TechnoVision 2024 ： 商业决策者的趋势

0708 1011 1315 2TechnoVision2024：执行伙伴 TABLEOFCONTENTS INTRODUCTION05 06 07 08 10 11 13 15 TECHNOVISION2024总结16 技术2024：什么是新的？19 进一步研究22 3 4TechnoVision2024：执行伙伴 INTRODUCTION 这句话“我们塑造我们的技术，然后我们的技术塑造我们”呼应温斯顿·丘吉尔在1943年重建下议院会议厅时的名言，当时它被闪电战中的燃烧弹摧毁。丘吉尔强调了商会对抗性矩形图案的重要性，认为其形状对英国的两党制和议会民主至关重要。 同样，我们可以争辩说，我们不可避免地会受到我们创造的技术的影响。技术的主要作用是增强和增强人类的能力，这是人类与大多数哺乳动物的区别特征。但是，我们经常忽略 技术反过来又会影响我们的行为、组织和社会。一个关键的问题出现了：技术将如何在2024年及以后塑造我们的世界？ 15年来，凯捷的TechnoVision一直在探索这个问题，但到目前为止，它主要集中在IT趋势上。今年 ，我们决定在TechnoVision完整报告中添加一个同伴，从更广泛的角度看待推动世界发展的技术。 总体而言，我们的目的不是建立未来的预测;我们将TechnoVision视为促进技术专家和商业领袖之间战略对话的工具，有助于确定业务运营和数字系统开发的优先事项和机会。 TechnoVision旨在成为向数字和可持续经济双重转型的指导“北极星”。这一旅程涉及许多技术和业务决策，由于迫切需要战略选择而变得更加复杂，这些战略选择乍一看似乎很简单，但往往具有深远的影响。 生成AI在2023年席卷全球，预计将继续塑造未来。除此之外，其他几个关键技术大趋势对于决策者规划未来至关重要。这是我们讨论的起点，导致了TechoVisio2024概述的37个趋势。这些趋势将共同为塑造未来提供见解，并为组织在2024年将其愿景变为现实确定必要的“提示”。 MICHIELBOREEL 凯捷集团Sogeti执行副总裁兼全球首席技术官 PASCALBRIER 集团首席创新官和全球执行委员会成员 5 哪些技术（MEGA）趋势将在2024年出现拐点？ 当谈到塑造未来时，所有技术趋势都可能具有同等的重要性，因为预测往往是一项具有挑战性的任务，即使不是一项不可能的任务。然而，某些趋势由于其预期的实质性影响和在不久的将来取得重大突破的预期而显得更加突出。 我们已经确定了在2024年应该出现拐点的五个突出的技术大趋势： 生成人工智能-小将是新的大 量子技术-当网络遇到量子时 半导体-摩尔定律没有死，但它正在改变 电池-新化学的力量 SpaceTech-应对来自外层空间的地球挑战 6TechnoVision2024：执行伙伴 GENERATIVEAI-SMALL将 成为新的大 在2024年，生成AI会不会辜负它所产生的大量炒作？简短的答案是肯定的。 在2022年末和2023年的全球技术和商业对话中，生成型人工智能已经进入崩溃阶段，预计会产生重大的商业影响。 但是这种流行也凸显了通用大型语言模型（LLM）的一些缺点。一个值得注意的问题是，这些模型中的一些模型倾向于“幻觉”，换句话说，偶尔会产生意想不到的、无关紧要的、毫无意义的或与它们收到的输入断开的输出。在2023年，解决方案主要是构建越来越大的模型，具有更多的数据，更多的参数和更多的计算能力。但这种趋势并非无限可持续，也不适合所有用例。 WhilecurrentLLMwillcontinuetothrough,thereisalsoanincreasingneedforsmaller,morecost-efficient,and 专业模型。例如，我们将看到医学、工程、教育和许多其他领域的高级用例的特定部门模型。