正在美国，截至 2024 岁暮，科技公司正在人工智能的使用上曾经跨越了其他公司： 跨越 18% 的受访科技企业曾经正在利用人工智能出产产物或供给办事，几乎是所有其他行业的两倍多。利用人工智能生成东西的科技公司高管也比科技行业以外的高管更看工智能的变化力量： 41%的受访科技公司带领者认为，人工智能曾经或将正在将来一年内改变他们的组织，而非科技公司带领者的这一比例仅为 26%（图 3）。
我们能否考虑过取其他手艺供给商成立生态系统和合做伙伴关系，为打算转向私有云的企业供给全面、可互操做的手艺仓库？
通过利用人工智能软件：取其他行业的带领者比拟，受访的科技带领者对人工智能东西的潜力更为乐不雅。此中一个缘由可能是，科技公司正在利用人工智能帮手帮帮人类开辟人员编写和测试代码方面领先于其他公司--正在美国，这可能会提高数十亿美元的出产率。软件开辟的下一个前进可能涉及 “人工智能代办署理”--自从的人工智能代办署理，可以或许正在起码的人工监视下完成复杂的使命。人工智能不只会改变软件的建立，还将改变软件用户界面的性质--从表单、字段、点击到对话体验。
估计到2024年，全球公共云办事收入将达到8050亿美元，到2028年将翻一番，部门缘由是各行业普遍采用云手艺以及人工智能立异加快。近年来，正在节流成本、提高运营效率、可扩展性和快速立异能力等劣势的鞭策下，公有云的收入已跨越私有云根本设备收入的三倍以上。然而，正在将来一年里，企业很可能会从头评估私有云的劣势，并将沉点放正在包罗公共云和私有云资本的夹杂上。
正在各行各业，企业的需求都正在快速变化，越来越需要可以或许全面处理其多方面营业沉点的处理方案，所面对的挑和包罗需要正在复杂的多云根本设备之间进行整合，并通过定制使用法式支撑特地的营业流程。除了复杂性之外，估算的云成本取现实云成本之间日益扩大的差距也促使企业采用东西和 FinOps 计谋来帮帮优化云的利用和收入。此外，可持续成长演讲要求也促使企业寻求可以或许以简化和通明的体例评估其所有营业运营（包罗供应链和数据核心）碳脚印的软件和系统。
我们公司能否按期评估产物组合，将非焦点资产确定为潜正在剥离对象？我们能否制定了计谋，以调整内部好处相关者、办理去职成本和期望值，并寻找机遇操纵手艺提高流程效率？
通过提拔风险办理将来：正在收集平安、地缘严重场面地步和天气相关挑和的影响下，手艺行业将继续面对日益复杂的风险。科技公司具有大量贵重的学问产权和客户数据，可能成为收集犯罪的首要方针。人工智能手艺的快速使用也带来了新的缝隙，特别是只要不到四分之一的人工智能项目被认为获得了充实。地缘动态可能会促使一些科技公司将供应链分离到其他国度。科技公司还可能对供应商所正在地进行评估，以帮帮办理取天气相关的风险。
我们公司能否有成立对人工智能的信赖的组织计谋？我们能否加强了数据、管理和安万能力，并确保我们的人工智能算法靠得住、精确、？
科技公司正在评估收购或合做的地址和体例时，也可能会评估哪些营业部分不再适合其成长计谋，这种持续评估对于确定剥离机遇和从头分派资本以加强焦点营业和优先事项很是主要。
我们能否评估过我们能够供给哪些产物，帮帮企业轻松将某些工做负载转移到内部或私无数据核心？我们能否有处理方案能够处理正在特定营业案例中利用公共云的顾虑？
我们公司能否已确定若何结合起来，从供给专业、整合云价值链和供应商的能力？
科技公司的另一项主要使命是加强代码和数字资产平安。因为其产物、办事和学问产权凡是是数字化的，因而科技公司出格容易遭到。黑客能够操纵代码缝隙渗入收集、软件或窃取数据。此外，行为者可能会操纵烧毁的、未的或权限过高的、具有不平安凭证的基于云的使用法式来拜候有价值的资本。手艺组织可能面对 “平安债权”（雷同于手艺债权），缘由是开辟人员正在开辟过程中启用了普遍的权限或正在代码中嵌入了凭证，而这些正在发布前可能仍未获得改正。者可能会正在资本库中发觉暗码或证书等凭证，从而使企业面对严沉风险。科技公司应采用平安的开辟实践，如尽量削减权限、确保测试的平安、清退未利用的使用法式和租户，并考虑利用拜候办理系统。
我们公司能否评估过将我们的劣势取其他组织的劣势连系起来，以实现注入基因人工智能和其他新兴手艺的更强大的产物组合的机遇？
