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麥肯錫報告：2024年最吃香的科技領域
2024年那些技術趨勢對公司最重要？麥肯錫近期發佈的報告《2024年技術發展趨勢展望》分析了先進技術的採用、發展和行業影響。
儘管 2023 年整體市場狀況充滿挑戰，但對前沿技術的持續投資有望在未來實現企業採用的大幅增長。自2022年以來，生成式人工智慧(gen AI)一直是一個突出的趨勢，人們對這項技術的興趣和投資大幅增加，為機器人技術和沉浸式現實等相互關聯的趨勢釋放了創新可能性。雖然利率上升的宏觀經濟環境影響了股權資本投資和招聘，但基本指標（包括樂觀情緒、創新和長期人才需求）反映了15種技術趨勢的長期積極趨勢。
麥肯錫考察了興趣、創新、投資和人才等量化指標，以衡量每種趨勢的發展勢頭。認識到這些趨勢的長期性和相互依存性，我們還深入研究了每種趨勢背後的技術、不確定性和問題。
新趨勢
2023年最引人注目的兩個趨勢是人工智慧和電氣化與可再生能源。從2022年到2023年，人工智慧在Google搜尋中的搜尋量激增了近700%。同時，招聘資訊和投資也顯著增加。
技術創新的速度令人矚目。在2023年和2024年期間，大型語言模型(LLM)可以處理的提示的大小從100,000個標記激增至200萬個標記。這大致相當於在模型提示中新增一篇研究論文和在其中新增大約20本小說之間的區別。人工智慧可以處理的模式不斷增加，從文字摘要和圖像生成到視訊、圖像、音訊和文字的高級功能。這催化了旨在推進更強大、更高效的計算系統的投資和創新的激增。為生成式AI提供動力的大型基礎模型正在整合到各種企業軟體工具中，並且還被用於各種目的，例如為面向客戶的聊天機器人提供動力、生成廣告活動、加速藥物發現等等。
麥肯錫預計這種擴展將繼續下去，突破AI功能的界限。高層領導對生成式AI創新的認識增加了人們對AI技術（例如機器人技術）的興趣、投資和創新，這是我們今年趨勢分析的新內容。AI的進步正在開啟一個更強大的機器人新時代，激發更大的創新和更廣泛的部署。
2023年，由於融資成本上升和謹慎的短期增長前景，科創公司的股權投資下降了30%至40%，約 5700 億美元。投資者青睞具有強大收入和利潤潛力的技術。
儘管私募股權投資總體下滑，但創新步伐並未放緩。在“人工智慧革命”的三大趨勢中，創新加速：新一代人工智慧、應用人工智慧和工業化機器學習。新一代人工智慧從非結構化資料（如文字和圖像）中建立新內容，應用人工智慧利用機器學習模型執行分析和預測任務，工業化機器學習加速並降低機器學習解決方案的開發風險。在人們對新一代人工智慧日益增長的興趣的推動下，應用人工智慧和工業化機器學習的創新出現了最顯著的增長，這反映在2022年至2023年出版物和專利的激增中。
同時，電氣化和可再生能源技術繼續引起人們的極大關注，這反映在新聞提及和網路搜尋中。它們的受歡迎程度得益於全球可再生能源產能的激增、它們在全球脫碳努力中的關鍵作用以及地緣政治緊張局勢和能源危機中能源安全需求的增加。
人才環境在很大程度上呼應了2023年科技趨勢的投資前景。科技行業面臨大規模裁員，尤其是大型科技公司，與科技趨勢相關的職位空缺下降了26%，降幅高於全球整體職位空缺17%的降幅。對科技趨勢相關人才需求的大幅下降可能是由於科技公司在收入增長預測下降的情況下削減成本的努力所致。儘管出現了這種下降，但人工智慧等投資和創新強勁的趨勢不僅保持了職位空缺，而且還增加了職位空缺，反映出對新技能和高級技能的強烈需求。電氣化和可再生能源是另一個就業增長積極的趨勢，部分原因是公共部門對基礎設施支出的支援。
即使人才需求在短期內出現波動，麥肯錫對15個新科技行業中的430萬個職位空缺的分析也凸顯了巨大的技能差距。與全球平均水平相比，只有不到一半的潛在求職者具備職位空缺中指定的高需求技術技能。
儘管2022年至2023年許多趨勢的職位空缺數量同比下降，但2023年技術相關職位空缺數量仍比2021年增長了8%，這表明長期增長潛力巨大（圖1）。
企業鍾愛的領域
企業技術採用的軌跡通常被描述為一條S曲線，其模式如下：技術創新和探索、技術試驗、業務中的初始試點、在整個業務中擴大影響以及最終全面採用（圖2）。今年針對15種技術進行的企業採用調查分析中，這種模式顯而易見。不同行業和公司規模的採用水平各不相同，採用進度也各不相同。
麥肯錫發現，S曲線創新和試驗早期階段的技術要麼處於進步的前沿，例如量子技術和機器人技術，要麼與特定行業更相關，例如生物工程和太空。可能影響這些技術採用的因素包括高成本、專業應用以及平衡技術投資的廣度與專注於可能提供巨大先發優勢的少數幾個技術。
