武汉股票配资特定应用半导体是报告特别提到的另一项重要趋势

“未来的竞争，不再是单个技术点的突破，而是生态系统的竞争、人才体系的竞争、价值观的竞争。”

文 / 巴九灵

从蒸汽机的轰鸣到互联网的无声革命，技术的浪潮总在不经意间重塑世界的面貌。

而今，我们正站在一场更为澎湃的科技变革前夜——人工智能学会了“思考”，机器人走出了工厂的围墙，半导体开始成为智能时代的“新石油”，而太空正从遥不可及的梦想变成新的商业疆域。

站在当下看，哪些技术将定义下一个五年甚至十年？

麦肯锡最新发布的《2025年技术趋势展望》报告试图解答这个问题，提出了13项具有改变全球商业潜力的前沿技术趋势，并从创新性、关注度、资本投入与应用水平四个维度，绘制出这些技术的发展蓝图。

放眼望去，资本正高度集中于AI、未来能源与可持续技术、未来出行等从技术突破迈向应用深水区的领域，其中AI不管是在关注度和创新上均遥遥领先。

相比之下，特定应用半导体、先进连接技术、未来生物工程、云与边缘计算、数字信任与网络安全这些技术虽热度不及AI，却已悄然成为数字社会运转的“基础设施”，应用程度已接近规模化。

而沉浸式现实技术、未来空间技术、未来机器人技术、量子技术、AI智能体等技术仍处于孵化阶段，但革命性潜力已现端倪。比如AI智能体成为今年增速最快的热点趋势之一，2024年股权投资达11亿美元，同比增长1562%。

参观者通过AR眼镜体验云冈石窟

事实上，不管是哪项技术趋势，都将重塑产业面貌，更已成为国家与企业不可或缺的竞争筹码。

在中国，这些技术已被囊括在面向2035年的未来产业重点赛道目录之中，并列出了明确的发展目标。以未来空间为例，2030年中国市场规模有望突破8000亿元，重点发展方向包括载人低空飞行、深空深地深海探索、极地开发等。

在此，我们梳理了麦肯锡报告中的关键信息和数据，和大家聊聊这些技术的前沿动态、发展趋势与人才需求。

13个赛道与万亿商机

面对这13项前沿技术，麦肯锡从它们的内在“性格”出发，将其分为三大类：AI革命、计算与连接前沿，以及尖端工程。

可以说，这三大类技术，一个负责“思考”，一个负责“连接”，一个负责“动手”，它们互相渗透、彼此激发，不断绘制出未来十年科技浪潮的完整图景。

◎第一类，AI革命，包括AI和AI智能体。伴随AI影响力的持续扩大，值得注意的是，当前AI的成本在急剧下降，比如一些推理任务的价格一年内下降900倍。

针对这两项细分技术，在麦肯锡看来，AI不仅本身是一项具有革命性和战略性的技术创新，更能加速其他技术领域的发展，或在交叉领域创造新“商机”，比如AI是特定应用半导体这项技术的重要催化剂。

而另一项AI智能体技术则是今年的“当红小生”，已经迅速成为企业和消费技术领域的重要发展方向。所谓AI智能体，就像是一位“虚拟同事”，可以自助规划和执行多步骤任务。

目前，各大公司正在现有AI产品中增加智能体功能，或开发全新的、面向特定任务的应用，尤其是在软件编码和数学等拥有强大训练数据集的领域取得了快速进展。

市场也嗅到了风向。MarketsandMarkets预测，AI智能体市场规模将从2024年的51亿美元飙升到2030年的471亿美元，复合年增长率高达 44.8%。

◎第二类，计算与连接前沿，这些技术可以被理解为是AI与数字世界的“骨架”，包括特定应用半导体、先进连接技术、云与边缘计算、沉浸式现实技术、数字信任与网络安全、量子技术。

其中，特定应用半导体是报告特别提到的另一项重要趋势。这些为特定AI任务量身定制的芯片，正在成为科技界的“新石油”——专利数量位居所有技术趋势之首，去年吸引了75亿美元的投资。