这种曲不雅而的工做能力不只改变了软件的创制，还将完全改变软件界面的性质。生成式人工智能有可能及时定制用户界面，供给高度个性化和上下文的体验。跟着人工智能进修用户的偏好和行为，它能够动态调整界面元素，从而使体验愈加曲不雅、反映愈加活络。跟着人工智能成为支流，保守的点击式界面（包罗表单和字段）可能会逐步让位于对话式体验，正在对话式体验中，用户通过天然言语取软件进行交互。
为了帮帮最大限度地削减这些挑和，一些手艺供给商正正在供给平台处理方案，包罗硬件、软件、GPU 和人工智能办事，这些处理方案正在客户本人的数据核心内运转，能够矫捷地扩展根本设备（例如，用于人工智能的实施），同时让企业对其数据有更大的节制权。还有一些企业正正在借帮私有云人工智能平台，为客户建立特地的、以行业为沉点的人工智能代办署理。
应对新的税收和监管变化：2025 年，跟着新的全球税收律例生效，科技行业可能会晤对一些挑和。全球最低税收要求、逐国演讲和电子律例旨正在提高通明度，冲击逃税行为。这些律例将很多跨国科技公司调整其买卖记实和演讲方式，次要是通过升级和加强其企业资本规划（ERP）处理方案。正在某个国度报密告卖额的公司还该当证明合适该司法管辖区的现私和内容律例，因而必需愈加关心数据办理和弹性。
我们能否就人工智能打算的方针和潜正在影响对员工连结通明，并供给脚够的培训和激励，以利用人工智能？
我们能否考虑过取其他手艺供给商成立生态系统和合做伙伴关系，为打算转向私有云的企业供给全面、可互操做的手艺仓库？
我们正在内部利用或为外部市场出产的软件系统中，能否有能够通过人工智能驱动的天然言语界面或动态适使用户行为和偏好的界面进行改良？
通过利用人工智能软件：取其他行业的带领者比拟，受访的科技带领者对人工智能东西的潜力更为乐不雅。此中一个缘由可能是，科技公司正在利用人工智能帮手帮帮人类开辟人员编写和测试代码方面领先于其他公司--正在美国，这可能会提高数十亿美元的出产率。软件开辟的下一个前进可能涉及 “人工智能代办署理”--自从的人工智能代办署理，可以或许正在起码的人工监视下完成复杂的使命。人工智能不只会改变软件的建立，还将改变软件用户界面的性质--从表单、字段、点击到对话体验。
应对新的税收和监管变化：2025 年，跟着新的全球税收律例生效，科技行业可能会晤对一些挑和。全球最低税收要求、逐国演讲和电子律例旨正在提高通明度，冲击逃税行为。这些律例将很多跨国科技公司调整其买卖记实和演讲方式，次要是通过升级和加强其企业资本规划（ERP）处理方案。正在某个国度报密告卖额的公司还该当证明合适该司法管辖区的现私和内容律例，因而必需愈加关心数据办理和弹性。
若是我们正正在利用它们，我们能否确保我们的开辟人员获得准确的指点和培训，以确保最大限度地提超出跨越产率和软件质量？
另一方面，私有云使企业可以或许按照及时存储和工做负载需求分派IT资本，避免过度设置装备摆设，并供给更好的成本可预测性。跟着企业试行和实施需要动态处置大量模子锻炼数据的基因人工智能打算，通过利用私有云优化 IT 根本设备可能会变得愈加主要。
我们正在内部利用或为外部市场出产的软件系统中，能否有能够通过人工智能驱动的天然言语界面或动态适使用户行为和偏好的界面进行改良？
2025 年，科技公司可能将继续勤奋应对取风险办理相关的挑和。不竭升级的收集平安、地缘严重场面地步以及可持续成长方面的考虑要素，都可能会影响手艺计谋的制定。
科技公司应能向审计人员展现分歧收入金额和成本的分派地址和体例。若是数据源是孤立的，企业和审计人员可能只能阐发毛额数字，利用分派逻辑和买卖数据抽样来大致证明合规性。一种处理方案可能是采用人工智能的升级版企业资本规划（ERP）系统，该系统可以或许按照所有合用尺度解析每笔买卖，集中并尺度化演讲数据，然后生成针对特定轨制的演讲。
正在将来一年半内，跟着新税收律例的生效，科技行业可能会晤对一些挑和，这些监管趋向可能会促使很多科技公司从头评估其数据采集、管理和企业资本规划计谋。
取可持续成长和能源耗损相关的挑和也正在加剧。新一代人工智能和数字化转型正正在鞭策数据核心的能耗激增： 到 2026 年，全球数据核心的耗电量估计将达到 681 太瓦时（此中 40% 来自美国数据核心），占总耗电量的 2。5%。科技公司因其对的影响而遭到越来越多的关心，出格是正在他们勤奋实现 2030 年碳中和方针的过程中。科技公司能够优先采用节能数据核心手艺（如立异冷却方式），优化运营以削减碳脚印，并摸索模块化核反映堆等替代能源。
