Какие передовые технологии наиболее важны для компаний в 2025 году? В нашем ежегодном отчёте о тенденциях в сфере технологий освещаются последние технологические прорывы, тенденции в сфере развития талантов, примеры их применения и их потенциальное влияние на компании в различных секторах.
Ларейна Йи, Майкл Чуй, Роджер Робертс, и Свен Смит
Полный отчет (108 страниц)
Глобальный технологический ландшафт претерпевает значительные изменения, обусловленные стремительными инновациями в этой области. Они экспоненциально увеличивают спрос на вычислительные мощности, привлекая внимание руководства и общественности и ускоряя эксперименты. Эти изменения происходят на фоне растущей глобальной конкуренции, поскольку страны и корпорации стремятся завоевать лидерство в производстве и применении этих стратегически важных технологий.
В этом году в обзоре McKinsey Technology Trends Outlook представлен углубленный анализ 13 — «чёртовой дюжины» — передовых технологических трендов, обладающих потенциалом трансформации глобального бизнеса. Сегодня руководители сталкиваются с необходимостью учитывать растущую сложность, масштабировать новые решения и укреплять доверие в мире, где границы между цифровым и физическим, централизованным и децентрализованным продолжают стираться. Представленные в этом отчёте данные помогут руководителям определить, какие из этих передовых технологий наиболее актуальны для их компаний, продемонстрировав, как другие компании начинают применять их уже сегодня. Эти выводы основаны на нашем анализе количественных показателей интереса, инноваций, инвестиций в акционерный капитал и талантов, лежащих в основе каждого из 13 трендов, и изучении базовых технологий, неопределённостей и вопросов, связанных с ними. (Подробнее о нашем исследовании см. во врезке «Методология исследования».)
В этом обзоре освещаются преобразующие тенденции, которые стимулируют инновации и решают критически важные проблемы в различных секторах. Искусственный интеллект выделяется не только как мощная технологическая волна сама по себе, но и как основополагающий усилитель других тенденций. Его влияние всё чаще проявляется в сочетании с другими тенденциями, поскольку ИИ ускоряет прогресс в отдельных областях и открывает новые возможности на стыке — ускоряя обучение роботов, способствуя научным открытиям в области биоинженерии, оптимизируя энергетические системы и многое другое. Развитие решений на основе ИИ на рынке всё чаще сочетает в себе аспекты тенденций, которые мы ранее анализировали отдельно как прикладной ИИ и генеративный ИИ, поэтому в этом году они рассматриваются вместе.
Будущее бизнеса: 13 важных технологических трендов
Вторник, 29 июля, 10:30–11:00 по восточному времени (EDT) / 16:30–17:00 по центральноевропейскому летнему времени (CEST)
Присоединяйтесь к Ларейне Йи, Майклу Чуи и Роджеру Робертсу из McKinsey, которые поделятся нашими последними исследованиями о том, как лидеры могут извлечь выгоду из 13 технологических трендов, которые потенциально меняют отрасли и создают новые возможности для роста. Они расскажут о том, как ИИ стимулирует инновации в различных отраслях, как такие технологии, как агентный ИИ и автономные системы, набирают обороты, и что лидеры могут сделать, чтобы оставаться впереди. Зарегистрируйтесь здесь
Несмотря на растущий интерес к приложениям ИИ и вариантам их использования, для полной реализации потенциала ИИ в различных секторах потребуются постоянные инновации для управления вычислительной нагрузкой, снижения затрат на внедрение и стимулирования инвестиций в инфраструктуру. Это также потребует продуманных подходов к безопасности, управлению и адаптации рабочей силы, что создаст широкий спектр возможностей для лидеров отрасли, политиков и предпринимателей.
Новое и примечательное
Помимо растущей сферы применения ИИ, в отчёте этого года мы решили выделить ещё одну новую тенденцию — агентный ИИ , который быстро стал объектом пристального внимания и экспериментов в корпоративных и потребительских технологиях. Агентный ИИ сочетает в себе гибкость и универсальность базовых моделей ИИ с возможностью действовать в реальном мире, создавая «виртуальных коллег», способных автономно планировать и выполнять многоэтапные рабочие процессы. Хотя количественные показатели интереса и уровня инвестиций в акционерный капитал пока относительно низки по сравнению с более устоявшимися тенденциями, агентный ИИ входит в число самых быстрорастущих тенденций этого года, что свидетельствует о его потенциально революционном потенциале.