我们还可以预测特定领域的模型，为特定任务定制 （如高级编码助手）。这些模型将越来越小，可以在处理能力有限的低占用空间安装上运行，包括在边缘或较小的企业架构上。 此外，对于事实性和正确性很重要的用例，将通过整合知识图中的结构化知识来增强LLM的功能。这种有前途的组合可以提高LLM提供的信息的准确性，相关性和深度。到2024年，我们将看到越来越多的人工智能系统 ，它们不仅对自然语言有深刻的理解，而且以结构化的事实知识为基础，使它们在广泛的应用中更加可靠和有效。 为了支持所有这些，新的平台正在出现，为公司提供了利用GenerativeAI的工具，而无需深厚的内部技术专长。从长远来看，这将导致创建针对特定任务设计和微调的互连模型网络，并开发真正的多主体生成生态系统。 为什么重要：生成AI的发展表明，朝着更易于访问，通用和具有成本效益的技术发展。前面提到的创新将使组织能够更快地扩展其生成AI用例，同时还可以从技术中获得更多的长期价值。 要注意的事情/项目：“小成为新的大”看似自相矛盾，但它将成为现实 。追求更小的LLM，需要更少的资源来培训和操作，同时产生更少的虚假信息（所谓的幻觉），传播更少的社交刻板印象，并产生更少的毒性语言。使命：使AI模型计算高效，有用且值得信赖。 像斯坦福大学的羊驼毛这样的创新，以及像MistralAI和AlephAlpha这样的欧洲企业，正在引领这一运动，但微软和谷歌也正在与Orca和GeminiNano一起进入竞技场。 7 量子技术-当CYBER遇到量子时 进入2024年，量子计算已经明确离开了理论探索的时代，进入了“实用规模”的量子计算时代。正如IBM所定义的那样，“实用规模”量子计算机提供了经典计算无法企及的计算能力，并为现实世界商业量子应用中的量子优势打开了大门。由于量子位质量的重大挑战仍然存在，因此具有大规模，广泛的量子优势。 在早期成功的推动下,更广泛的量子优势将在未来几年出现。 在不久的将来，在量子优势的前景的推动下，公司，初创公司和研究机构正在竞相寻找第一个现实世界的应用程序。关键领域包括： 8TechnoVision2024：执行伙伴 •凝聚态物理:在量子水平上理解复杂材料的行为可以彻底改变材料科学和工程。 •量子化学:解决经典计算机难以解决的大分子的薛定谔方程可以导致药物发现和材料突破。 •计算流体动力学：解决模拟流体流动的挑战，这对于空气动力学和气候建模至关重要。 •偏微分方程:这些方程是表达物理现象的基础，更有效地求解它们将在金融和工程等领域提供价值。 •物流与运筹学：优化供应链和物流可以通过更快地找到复杂优化问题的解决方案而受益于量子计算。 •抽样和蒙特卡罗方法：在统计物理学和金融学中，这些方法可以在量子计算机上进行二次计算，从而提供更准确的模型和预测。 此外，由于量子计算机应该打破常用的公钥密码系统(如RSA 和ECC）有一天，向量子安全技术的大规模迁移即将开始。由技术驱动 改进和监管压力，2024年有望成为量子安全解决方案的关键一年。 2017年，美国国家标准与技术研究所（NIST）启动了一个公共程序 ，以选择抗量子公钥密码算法进行标准化。他们意识到公钥基础设施对数字信任至关重要，保护从网络连接和电子邮件到数字签名文档和代码的所有内容。当今的非对称密码学算法依赖于数学上具有挑战性的问题 ，例如。 作为分解非常大的数字，这对于当前的计算机来说在计算上是困难的。传统计算机需要数年时间才能打破这些算法。足够强大的量子计算机可以通过利用其处理多个同时状态的能力在几分钟内解决这些难题。NIST的目标是建立一个基于更难的数学问题的新标准(例如Procedre 晶格密码学）对于传统计算机和量子计算机都很困难。要清楚，量子安全算法本身不需要量子计算机；当量子计算机变得足够强大时，它们可以防止利用量子计算机的攻击。 2022年末，美国政府颁布了《量子计算网络安全准备法案》，该法案有望促进各行各业的巨变。