正在十年中期，科技行业似乎曾经做好了增加的预备。一些阐发师估计，2025 年全球 IT 收入将增加 9。3%，此中数据核心和软件部门估计将以两位数的速度增加。从 2024 年到 2028 年，全球人工智能收入的复合年增加率估计将达到 29%。虽然2024年科技行业裁人趋向仍然存正在，但取2023年比拟，裁人速度似乎有所放缓。
我们能否考虑过 “按设想夹杂 ”的方式，并确定哪些 IT 元素需要从头架构，哪些第三方需要参取？我们能否有迁徙数据和系统的打算？
沉燃对私有云的乐趣：跟着企业实施数据稠密型基因人工智能打算，更好地办理云收入可能变得至关主要。取此同时，确保数据平安和恪守律例也很主要--特别是当人工智能模子可能对秘密或专无数据进行锻炼时。这是我们认为来岁企业可能会从头关心私有云的两个缘由。跟着企业从头评估其公私云组合，手艺供给商应针对夹杂供给易于实施的处理方案。
企业对私有云从头发生乐趣的缘由之一是来自公共云成本的压力。一项针对 IT 决策者的全球查询拜访发觉，因为迁徙到公共云的使用法式和数据比打算的要多，大大都人都超出了云存储的预算，超出预算的次要缘由是存储利用量大、增加快、不测的出口费用和 API 挪用费用。比来的另一项全球研究显示，企业的公共云收入平均超出预算15%，27%的公共云成本被认为是 “华侈收入”。
软件编码东西是基因人工智能的一个主要晚期用例--特别是正在对软件开辟需求最大的行业。从业人员对人工智能代码生成器的利用可能比高管们所领会的还要多： 正在 2024 年的一项全球软件开辟人员查询拜访中，62% 的人暗示他们利用人工智能编码东西；另一项全球开辟人员查询拜访显示，近一半（49%）的人每天都利用人工智能编码帮手。开辟人员利用这些东西来帮帮他们编写模板或例行代码、进修新技术、调试和记实代码以及编写测试用例，他们估计这些东西将提超出跨越产率、加速进修速度并提高效率。仅正在美国，生成式人工智能编码带来的出产率提拔每年就可达 120 亿美元。虽然前景广漠，但 Gen AI 编码帮手并不完满： 据估量，开辟人员承认的生成代码低端为 30% 至 40%，高端为 50% 至 80%，但跟着时间的推移，精确率无望提高。
虽然有劣势，但扩大私有云摆设也会带来挑和。例如，正在内部建立一个可以或许运转计较稠密型使用（如人工智能）的私有云，需要大量的硬件以及电力和冷却资本的支撑。正在云计较人才欠缺的环境下，建立和此类根本设备还需要需要的技术组合。若是没有颠末深图远虑的夹杂计谋，将一些工做负载和数据转移到私有云，可能会导致运营复杂性、不测成本和立异妨碍。
另一项新兴手艺量子计较既是机缘也是挑和。为量子时代做预备可能会促使科技公司采用抗量子加密手艺，以数据免受潜正在的量子，估计 2025 年这方面的收入将比 2023 年翻两番。
我们公司能否按期评估产物组合，将非焦点资产确定为潜正在剥离对象？我们能否制定了计谋，以调整内部好处相关者、办理去职成本和期望值，并寻找机遇操纵手艺提高流程效率？
我们的组织能否制定了财政运营（FinOps）计谋，以按照利用可见性、利用预测和相关成本来优化我们的云根本设备？我们能否让各部分承担财政义务，并让他们参取我们的云计较成本削减计谋？
沉燃对私有云的乐趣：跟着企业实施数据稠密型基因人工智能打算，更好地办理云收入可能变得至关主要。取此同时，确保数据平安和恪守律例也很主要--特别是当人工智能模子可能对秘密或专无数据进行锻炼时。这是我们认为来岁企业可能会从头关心私有云的两个缘由。跟着企业从头评估其公私云组合，手艺供给商应针对夹杂供给易于实施的处理方案。
我们能否采纳了脚够的办法来培育用户对我们公司发卖的人工智能产物和办事的信赖？我们能否加强了数据平安并明白了数据收集和利用政策？我们能否加强了用户对我们收集和利用的消息的节制，包罗正在恰当的时候让他们参取进来，以便就他们的数据做出明智的决定？
对私有云的从头关心不成能减弱公有云的持续主要性。但正在将来，企业很可能会寻求采用适合其特定需求的夹杂云根本设备--正在实施便当性、矫捷性、数据平安性和节制以及数据从权考虑要素之间取得均衡。可以或许帮帮企业操纵开源人工智能模子并正在企业内摆设这些模子的手艺供给商，将有帮于为企业带来公共云和私有云世界的最佳结果。
这些仍然具有现实意义，跟着生成式人工智能从试点出产摆设，以及全球成长出新的风险和机缘范畴，我们对 2025 年的进行了更新。
