IDC 发布 2025 年全球 IT 行业十大预测
近日,国际数据公司 (IDC) 发布了备受期待的 2025 年及之后全球信息技术 (IT) 行业预测。IDC FutureScape 报告概述了 IDC 对塑造 IT 行业未来的 10 大预测,并强调了所有行业的组织将如何从战略上转向 AI(人工智能),以建立有弹性的 AI 驱动型企业。
今年的预测强调了加速 AI 转型的迫切需要,倡导对支持 AI 的高级功能进行战略性的长期投资。在过去的 18 个月里,各种规模和行业的组织都对 AI 进行了广泛的超级实验。到 2025 年,我们预计将从实验转向重塑。这一转变将由引入 AI 代理、数据、基础设施和云的创新来提供可扩展的“答案”,以及通过健全的经济性和普遍的网络恢复来加强对弹性的关注。为了支持这一转型,IDC 预测,到 2028 年,全球在 AI 支持技术上的支出将超过 7,490 亿美元。值得注意的是,IDC 报告显示,到 2025 年预计AI支出中的 2270 亿美元 ,有 67% 将来自将 AI 功能嵌入其核心业务运营的企业,超过了对领先云和数字服务提供商的投资。
IDC 全球集团研究副总裁 Rick Villars 表示,
在不断发展的 AI 环境中,未来不仅取决于我们进行实验的能力,还取决于我们进行战略调整的能力,将实验转化为可持续的创新。当我们拥抱 AI 时,我们需要优先考虑相关性、紧迫性和资源性,以打造在数据驱动的世界中蓬勃发展的弹性企业。
IDC FutureScape 2025 研究侧重于未来 12 到 24 个月重塑全球商业生态系统的外部驱动因素。它还研究了技术和 IT 团队在定义、构建和管理在数字优先世界中蓬勃发展所需的技术时将面临的挑战。
IDC 2025年全球 IT 行业十大预测,
有如下具体内容:
预测一
AI 经济学
在未来的一年里,首席信息官们将专注于记录 AI 的整体使用程度,从 AI 实验转向货币化。要克服所有企业的 IT 现代化障碍,必须为自动测量和优化支持 AI 的应用程序奠定坚实的基础。
预测二
AI 转型障碍
有几个因素可能会阻碍 GenAI 实施的成功率,主要限制因素包括开发人员短缺、高成本、基础设施性能不足和 IT/业务线协调不佳。IDC 预测,如果针对这些障碍的解决方案与业务战略不一致,多达 30% 的组织将重新考虑其 GenAI 投资。
预测三
网络韧性
高可见性勒索软件中断继续使网络恢复和网络弹性成为许多企业 IT 团队的首要议程项目。组织无法适应不断变化的威胁以及 AI 的广泛使用将阻碍其满足受 AI 影响的业务成果预期的能力。
预测四
云现代化
成功实现云架构现代化的组织将受益于更高的投资回报率、更具成本效益、运营效率和可持续的 IT 成果,以及更好的工作负载和应用程序性能。
预测五
数据即产品
数据即产品架构将导致大型企业的数据孤岛显著崩溃和效率低下。数据即产品方法是一种生成和使用数据的方式,它使流程可重复,并使数据支持的结果更加一致和可靠。
预测六
应用程序变革
从 2022 年的 GenAI 热潮中崛起的副驾驶正在迅速让位于 AI 代理——全自动软件组件,它们能够使用知识和技能来评估情况并采取行动,限制或没有人工干预。
预测七
推理交付
随着组织继续加速采用 GenAI 和代理工作流,推理工作负载将急剧增加。展望未来,当务之急是不要被锁定在单个推理选项中,而是要制定“多重推理”操作策略。
预测八
AI 基础设施脱碳
电子垃圾的潜在增长反映了所有企业对 AI 投资的快速增加。为了应对利用 AI 优势的环境挑战,企业正在转向可持续 AI 框架,这些框架专注于通过解决能源效率、资源优化和减少电子垃圾等关键要素来最大限度地减少人工智能对环境的影响。
预测九
复合 AI 的统一平台
企业很快就会了解到,专注于基本生产力 AI 和 GenAI 用例将对业务产生有限的影响。当技术基础和工作流程到位,以在整个组织内扩展解决方案时,AI 就会取得成功 ,从而创建一个全面、协调的平台,以确保整个组织投资的规模经济。
预测十
新的工作角色
自动化的需求将创造人工智能驱动的工作场所转型,从而改变就业旅程的生命周期。当被问及是否准备好满足数字工作转型要求时,共有 47% 的 IT 和 LOB 领导者表示,他们已经做好了充分的准备,并已改变工作实践和政策,利用技术来支持当前和未来的业务需求。
人工智能预计到2030年将在全球范围内产生高达19.9万亿美元的累计影响,其潜力无限,然而伴随而来的风险亦不可小觑。未来几年,无论是IT行业还是渴望转型为数字化企业的各类组织,都将以人工智能为核心驱动力。企业如何有效地设定优先级、做出决策并克服障碍,将决定它们能否在人工智能基础上推动业务增长、赢得领先优势的关键所在。因此,构建一个以AI为核心的运营规划至关重要,它需要全面整合战略规划、治理机制以及人员等多个维度;还需要采用一个适配性的人工智能运营模型,以确保其随时能够实现成本增效和安全扩展。