麥肯錫《2025年技術(shù)趨勢展望報告》解讀：技術(shù)革命與全球競爭新格局

(2024年，13個技術(shù)趨勢中有10個的股權(quán)投資增加)

報告通過股權(quán)投資規(guī)模、人才需求等量化指標，結(jié)合典型案例，剖析了各項技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)等。從投資維度看，13項技術(shù)趨勢中有10項的股權(quán)投資實現(xiàn)增長，側(cè)面反映出全球?qū)η把丶夹g(shù)的持續(xù)關(guān)注與投入。本文將基于報告內(nèi)容，對其中的重點技術(shù)趨勢進行解析。

人工智能由其他技術(shù)的“基礎(chǔ)增強器”轉(zhuǎn)變?yōu)榫邆渥灾鳑Q策能力的“虛擬同事”，其影響力已廣泛滲透至技術(shù)融合的多個交叉領(lǐng)域。報告將人工智能革命劃分為兩大核心趨勢，共同推動產(chǎn)業(yè)效率提升與創(chuàng)新邊界突破。

代理式人工智能，自主行動的“虛擬同事”。代理式人工智能（Agentic AI）作為當(dāng)前增速最快的技術(shù)趨勢之一，其投資額在2024年激增至11億美元，相關(guān)職位需求也相應(yīng)地增長了985%。

代理式AI的核心是基于基礎(chǔ)模型構(gòu)建能自主規(guī)劃、執(zhí)行多步任務(wù)的“智能體”，這些系統(tǒng)不僅能理解自然語言指令，還能熟練運用瀏覽器、辦公軟件等“人類工具”，并能生成可靈活調(diào)整的工作計劃，在智能客服、代碼開發(fā)、深度研究等領(lǐng)域展現(xiàn)出獨特價值。

相較于傳統(tǒng)自動化工具，代理式AI能夠較好的處理“復(fù)雜任務(wù)”，可通過多智能體協(xié)作拆解復(fù)雜目標，并支持人類通過自然語言實時調(diào)整策略。實踐案例顯示，OpenAI的Operator能夠獨立完成訂機票、填寫表單等網(wǎng)絡(luò)操作；QuantumBlack為某銀行打造的信貸備忘錄自動生成系統(tǒng)，將分析師的生產(chǎn)率提高了60%；Darktrace的自主AI代理則能實時檢測并響應(yīng)網(wǎng)絡(luò)威脅，如同人類免疫系統(tǒng)般有效應(yīng)對未知攻擊。

通用人工智能，多模態(tài)融合與規(guī)模化應(yīng)用。麥肯錫《人工智能狀況》報告揭示，78%的組織已在至少一項業(yè)務(wù)功能中部署人工智能，92%的高管計劃在未來三年內(nèi)增加相關(guān)投資。通用人工智能逐漸突破單一模態(tài)限制，向“文本、圖像、音頻、視頻”的多模態(tài)交互演進，同時通過“小模型”（從大模型派生的輕量化模型）降低部署門檻。2024年全球AI股權(quán)投資達1243億美元，其中OpenAI單輪融資400億美元，創(chuàng)行業(yè)紀錄。

2025年AI創(chuàng)新加速，圍繞增強模型能力、效率及實際應(yīng)用展開，由科技巨頭與初創(chuàng)公司的競爭驅(qū)動，同時面臨負責(zé)任部署、監(jiān)管及商業(yè)化規(guī)模化等挑戰(zhàn)。技術(shù)突破方面，GPT-4.1、Claude4等模型支持實時語音交互與復(fù)雜代碼生成；Google的Gemini2.5具備百萬標記上下文窗口，處理代碼庫。資金投入方面，企業(yè)對人工智能的投資規(guī)模空前，科技巨頭和領(lǐng)先AI公司每年向基礎(chǔ)設(shè)施、模型及部署投入數(shù)千億美元。其中，Google母公司Alphabet、亞馬遜、Meta和微軟預(yù)計2025年各自在AI相關(guān)資本支出上花費700億至超1000億美元，推動數(shù)據(jù)中心擴建和定制芯片開發(fā)。報告顯示，當(dāng)前面臨的核心挑戰(zhàn)包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)的版權(quán)爭議、模型輸出的可解釋性不足，以及全球監(jiān)管環(huán)境的碎片化等。