ИИ также является основным катализатором другой тенденции, которую мы отмечаем в этом году: полупроводниковых технологий специального назначения. Хотя закон Мура и полупроводниковый уровень технологического стека уже давно играют ключевую роль в развитии других технологических тенденций, инновации в области полупроводников резко возросли, что отражается в таких количественных показателях, как количество патентов. Эти инновации стали ответом на экспоненциально растущие требования к вычислительной мощности, памяти и сетевым технологиям для обучения и вывода ИИ, а также на необходимость управления затратами, тепловыделением и потреблением электроэнергии. Это привело к появлению множества новых продуктов, новых конкурентов и новых экосистем.
Технологические тренды также имеют различные профили по проанализированным нами измерениям. ИИ — это широко применимая технология общего назначения с вариантами использования в каждой отрасли и бизнес-функции, что, следовательно, порождает множество инноваций и вызывает интерес, и она быстро масштабируется в бизнес-среде. Квантовые технологии имеют другой профиль. Квантовые вычисления обладают потенциалом преобразующего воздействия в некоторых критически важных областях, таких как криптография и материаловедение, и базовая технология продолжает развиваться. Недавние заявления, особенно со стороны технологических гигантов, вызвали повышенный интерес, но для реального влияния на бизнес потребуется ещё больше технологических достижений, чтобы квантовые вычисления стали практичными. Другие тенденции и подтенденции различаются по различным проанализированным нами измерениям, предлагая руководителям компаний различные подходы — от бдительного ожидания до агрессивного развертывания — в зависимости от их отраслей и конкурентных позиций. От развития робототехники и автономных систем до необходимости ответственных инноваций в области искусственного интеллекта – технологические достижения этого года подчёркивают будущее, в котором технологии станут более адаптивными, интерактивными и неотъемлемой частью решения глобальных проблем. Это подтверждается темами, которые прослеживаются во всех тенденциях этого года:
- Расцвет автономных систем. Автономные системы, включая физических роботов и цифровых агентов, переходят от пилотных проектов к практическому применению. Эти системы не просто выполняют задачи; они начинают учиться, адаптироваться и сотрудничать. Автономность движется к широкому внедрению, будь то координация логистики «последней мили», навигация в динамичных средах или работа в качестве виртуальных коллег, среди прочих навыков.
- Новые модели взаимодействия человека и машины. Взаимодействие человека и машины вступает в новую фазу, характеризующуюся более естественными интерфейсами, мультимодальными методами ввода и адаптивным интеллектом. От иммерсивных учебных сред и тактильной робототехники до голосовых вторых пилотов и носимых устройств с датчиками — технологии становятся всё более восприимчивыми к намерениям и поведению человека. Эта эволюция смещает нарратив от замены человека к дополнению , обеспечивая более естественное и продуктивное взаимодействие между людьми и интеллектуальными системами. По мере того, как машины всё лучше интерпретируют контекст, граница между оператором и соавтором продолжает стираться.
- Проблемы масштабирования. Растущий спрос на ресурсоёмкие вычислительные нагрузки, особенно в сфере искусственного интеллекта нового поколения, робототехники и иммерсивных сред, создаёт новые требования к глобальной инфраструктуре. Ограничения мощности центров обработки данных, уязвимости физических сетей и растущие потребности в вычислительных ресурсах выявили недостатки глобальной инфраструктуры. Но проблема не только техническая: задержки в цепочке поставок, нехватка рабочей силы и регуляторные противоречия, связанные с доступом к сетям и получением разрешений, замедляют развёртывание. В результате масштабирование теперь означает решение не только вопросов технической архитектуры и эффективного проектирования, но и сложных реальных задач, связанных с кадрами, политикой и реализацией.
