尽管2023年的整体市场环境具有挑战性，前沿技术的持续投资预示着企业采用率的显著增长。自2022年以来，GenAI一直是一个突出的趋势，随着对该技术兴趣和投资的激增，这一趋势在机器人和沉浸式现实等相互关联的趋势中释放了创新的可能性。尽管宏观经济环境中高企的利率影响了股本投资和招聘，但包括乐观情绪、创新和长期人才需求在内的基本指标反映了我们分析的15个技术趋势的长期积极轨迹。
这些是最新的麦肯锡技术趋势展望中的一些发现，麦肯锡技术委员会在该报告中确定了当今最重要的技术趋势，这项研究旨在帮助高管们通过了解潜在的使用案例、价值来源、采用驱动因素和实现这些机会所需的关键技能来提前规划。
我们的分析考察了兴趣、创新、投资和人才的定量指标，以衡量每个趋势的动量。认识到这些趋势的长期性和相互依赖性，我们还深入探讨了每个趋势背后的技术、不确定性和相关问题。
新趋势和引人注目之处
2023年突出的两大趋势是GenAI和电气化与可再生能源。GenAI在2022年至2023年间的谷歌搜索量激增了近700%，同时在职位发布和投资方面也有显著增长。技术创新的速度令人瞩目。2023年和2024年间，大型语言模型(LLM)可以处理的提示规模(称为“上下文窗口”)从10万令牌激增至200万令牌，这大致相当于从在模型提示中添加一篇研究论文到添加约20本小说，而GenAI可以处理的模式继续增加，从文本摘要和图像生成到视频、图像、音频和文本的高级能力，这推动了旨在推进更强大、更高效计算系统的投资和创新激增。为GenAI提供动力的大型基础模型，如LLM，正在被整合到各种企业软件工具中，并被用于多种用途，如为客户面对的聊天机器人提供动力、生成广告活动、加速药物发现等。我们预计这种扩展将继续推动AI能力的边界。高级领导者对GenAI创新的关注增加了对AI技术(如机器人技术)的兴趣、投资和创新，这是我们今年趋势分析中的一个新增项。AI的进步正在开启一个更强大机器人时代，推动更大的创新和更广泛的部署。
电气化和可再生能源是另一个顶住经济逆风的趋势，在我们评估的所有趋势中表现出最高的投资和兴趣分数，该领域的职位发布也显示出适度增长。
尽管许多趋势在2023年面临投资和招聘的下降，长期前景依然乐观，这种乐观情绪得到了分析趋势的职位发布长期增长(从2021年到2023年增长8%)以及企业在利用这些技术方面的持续创新和浓厚兴趣的支持，特别是为未来增长做准备。
由于融资成本上升和短期增长前景谨慎，2023年技术股权投资下降了30%至40%，降至约5700亿美元，这促使投资者青睐具有强大收入和利润潜力的技术，这种方法与领先公司正在采用的战略观点一致，即他们认识到全面采用和扩展尖端技术是一项长期任务。当公司在多个技术组合中分散投资，选择性地集中在最有可能推进技术边界的领域时，这种认识变得显而易见。尽管过去一年许多技术保持了谨慎的投资形象，但GenAI的投资增加了七倍，这得益于在文本、图像和视频生成方面的重大进展。
尽管私募股权投资整体下滑，但创新步伐并未放缓。属于“AI革命”组的三个趋势——GenAI、应用AI(Applied AI)和工业化机器学习的创新速度加快。GenAI从非结构化数据(如文本和图像)中创建新内容，应用AI利用机器学习模型进行分析和预测任务，工业化机器学习加速并降低机器学习解决方案的开发风险。受GenAI日益广泛的关注推动，应用AI和工业化机器学习在创新方面出现了显著增长，从2022年到2023年，相关出版物和专利激增。同时，电气化和可再生能源技术继续吸引高度关注，体现在新闻提及和网络搜索中，它们的受欢迎程度受到全球可再生能源产能激增、在全球脱碳努力中的关键作用以及地缘政治紧张局势和能源危机中能源安全需求增加的推动。
人才环境在很大程度上反映了2023年技术趋势中的投资情况。科技行业面临大规模裁员，尤其是大型科技公司，相关技术趋势的职位发布下降了26%，这一降幅比全球职位发布整体下降的17%还要大。对技术趋势相关人才需求的更大幅度下降可能是由于科技公司在收入增长预测下降的情况下进行的成本削减努力。尽管如此，具有强劲投资和创新的趋势，如GenAI，不仅维持了职位发布数量，还增加了职位发布，反映出对新技能和高级技能的强劲需求。电气化和可再生能源是另一个职位增长趋势，这部分归因于公共部门对基础设施支出的支持。
尽管短期内人才需求波动，但我们对涵盖15个技术趋势的430万个职位发布的分析突显了广泛的技能差距。与全球平均水平相比，拥有高需求技术技能的潜在候选人数量不到一半。尽管从2022年到2023年许多趋势的职位发布逐年减少，但2023年技术相关职位发布数量仍比2021年增加了8%，表明长期增长的潜力。
企业技术采用势头
企业技术采用的轨迹通常被描述为S型曲线，描绘了以下模式：技术创新和探索、技术实验、业务中的初步试点、在整个业务中的影响扩展以及最终的全面采用。在今年对15项技术的企业采用情况的调查分析中，这一模式得到了体现。不同产业和公司规模的采用水平各不相同，对采用进展的看法也不同。
