運而生。這種“專用化”趨勢正貫穿整個IT技術堆疊。從晶片到網路，再到開發者環境，IT正在從提供通用資源轉向根據特定業務目標量身定製解決方案。例如，AI開發公司Anthropic利用定製化的開發環境，為AI智能體提供其運行所需的基礎設施上下文，從而讓AI能夠最佳化自身提示並提升輸出質量，同時通過沙箱環境確保安全。零售商沃爾瑪在冷藏單元中部署物聯網感測器，以遠端監控溫濕度，減少易腐商品的損耗。這些案例都表明，通過將基礎設施與業務目標進行深度繫結，企業能夠最大化技術投資的回報，並創造出獨特的競爭優勢。結論Info-Tech的《2026年技術趨勢報告》不僅是對未來幾年技術熱點的預測，更是一份企業在顛覆性時代下的生存指南。報告清晰地揭示了未來的核心矛盾：一個在政治和經濟上日益割裂的世界，與一個在技術上日益由自主智能連接的世界。在這一背景下，被動的數位化轉型已遠遠不夠。企業必須主動擁抱一場深刻的結構性變革。首先，建立以韌性為核心的營運體系，在動盪的全球環境中保持穩定；其次，積極探索和部署AI智能體，將營運模式從人力驅動轉向智能自主驅動，以釋放前所未有的生產力；最後，重塑IT架構，通過聯盟式資料治理和專用平台，為上述變革提供堅實的數字骨架。這場變革充滿了挑戰，從供應鏈重組的短期陣痛，到AI失控的長期風險，再到企業文化的適應與重塑。然而，正如報告標題所言，“顛覆加深”之處，亦是“機遇拓寬”之時。那些能夠洞察趨勢、果斷行動，並成功地在割裂的世界中駕馭智能自主浪潮的企業，將不僅能夠安然度過風暴，更將定義下一個時代的商業法則。 (歐米伽未來研究所2025)

