2023年是科技大年，AI、5G、物聯網、大資料、雲計算等技術日趨成熟，推動中國數字經濟蓬勃發展。 展望 2024 年，IT 將何去何從？ IT新趨勢的主題是什麼？ 它們會給企業帶來哪些機遇和挑戰？
趨勢一：AI引領行業變革
目前，人工智慧正在全球範圍內大放異彩。 放眼中國，AI模型遍地開花：推出“文心一言”決戰ChatGPT，打響第一槍; 阿里的“同義千文”落地辦公場; 華為的“盤古”已經突飛猛進多個行業; 京東.com的“延熙”深入工業場景，解決問題; 騰訊“混元”持續探索內部業務應用; 科大訊飛“科大訊飛Spark”繼續拓展......從B端到C端的應用場景各大廠商都在競相推出AI增強的產品和服務，幫助各行各業實現AI。
對於大多數企業來說，人工智慧將取代雲計算成為創新的主要驅動力，幫助他們獲得顛覆性的競爭優勢。 例如，在工業領域，人工智慧可以通過增強製造流程、減少停機時間和提高吞吐量來節省成本。 在交通領域，人工智慧可以幫助設計更綠色的交通系統，例如通過電動汽車充電站的智慧型分配和管理來減少排放和提高能源效率。
到 2024 年，擁有智慧型技術的公司將能夠以比普通公司快近五倍的速度做出決策，從而在新領域獲得先發優勢。
趨勢二：生成式人工智慧（Gen AI）正在變得普遍
據粗略統計，目前市面上有近200款Gen AI產品，如上面提到的ChatGPT、文心一言、通易千問等，可以實現自動化客服、內容創作、美術創作、音訊處理、程式設計設計、翻譯等多種功能。
Gen AI允許企業使用者訪問和使用大量的內部私有資料和外部公共資料。 這意味著公司可以使用自己的資料來訓練生成式 AI 應用程式，以建立滿足其需求並服務於特定場景和領域的應用程式。 這樣一來，生成式人工智慧有望在未來得到大力落地，促進全民共享“資料紅利”。
根據 Gartner 的資料，到 2026 年，超過 80% 的企業將使用生成式 AI API 或模型，或在生產中部署支援生成式 AI 的應用程式，高於 2023 年初的不到 5%。
趨勢三：智慧型應用持續增長
智慧型應用的本質是在傳統應用中加入AI或生成式AI能力，如機器學習、向量儲存、連線資料等。
這些能力使智慧型應用程式能夠通過自學習、適應和自學習更好地增強或自動化工作，從而改善使用者體驗並提供更多業務價值。
趨勢四：Gen AI引發服務業轉型
除了徹底改變企業生產力外，Gen AI 還在重塑企業生態系統，幫助企業打造“AI 增強”的員工隊伍，改變戰略、變革和培訓等人工交付服務。
IDC**，到 2025 年，40% 的服務將包括支援 AI 的交付，影響從合同談判到 IT 運營再到風險評估的方方面面。
例如，對於許多企業來說，軟體開發是乙個長期存在的問題，成本高昂且困難重重。 人工智慧增強的開發解決了這些挑戰。 AI增強開發是指利用Gen AI、機器學習等AI技術，協助軟體工程師進行應用設計、程式設計和測試：一方面將輸入的自然語言轉換為**，供程式設計師參考; 另一方面，建立測試用例、記錄測試用例和進行自動審查可以節省大量時間。
趨勢五：實時資料助力高效決策
實時資料是指實時收集和分析的資料，能夠準確反映當前的市場狀況和客戶需求。 借助實時資料，企業可以更有效地監控市場趨勢並加快業務決策。
IDC預測，到2025年，90%的中國500強企業將利用實時資料來優化結果，例如通過使用事件流技術來改善客戶體驗。
趨勢六：人工智慧與機器學習融合正在走向邊緣
到2024年，人工智慧和機器學習將在網路邊緣發揮關鍵作用。
網路邊緣由 Internet 中的終端裝置和使用者組成。 這些裝置包括 PC、智慧型手機、平板電腦等，使用者是網際網絡的終端使用者。 網路邊緣的作用是提供資訊的輸入和輸出，使使用者能夠與 Internet 進行互動。
未來，人工智慧和機器學習將使裝置能夠從使用者行為中學習、調整偏好並提出建議。 例如，物聯網裝置可以通過網路與使用者互動，實現智慧型製造、智慧型交通、智慧型家居等功能。
邊緣系統還將使用人工智慧和機器學習來處理更接近源頭的資料，從而減少延遲並提高實時分析效率。
例如，自動駕駛可以在車輛上實時接收和分析來自周圍環境的資料，提供實時決策，使汽車能夠自主駕駛，避開障礙物，並根據情況自動減速或停車。
趨勢 7：平台工程加速應用程式開發和交付
平台工程是指通過一系列工具和流程，為軟體開發者提供自助式開發門戶，簡化開發流程，提高交付效率。
該平台涵蓋了整個應用生命週期的所有操作，通常包括基礎設施、開發工具、資料管理、安全和身份管理、運維管理、服務目錄等核心功能模組，可以組裝、復用、配置。
此外，平台工程還可以擁有企業自身所需的其他功能模組，如內部軟體應用框架、邊緣人工智慧、物聯網等相關服務，以滿足不同的場景和需求。
隨著組織在應用程式開發和交付方面對效率的要求越來越高，平台工程預計將得到更廣泛的應用。
趨勢八：行業雲平台更重要
行業雲平台通過可組合的功能，將傳統雲服務中的IaaS（Infrastructure as a Service）、PaaS（Platform as a Service）和SaaS（Software as a Service）整合成一整套產品。 這些功能通常包括行業資料製造、打包業務功能庫、合成工具和其他平台創新。
行業雲平台是針對特定行業量身定製的雲解決方案，旨在進一步滿足企業和組織的需求。
根據 Gartner 的資料，到 2027 年，超過 70% 的企業將使用行業雲平台來加速其業務計畫，而 2023 年這一比例還不到 15%。
趨勢九：AI安全可信成為焦點
人工智慧應用的範圍和影響越廣，治理它就越重要和緊迫。 如果人工智慧模型沒有得到有效治理，人工智慧技術很容易“失控”。
對於企業而言，AI在其整個生命週期中都存在很大的風險敞口，容易受到“資料中毒”、“資料私隱攻擊”、“提示注入攻擊”等的影響。
IDC預測，到2026年，企業在推動“資料文化”發展的過程中，需要關注“AI安全可信”，以更好地幫助企業實現業務目標。
趨勢10：可持續技術得到市場更廣泛的認可和應用
可持續技術是數字解決方案的框架，其主要目標是減少對環境的不利影響，並鼓勵經濟地利用地球資源，這些資源可用於實現環境、社會和治理 （ESG） 成果。
隨著世界和社會作為乙個整體變得越來越數位化，IT行業的功耗也將相應增加。 因此，在使用人工智慧、物聯網和雲計算等技術時，提高效率、迴圈性和可持續性非常重要。
根據 Gartner 的資料，到 2025 年，75% 的組織將面臨持續的電力短缺，這種情況將加速可持續 IT 技術的發展。
縱觀以上十大趨勢，可以看出，智慧低碳已成為IT發展的主旋律。 人工智慧是各種戰略技術趨勢的重要驅動力，當然，為了實現人工智慧在商業應用中的價值，我們還需要通過人工智慧治理和安全管理措施來防範潛在風險。 面向未來，隨著科技的不斷進步和數位化的不斷推進，IT的發展將充滿無限可能和潛力。
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