同时，AI的发展对背后的算力有着永不满足的渴求，这就得依靠云与边缘计算这项技术趋势。麦肯锡的研究表明，到2030年，全球对数据中心容量的需求可能会接近如今的3倍，其中约70%的需求正是来自AI工作负载。

此外，在先进连接技术方面，5G已覆盖全球22.5亿用户，中国在5G独立组网部署上领跑全球，而6G已在路上，还准备带上“传感”等新技能包。至于沉浸式现实技术领域，AR/VR已从游戏走向医疗、工业设计，苹果Vision Pro、Meta Quest等设备也在重新定义人机交互；量子技术领域则虽处前沿，但谷歌、IBM、微软等巨头已在误差校正与稳定性上取得关键突破。

这些技术就像古代丝绸之路上的驿站和道路，虽然不直接产生货物，却决定了商业的规模和边界。

◎第三类，尖端工程，包括未来机器人技术、未来出行、未来生物工程、未来空间技术、未来能源与可持续技术。它们则负责数字能力“实体化”，让技术从屏幕里走出来。

在过去六十年中，机器人已逐渐成为先进制造业的常客，如今有超四百万台工业机器人在汽车厂等环境中工作。与此同时，在AI的加速推动下，物理机器人技术在近年来进入机场、大型商店和餐厅等更广泛的领域。麦肯锡合伙人Ani Kelkar更是判断，到2040年其市场规模将高达约9000亿美元。

在未来出行领域，中国电动车市场逆势增长36%，自动驾驶、无人机配送和空中出租车也都在从概念走向试点，甚至实现商用落地。预计到2034年，商业无人机送货市场规模将达290亿美元，年复合增长率高达40%。

未来生物工程技术则是利用技术（如基因编辑、合成生物学），来改善健康和人体机能、重塑食品价值链并创造创新产品。比如基因编辑技术CRISPR首次获得FDA批准，而AI正在将新药研发成本和时间大大缩短。2024年诺贝尔化学奖更是授予了三位使用AI预测现有蛋白质结构和设计新蛋白质的研究人员。

在未来能源与可持续技术方面，中国不仅在光伏制造上占据全球主导地位，氢能电解槽产能也占到全球60%。此外，核能因其能提供稳定基荷电力的能力而备受关注，31个国家承诺到2050年将全球核能容量增加三倍。

智能机械手助力光伏面板加工

关于这些技术的六大趋势

透过这13项前沿技术的趋势前瞻，麦肯锡还在报告中归纳总结了六大趋势，可以作为我们关注这些前沿技术的方向参考。

①自主系统崛起

系统不再只是执行命令，而是能学习、适应、协作。

当AI智能体能够自主规划工作流程，当机器人能够适应陌生环境，当自动驾驶汽车能够在复杂城市路况中导航，我们不得不思考：人类的独特价值在哪里？答案可能是：在创造力、在伦理判断、在战略眼光——那些机器难以复制的品质。

无人驾驶汽车已开始商业运营

②新的人机协作模式

人机交互正迈入一个新阶段，其特点是更自然的界面、多模态输入和自适应智能，这将让“操作者”和“共同创造者”的界限逐渐消失。

从沉浸式训练环境和触觉机器人技术，到语音驱动的“副驾驶”和传感器可穿戴设备，技术正在更精准地响应人类的意图与行为。这种演变让人机关系的定位从“机器替代人类”转向“机器增强人类”能力。

③规模化应用的挑战

对计算密集型工作负载（尤其是来自AI智能体、未来机器人和沉浸式现实技术）的激增需求，正给全球基础设施带来新的压力。但现实是：电力供应紧张、芯片供应链脆弱、数据中心建设周期漫长……

这意味着，前沿技术的规模化应用不仅需要解决技术架构和高效设计的问题，还需应对人才、政策和执行层面错综复杂的现实挑战。这提醒我们，数字世界的繁荣离不开物理世界的支撑。

