【圖解】麥肯錫2025技術大勢解密!生成式AI、未來機器人…4大題材如何助威台灣企業?
【圖解】麥肯錫2025技術大勢解密!生成式AI、未來機器人…4大題材如何助威台灣企業?

全球技術創新從未如此迅速、深刻地改變著我們的生活和工作方式。由麥肯錫技術委員會精心製作的《2025技術趨勢展望報告》,作為其第4次年度報告,全面分析了未來最具潛力的科技浪潮。

這份報告不僅是對技術的靜態觀察,更是以數據為基礎的預測,透過分析專利成長、投資強度、新聞關注度和市場需求,揭露15個預計將持續影響全球市場的關鍵技術趨勢。這些趨勢不僅為全球市場帶來了變革的契機,也為台灣企業提供了明確的投資方向,協助其更好地應對挑戰並為未來做好準備。

報告的分析基於4大量化指標:關注度(新聞和搜尋頻率)、創新度(專利和學術研究)、投資規模(風險資本和私募股權),以及人才需求(所需職位發布數量)。

隨著技術應用的S型曲線軌跡,不同技術會在創新、實驗、初步採用、大規模應用等階段呈現出不同的成熟度和價值貢獻。這樣的模型為企業領導者提供了一個清晰的參考框架,有助於掌握每一趨勢的發展路徑與成長機會。

對台灣企業而言,這樣的指導性模型除了能協助制定更具針對性的投資策略,還能幫助企業在技術變革的浪潮中站穩腳跟。

儘管全球經濟面臨挑戰,生成式AI、機器學習等尖端技術的投資依然成長,尤其是生成式AI吸引了高度關注和大量資本。

AI應用持續發燒,人才儲備放長遠看

例如,2023年生成式AI的Google搜尋量激增近700%,相關投資更達到7倍增長。報告指出,自2022年起,生成式AI應用的爆發已帶動資金流向技術生態系統中如大型語言模型(LLM)和多模態AI應用,且將在數據生成、內容創建、產品設計、供應鏈管理等多領域掀起變革浪潮。

技術行業不僅受到了經濟不確定性的影響,技術職缺需求也出現明顯波動。根據報告, 全球技術相關的工作職缺下降速度較整體市場平均快,尤其在一些特定領域如生成式AI和網路安全 。然而,未來需求的長期趨勢仍樂觀,尤其隨著技術加速變革,企業對技術人才的需求將繼續增加。這現象表明,儘管短期挑戰存在,但企業仍高度重視長期的技術人才儲備。

此外,報告揭示了當前技術趨勢中多數領域的關鍵崗位供應不足。例如,在生成式AI、機器學習和數位信任等領域,對於擁有數據科學、數據安全和AI工程能力的專業人才的需求正迅速上升,但供不應求,導致了行業內人才持續短缺。這意味著 企業若希望在技術創新中保持領先,將需要更加積極地吸引並培養關鍵技術人才,並探索如何應用技術以彌補部分人才不足的挑戰。

數位轉型勢在必行,創新風口怎麼抓?

以下將深入探討幾個具有深遠影響的核心技術趨勢——生成式AI、未來機器人技術、電氣化與再生能源與數位信任技術,並解釋這些技術的最新發展、商業價值,以及對台灣企業的具體啟示。

❶ 生成式AI

生成式AI的發展在過去幾年突飛猛進,從創新階段進入了廣泛應用的初步採用階段。生成式AI擅長從非結構化數據(例如文字、圖像)生成新內容,並能自動化流程、提升生產效率,成為許多企業的核心技術。報告指出, 自2022年起,生成式AI相關投資增長7倍,該技術的專利、學術研究及相關職缺都明顯增加,顯示出生成式AI的潛在需求與商業應用價值。