我们若何才能确认我们的人工智能实施合适高尺度的通明度、可注释性和问责制，同时避免和运营风险？
德勤2025年科技行业瞻望旨正在为科技企业确定来年需要考虑的计谋问题和机缘，包罗其影响、需要采纳的环节步履以及需要提出的环节问题。我们的方针是帮帮美国科技组织控制消息和远见，更好地定位本人，以实现稳健而富有弹性的将来。前往搜狐，查看更多。
软件开辟（以及很多其他企业工做流程）的下一个前进可能是从编码辅帮转向编码自从。具有更大性的人工智能代办署理--代办署理型人工智能--无望正在起码的人工监视下完成复杂的使命，正在这方面，科技行业也正正在超越其他行业，正在更大程度上测验考试自从代办署理（图 3）。有了代办署理人工智能，人类编码员能够通过提醒输入软件创意，代办署理人工智能 “软件工程师 ”会将这些创意为可施行代码，从而实现开辟过程中多个步调的从动化。代办署理型人工智能软件工程师仍然会犯良多错误，无法正在没有人类监视的环境下完成工做，但大型科技公司和草创企业正努力于提高它们的靠得住性，使它们能够正在尽量削减人类干涉的环境下处置某些开辟工做量。
新一代人工智能正正在鞭策企业正在后台和前台运营、产物开辟和软件工程以及产物和办事供应方面发生转型性变化。科技企业采用人工智能的速度快于其他行业。正在接管德勤查询拜访的科技带领者中，近三分之一的人暗示他们的公司正正在快速采用人工智能，而其他行业的带领者中只要11%的人暗示他们的公司正正在快速采用人工智能，并且人工智能东西和使用已普遍使用于他们的员工（图1）。正在科技公司中，IT（包罗收集平安）范畴的大规模实施进展最快，其次是产物开辟和研发范畴，跨越了非科技组织。
比来的研究表白，一些企业还对准软件定义的存储和 API 分歧的硬件，以实现分歧根本设备组件的无缝集成，建立夹杂。
生成式人工智能和量子计较等新兴手艺会带来新的缝隙。比来的一份演讲强调，虽然 82% 的受访高管认为平安、可托的人工智能至关主要，但目前只要 24% 的人工智能项目是平安的--可能会数据和模子；取此同时，人工智能无望帮帮企业更好地本人。按照德勤发布的《企业中的新一代人工智能现状》第四时度演讲，36% 的受访高管暗示，他们基于新一代人工智能的收集平安打算已正在很大程度上集成到组织的工做流程中，这是先辈的新一代人工智能打算中集成度最高的。
一些采用者并没有把信赖留给机遇，而是正正在采纳步履，帮帮提高其人工智能实施的可托度。德勤（Deloitte）对采用人工智能手艺的公司进行了阐发，发觉了一批 “信赖扶植者”，他们愈加注沉数据、管理和安万能力；削减算法；优先考虑员工对方针和潜正在影响的通明度；以及正在东西采用过程中表示出同理心意。对信赖的关心似乎带来了报答： 正在实现人工智能预期效益（包罗改良产物和办事、推进立异和增加、提超出跨越产力和效率、降低成本、加强客户关系和添加收入）的公司中，信赖成立者进入前三分之一的可能性比其他组织超出跨越 18 个百分点。
很多科技公司还正在评估供应商和本人的办公地址，飓风、洪水和干旱等恶劣气候会导致长时间停电，干扰云办事器和数据核心的运转，公司可能会选择将设备迁徙到不太容易遭到影响的地域，并设想具有高架平台、防洪樊篱、加固布局和充脚能源供应的根本设备。公司还能够选择地舆分歧的数据核心，以确保灾难期间环节办事的持续性。
我们能否建立了易于正在私有云上摆设和利用或取 IT 无关的功能？这些处理方案取客户现有云架构的集成度若何？
虽然近期存正在不确定性和经济动荡，但正在 IT 收入添加、人工智能投资和对立异的从头关心等要素的鞭策下，2025 年手艺财产似乎无望实现增加。
我们能否采纳了脚够的办法来培育用户对我们公司发卖的人工智能产物和办事的信赖？我们能否加强了数据平安并明白了数据收集和利用政策？我们能否加强了用户对我们收集和利用的消息的节制，包罗正在恰当的时候让他们参取进来，以便就他们的数据做出明智的决定？
我们公司能否有成立对人工智能的信赖的组织计谋？我们能否加强了数据、管理和安万能力，并确保我们的人工智能算法靠得住、精确、？
我们若何才能确认我们的人工智能实施合适高尺度的通明度、可注释性和问责制，同时避免和运营风险？
2022 年至 2023 年，手艺财产了各类晦气要素，包罗高通缩、高利率以及宏不雅经济和全球不确定性，这些要素导致消费者收入疲软、产物需求下降、市值下跌和裁人。正在我们发布2024年版《德勤手艺瞻望》时，阐发师们乐不雅地认为，手艺行业将恢复暖和增加。我们查询拜访的科技企业高管也同意这一概念：62%的人认为科技行业正在2024年将 “健康” 或 “很是健康”，同样多的人认为他们的公司现正在该当承担更大的风险。