这项开创性的法律要求所有私营实体 与美国政府开展业务必须在NIST标准最终发布后的一年内迁移到PQC 。这将影响全球PQC标准。 最终标准的发布，加上新的法规，应该会在2024年加速迈向量子安全的未来。世界各地的组织都需要立即采取措施，将加密系统和软件更新为新的量子安全算法 因为平均迁移将花费大量时间。虽然能够打破今天的加密的量子计算机还不存在，但不良行为者今天收集加密数据并打算稍后解密（收获现在-稍后解密）的风险是非常真实的。 从2024年中期开始，随着量子准备的热潮日益加剧，从金融到医疗保健等行业可能会大力投资升级其网络安全基础设施。 为什么重要：这种向PostQuantumCryptography的新兴转变有望颠覆全球网络安全标准的基础。所有商业领袖和技术专家都将受到这一即将到来的里程碑的影响，而越来越多的组织开始了量子转型。 要注意的事情/项目：尽管企业规模的量子计算可能还需要很多年的时间，但在几个领域正在取得有希望的进展。谷歌和IBM认为，应用错误缓解技术的商业量子系统只有几年的时间。两种技术 巨头还发布了到2029年Google和2030年IBM达到100万个量子位的公共路线图。同时，混合经典和“嘈杂”量子计算（NISQ-嘈杂的中等规模量子）将在特定问题领域提供首次实际应用，同时我们等待大规模容错量子计算机的推出。 9 半导体 -摩尔的法律没有死，但正在改变 半导体行业正处于2024年革命性转变的边缘，受到各种因素的影响，这些因素正在共同改变其动态。 在整个2023年，专家们对摩尔定律的未来进行了激烈的讨论，该定律认为集成电路上的晶体管数量大约每两年翻一番，从而提高了微芯片的计算能力。随着芯片技术接近2纳米（0,0000001厘米）尺度，制造成本以指数速度增长，继续这一趋势的可行性出现了问题，特别是考虑到即将到来的1纳米尺度的物理限制。 然而，2024年有望证明摩尔定律并没有过时，而是正在经历 变态.我们可能会看到方法的转变，例如在多层结构中采用垂直堆叠 ，非硅材料的探索以及新的光刻技术。从本质上讲，我们可以将这种技术转变标记为“超越摩尔”。Procedres.，旨在维持计算能力的增长，即使传统的芯片小型化方法接近其物理极限。 同时，半导体生态系统将进行重新配置。这将包括建立新的千兆工厂，适应 当地法规，制造能力的扩展，新颖商业模式的引入以及增强的铸造服务。预计半导体公司将通过生产显着增强客户体验的芯片来加强对满足特定行业需求的关注，从而标志着半导体技术的新时代。 为什么重要：预计各行各业将加速数字化转型，这得益于更强大的 连接对象，从智能手机到电动汽车再到数据中心和电信。这些技术突破将反映在半导体本身生态系统的转变中，新的千兆工厂、法规 、商业模式和铸造服务将在2024年出现。 要注意的事情/项目：将更多的组件塞入集成电路将会结束，因为我们正在接近物理学的边界。尽管物理学上有这个不可逾越的渐近峰，但芯片设计现在正在考虑1。x纳米尺度。然而,能量和热挑战带来了重大挑战。此外,这种芯片的制造成本急剧增长。提高性能和降低能耗的一种方法是将AI添加到芯片（IBMZSystems）中，以减少数据的移动。 到计算并返回，并使其在处理器芯片及其缓存中可用。 其他人使用AI来优化功耗，利用较少的活动周期，而不是每个计算资源都被充分利用。利用人工智能的另一种方法是帮助软件工程师了解系统性能和数字精度之间的权衡。如果他们需要更多的带宽，他们可以降低精度，专门训练降低精度，有效地将硬件问题与软件问题交换。 其他方法包括添加更多节点或使用异构架构，例如将任务移交给GPU，TPU和XPU等专用协处理器，例如Nvidia的HopperGrace解决方案，英特尔的SaphireRapids和FalconShore平台 。 10TechnoVision2024：执行伙伴 电池-化学的力量 提高电池的性能和降低成本是企业和 政府，因为每个国家的工业风险都很高。目标是支持电