近日，國際數據公司 （IDC） 發布了備受期待的 2025 年及之后全球信息技術 （IT） 行業預測。IDC FutureScape 報告概述了 IDC 對塑造 IT 行業未來的 10 大預測，并強調了所有行業的組織將如何從戰略上轉向 AI（人工智能），以建立有彈性的 AI 驅動型企業。

    今年的預測強調了加速 AI 轉型的迫切需要，倡導對支持 AI 的高級功能進行戰略性的長期投資。在過去的 18 個月里，各種規模和行業的組織都對 AI 進行了廣泛的超級實驗。到 2025 年，我們預計將從實驗轉向重塑。這一轉變將由引入 AI 代理、數據、基礎設施和云的創新來提供可擴展的“答案”，以及通過健全的經濟性和普遍的網絡恢復來加強對彈性的關注。為了支持這一轉型，IDC 預測，到 2028 年，全球在 AI 支持技術上的支出將超過 7,490 億美元。值得注意的是，IDC 報告顯示，到 2025 年預計AI支出中的 2270 億美元 ，有 67% 將來自將 AI 功能嵌入其核心業務運營的企業，超過了對領先云和數字服務提供商的投資。

    IDC 全球集團研究副總裁 Rick Villars 表示，

    在不斷發展的 AI 環境中，未來不僅取決于我們進行實驗的能力，還取決于我們進行戰略調整的能力，將實驗轉化為可持續的創新。當我們擁抱 AI 時，我們需要優先考慮相關性、緊迫性和資源性，以打造在數據驅動的世界中蓬勃發展的彈性企業。

    IDC  FutureScape 2025 研究側重于未來 12 到 24 個月重塑全球商業生態系統的外部驅動因素。它還研究了技術和 IT 團隊在定義、構建和管理在數字優先世界中蓬勃發展所需的技術時將面臨的挑戰。

    IDC 2025年全球 IT 行業十大預測，

    有如下具體內容：

    預測一

    AI 經濟學

    在未來的一年里，首席信息官們將專注于記錄 AI 的整體使用程度，從 AI 實驗轉向貨幣化。要克服所有企業的 IT 現代化障礙，必須為自動測量和優化支持 AI 的應用程序奠定堅實的基礎。 

    預測二

    AI 轉型障礙

    有幾個因素可能會阻礙 GenAI 實施的成功率，主要限制因素包括開發人員短缺、高成本、基礎設施性能不足和 IT/業務線協調不佳。IDC 預測，如果針對這些障礙的解決方案與業務戰略不一致，多達 30% 的組織將重新考慮其 GenAI 投資。

    預測三

    網絡韌性

    高可見性勒索軟件中斷繼續使網絡恢復和網絡彈性成為許多企業 IT 團隊的首要議程項目。組織無法適應不斷變化的威脅以及 AI 的廣泛使用將阻礙其滿足受 AI 影響的業務成果預期的能力。

    預測四

    云現代化

    成功實現云架構現代化的組織將受益于更高的投資回報率、更具成本效益、運營效率和可持續的 IT 成果，以及更好的工作負載和應用程序性能。

    預測五

    數據即產品

    數據即產品架構將導致大型企業的數據孤島顯著崩潰和效率低下。數據即產品方法是一種生成和使用數據的方式，它使流程可重復，并使數據支持的結果更加一致和可靠。

    預測六

    應用程序變革

    從 2022 年的 GenAI 熱潮中崛起的副駕駛正在迅速讓位于 AI 代理——全自動軟件組件，它們能夠使用知識和技能來評估情況并采取行動，限制或沒有人工干預。

    預測七

    推理交付

    隨著組織繼續加速采用 GenAI 和代理工作流，推理工作負載將急劇增加。展望未來，當務之急是不要被鎖定在單個推理選項中，而是要制定“多重推理”操作策略。

    預測八

    AI 基礎設施脫碳

    電子垃圾的潛在增長反映了所有企業對 AI 投資的快速增加。為了應對利用 AI 優勢的環境挑戰，企業正在轉向可持續 AI 框架，這些框架專注于通過解決能源效率、資源優化和減少電子垃圾等關鍵要素來最大限度地減少人工智能對環境的影響。

    預測九

    復合 AI 的統一平臺

    企業很快就會了解到，專注于基本生產力 AI 和 GenAI 用例將對業務產生有限的影響。當技術基礎和工作流程到位，以在整個組織內擴展解決方案時，AI 就會取得成功 ，從而創建一個全面、協調的平臺，以確保整個組織投資的規模經濟。

    預測十

    新的工作角色

    自動化的需求將創造人工智能驅動的工作場所轉型，從而改變就業旅程的生命周期。當被問及是否準備好滿足數字工作轉型要求時，共有 47% 的 IT 和 LOB 領導者表示，他們已經做好了充分的準備，并已改變工作實踐和政策，利用技術來支持當前和未來的業務需求。

    人工智能預計到2030年將在全球范圍內產生高達19.9萬億美元的累計影響，其潛力無限，然而伴隨而來的風險亦不可小覷。未來幾年，無論是IT行業還是渴望轉型為數字化企業的各類組織，都將以人工智能為核心驅動力。企業如何有效地設定優先級、做出決策并克服障礙，將決定它們能否在人工智能基礎上推動業務增長、贏得領先優勢的關鍵所在。因此，構建一個以AI為核心的運營規劃至關重要，它需要全面整合戰略規劃、治理機制以及人員等多個維度；還需要采用一個適配性的人工智能運營模型，以確保其隨時能夠實現成本增效和安全擴展。