隨著技術獲得關注並超越試驗階段，採用率開始加速，公司在試點和擴展方面投入更多資金。我們看到許多趨勢都發生了這種轉變，例如下一代軟體開發和電氣化。人工智慧的快速發展在分析的趨勢中處於領先地位，約四分之一的受訪者自稱他們正在擴大其使用範圍。雲端運算和邊緣計算以及高級連接等更成熟的技術繼續快速採用，也成為其他新興技術採用的推動者（圖3）。
擴大技術採用的過程還需要一個有利的外部生態系統，其中使用者信任和準備度、商業模式經濟、監管環境和人才可用性發揮著至關重要的作用。由於這些生態系統因素因地域和行業而異，所以應用場景也不同。例如，雖然拉丁美洲的領先銀行在部署人工智慧用例方面與北美同行不相上下，但由於不同的勞動力成本影響了自動化的商業案例，製造業對機器人技術的採用存在很大差異。
在高管應對這些複雜性時，他們應該將長期技術採用戰略與內部能力和外部生態系統條件相結合，以確保將新技術成功整合到他們的商業模式中。高管們應該監測可能影響其優先用例的生態系統條件，以便在全面採用的道路上應對不確定性和預算限制，從而決定適當的投資水平。
總體而言，那些具有長遠眼光的領導者有可能脫穎而出。
15個熱門領域
本報告列出了所有15個領域的考量因素。為了便於考量相關趨勢，麥肯錫將其分為五大類：人工智慧革命、建構數位化未來、計算和連接前沿、尖端工程和可持續發展的世界。當然，在考慮趨勢組合時，縱觀這些分組具有巨大的力量和潛力。
為了描述每種趨勢的狀態，麥肯錫製訂了創新評分（基於專利和研究）和興趣評分（基於新聞和網路搜尋）。此外，麥肯錫評估了相關技術的投資規模，並評估了組織對其的採用程度。
第一，生成式人工智慧。生成式人工智慧是指以非結構化資料作為輸入（例如自然語言和圖像）來建立新內容（包括音訊、程式碼、圖像、文字、模擬和視訊）的演算法（例如 ChatGPT）。它可以通過利用非結構化混合模態資料集來生成各種形式的新內容，從而實現工作自動化、增強和加速。
第二，應用人工智慧。應用人工智慧技術和技巧使用通過機器學習訓練的模型來解決分類、預測和控制問題，以實現活動自動化、增加或增強功能和產品並改善決策。
第三，工業機器學習。工業化機器學習趨勢包含快速發展的軟體和硬體解決方案生態系統，這些生態系統能夠加速機器學習解決方案的開發、部署和維護並降低風險。
第四，下一代軟體開發。下一代軟體開發包括支援現代程式碼部署管道和自動程式碼生成、測試、重構和轉換的工具和技術。這些可以改善應用程式質量和開發流程。
第五，數字信任和網路安全。數字信任和網路安全趨勢涵蓋信任架構和數字身份、網路安全和 Web3 背後的技術。這些技術使組織能夠建立、擴展和維護利益相關者的信任。
第六，先進通訊。先進通訊涵蓋無線低功耗網路、5G 和 6G 蜂窩、Wi-Fi 6 和 7、低地球軌道衛星和其他電信技術。
第七，沉浸式現實技術。沉浸式現實技術可在三維虛擬世界（可與實際物理世界相結合）中實現即時互動。虛擬世界的範圍可以從虛擬現實(VR)中完全由電腦生成的空間，到混合現實(MR)，再到增強現實(AR)，其中電腦生成的對象疊加在現實世界上。這些技術利用空間計算來解釋物理空間（例如，通過利用 VR 耳機中的感測器和攝影機來識別手勢），並模擬向虛擬世界新增資料、對象和人員。
第八，雲端運算和邊緣計算。雲端運算和邊緣計算是指分佈在各個位置的工作負載，例如超大規模遠端資料中心、區域中心和本地節點，以最佳化延遲、資料傳輸成本、遵守資料主權法規、資料自主性、安全考慮等。
第九，量子技術。量子技術利用量子力學的獨特性質，以比傳統電腦快得多的速度執行某些複雜計算、保護通訊網路，並生產出比傳統電腦靈敏度更高的感測器。
第十，未來機器人。機器人技術的未來涵蓋了機器人從處理固定用途和預程式設計任務的進步到能夠以越來越高的自主性和靈活性適應新的、現實生活中的輸入。
第十一，未來移動技術。移動技術涵蓋自動駕駛和電動汽車、城市空中交通以及自動駕駛、連接、電氣化和共享移動 (ACES) 技術，旨在提高陸地和空中運輸的效率和可持續性。
第十二，未來生物工程。生物工程是將工程原理應用於生物學，利用技術進步來改善健康和人類體能，轉變食品價值鏈，並創造創新產品。
第十三，未來空間技術。空間技術涵蓋衛星、發射器和居住技術，這些技術可以實現創新的空間營運和服務。
第十四，電氣化和可再生能源。電氣化和可再生能源趨勢涵蓋整個能源生產、儲存和分配價值鏈。技術包括可再生能源，如太陽能和風能；清潔能源，如核能和氫能、可持續燃料和生物能源；以及能源儲存和分配解決方案，如長效電池系統和智能電網。
第十五，氣候技術。氣候技術（超越電氣化和可再生能源）的核心解決方案是減輕資源消耗對氣候的負面影響，要麼通過從大氣中去除二氧化碳，要麼通過生產碳當量較低的現有材料和投入。 (財經姝婷說)