生成式AI的多模態應用已從文本和圖像生成拓展至音訊和影片處理,並廣泛應用在內容創建、數據生成、藥物開發、供應鏈管理等領域。大型語言模型進一步被整合到企業軟體中,用於提升客戶服務、進行精確的數據分析、開發創新的產品設計等。這項技術的廣泛應用能夠提升企業的生產力,減少人力投入的同時實現自動化,強化競爭力。

對台灣產業的啟示: 台灣的ODM和OEM企業可藉助生成式AI在產品設計、研發迭代中的創新應用,縮短開發週期並強化客製化能力。生成式AI還能幫助台灣的半導體和電子產業提升自動化生產能力,減少設計時間,並迅速回應客戶需求,提升在全球市場中的競爭優勢。

❷ 未來機器人

隨著AI和機器學習技術的進步,機器人技術不僅在傳統製造業中發揮作用,還被廣泛應用於物流、自動駕駛、醫療和服務行業。未來機器人技術在智能化和互動性上持續提升,逐漸進入了精密製造和複雜流程的應用場景,為企業提供更高效的解決方案。

報告顯示,全球對機器人技術的投資和需求不斷增加。企業對自動化和精密操作的需求激增,導致相關職缺不斷增加,機器人技術已成為眾多企業提升效率的核心手段。根據統計,物流機器人的成長率在2023年超過30%,顯示各行業對自動化設備的需求正在擴大。

對台灣產業的啟示: 對台灣的製造業和服務業來說,機器人技術的應用意味著可以減少對人力的依賴、降低營運成本,並在生產靈活性和交付時間上提供優勢。

特別是對精密製造、電子組裝和高科技製造業而言,智慧機器人技術能夠優化生產流程,增加產線的彈性,並滿足即時市場需求。

❸ 電氣化與再生能源

電氣化和再生能源技術的需求持續成長,其中電動車、儲能技術和新能源基礎設施的發展尤為迅速。

根據報告,2023年全球電動車銷量成長超過20%,暗示電氣化技術正快速推動能源市場的轉型。電氣化技術不僅被視為解決氣候變遷和實現永續發展的關鍵之一,還受到政府政策和資金的大力支持。

對台灣產業的啟示: 台灣在電動車和再生能源設備製造上擁有良好基礎。隨著電氣化技術在全球市場中的推廣,台灣企業可透過投入電氣化和再生能源技術,實現更高的環保標準並降低碳排放。

這樣的做法不僅符合全球市場的需求,也能吸引重視環保的消費者,提升企業品牌形象。

❹ 數位信任和網路安全

隨著數位化進程加快,數據隱私、數位信任和網路安全也浮出水面。報告指出,數位信任技術的需求日漸增加,企業愈來愈重視數據安全、隱私權的保護,可見數位信任已成為支持數位轉型和保護企業聲譽的關鍵。

2023年全球網路安全投資成長15%,相關人才需求也隨之提高,尤其是身份驗證、數據保護和網路安全基礎設施建設方面的技能。

這些技術應用不僅能降低企業風險,也能提升數位生態系統的穩定性,強化企業與客戶之間的信任。

對台灣產業的啟示: 數位信任技術對於台灣企業來說相當重要,特別是在與國際客戶的合作之中。近年來,數位信任技術需求直上,企業應加強網路安全投資,保護企業數據,並在市場中樹立安全、可靠的品牌形象,提升客戶信心。

以上4個技術趨勢揭露了未來數位轉型的發展方向,更為台灣企業提供了實現成長與創新的具體途徑。生成式AI、未來機器人、電氣化和數位信任技術的應用不僅提升了企業效率,還帶來更多創新機遇,為企業在全球競爭中帶來新的優勢。

對台灣企業而言,理解並積極採用這些技術,不僅能強化市場競爭力,還能在全球技術革新中占據有利位置。當技術持續成熟,投資生成式AI、機器人和電氣化等新興技術將成為未來數位化發展的基礎。

現在正是台灣企業制定轉型策略、加速投入的關鍵時機,以確保在全球市場中實現長期競爭力。

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責任編輯:蘇柔瑋

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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