計算能力與網(wǎng)絡(luò)連接是所有技術(shù)創(chuàng)新的基石。報告指出，AI驅(qū)動的計算需求呈指數(shù)級增長，這一趨勢不僅推動了半導(dǎo)體、網(wǎng)絡(luò)和云計算等領(lǐng)域的顛覆性創(chuàng)新。同時，報告也強調(diào)技術(shù)發(fā)展也暴露出全球基礎(chǔ)設(shè)施在應(yīng)對這種增長時的脆弱性。

特定應(yīng)用半導(dǎo)體，AI時代的“算力引擎”。為滿足AI訓(xùn)練與推理的海量計算需求，定制化半導(dǎo)體成為核心競爭領(lǐng)域。2024全球股權(quán)投資在該領(lǐng)域達到75億美元。隨著針對人工智能的特定應(yīng)用半導(dǎo)體需求持續(xù)增長，行業(yè)格局受顛覆性公司影響，全球數(shù)據(jù)中心快速擴張及復(fù)雜地緣政治動態(tài)影響供應(yīng)鏈與行業(yè)戰(zhàn)略。

報告預(yù)測，2030年約70%的數(shù)據(jù)中心需求將用于承載AI系統(tǒng)工作負載，2023—2030年適用于AI數(shù)據(jù)中心的需求將以年均33%的速度增長。在技術(shù)層面，英偉達利用COWOS-long封裝技術(shù)，整合了多芯片與高帶寬存儲器（HBM），實現(xiàn)芯片間每秒傳輸數(shù)十兆字節(jié)的高速帶寬；亞馬遜、谷歌等科技巨頭自研AI加速器（如AWSTrainium3），降低對第三方依賴。盡管地緣政治局勢緊張對全球供應(yīng)鏈造成影響，但2024年全球半導(dǎo)體市場銷售額仍然首次突破了6000億美元大關(guān)，預(yù)計2025年將繼續(xù)保持增長態(tài)勢。

報告強調(diào)，持續(xù)的貿(mào)易爭端與潛在關(guān)稅影響全球供應(yīng)鏈穩(wěn)定，或致市場分化，加速技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)國有化趨勢，加之HBM供應(yīng)短缺、GPU專業(yè)人才稀缺，技術(shù)迭代周期加快，進一步加大了長期規(guī)劃的挑戰(zhàn)。

先進“連接技術(shù)”，從“通信”到“感知”的升級。連接技術(shù)正從單純的數(shù)據(jù)傳輸朝著“通信+感知”融合的方向演進。5G Advanced為6G發(fā)展奠定基礎(chǔ)，低地球軌道衛(wèi)星與網(wǎng)絡(luò)切片成為新的亮點，2024全球股權(quán)投資達到442億美元。

2025年，網(wǎng)絡(luò)切片市場規(guī)模預(yù)計將達到169億美元，相較于2024年的113億美元，增長49.6%。2024年，全球5G連接數(shù)達到22.5億，增速是4G同階段的4倍。在區(qū)域應(yīng)用方面，北美目前的覆蓋率為77%，預(yù)計到2030年，采用率將達到89%。更高效快速的連接對增強通信及支撐自動駕駛、智能城市、AI計算等新興技術(shù)創(chuàng)新至關(guān)重要。AI-RAN和6G等新技術(shù)仍處于早期“前沿創(chuàng)新”階段，目前尚在實驗。

企業(yè)應(yīng)用中，SpaceX的Starlink技術(shù)實現(xiàn)了手機直接連接衛(wèi)星，有效填補了傳統(tǒng)蜂窩網(wǎng)絡(luò)的覆蓋盲區(qū)；空中客車在德國漢堡工廠成功部署了私有5G網(wǎng)絡(luò)，利用63個天線覆蓋了3.6平方公里的區(qū)域，遠少于傳統(tǒng)WI-FI所需的20個；巴塞羅那港則通過私有5G網(wǎng)絡(luò)連接了超過400個攝像頭，顯著提升了運營效率并增強了安全性。

報告指出，盡管全球范圍內(nèi)對6G標準化的共識正在形成，但不同地區(qū)的優(yōu)先事項和技術(shù)議程可能導(dǎo)致部分國家或地區(qū)尋求早期部署。隨著連接設(shè)備數(shù)量的激增，網(wǎng)絡(luò)能耗問題日益突出，迫切需要綠色基站技術(shù)的突破以應(yīng)對挑戰(zhàn)。

