德勤：2025年的6大技术趋势

一、空间计算崛起

空间计算作为一种前沿的计算范式，旨在利用空间数据的内在特性（如地理位置、空间关系、邻域结构等）来驱动计算过程，从而实现更加高效、精确的数据处理、检索和挖掘。与传统的数据处理方法相比，空间计算能够有效突破信息孤岛，为员工和客户创造更自然的信息交互方式。通过结合先进的模拟技术与大规模空间数据分析，企业已能够在多种场景下进行精确建模，评估不同条件对运营绩效的影响。随着空间数据管理的不断深化和技术的持续发展，组织将推动更多创新应用落地，以充分挖掘空间信息的价值。同时，

随着人工智能技术的进步，未来几年的空间计算将呈现更高的流畅性和互操作性

，

使得AI能够更精准地预测用户需求，并主动提供个性化的解决方案，从而进一步推动企业的智能化转型和自动化进程。

二、人工智能的未来发展

当前，越来越多的企业在各类应用场景中部署大规模语言模型（LLM）。尽管LLM展现出了巨大应用潜力，但其并非适用于所有业务需求。为此，许多企业正在探索使用小型语言模型和开源解决方案，以便能够在更小、更精确的数据集上进行训练，从而更好地满足特定需求。与此同时，随着多模态模型和基于AI的模拟技术的发展，企业正在构建一个更加个性化和定制化的AI生态系统，使得企业能够根据具体任务选择最合适的模型类型，从而实现更加精细化的应用。

这不仅限于传统的“问答型”AI，还包括能够执行复杂任务、提供决策支持和优化流程的智能系统。

随着AI在执行层面的应用不断深入，可能即将迎来

代理AI（Agent-based AI）

的新时代。在这一新时代，AI将不仅仅是一个辅助工具，而是充当“副驾驶”角色，深度融入消费者和企业的日常运营中，帮助他们更高效地决策、工作和生活。通过这种智能化的协同合作，AI有望彻底改变人类的工作方式和生活体验。

三、硬件驱动新纪元

在长期由软件主导的技术发展格局之后，硬件正在重新成为焦点。

随着人工智能对专用计算资源需求的急剧增加，企业开始依赖先进的硬件，尤其是定制化的AI芯片，以满足高负载的AI计算需求。嵌入AI芯片的个人计算设备，不仅能够提供离线的AI模型支持，从而显著提升知识工作者的生产力，还能够通过“未来保障”的技术架构，降低对云计算的依赖，减少成本，同时增强数据隐私保护。尽管AI的计算需求带来了可持续性方面的挑战，尤其是在能源消耗方面，但随着硬件能效的不断提升，AI硬件正变得越来越普及和高效。未来，AI将深度集成到各类智能设备中，推动物联网和机器人技术的革新，尤其是在医疗、制造和服务等行业，通过更加智能和自主的设备，推动数字化转型和效率提升。

四、IT升级：AI赋能技术人才的能力与角色

经过多年的IT架构精简以及“一切即服务”（XaaS）模式的广泛应用，AI正在推动企业突破虚拟化和预算限制，促进技术职能的进一步转型。长期以来，IT职能一直被视为数字化转型的核心驱动力，而如今，随着AI技术的引入，IT正在承担起更为重要的AI转型任务。借助生成式AI在代码编写、软件测试及技术人才赋能等领域的广泛应用，技术领导者正在抓住这一机遇，推动IT职能在多个层面（如基础设施、工程、财务运营、人才管理与创新等）实现深度变革。随着传统AI与生成式AI能力的持续提升，

技术交付的各个阶段正逐步从“人类主导”向“人类参与”转型。

这一变化预示着IT职能将更加精简、高效，进一步提升工作效率，助力企业在激烈的市场竞争中实现更快的创新与增长。

五、量子计算时代的密码学挑战

专家预测，量子计算机可能将在五至二十年内达到成熟阶段，其强大的计算能力将对现有的加密算法和数字签名技术构成重大挑战，威胁到数据和通信的完整性与真实性。虽然量子计算机的成熟时间尚不确定，但后量子加密技术的进展相对滞后，已成为不容忽视的风险。为了应对这一威胁，新的加密标准正在逐步出现，为未来的安全需求提供了有效的缓解方案。

尽管更新现有加密实践技术相对可行，但这一过程需要较长时间的实施和过渡。

因此，企业应尽早采取行动，着手规划和部署适应量子计算时代的安全措施，以防范潜在的风险。同时，企业还应重视网络安全的基本防护和加密技术的灵活性，以确保能够应对更广泛的安全挑战。

六、AI如何推动核心系统现代化

核心系统供应商正在大力投资于AI技术，重新构建其产品和能力，以推动AI驱动或AI优先的业务模式。这一趋势标志着AI与核心企业系统的深度融合，推动了企业运营方式和技术竞争优势的根本性转变。这种转型不仅仅是实现常规任务的自动化，更是从根本上重新审视并优化业务流程，使其变得更加智能化、高效化和可预测。然而，这一转型的复杂性不可忽视，特别是在系统集成、技术投资和技能培养等方面，都需要进行战略性规划。除此之外，建立健全的治理框架也是成功转型的关键。因此，虽然这一过程带来了显著的效率提升，但也要求企业在规划和实施过程中精心设计，并在多个层面做好准备。

需要特别注意的是“自动化悖论”：随着系统复杂性的增加，人类员工的角色可能变得更加重要。

将人工智能添加到核心系统可能会简化用户体验，但也可能使它们在架构层面变得更加复杂。因此，管理AI驱动的核心系统依然需要具备深厚的技术能力，以确保其稳定性、可扩展性和长期的有效性。

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审核编辑 黄宇