核心观点： 人工智能将成为未来基础结构的一部分，无处不在，像电力或HTTP一样，成为我们日常所做的一切的隐形基础结构。AI将深入我们生活的方方面面，优化城市交通、个性化医疗保健，并在教育中创造适应性和包容性的学习路径。
关键数据：
- 全球数据中心电力消耗可能在未来十年内翻三倍。
- 仅用于生成式AI的芯片市场预计2024年将达到超过500亿美元。
- 到2025年，超过50%的数据可能由边缘设备生成。
- 到2027年，超过70%最近实施的ERP项目将无法完全达到其原始商业目标。
研究结论：
- 交互： 空间计算将占据中心舞台，通过高级模拟等技术打破信息孤岛，创造更自然的信息交互方式。AI的进步将带来无缝的空间计算体验和更好的互操作性，最终使AI代理能够预测并主动满足用户的需求。
- 信息： 企业对大型语言模型（LLMs）的关注正在让位于小型语言模型、多模态模型、基于人工智能的模拟以及能够执行离散任务的代理。小型语言模型可以通过企业对较小且高度精编的数据集进行训练，以解决更具体的问题。多模态模型能够处理和生成多种媒介，例如文本、图像、音频、空间数据等。机构AI将超越LLMs的问题回答能力，并完成离散任务，改变我们的工作和生活方式。
- 计算： 硬件正重新夺回spotlight，人工智能对专门计算资源的需求增加，公司开始转向先进的芯片来驱动人工智能工作负载。内置人工智能芯片的个人计算机有望增强知识工作者的生产力，并提升数据隐私保护。人工智能继续嵌入设备可能会彻底改变物联网和机器人技术，并通过更智能、更自主的设备推动医疗保健等行业的发展。
- 技术业务： IT，放大：AI提高了技术人才的影响力（和汇款）。生成式AI在编写代码、测试软件以及一般增强技术人才方面具有广泛的应用前景，引发一场从虚拟化和紧缩预算转向的变革。IT部门将扮演更重要的角色，从构建和维护转变为协调和创新。
- 网络与信任： 新数学：在量子时代解决密码学。量子计算机将对网络安全产生重大影响，因为它们能够破解现有的加密方法和数字签名。企业应立即采取行动以应对潜在威胁，例如更新加密实践，并考虑解决更广泛的网络安全和密码灵活性问题。
- 核心现代化： 智能核心：AI变革一切为了核心现代化。核心系统提供商高度重视人工智能领域的投资，重新构建其产品和服务以围绕AI驱动或以AI为中心的模型展开。AI将整合到核心系统中，简化用户体验，但在架构层面会使其变得更加复杂。
行业交集： 广度是新的深度：有意相交的力量。企业应积极探索推动边界创新的有意行业的和技术交集，例如区块链与生成式人工智能的结合，或者增强现实与物联网技术的结合。这种融合可以帮助揭示两个关键观点：对可能掌握组织未来关键技术研发动向的相关行业进行深入洞察，以及明确不同技术如何结合以实现整体大于部分之和的效果。