- Региональная и национальная конкуренция. Глобальная конкуренция за критически важные технологии обострилась. Страны и корпорации активизировали усилия по развитию суверенной инфраструктуры, локализации производства микросхем и финансированию технологических инициатив, таких как квантовые лаборатории. Это стремление к самодостаточности связано не только с безопасностью; оно направлено на снижение подверженности геополитическим рискам и обеспечение следующего этапа создания стоимости. Результатом стала новая эра технологической конкуренции, в которой страны заинтересованы в критически важных отраслях.
- Масштаб и специализация растут одновременно. Рост по этим направлениям обеспечивается инновациями в облачных сервисах и передовыми технологиями подключения. С одной стороны, мы наблюдаем быстрый рост инфраструктуры обучения универсальных моделей в огромных, энергоёмких центрах обработки данных, а с другой — ускорение инноваций «на периферии», когда энергосберегающие технологии внедряются в телефоны, автомобили, системы управления домашними устройствами и промышленные устройства. Это создаёт экосистемы, предоставляющие масштабные языковые модели с ошеломляющим количеством параметров, а также растущий спектр инструментов ИИ, ориентированных на определённые области применения и способных работать практически где угодно. Лидеры будут искать баланс между централизованным масштабом и локализованным управлением: например, модульные микросети для чистой энергии или специализированная робототехника для узкоспециализированного производства.
- Императивы ответственных инноваций. По мере того, как технологии становятся всё более мощными и персонализированными, доверие всё чаще становится гарантией их внедрения. Компании сталкиваются с растущим давлением, требующим демонстрировать прозрачность, справедливость и подотчётность, будь то модели искусственного интеллекта, процессы генной инженерии или иммерсивные платформы. Этика — это уже не просто необходимое правило, а стратегический рычаг внедрения, который может ускорить — или замедлить — масштабирование, инвестиции и долгосрочный эффект.
На следующих иллюстрациях показано, как различные передовые технологии могут работать вместе, обеспечивая инновационные решения в будущем: Illustrations: T.M. Detwiler
После года, в течение которого макроэкономическая ситуация и общая слабость рынка спровоцировали значительное снижение объёмов акционерного финансирования в сфере технологий по нескольким рассматриваемым нами направлениям, инвестиционный климат для передовых технологий стабилизировался и во многих случаях восстановился в 2024 году. Уровень инвестиций в акционерный капитал в таких направлениях, как облачные и периферийные вычисления, биоинженерия и космические технологии, вырос, несмотря на более широкое падение рынка в 2023 году, в то время как инвестиции в другие направления, такие как ИИ и робототехника, снизились, но затем восстановились до более высоких уровней в 2024 году, чем два года назад. Два направления с наибольшими объёмами инвестиций в акционерный капитал – будущее энергетики и технологий устойчивого развития и будущее мобильности – в целом снизились в 2023 году, однако первое восстановилось в 2024 году (см. рисунок).
Наша «чёртова дюжина» технологических трендов, определяющих 2025 год, подчёркивает огромный потенциал новых технологий и необходимость стратегической координации в будущем, основанном на ИИ. Для руководителей успех будет зависеть от определения высокоэффективных областей, в которых они смогут применить эти тенденции, инвестиций в необходимые кадры и инфраструктуру, а также от учёта внешних факторов, таких как изменения в регулировании и готовность экосистемы. Развивая сотрудничество, преодолевая пробелы в экосистемах и поддерживая долгосрочное видение, лидеры могут ускорить внедрение и подготовить свои организации к следующей волне технологических преобразований. Те, кто действует целенаправленно и гибко, не только откроют новые возможности, но и сформируют будущее своих отраслей и будущее современных передовых технологий.
13 технологических трендов
This report lays out considerations for all 13 technology trends. For easier consideration of related trends, we grouped them into three broader categories: the AI revolution, compute and connectivity frontiers, and cutting-edge engineering. Of course, there’s significant power and potential in looking across these groupings when considering trend combinations.To describe the state of each trend, we developed scores for innovation (based on patents and research publications) and interest (based on news and web searches). We also estimated the level of equity investments in relevant technologies and rated their level of adoption by organizations.