我们看到，处于S型曲线早期阶段的创新和实验技术，要么在进展的前沿，如量子技术和机器人技术，要么更适用于特定产业，如生物工程和太空。影响这些技术采用的因素包括高成本、专业化应用以及在广泛的技术投资与集中于可能提供显著先发优势的少数领域之间的平衡。
随着技术的推进并超越实验阶段，采用率开始加速，公司在试点和扩展方面的投资增加。在一些趋势中我们看到了这种转变，如下一代软件开发和电气化。GenAI的快速进展在分析的趋势中处于领先地位，约25%的受访者自报正在扩展其使用。更成熟的技术，如云计算、边缘计算和高级连接性，继续保持快速采用的步伐，作为其他新兴技术采用的促进因素。
技术采用的扩展过程还需要一个有利的外部生态系统，其中用户信任和准备、商业模式经济学、监管环境和人才可用性起着关键作用。由于这些生态系统因素因地理位置和产业而异，我们看到不同的采用情景。例如，尽管拉丁美洲的领先银行在部署GenAI用例方面与北美同行不相上下，但制造业中的机器人技术采用由于不同的劳动力成本影响自动化的商业案例而显著不同。
随着高管们在这些复杂环境中进行探索，他们应将长期技术采用战略与内部能力和外部生态系统条件对齐，以确保新技术成功融入其商业模式。高管们应监控可能影响其优先使用案例的生态系统条件，以便在面对不确定性和预算限制时，做出关于适当投资水平的决策。总体而言，那些采取长期视角的领导者——培养人才、测试和学习哪里可以产生影响，并重新构想未来业务——有可能在竞争中脱颖而出。
15个技术趋势
本报告列出了所有15个技术趋势的考虑因素。为了更容易地考虑相关趋势，我们将其分为五个更广泛的类别：AI革命、构建数字未来、计算和连接前沿、尖端工程和可持续世界。当然，在考虑趋势组合时，跨越这些分类来看有着显著的力量和潜力。
为了描述每个趋势的状态，我们开发了创新(基于专利和研究)和兴趣(基于新闻和网络搜索)的评分，我们还对相关技术的投资进行了规模化，并评估了它们在企业中的采用水平。
GenAI
GenAI描述了通过算法(如ChatGPT)将非结构化数据(例如自然语言和图像)作为输入来创建新内容，包括音频、代码、图像、文本、模拟和视频，它可以通过利用非结构化的混合模态数据集来生成各种形式的新内容，从而自动化、增强和加速工作。
应用AI
应用AI技术和技术通过机器学习训练的模型来解决分类、预测和控制问题，以自动化活动、添加或增强功能和产品，并改善决策制定。
工业化机器学习
工业化机器学习趋势涵盖了快速发展的软件和硬件解决方案生态系统，这些解决方案能够加速并降低机器学习解决方案的开发、部署和维护的风险。
下一代软件开发
下一代软件开发包括使现代代码部署管道和自动代码生成、测试、重构和翻译成为可能的工具和技术，这些工具和技术可以提高应用质量和开发过程。
数字信任与网络安全
数字信任与网络安全趋势包括信任架构、数字身份、网络安全和Web3背后的技术，这些技术使企业能够建立、扩展和维护利益相关者的信任。
高级连接
高级连接涵盖无线低功耗网络、5G和6G蜂窝网络、Wi-Fi 6和7、低地轨道卫星和其他电信技术。
沉浸式现实技术
沉浸式现实技术使人们能够在三维虚拟世界中进行实时互动(可以包含实际的物理世界)。虚拟世界可以从完全计算机生成的虚拟现实(VR)空间，到混合现实(MR)，再到增强现实(AR)，其中计算机生成的物体被叠加在现实世界上，这些技术利用空间计算来解释物理空间(例如，通过在VR头戴设备中利用传感器和摄像头来识别手势)并模拟向虚拟世界中添加数据、物体和人物。
云计算和边缘计算
云计算和边缘计算指的是分布在不同位置的工作负载，例如超大规模远程数据中心、区域中心和本地节点，以优化延迟、数据传输成本、遵守数据主权法规、数据自主权、安全性等方面的考虑。
量子技术
量子技术利用量子力学的独特性质，以指数级速度执行某些复杂计算，保障通信网络的安全，并生产比传统技术更高灵敏度的传感器。
机器人技术的未来
机器人的未来涵盖了机器人从处理固定用途和预编程任务到能够适应新的现实输入，并具有越来越高的自主性和灵活性的发展。
移动技术的未来
移动技术涵盖自主和电动汽车、城市空中交通、自主驾驶、连接性、电气化和共享移动(ACES)技术，旨在提高陆地和空中交通的效率和可持续性。
生物工程的未来
生物工程是将工程原理应用于生物学，利用技术进步改善健康和人类表现，改造食品价值链，并创造创新产品。
太空技术的未来
太空技术涵盖卫星、发射器和居住技术，这些技术使创新的太空操作和服务成为可能。
电气化和可再生能源
电气化和可再生能源趋势涵盖整个能源生产、储存和分配价值链。技术包括可再生能源，如太阳能和风能，清洁的稳定能源，如核能和氢能、可持续燃料和生物能源，以及能源储存和分配解决方案，如长时间电池系统和智能电网。
超越电气化和可再生能源的气候技术
超越电气化和可再生能源的气候技术聚焦于减轻资源消耗对气候的负面影响的解决方案，既可以通过从大气中去除二氧化碳，也可以通过以较低碳排放生产现有材料和投入品来实现。