按照《欧盟税收范畴行政合做指令》（The EU Directive on Administrative Cooperation in the field of taxation —DAC 7），数字平台公司面对额外的演讲义务，该指令涵盖了总部位于欧盟以外、为涉及欧盟卖家或办事供给商的买卖供给便当的平台。做为多个卖家、办事供给商和租赁营业的市场平台，应演讲所赔取的收入、收取的费用和其他相关买卖细节，这些数据应平安采集和存储，以合适欧洲数据现私律例。
考虑到 IT 根本设备需求、终端用例、数据平安和从权，我们能否有法子确定哪些数据和工做负载应放正在私有云上，哪些应放正在公有云上？我们能否评估了每种云的比力成本（根本设备、人才、其他操做要求）？
信赖似乎影响着企业对人工智能的采用和收益，同样，信赖对消费者也很主要。对德勤《2024 年互联网消费者研究（2024 Connected Consumer Study）》的阐发表白，对人工智能手艺供给商其数据平安的信赖度较高或很是高的人工智能采用者群体更有可能暗示他们每天都正在利用人工智能，并且人工智能 “大大超出 ”了他们的预期（图 2），更高的信赖度似乎也会推进采办。当被问及设备中嵌入的新人工智能功能能否会影响他们的升级打算时，高信赖度用户暗示 “很有可能 ”比原打算更早升级智妙手机的可能性几乎是低信赖度用户的四倍。笔记本电脑的升级也有雷同趋向。
我们的云能否恪守零信赖准绳并充实拜候和权限？我们能否正在开辟流程中处理了平安债权问题？
科技行业具有丰硕的学问产权、贸易秘密（因出口而变得愈加主要）和客户数据，因而应继续优先考虑积极自动的多条理收集平安。例如，云应采用强大的加密和零信赖架构来，这就要求对用户和设备身份进行持续验证。
我们能否就人工智能打算的方针和潜正在影响对员工连结通明，并供给脚够的培训和激励，以利用人工智能？
若是我们正正在利用它们，我们能否确保我们的开辟人员获得准确的指点和培训，以确保最大限度地提超出跨越产率和软件质量？
正在物联网、人工智能和云计较的鞭策下，面不竭扩大，因而收集平安将成为科技范畴的一个主要优先事项。2025 年，全球收集犯罪成本估计将达到 10。5 万亿美元；取此同时，全球平安产物市场也正在快速增加，估计到 2028 年将达到 2000 亿美元，这反映了平安产物正在确保数字打算平安方面的环节感化。
另一个对科技公司尤为主要的新兴监管范畴涉及内容监管。正在某个国度报密告卖以至供给告白办事的科技公司应证明其合适该司法管辖区的现私、对于一些实体来说，这可能需要愈加关心数据收集和办理实践、平安性和及时。
2024 年了一些严沉手艺买卖，这些买卖旨正在整合根本设备、软件、平安、收集手艺和数据核心等范畴的劣势，使客户可以或许操纵人工智能能力。例如，思科以 280 亿美元完成了对软件公司 Splunk 的收购，此次归并将思科的收集能力取 Splunk 的数据阐发平台整合正在一路，为企业供给了一个愈加全面的数字视角，旨正在加强收集平安、可察看性以及检测和响应能力。其他买卖也正正在构成之中，涉及大型和小型科技公司，这些买卖可帮帮它们拓展新市场，并加强其正在人工智能、夹杂 IT 和收集平安等范畴的产物组合。
科技行业的立异和成长日新月异。通过优先考虑内部和面向客户的处理方案的平安性、靠得住性和信赖度，科技公司无机会正在来年改善本身运营并鞭策增加。
我们公司能否评估过将我们的劣势取其他组织的劣势连系起来，以实现注入基因人工智能和其他新兴手艺的更强大的产物组合的机遇？
创始人雅各布具有丰硕的职业履历，曾任 Nike 大中华区 CxO担任零售，供应链，数字化；LVMH affiliate Trendy Group CxO担任并购，品牌数字化转型；东方国际Lily女拆CxO担任计谋及数字化；微软合伙公司CxO担任产物及处理方案构架；J&J和Eli Lily医药公司担任IT和Compliance。
我们的云能否恪守零信赖准绳并充实拜候和权限？我们能否正在开辟流程中处理了平安债权问题？
