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德勤：2025年的6大科技趨勢
【導讀】
在快速變化的科技世界中，未來幾年將迎來一系列變革性的科技趨勢。這些趨勢不僅推動產業創新，還將重新定義我們的工作與生活方式。
本文針對德勤預見的六大關鍵技術趨勢，包括空間運算、AI未來趨勢、智慧硬體、IT升級、量子運算、智慧核心進行深入解析，幫助企業提前佈局，為未來的發展做好準備。
文章編譯整理自德勤《Tech Trends 2025》
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空間計算
連結數位與實體的新革命
spatial computing takes center stage
01.
空間運算(spatial computing)正從技術邊緣走向變革中心。
它不只是即時模擬的應用，而是一種重塑生活和工作的工具，跨越醫療、製造到娛樂的多個領域。核心在於結合實體和數位世界，透過沉浸式環境讓訊息傳遞更加直覺、有效率。
目前的工作環境充滿專業壁壘，許多非技術領域的參與者難以解讀複雜的CAD檔案或實體數據，團隊協作因此受限。而空間運算提供了一個解決方案：透過3D視覺化介面，讓各部門快速取得關鍵資訊。例如，供應鏈人員可以精準定位缺貨零件，而行銷團隊則能輕鬆規劃產品推廣策略。
這不僅關乎酷炫的VR頭顯，更是對感測器、物聯網、光達（LiDAR）等技術的深度整合。空間運算透過進階類比超越了傳統數位孿生的定義，它不僅監控，還能預測業務情境中的變化，例如製造業利用同一模式協同設計和生產，醫生透過AR設備深度理解病患病情，甚至運動俱樂部用數位孿生優化球員戰術。
隨著多模態AI的介入，空間計算進一步突破了資料孤島的限制。 AI能將圖像、文字和空間資料整合到單一平台，為決策提供精準的脈絡關聯。然而，數據品質仍是基礎——混亂數據只會放大錯誤，企業必須優先實現開放與標準化的數據管理。
未來，AI將作為全新使用者介面，配合空間運算支援更智慧的決策與操作。自主智能代理將主動預測需求、最佳化供應鏈或產生業務報告，創造數位與實體世界的深度整合。
02.
AI的下一個時代
從知識到執行的躍遷
what's next for AI?
人工智慧的下一個階段正在到來，而企業的關注點已從大型語言模型（LLMs）的廣泛應用，轉向更精細、更專業化的小型模型（SLMs）和代理型AI。
這不僅是科技的升級，更是一場工作與決策方式的革命。
雖然LLMs在知識獲取和生成任務上表現優異，但其通用性常常超越實際需求。未來的趨勢是將任務分解，由多個小型模型協同完成，每個模型專注於特定場景，既能提升效率，也降低資源成本。例如，一個專注財務分析的模型無需與客戶服務機器人使用相同模型，而是透過客製化的SLMs更精準地服務各自的需求。
這種系統化的多模型協作，正讓AI從「增強知識」邁進到「增強執行」。
代理型AI則進一步推動了這項轉型。這些智能代理不僅能回答問題，還能完成具體任務，從產生財務報告到最佳化供應鏈，無需複雜指令便可自主行動。像是ServiceNow的AI系統，已經在透過代理人之間的協作分派任務，將人類從重複性工作中解放出來，同時顯著提高效率。
然而，AI的核心依舊是數據。沒有高品質的數據支撐，即使是最先進的模型也無從發揮作用。德勤的研究表明，75%的企業因生成式AI增加了資料管理投資，但仍有超過一半的企業因資料隱私、監管模糊和取得障礙等問題，無法擴展AI應用。解決這些問題需要開放的資料標準和領域專屬訓練，這不僅提升了AI模型的準確性，也讓它們成為企業文化與業務的延伸。
此外，多模態AI的崛起標誌著AI能力的進一步擴展。這種模型能夠將文字、圖像、音訊和空間資料整合為多形式輸出，為企業提供更靈活的應用場景，例如將行銷資料自動翻譯成多語言，或結合感測器資料與影像最佳化供應鏈管理。雖然這項技術尚處起步階段，但未來18到24個月內，多模態AI預計將在更多領域展現其潛力。
更令人期待的是液態神經網路等新技術的出現，它們以更少的資源提供更有效率、更透明的運算能力，為嵌入邊緣設備和關鍵系統鋪平了道路。這預示著未來的AI不僅在應用場景上多樣化，其底層技術也將迎來顛覆性突破。
03.