云和邊緣計算，分布式架構(gòu)的崛起。云和邊緣計算通過將工作負載分布于超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心、區(qū)域樞紐及本地節(jié)點，解決延遲、數(shù)據(jù)傳輸成本、數(shù)據(jù)主權(quán)及安全問題，優(yōu)化性能。報告顯示，2024年全球云基礎(chǔ)設(shè)施投資達808億美元。

2021年以來，云計算和邊緣計算相關(guān)職位發(fā)布量波動明顯，高級軟件工程師、軟件開發(fā)人員和技術(shù)架構(gòu)師等崗位需求在2022年達峰，2024年回落至接近2021年水平，反映后疫情時代云轉(zhuǎn)型加速后，招聘重心開始轉(zhuǎn)向優(yōu)化及數(shù)據(jù)驅(qū)動的價值創(chuàng)造崗位。報告強調(diào)，云服務(wù)提供商的市場格局正在發(fā)生變化，新興提供商憑借先進的硬件技術(shù)提供差異化的服務(wù)。與此同時，主權(quán)云的需求日益上升，但其在能耗、數(shù)據(jù)主權(quán)和法規(guī)遵守等方面仍面臨諸多挑戰(zhàn)。

量子技術(shù)，從實驗室邁向?qū)嵱没?/span>量子技術(shù)利用量子力學(xué)特性，在復(fù)雜計算、通信安全及傳感器靈敏度上具備傳統(tǒng)技術(shù)無法比擬的優(yōu)勢。2025年預(yù)計量子計算將取得顯著進展，全球主要科技巨頭如亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、谷歌、IBM和微軟等均宣布了量子芯片及能力的突破。其中，谷歌的Willow芯片和微軟的Majorana1處理器在誤差校正和可伸縮性等關(guān)鍵難題上取得了重要進展，這標志著實用化量子系統(tǒng)邁出了關(guān)鍵一步。2024年全球量子技術(shù)投資約20億美元。

技術(shù)突破上，谷歌的Willow芯片實現(xiàn)了將超級計算機需要1萬億億年完成的計算任務(wù)縮短至僅需5分鐘。同時，亞馬遜AWS推出的Ocelot芯片通過創(chuàng)新的“貓量子位”技術(shù)，顯著減少了量子誤差校正所需的硬件數(shù)量，有望將相關(guān)成本降低高達90%。目前已有34個國家推出國家量子計劃，國際企業(yè)也在積極布局。IBM在德國開設(shè)歐洲首個量子數(shù)據(jù)中心，英偉達宣布在波士頓建設(shè)“加速量子超級計算中心”，整合AI與量子硬件。

尖端工程領(lǐng)域涵蓋機器人、出行、生物工程、太空技術(shù)、能源等，正突破行業(yè)邊界，推動生產(chǎn)方式與生活模式的根本變革。以下重點分析機器人技術(shù)。

機器人技術(shù)，從“自動化”到“自主協(xié)作”。AI與機器人技術(shù)的融合，促使機器從執(zhí)行固定任務(wù)的工具轉(zhuǎn)變?yōu)檫m應(yīng)動態(tài)環(huán)境的協(xié)作伙伴，眾多廠商正積極構(gòu)建基礎(chǔ)模型以控制機器人行為。報告指出，AI驅(qū)動的機器人時代已至，面對勞動力短缺和生產(chǎn)成本攀升，該產(chǎn)業(yè)市場機遇巨大，2024年全球機器人領(lǐng)域投資約70億美元。

報告預(yù)計，機器人行業(yè)到2040規(guī)模達到9000億美元，這一指數(shù)級增長的實現(xiàn)需克服包括技術(shù)發(fā)展、運營模式、IT/OT基礎(chǔ)設(shè)施以及大規(guī)模自動化方案等多方面的挑戰(zhàn)。

實際應(yīng)用主要案例包括，波士頓動力的ElectricAtlas可在工業(yè)環(huán)境中搬運重物，現(xiàn)代公司計劃部署至生產(chǎn)線；FigureAI的Helix通過視覺－語言－動作融合技術(shù)，使人形機器人能執(zhí)行雜貨整理等復(fù)雜任務(wù)；GXO物流與AgilityRobotics合作，部署Digit人形機器人搬運儲物箱；TortugaAgTech的機器人采摘水果準確率達98%，解決農(nóng)業(yè)勞動力短缺。最后，報告強調(diào)人形機器人目前仍面臨續(xù)航、信任及人機協(xié)作等問題。