Deloitte的《2026 科技趨勢》(Tech Trends 2026)。。。 簡而言之,沒啥了,就靠 AI 了。。。 1. 趨勢名稱:AI goes physical: Navigating the convergence of AI and robotics(AI 走向物理世界:導航 AI 與機器人融合) 簡要總結:智能通過機器人體現,實現物理世界中的自主問題解決,通過 AI 和機器人的整合來推動這一轉變。 關鍵數據:亞馬遜部署了其第 100 萬臺機器人,其 DeepFleet AI 協調整個機器人艦隊,提高倉庫內旅行效率 10%;寶馬工廠中,汽車可自主行駛數公里長的生產線。 2. 趨勢名稱:The agentic reality check: Preparing for a silicon-based workforce(代理現實檢查:爲硅基勞動力做準備) 簡要總結:組織在部署 AI 代理時面臨挑戰,需要重新設計流程而非自動化現有問題流程,以避免在構建硅基勞動力時失敗。 關鍵數據:僅有 11% 的組織已將代理投入生產,儘管 38% 在試點;42% 仍在制定策略,35% 完全沒有策略;Gartner 預測,到 2027 年,40% 的代理項目將失敗。 HPE 首席財務官(Marie Myers,HPE 執行副總裁兼首席財務官):“我們希望選擇一個端到端的流程,在那裏我們能真正實現轉型,而不僅僅是解決單一痛點。” 3. 趨勢名稱:The AI infrastructure reckoning: Optimizing compute strategy in the age of inference economics(AI 基礎設施清算:在推理經濟學時代優化計算策略) 簡要總結:組織從“雲優先”轉向戰略性混合基礎設施策略,以應對 AI 規模化擴展,因爲成本在下降但使用量快速增長。 關鍵數據:令牌成本在兩年內下降了 280 倍。 4. 趨勢名稱:The great rebuild: Architecting an AI-native tech organization(偉大重建:構建 AI 原生技術組織) 簡要總結:AI 推動技術組織變得更精簡、更快速,通過重大運營模式變革,包括模塊化架構和人類-代理團隊的協調。 關鍵數據:Deloitte 調查的 IT 領導者中,僅 1% 表示沒有進行重大運營模式變革。 5. 趨勢名稱:The AI dilemma: Securing and leveraging AI for cyber defense(AI 困境:爲網絡防禦保護並利用 AI) 簡要總結:組織必須在多個領域保護 AI 系統,同時利用 AI 防禦機器速度威脅,解決 AI 既是優勢又是目標的悖論。 關鍵數據:無具體數值數據。 名人名言:AT&T 首席信息安全官:“我們今天經歷的與過去沒什麼不同。AI 的唯一區別是速度和影響。”
設計師 Emil Lukas 根據 Open AI 的設計師 Jony Ive 在採訪裏吹的 NB 設想的 Open AI 的 AI Device 的大概樣子。 這就是美國人的毛病,他們的概念都很誘人,而且作爲 AirPods 的升級版本,Jony Ive 帶領 Open AI 背刺蘋果,也是很好的故事。 但是,這個設計在工程和量產上,是災難。他們離產線太遠了。 在續航,散熱,射頻上的問題我現在都基本上可以預測。。。當年,蘋果的工程師會喫住在歌爾,認真聽取產線的反饋。 而今天美國的老爺們只會覺得這是“可以克服”的小問題。中國人搞不定,說不定,印度人可以。[嘻嘻]