一年前，德勤科技公司将目光从头聚焦于立异和增加。我们科技领军企业考虑改变或加强其产物，以满脚对云计较、人工智能和收集平安处理方案日益增加的需求。我们估计，2024 年将是生成式人工智能的过渡年，由于科技公司将测验考试各类使用，并确定若何以最佳体例交付和货泉化生成式人工智能功能。跟着地缘动荡和供应链波动的持续，我们留意到科技带领者可能但愿正在全球化和自给自足之间取得均衡，并考虑若何正在可相信的地域实现供应链和运营的多样化，以实现冗余。最初，我们会商了即将出台的律例及其对科技行业的潜正在影响。
我们的组织能否制定了财政运营（FinOps）计谋，以按照利用可见性、利用预测和相关成本来优化我们的云根本设备？我们能否让各部分承担财政义务，并让他们参取我们的云计较成本削减计谋？
这些法则为企业供给了一个展现全球最低税务合规性和加强运营计谋的机遇。第二支柱要求对科技公司有着深远的影响，出格是由于它们可能会通过全球多个中介平台取客户和合做伙伴进行买卖，制定运营和设备选址计谋，并考虑本地司法管辖区的学问产权指点。
考虑到 IT 根本设备需求、终端用例、数据平安和从权，我们能否有法子确定哪些数据和工做负载应放正在私有云上，哪些应放正在公有云上？我们能否评估了每种云的比力成本（根本设备、人才、其他操做要求）？
比来的一项预测显示，来岁全球软件市场的年增加率将达到 14%（仅次于数据核心系统，是增加速度第二快的 IT 范畴）。为了正在软件增加海潮中最大限度地阐扬本人的感化，手艺供给商可能会从头评估其现有的产物组合和员工步队。要想取得成功，起首要领会企业正在采用人工智能等新手艺时所面对的复杂性，然后找到合适的方式组合，为客户供给并优化价值。
成立消费者信赖的一个次要要素似乎是人工智能供应商若何办理和节制他们收集的数据。德勤 “互联网消费者查询拜访 ”发觉，只要 17% 的新一代人工智能用户认为他们的手艺供给商供给了 “很是明白 ”的数据现私和平安政策，并让他们 “很是容易 ”节制本人的数据。但正在这一群体中，69%的人暗示高度或很是信赖他们的人工智能供应商会他们的数据平安，只要 8%的人暗示信赖度较低或很是低；取此相反，正在 83% 认为其供应商的现私和平安政策不十分明白或难以节制其数据的新一代人工智能采用者中，只要 16% 暗示高度或很是高度信赖，而 44% 暗示低度或极低度信赖。这种差别凸显了基因人工智能供给商的前进之： 为了博得用户的信赖和对人工智能手艺更普遍的接管，他们不只该当加强其产物的平安功能，还该当勤奋确保数据政策获得明白传达，而且用户能够轻松办理本人的数据（例如，或自定义哪些数据会被收集）。
跟着生成式人工智能成为科技公司及其推向市场的产物的尺度东西，恪守某些内容律例可能变得特别具有挑和性。开辟和利用人工智能的全球科技公司必需证明其合适欧盟的《人工智能法案EU’s AI Act》，该法案按照风险将人工智能项目分为四类：不成接管、高、无限和低。不成接管的风险 条目（被认为具有抽剥性和性的人工智能实施）从 2025 年 2 月起强制生效，而高风险人工智能系统的大部门合规权利要到 2026 年 8 月才生效。
支撑从动化、及时数据拜候和阐发以及设身处地的客户体验的边缘计较使用也可能推进私有云的采用。将私有云资本置于客户和分支机构端点附近，有帮于最大限度地削减收集延迟和办事器之间的数据跳转次数，从而实现及时使用。
通过提拔风险办理将来：正在收集平安、地缘严重场面地步和天气相关挑和的影响下，手艺行业将继续面对日益复杂的风险。科技公司具有大量贵重的学问产权和客户数据，可能成为收集犯罪的首要方针。人工智能手艺的快速使用也带来了新的缝隙，特别是只要不到四分之一的人工智能项目被认为获得了充实。地缘动态可能会促使一些科技公司将供应链分离到其他国度。科技公司还可能对供应商所正在地进行评估，以帮帮办理取天气相关的风险。
正在全球范畴内，经济合做取成长组织(The Organisation for Economic Co-operation and Development OECD)发布了关于第二支柱(即“全球反税基法则 ”—Global Anti-Base Erosion Model RulesGLoBE，又称第二支柱Pillar Two。OECD/G20 BEPS 项目标一个环节部门是应对经济数字化带来的税收挑和，2021 年 10 月，跨越 135 个司法管辖区插手了这一冲破性打算，以更新正在全球化和数字化经济中不再合用的国际税收轨制的环节要素。GloBE 是这一打算的环节构成部门，它确保大型跨国企业为其正在每个辖区运营时发生的收入缴纳最低程度的税款)的指点看法，旨正在确保某些特定的跨国企业领取 15%的最低税率。做为这项工做的一部门，很多国度都采用了逐国演讲和本地及格的国内最低补税要求， 一些跨国企业为其开展营业的每个国度保留细致的财政和税务消息，并正在分歧的辖 区供给这些消息。
