2023年是科技大年，AI、5G、物联网、大数据、云计算等技术日趋成熟，推动中国数字经济蓬勃发展。 展望 2024 年，IT 将何去何从？ IT新趋势的主题是什么？ 它们会给企业带来哪些机遇和挑战？
趋势一：AI引领行业变革
目前，人工智能正在全球范围内大放异彩。 放眼中国，AI模型遍地开花：推出“文心一言”决战ChatGPT，打响第一枪; 阿里的“同义千文”落地办公场; 华为的“盘古”已经突飞猛进多个行业; 京东.com的“延熙”深入工业场景，解决问题; 腾讯“混元”持续探索内部业务应用; 科大讯飞“科大讯飞Spark”继续拓展......从B端到C端的应用场景各大厂商都在竞相推出AI增强的产品和服务，帮助各行各业实现AI。
对于大多数企业来说，人工智能将取代云计算成为创新的主要驱动力，帮助他们获得颠覆性的竞争优势。 例如，在工业领域，人工智能可以通过增强制造流程、减少停机时间和提高吞吐量来节省成本。 在交通领域，人工智能可以帮助设计更绿色的交通系统，例如通过电动汽车充电站的智能分配和管理来减少排放和提高能源效率。
到 2024 年，拥有智能技术的公司将能够以比普通公司快近五倍的速度做出决策，从而在新领域获得先发优势。
趋势二：生成式人工智能（Gen AI）正在变得普遍
据粗略统计，目前市面上有近200款Gen AI产品，如上面提到的ChatGPT、文心一言、通易千问等，可以实现自动化客服、内容创作、美术创作、音频处理、编程设计、翻译等多种功能。
Gen AI允许企业用户访问和使用大量的内部私有数据和外部公共数据。 这意味着公司可以使用自己的数据来训练生成式 AI 应用程序，以创建满足其需求并服务于特定场景和领域的应用程序。 这样一来，生成式人工智能有望在未来得到大力落地，促进全民共享“数据红利”。
根据 Gartner 的数据，到 2026 年，超过 80% 的企业将使用生成式 AI API 或模型，或在生产中部署支持生成式 AI 的应用程序，高于 2023 年初的不到 5%。
趋势三：智能应用持续增长
智能应用的本质是在传统应用中加入AI或生成式AI能力，如机器学习、向量存储、连接数据等。
这些能力使智能应用程序能够通过自学习、适应和自学习更好地增强或自动化工作，从而改善用户体验并提供更多业务价值。
趋势四：Gen AI引发服务业转型
除了彻底改变企业生产力外，Gen AI 还在重塑企业生态系统，帮助企业打造“AI 增强”的员工队伍，改变战略、变革和培训等人工交付服务。
IDC**，到 2025 年，40% 的服务将包括支持 AI 的交付，影响从合同谈判到 IT 运营再到风险评估的方方面面。
例如，对于许多企业来说，软件开发是一个长期存在的问题，成本高昂且困难重重。 人工智能增强的开发解决了这些挑战。 AI增强开发是指利用Gen AI、机器学习等AI技术，协助软件工程师进行应用设计、编程和测试：一方面将输入的自然语言转换为**，供程序员参考; 另一方面，创建测试用例、记录测试用例和进行自动审查可以节省大量时间。
趋势五：实时数据助力高效决策
实时数据是指实时收集和分析的数据，能够准确反映当前的市场状况和客户需求。 借助实时数据，企业可以更有效地监控市场趋势并加快业务决策。
IDC预测，到2025年，90%的中国500强企业将利用实时数据来优化结果，例如通过使用事件流技术来改善客户体验。
趋势六：人工智能与机器学习融合正在走向边缘
到2024年，人工智能和机器学习将在网络边缘发挥关键作用。
网络边缘由 Internet 中的终端设备和用户组成。 这些设备包括 PC、智能手机、平板电脑等，用户是互联网的最终用户。 网络边缘的作用是提供信息的输入和输出，使用户能够与 Internet 进行交互。
未来，人工智能和机器学习将使设备能够从用户行为中学习、调整偏好并提出建议。 例如，物联网设备可以通过网络与用户交互，实现智能制造、智能交通、智能家居等功能。
边缘系统还将使用人工智能和机器学习来处理更接近源头的数据，从而减少延迟并提高实时分析效率。
例如，自动驾驶可以在车辆上实时接收和分析来自周围环境的数据，提供实时决策，使汽车能够自主驾驶，避开障碍物，并根据情况自动减速或停车。
趋势 7：平台工程加速应用程序开发和交付
平台工程是指通过一系列工具和流程，为软件开发者提供自助式开发门户，简化开发流程，提高交付效率。
该平台涵盖了整个应用生命周期的所有操作，通常包括基础设施、开发工具、数据管理、安全和身份管理、运维管理、服务目录等核心功能模块，可以组装、复用、配置。
此外，平台工程还可以拥有企业自身所需的其他功能模块，如内部软件应用框架、边缘人工智能、物联网等相关服务，以满足不同的场景和需求。
随着组织在应用程序开发和交付方面对效率的要求越来越高，平台工程预计将得到更广泛的应用。
趋势八：行业云平台更重要
行业云平台通过可组合的功能，将传统云服务中的IaaS（Infrastructure as a Service）、PaaS（Platform as a Service）和SaaS（Software as a Service）集成成一整套产品。 这些功能通常包括行业数据制造、打包业务功能库、合成工具和其他平台创新。
行业云平台是针对特定行业量身定制的云解决方案，旨在进一步满足企业和组织的需求。
根据 Gartner 的数据，到 2027 年，超过 70% 的企业将使用行业云平台来加速其业务计划，而 2023 年这一比例还不到 15%。
趋势九：AI安全可信成为焦点
人工智能应用的范围和影响越广，治理它就越重要和紧迫。 如果人工智能模型没有得到有效治理，人工智能技术很容易“失控”。
对于企业而言，AI在其整个生命周期中都存在很大的风险敞口，容易受到“数据中毒”、“数据隐私攻击”、“提示注入攻击”等的影响。
IDC预测，到2026年，企业在推动“数据文化”发展的过程中，需要关注“AI安全可信”，以更好地帮助企业实现业务目标。
趋势10：可持续技术得到市场更广泛的认可和应用
可持续技术是数字解决方案的框架，其主要目标是减少对环境的不利影响，并鼓励经济地利用地球资源，这些资源可用于实现环境、社会和治理 （ESG） 成果。
随着世界和社会作为一个整体变得越来越数字化，IT行业的功耗也将相应增加。 因此，在使用人工智能、物联网和云计算等技术时，提高效率、循环性和可持续性非常重要。
根据 Gartner 的数据，到 2025 年，75% 的组织将面临持续的电力短缺，这种情况将加速可持续 IT 技术的发展。
纵观以上十大趋势，可以看出，智慧低碳已成为IT发展的主旋律。 人工智能是各种战略技术趋势的重要驱动力，当然，为了实现人工智能在商业应用中的价值，我们还需要通过人工智能治理和安全管理措施来防范潜在风险。 面向未来，随着科技的不断进步和数字化的不断推进，IT的发展将充满无限可能和潜力。
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