РЕВОЛЮЦИЯ ИИ.
Агентный ИИ.
Agentic AI is an artificial intelligence system capable of independently planning and executing complex, multistep tasks. Built on foundation models, these agents can autonomously perform actions, communicate with one another, and adapt to new information. Significant advancements have emerged, from general agent platforms to specialized agents designed for deep research.
Agentic AI — это система искусственного интеллекта, способная самостоятельно планировать и выполнять сложные, многоступенчатые задачи. Построенные на базовых моделях, эти агенты могут автономно выполнять действия, взаимодействовать друг с другом и адаптироваться к новой информации. Появились значительные достижения — от обычных агентских платформ до специализированных агентов, предназначенных для глубоких исследований.
Узнайте больше об агентном ИИ — https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-top-trends-in-tech?stcr=41F71B1B53614FFF8E75CDE5818B1D1D&cid=other-eml-alt-mip-mck&hlkid=78a07a7e555441a7b5e46f79b57595b0&hctky=13553280&hdpid=84d35ab8-e2be-4053-948a-990bd3c3f066
Искусственный интеллект
Artificial intelligence refers to computer systems designed to perform tasks that typically require human intelligence. These systems leverage algorithms, data, and computational power to recognize patterns, make decisions, and learn from experiences.
Искусственный интеллект относится к компьютерным системам, предназначенным для выполнения задач, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Эти системы используют алгоритмы, данные и вычислительные мощности для распознавания закономерностей, принятия решений и извлечения уроков из опыта.
Узнайте больше об искусственном интеллекте — https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-top-trends-in-tech?stcr=41F71B1B53614FFF8E75CDE5818B1D1D&cid=other-eml-alt-mip-mck&hlkid=78a07a7e555441a7b5e46f79b57595b0&hctky=13553280&hdpid=84d35ab8-e2be-4053-948a-990bd3c3f066
ГРАНИЦЫ ВЫЧИСЛЕНИЙ И ПОДКЛЮЧЕНИЙ
Специализированные полупроводники
Application-specific semiconductors are purpose-built chips optimized to perform specialized tasks. Unlike general-purpose semiconductors, they are engineered to handle specific workloads (such as large-scale AI training and inference tasks) while optimizing performance characteristics, including offering superior speed, energy efficiency, and performance.
Полупроводники, ориентированные на конкретные приложения, представляют собой специализированные микросхемы, оптимизированные для выполнения специализированных задач. В отличие от полупроводников общего назначения, они разработаны для работы с конкретными рабочими нагрузками (такими как крупномасштабное обучение искусственного интеллекта и задачи логического вывода) при одновременной оптимизации рабочих характеристик, включая превосходную скорость, энергоэффективность и производительность.
Узнайте больше о полупроводниках — https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-top-trends-in-tech?stcr=41F71B1B53614FFF8E75CDE5818B1D1D&cid=other-eml-alt-mip-mck&hlkid=78a07a7e555441a7b5e46f79b57595b0&hctky=13553280&hdpid=84d35ab8-e2be-4053-948a-990bd3c3f066
ГРАНИЦЫ ВЫЧИСЛЕНИЙ И ПОДКЛЮЧЕНИЙ
Расширенные возможности подключения
Advanced connectivity covers a suite of evolving technologies that enhance and expand digital communication networks. This includes wireless low-power networks, 5G and emerging 6G cellular systems, Wi-Fi 6 and 7 standards, and low-Earth-orbit (LEO) satellites.
Расширенные возможности подключения охватывают набор развивающихся технологий, которые улучшают и расширяют цифровые коммуникационные сети. Сюда входят беспроводные сети с низким энергопотреблением, системы сотовой связи 5G и появляющиеся 6G, стандарты Wi-Fi 6 и 7, а также низкоорбитальные спутники (LEO).