我们能否考虑过利用 gen AI 编码东西可能会对我们聘请的软件人才组合发生如何的影响？从久远来看，这些东西可能需要从头思虑职业成长和工程人才模式。
半导体行业正在 2024 年取得了强劲的成长，但 2025 年可能会更好，由于估计行业收入将以两位数增加。行业发卖的最大驱动力是对人工智能芯片的需求：CPU、GPU、数据核心通信芯片、电源芯片等的组合。就终端市场而言，小我电脑和智妙手机的发卖额估计正在 2025 年（及当前）将以较低的个位数增加。通信和计较机芯片（包罗数据核心芯片）的发卖额估计将正在来岁继续跨越汽车和工业芯片的发卖额。我们估计，2025 年半导体行业将呈现四大趋向：用于小我电脑、智妙手机和企业边缘的生成式人工智能加快芯片；人工智能带来的芯片设想演进方式；全球人才日益欠缺；以及正在地缘严重场面地步升级的环境下成立弹性供应链的需求。
我们对本身运营和供应链中取天气相关的风险（特别是影响环节组件的风险）的领会缓和解程度若何？我们能否制定了正在连结运营效率的同时优化运营和削减碳脚印的计谋？
我们能否考虑过利用 gen AI 编码东西可能会对我们聘请的软件人才组合发生如何的影响？从久远来看，这些东西可能需要从头思虑职业成长和工程人才模式。
通过并购（Mergers and Acquisitions -M&A）和合做顺应企业客户的需求：企业越来越需要能处理其多方面营业沉点的端到端处理方案。面对的挑和包罗需要正在复杂的多云根本设备之间进行整合，并通过定制使用法式支撑特地的营业流程。因为手艺带领者的方针是满脚这些快速成长的客户需求，很多人暗示，他们估计将来一年价值更高的买卖（如收购）将会添加。一些企业还正在寻求保守并购的替代方案，如合伙企业和计谋合做伙伴关系--结合各方力量，供给更全面的处理方案。
我们的公司能否开辟了动态风险评估模子，持续评估地缘风险及其对全球运营的潜正在影响？我们能否自动预测并顺应政策变化？
2025 年，科技公司将继续正在不竭升级的地缘风险和商业严重场面地步的多层面中遨逛，并应勤奋加强防御，以抵御那些旨正在操纵全球不不变场面地步的复杂行为体。有鉴于此，科技公司招考虑实现供应商和制制营业的多元化，以削减对受限地域的依赖，降低潜正在风险。一些大型科技公司正正在印度和越南等国扩大出产，或正正在考虑如许做，以削减对中国制制业的依赖。
我们能否考虑过 “按设想夹杂 ”的方式，并确定哪些 IT 元素需要从头架构，哪些第三方需要参取？我们能否有迁徙数据和系统的打算？
我们能否成立了一个框架，以确保生成的代码精确无误、不带？我们能否为人工智能做出的决定制定了人工审核流程（即 “环上的人工审核”）？
正在若何操纵人工智能方面，科技公司取非科技公司有两个显著的分歧点--这两个分歧点都可能是它们更相信人工智能变化潜力的缘由。如图 3 所示，科技公司高管更倾向于演讲其公司利用基因人工智能东西来编写和测试软件（56% 对 33%），而暗示其公司正在很大程度上或很是大程度上正正在摸索利用自从代办署理的可能性几乎是其他公司的两倍（44% 相对于 23%）。
一些欧洲国度还采用了电子要求，鞭策企业以尺度化数字格局生成、发送和处置，电子的布局化特征有帮于从动处置，并能削减人工数据输入和错误。
我们公司能否已确定若何结合起来，从供给专业、的东西转向供给更全面的平台产物，整合云价值链和供应商的能力？
手艺供给商若何才能跟上这些复杂、不竭变化的企业需求？火速性和快速上市虽然主要，但供应商还该当可以或许以简化客户采用和互操做性的体例供给处理方案。手艺供给商似乎比以往任何时候都更强烈地感遭到了 “建立仍是采办 ”的严重关系，由于开辟人才的需求量仍然很大。不外，跟着假贷成本的降低，他们可能会越来越多地考虑通过收购来获得立异和专业能力。过去几年，高利率、科技收入削减以及更严酷的监管减缓了科技行业的并购： 但现正在，这一趋向可能正正在发生改变：40% 的科技公司现正在估计其买卖的平均数量将正在来岁大幅添加，而非科技公司的这一比例仅为 26%（图 4）。