技术人员正监控芯片生产设备情况

④区域和国家竞争

不可否认的是，对关键技术的掌控权已成为全球角逐之焦点。中美在芯片、AI、量子计算等领域的竞争日益激烈，欧洲也在通过《人工智能法案》等规制试图确立自己的数字主权。

技术不再是无国界的公共品，而是国家安全的基石、经济主权的象征。这种态势下，全球科技合作面临挑战，但也催生了各地区发展特色优势的机会。

⑤规模化与专业化并行发展

云服务和先进连接技术方面的创新，推动了规模化与专业化的发展。一方面，我们看到在庞大且能耗惊人的数据中心里，通用模型训练基础设施正快速扩张；另一方面，我们也观察到“边缘侧”的创新加速，低功耗技术正被嵌入手机、汽车、家庭控制系统和工业设备之中。

这种双轨发展既带来了参数数量惊人的大型语言模型，也推动了可在几乎任何场景中运行的特定领域AI工具的日益丰富。

⑥负责任创新的必要性

随着技术日渐强大且更具个性化，信任正日益成为技术采用的关键门槛。企业正面临越来越大的压力——必须证明其AI模型、基因编辑技术或沉浸式平台是透明、公平且可问责的。

道德伦理不再只是正确的选择，还是部署过程中的战略杠杆——它能加速或阻碍规模扩张、投资决策以及长期影响。

资金和人才往哪里去？

最后，我们来聊聊这些前沿技术的“钱景”与“人景”，看看资本与人才正在向何处涌动。

2024年，这13项前沿技术的投资市场暖风渐起，其中AI、云与边缘计算这两项技术在投资规模和增速上可谓都取得了相对突出的“成绩”。

若论资本的绝对聚集地，2024年最“吸金”的五大前沿技术分别是：未来能源与可持续技术（2232亿美元）、未来出行（1316亿美元）、AI（1243亿美元）、云与边缘计算（808亿美元）、数字信任与网络安全（778亿美元）。

论增长势头，AI智能体技术“风头正盛”，2024年投资额猛增1562%；未来生物工程、云与边缘计算技术则是连续两年实现融资额增长；AI和未来机器人技术领域的投资经历短暂下滑后，在2024年恢复到比两年前更高的水平。

值得一提的是，与资本流向同步，一场无声的人才争夺战也已打响。

麦肯锡在报告中提到，从招聘岗位数据上看，2024年有6项前沿技术的岗位需求在增长，其中AI智能体岗位的人才需求暴增985%，AI、特定应用半导体岗位的人才需求也分别增长35%和22%。从具体岗位来看，软件工程师可以说是最紧俏的岗位。

图源：BOSS直聘

值得注意的是，这些人才技能需求比则揭示了一个残酷的现实：技术的进化速度远远超过了人才的培养速度。在AI与特定应用半导体这两个最炙手可热的技术领域，人才的供需失衡尤为明显。

AI对数据科学家的需求最为迫切，其人才供需比只有0.5（即2个岗位在抢1个人才），这意味着企业都在抢能用Python处理数据和构建模型的人。在特定应用半导体领域，情况则更加极端——精通GPU架构和机器学习硬件的专家，供需比低至0.1，相当于十个岗位在等待一个合适的人选。

而未来机器人技术、未来生物工程这些交叉领域，则在呼唤一种新型的“跨界人才”。未来机器人技术领域既要机械工程师，也要AI、软件工程专家，对于掌握人工智能技能的人才需求比为0.2。在未来生物工程领域，一个既能设计机械手臂，又能编程让它智能抓取的人才，则更为稀缺。

在未来能源与可持续技术、未来空间技术这两个代表人类未来的领域，“人才荒”也更加明显。比如掌握“绿色技能”，包括清洁能源、可持续发展等领域专业知识的人才，供需比低于0.1。也就是说，每十个相关岗位，可能只有不到一个合格的申请者。未来空间技术领域虽然总体岗位数量在回调，但对软件工程师和Python专家的需求依然旺盛，因为每天都有海量的卫星数据需要处理和分析。

这些数据也预示着，未来的人才培养，纯代码能力已不够，“技术+场景”“软件+硬件”“算法+伦理”的复合型人才，将成为未来十年最稀缺的资源。