硬體的崛起
從幕後支撐到引領AI革命
hardware is eating the world
曾經我們說過“軟體吞噬世界”，
而如今，硬體正成為推動AI革命的關鍵引擎，正在「吞噬世界」。
在摩爾定律放緩的背景下，硬體資源的佈局直接決定了AI技術的未來，尤其是在專用晶片領域。 NVIDIA已崛起為全球科技焦點，其GPU已成為AI模型訓練的核心支柱。預計2024年，僅用於生成式AI的晶片市場規模將突破500億美元，到2027年可能增加至4,000億美元，硬體正成為技術轉型的核心資本。
AI硬體的關鍵應用正從IT擴展到物聯網（IoT），嵌入式設備正在重新定義終端的能力。傳統PC產業雖趨於飽和，但AI PC的出現為此領域注入新生機。透過離線運行AI模型，AI PC將提供更快的回應、更低的雲端運算成本，並增強資料隱私保護。同時，神經處理單元（NPUs）作為新一代晶片技術，正在為本地化AI任務提供高效低能耗的解決方案。這類晶片不僅讓終端設備更智能，也為企業大規模升級硬體帶來了新可能。
然而，硬體的崛起並非沒有代價。國際能源總署（IEA）預測，到2026年，AI帶來的能源需求將讓資料中心的耗電量達到國家級水準。為此，企業亟需在能源效率和無碳電力方面尋求創新，例如美國多個科技企業正在強勢押注核能，為資料中心提供永續能源支援。
從科技趨勢來看，硬體的演化正在重塑人機互動模式。 AI正逐步融入從日常用品到醫療設備的每個角落。未來，當邊緣運算與機器人技術結合時，硬體將賦予設備自我最佳化的能力，甚至在關鍵任務中展現「類人智慧」。
同時，蘋果和微軟等巨頭已開始將AI功能嵌入設備，推動了一場類似90年代「命令列到圖形介面」的變革性升級浪潮。
面對硬體與AI的深度結合，企業需要製訂清晰的策略。硬體升級的目標不應是“一刀切”，而是優先部署在能帶來最大業務價值的領域，例如邊緣設備或高效能資料中心。
在未來18到24個月內，混合運算模式將成為常態，硬體與雲端的結合將決定企業在AI時代的競爭力。硬體不再只是支撐技術發展的“幕後功臣”，它正走向舞台中央，成為技術與商業變革的核心力量。
04.
IT的角色重塑
從數位轉型燈塔到AI時代領導者
IT, amplified
AI elevates the reach(and remit) of the tech function
隨著技術職能從支持數位轉型轉向推動AI轉型，IT正迎來百年難得的變革契機。生成式AI的崛起，讓軟體工程全生命周期發生深刻改變，從程式碼編寫到測試再到運維，AI全面提升了技術團隊的效率與能力。這不僅使IT成為AI轉型的核心驅動力，也將其定位為企業未來創新的策略中樞。
目前，IT支出呈現強勁成長，Gartner預計2024年全球IT預算將達到5.26兆美元，這一趨勢反映了AI硬體、雲端基礎設施及網路風險管理的持續重要性。同時，AI的「人類參與其中」模式正逐步取代傳統的「以人為主」流程，推動企業將資源分配到更有效率的自動化與智慧化方向傾斜。
技術職能的演進不僅關乎投資，更在於角色定位的轉變。
從“建設者”到“創新者”， IT領導者開始將重點從開發與維護轉向協調與策略創新。例如，Google透過AI工具顯著提升了開發效率，其四分之一的新程式碼已由AI產生。而自主IT概念的興起，則預示著基礎設施管理將逐步實現即時最佳化與動態響應。
然而，技術進步的同時也帶來了更高的複雜性。生成式AI的普及在提升效率的同時，增加了網路安全的風險，例如深度偽造和提示注入攻擊。企業需要通過資料認證、自動化策略產生和即時監測，建立更堅固的防禦體系。
未來的IT模式將更加精實且整合，與業務功能的協作更加緊密。技術領導者不再只是支持角色，而是策略制定者，直接與CEO對接，共同推動AI價值的實現。 Vanguard（先鋒集團）前全球CIO兼德勤美國駐地CIO John Marcante認為，AI將從根本上改變IT的角色。他說：