我们能否建立了易于正在私有云上摆设和利用或取 IT 无关的功能？这些处理方案取客户现有云架构的集成度若何？
除了保守的并购，科技行业还正在寻求其他买卖融资体例，如合伙企业和计谋合做伙伴关系，这正在经济、监管和运营逆风期间特别具有吸引力。正在 2025 年德勤并购趋向查询拜访中，近一半（49%）受访的科技公司贸易暗示，他们公司正在过去一年中参取了保守并购以外的其他布局（如合伙企业和计谋合做伙伴关系），或打算正在将来一年内如许做。
通过并购（Mergers and Acquisitions -M&A）和合做顺应企业客户的需求：企业越来越需要能处理其多方面营业沉点的端到端处理方案。面对的挑和包罗需要正在复杂的多云根本设备之间进行整合，并通过定制使用法式支撑特地的营业流程。因为手艺带领者的方针是满脚这些快速成长的客户需求，很多人暗示，他们估计将来一年价值更高的买卖（如收购）将会添加。一些企业还正在寻求保守并购的替代方案，如合伙企业和计谋合做伙伴关系--结合各方力量，供给更全面的处理方案。
处理信赖问题，推进新一代人工智能的使用和效益：新一代人工智能正正在鞭策企业正在后台和前台运营、产物开辟和工程设想以及产物和办事供应等方面的转型变化。按照德勤比来的查询拜访，企业和 IT 带领者正正在务实地获取实正的贸易价值，员工也起头演讲出产率的提高。取此同时，取数据现私和平安、数据质量、误差和精确性相关的信赖问题也成为企业和消费者采用人工智能的妨碍。手艺带领者应留意这些潜正在的挑和，并考虑若何加强信赖和推进采用。
另一个可能促使私有云从头兴起的要素是，企业需要数据平安并恪守相关律例，出格是当人工智能模子对的客户或企业数据进行锻炼时。公司还应留意数据所正在国度不竭变化的监管框架；从权云系统可用于将数据保留正在特定国度的边，以恪守本地的数据现私律例。
对于很多公司来说，这种颗粒度的可视性--包罗集中、导出、反映整个组织 “一个实正在来历” 的当前形态数据--可能是一项艰难的使命。例如，欧盟数字办事税律例要求公司按照客户 IP 地址总收入；其他律例，如，则可能基于采办方的账单地址。发卖记实可能无法取领取流程记实和应收账款查对，特别是正在跨地区进行的环境下。
我们能否成立了一个框架，以确保生成的代码精确无误、不带？我们能否为人工智能做出的决定制定了人工审核流程（即 “环上的人工审核”）？
虽然如斯，接管查询拜访的科技带领者们仍是发觉了一些可能会正在将来两年内减缓其组织勤奋的要素。正在不久的未来，障碍采用人工智能手艺的次要要素包罗：对价格昂扬的错误的担心、对人工智能手艺可能无法实现其预期价值的担心，以及对、和不精确性可能导致的信赖缺失的担心，手艺带领者相信新一代人工智能将发生精确、无的输出似乎是继续快速采用的先决前提。
我们能否评估过我们能够供给哪些产物，帮帮企业轻松将某些工做负载转移到内部或私无数据核心？我们能否有处理方案能够处理正在特定营业案例中利用公共云的顾虑？
处理信赖问题，推进新一代人工智能的使用和效益：新一代人工智能正正在鞭策企业正在后台和前台运营、产物开辟和工程设想以及产物和办事供应等方面的转型变化。按照德勤比来的查询拜访，企业和 IT 带领者正正在务实地获取实正的贸易价值，员工也起头演讲出产率的提高。取此同时，取数据现私和平安、数据质量、误差和精确性相关的信赖问题也成为企业和消费者采用人工智能的妨碍。手艺带领者应留意这些潜正在的挑和，并考虑若何加强信赖和推进采用。
我们的公司能否开辟了动态风险评估模子，持续评估地缘风险及其对全球运营的潜正在影响？我们能否自动预测并顺应政策变化？
手艺供给商正联袂合做，汇聚各自由人工智能和基因人工智能根本设备、软件（包罗能源办理和演讲）、平安和专业办事方面的劣势。例如，戴尔和英伟达合做供给全面的端到端人工智能处理方案，存储和安万能力取英伟达的人工智能根本设备相连系，帮帮企业摆设和扩展人工智能使用。正在人才方面，一些科技公司一曲正在摸索 “反向收购 ”等非保守方式，以快速获得所需的专业技术组合，而无需通过保守收购的监管流程。
手艺合做有很多潜正在的益处。对于客户来说，端到端处理方案的可用性能够降低采购和拆卸手艺、获取需要技术以及建立和运转人工智能处理方案的复杂性和成本，其他潜正在劣势包罗数据和体验的更无缝整合、更强大的数据管理以及特定行业的产物。