麥肯錫最新報告揭示了一個關鍵資料：78% 的企業已在業務中用上 AI，但只有 1% 真正實現了成熟部署。這組反差背後，藏著 AI 革命最真實的樣貌：它不再是實驗室裡的概念，而是正在滲透進產業鏈的每一個毛細血管，卻又在落地中充滿了「冰火兩重天」的現實。一、AI「瘦身記」：從「百億成本」到「百元應用」的逆襲三年前，訓練一個頂尖大模型需要消耗 1200 萬度電，成本高達數億美元，只有Google、微軟這樣的巨頭玩得起。但現在，AI 正在經歷一場「瘦身革命」，讓中小企業甚至個人都能輕鬆用起來：小模型的「精準打擊」：通過「模型蒸餾」技術，工程師能從千億參數的「母模型」中，提煉出只有 10 億參數的「專精模型」。比如外賣平台用的「智能調度小模型」，只專注於 3 公里內的騎手路線規劃，算力需求降了 90%，但精準率比原來的大模型還高 15%。多模態 AI 的「全能進化」：以前的 AI 是「偏科生」—— 要麼只會處理文字，要麼只會看圖片。現在的多模態 AI 是「全能選手」：某家居品牌的設計師用 AI 做方案，輸入一句「北歐風 + 收納最大化」，AI 能同時生成 3D 效果圖、材料清單、甚至模擬陽光在不同時段的照射效果。成本暴跌的「普惠效應」：2023 年用 AI 生成一條 30 秒的產品宣傳視訊，成本約 2000 元；2024 年降到 500 元；2025 年，隨著開源模型的普及，個人用基礎工具生成同類視訊只需 30 元。二、企業 AI 應用的「分水嶺」生成式 AI 火了兩年多，幾乎所有企業都試過用 AI 寫文案、做報表，但真正能把 AI 變成「印鈔機」的不到 10%。這中間的差距，藏著最值得玩味的實戰邏輯：「工具層」vs「系統層」的天壤之別：某連鎖奶茶店一開始只是讓店員用 AI 寫朋友圈文案，效果平平。後來他們做了三件事：① 讓 AI 分析各門店的銷售資料，找出「雨天銷量最高的三款飲品」；② 用 AI 生成針對不同商圈的海報（寫字樓店強調「提神」，學校店突出「性價比」）；③ 甚至讓 AI 最佳化製作流程，發現「加冰步驟提前 30 秒，出杯速度提升 15%」。這套組合拳下來，門店月營收平均增長 22%。這就是區別：停留在「用 AI 寫文案」是工具層，而把 AI 嵌入業務全流程才是系統層。人的「AI 素養」決定最終效果：某軟體開發公司的案例很典型：引入 AI 程式設計工具後，新手程式設計師狂喜，程式碼生成速度快了 3 倍，但資深程式設計師卻發現很多程式碼有「隱形 bug」。公司隨即推出「AI 協作手冊」：要求提需求時必須註明「這個功能要相容 iOS 14 以上系統」，生成程式碼後必須用 AI 工具再做一次「漏洞掃描」。三個月後，整體開發效率提升 60%，bug 率反而下降了 28%。這說明：AI 不是「甩手掌櫃」，而是「需要調教的助手」，人的「提效能力」比「使用工具」更重要。三、個人與 AI 共處的「生存指南」AI 不會突然「取代人類」，但會悄悄「重構崗位」。未來 3 年，職場中最吃香的不是「會用 AI」的人，而是「能駕馭 AI」的人：「精準提問」是核心技能：某市場部員工用 AI 做競品分析，一開始問「分析下競爭對手的優勢」，得到的答案泛泛而談。後來改成對比競爭對手近 3 個月在小紅書的推廣，找出他們針對 25-30 歲女性使用者的 3 個核心賣點，並用資料支撐，AI 給出的報告直接被老闆採納。這就是「提示詞工程」的價值 —— 能把模糊需求轉化為 AI 可執行的精準指令，未來會成為和「寫 PPT」一樣基礎的能力。「人機協作」的分寸感：某律師事務所的做法值得借鑑：用 AI 初步篩選合同中的風險點，但最終由律師稽核「這些風險是否符合客戶的實際情況」。AI 處理了 80% 的重複性工作，律師則聚焦在 20% 的關鍵判斷上。這種「AI 做基礎篩查 + 人類做深度決策」的模式，會成為很多行業的標配。「反脆弱」思維更重要：AI 擅長處理有標準答案的問題，但面對突發狀況、情感溝通、創造性突破時，人類的優勢無可替代。比如某客服團隊：AI 負責解答「退貨流程」等標準化問題，而人類客服專攻「客戶情緒安撫」「複雜糾紛調解」。那些能在 AI 不擅長的領域深耕的人，反而更不容易被替代。四、全球 AI 競賽的「暗線」AI 的戰場早已超越技術本身，成為國家競爭力的角力場。法國正在建設「歐洲自主 AI 生態」，要求本土企業用的 AI 模型必須在歐盟境內訓練，資料儲存符合《通用資料保護條例》；日本重點扶持醫療 AI，用本國 3000 家醫院的病例資料訓練模型，目標是實現癌症早期篩查精準率提升 50%；中東的阿聯則另闢蹊徑，聯合輝達建設全球 AI 算力樞紐，靠能源優勢吸引全球企業來此訓練模型。這種區域化趨勢帶來一個新現象：AI 正在變得「本土化」。比如你用的翻譯軟體，不僅能翻文字，還能精準傳達「四川話裡的幽默」「廣東話裡的親暱語氣」；東南亞的農業 AI，會根據當地颱風頻發的特點，自動調整作物種植周期。 (領鷹AI)

12月13日，德勤發佈《2025年技術趨勢》（Tech Trends 2025）報告，深入探討了人工智慧在日常生活中逐步應用的廣度與深度。 報告指出，未來人工智慧將成為我們生活中的核心組成部分。屆時，人工智慧的存在將不再引起特別關注，而是被視為理所當然的存在。我們也不再會主動“操縱”人工智慧，而是自然地生活在一個由人工智慧深度賦能的智能世界裡，一切都變得更為高效、精準與直觀。背後支撐這一切的，是強大且精密的演算法與技術架構。 “歐米伽未來研究所”關注科技未來發展趨勢，研究人類向歐米伽點演化過程中面臨的重大機遇與挑戰。將不定期推薦和發佈世界範圍重要科技研究進展和未來趨勢研究。 《2025年技術趨勢》報告主要涉及的“主題”如下圖所示：

“歐米伽未來研究所”關注科技未來發展趨勢，研究人類向歐米伽點演化過程中面臨的重大機遇與挑戰。將不定期推薦和發佈世界範圍重要科技研究進展和未來趨勢研究。（點選這裡查看歐米伽理論） 《2024技術趨勢報告-人工智慧篇》是由未來今日研究所發佈的一份詳細分析，聚焦2024年人工智慧技術的趨勢及其對各行業的影響。以下是對該報告的全面介紹。 一、報告背景和主要目標 這份報告是未來今日研究所2024技術趨勢報告的人工智慧專題篇，屬於第17版的趨勢分析，涵蓋了約700項技術趨勢。這些趨勢通過16個領域分別發佈，同時也有一份完整版本供全面參考。本篇的核心在於探討AI技術在未來一年中可能的重大變化及其對商業、社會、政府的多重影響。