“技術團隊會變得更精簡，但覆蓋範圍更廣。它將與業務的融合程度比以往任何時候都高。AI發展速度很快，而集中化是確保組織速度與專注的最佳方式。”
05.量子計算
重塑網路安全的關鍵窗口
the new math
solving cryptography in an age of quantum
量子運算的崛起為技術進步帶來了無限可能，但也對現有加密系統構成了前所未有的威脅。一旦能夠破解加密的量子電腦（CRQC）問世，現有的公鑰加密系統將面臨崩潰風險，影響網路通訊、交易驗證和身分認證等核心功能。
然而，與其明確的威脅相對，量子運算的到來時間卻充滿不確定性，這讓許多企業將其視為遙遠的挑戰，推遲採取行動。
專家預計，未來5至10年內可能出現具備加密破解能力的量子計算機，而基礎設施升級往往需要8到12年甚至更長。忽視這一時間差可能帶來災難性後果，尤其是在「先採集，後解密」攻擊的陰影下，惡意行為者已經在竊取加密數據，等待未來量子技術成熟後再行解密。
為應對此威脅，後量子密碼學（PQC）標準的推出提供了新的方向。 NIST已推出量子抗性加密演算法標準，多個國家政府和企業也積極研發解決方案。然而，量子威脅不僅關乎自有系統，還涉及廣泛的供應鏈和合作夥伴生態。加密技術的無所不在意味著企業需要係統性盤點基礎架構、供應鏈及應用程式中的加密使用，識別潛在風險並加快升級步伐。
儘管量子對加密的威脅似乎尚未迫近，但它對資料完整性與保密性的潛在衝擊卻是毋庸置疑的。 JP Morgan等產業先鋒已經開始全面梳理加密技術，並部署後量子密碼學解決方案，以提前應對可能的危機。正如NIST的專家所言，量子抗性加密的推廣與實施需要全球範圍的協作。
當年Y2K問題透過明確的時間節點倒推行動得以化解，而量子威脅的複雜性和不確定性使其更加棘手。然而，對於企業而言，未雨綢繆是唯一的解決之道。量子運算的倒數計時已經開始，現在正是採取主動行動、建構量子安全系統的最佳時機。
06.智慧核心
AI正在重塑核心現代化
the intelligence core AI changes everything
for core modernization
多年來，核心系統和企業資源計畫（ERP）系統一直是企業記錄管理的「唯一真實來源」。
AI正在徹底改變企業的核心系統和ERP的傳統運作模式。過去，企業一直依賴這些核心系統作為唯一的記錄和資料來源，但隨著AI的快速發展，這個模式正面臨根本的挑戰。 AI不僅增強了現有的自動化功能，還能夠深度學習企業的營運流程和業務邏輯，甚至自主執行任務，從而大幅提升效率和預測能力。企業不再僅僅依賴ERP系統獲取訊息，而是可以透過AI工具，隨時隨地得到所需答案，並且使業務流程更聰明、更靈活。
然而，這項轉型也帶來了整合和管理上的挑戰，特別是在技術投資、資料治理和系統架構管理等方面。為了實現這項轉型，企業需要在技術、技能和信任等多個層面上做好充分準備。儘管如此，AI為企業提供的機會是巨大的，它不僅有潛力升級企業的技術棧，還能全面優化業務流程，並推動營運模式的變革。
目前，越來越多的企業已經認識到核心系統和ERP平台的價值，並將它們作為實現數據驅動決策的關鍵。然而，許多ERP專案未能如預期般取得成功，這往往是因為企業必須調整業務流程以適應固定的ERP模型，導致系統與實際需求之間的脫節。
AI的引入有助於打破這一困境，透過開放資料集和更聰明的工作方式，企業能夠減少對單一ERP系統的依賴，並促進業務模式的根本性轉變。
雖然ERP系統在大多數企業中依舊扮演著核心角色，但隨著AI的不斷滲透，這些系統正朝著平台化協同模式發展。在這過程中，如何選擇合適的技術、平衡隱私和安全問題、以及業務部門如何參與AI的實施和管理中，都是企業必須解決的關鍵問題。隨著越來越多的企業採取AI驅動的核心系統升級，信任和安全性將成為最重要的考量。
AI不僅僅是技術層面的升級，它代表了一種全新的工作模式和商業運作方式，企業領導者需要思考如何最大化利用AI的潛力，推動效率提升和收入成長。(TOP創新區研究院)