Узнайте больше о расширенных возможностях подключения — https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-top-trends-in-tech?stcr=41F71B1B53614FFF8E75CDE5818B1D1D&cid=other-eml-alt-mip-mck&hlkid=78a07a7e555441a7b5e46f79b57595b0&hctky=13553280&hdpid=84d35ab8-e2be-4053-948a-990bd3c3f066
ГРАНИЦЫ ВЫЧИСЛЕНИЙ И ПОДКЛЮЧЕНИЙ
Облачные и периферийные вычисления
Cloud and edge computing involve distributing workloads across locations, from hyperscale remote data centers to regional hubs and local nodes. This approach optimizes performance by addressing factors such as latency, data transfer costs, data sovereignty, and data security.
Облачные и периферийные вычисления предполагают распределение рабочих нагрузок по местоположениям, от гиперразмерных удаленных центров обработки данных до региональных хабов и локальных узлов. Этот подход оптимизирует производительность за счет учета таких факторов, как задержка, затраты на передачу данных, независимость и безопасность данных.
Узнайте больше об облачных вычислениях — https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-top-trends-in-tech?stcr=41F71B1B53614FFF8E75CDE5818B1D1D&cid=other-eml-alt-mip-mck&hlkid=78a07a7e555441a7b5e46f79b57595b0&hctky=13553280&hdpid=84d35ab8-e2be-4053-948a-990bd3c3f066
ГРАНИЦЫ ВЫЧИСЛЕНИЙ И ПОДКЛЮЧЕНИЙ
Технологии иммерсивной реальности
Immersive-reality technologies encompass augmented reality (AR) and virtual reality (VR) and include AR smart glasses, advanced haptic feedback, and AI-powered enhancements that improve rendering, tracking, and processing capabilities.
Цифровое доверие и кибербезопасность
Digital trust and cybersecurity covers technologies and practices designed to ensure secure, transparent, and trustworthy digital interactions. This includes identity verification, data protection, encryption, threat detection, and blockchain-based trust systems.
Квантовые технологии
Quantum-based technologies make use of the unique properties of quantum mechanics to execute certain complex calculations exponentially faster than classical computers, secure communication networks, and produce sensors with higher sensitivity levels than their classical counterparts.
Будущее робототехники
The future of robotics covers the advancement of robotics capable of performing tasks autonomously or semi-autonomously, adapting to new, real-life inputs with increasing degrees of autonomy and dexterity, including autonomous mobile robots and humanoid robots.
Будущее мобильности
Mobility technologies include autonomous vehicles; electric vehicles; drones; urban air mobility solutions, such as electric vertical takeoff and landing aircraft; and micromobility, such as e-scooters and e-bikes. These technologies have the goal of improving the efficiency, safety, and sustainability of transportation systems.
Будущее биоинженерии
Bioengineering is the application of engineering principles to biology, utilizing technological advancements (for example, gene editing, synthetic biology) to improve health and human performance, transform food value chains, and create innovative offerings.
Будущее космических технологий
Space technologies cover satellite systems, launch vehicles, habitation modules, and exploration missions, including low-Earth-orbit satellite constellations, direct-to-device connectivity integrating space assets with terrestrial networks, and Earth observation.
Будущее энергетики и технологий устойчивого развития
Energy and sustainability technologies encompass a broad spectrum of innovations aimed at transforming the global energy landscape toward a more sustainable and resilient future. This includes the spectrum of technologies transforming the global energy value chain, particularly focusing on clean electrons, electrification, and clean molecules.
ОБ АВТОРЕ(АХ)
Ларейна Йи — директор McKinsey Global Institute и старший партнер в офисе McKinsey в районе залива Сан-Франциско, где Майкл Чуй — старший научный сотрудник QuantumBlack, AI by McKinsey, а Роджер Робертс — партнер QuantumBlack, AI by McKinsey; Свен Смит — председатель McKinsey Global Institute и старший партнер в амстердамском офисе.
Авторы выражают благодарность следующим коллегам и выпускникам McKinsey за их вклад в это исследование: Аамеру Байгу, Ахсану Саиду, Алексу Сингла, Александру Сухаревскому, Алексу Чжану, Ализе Акет-Гомере, Амиши Бхарти, Эми Сильверстайн, Андреа Дель Мильо, Андреасу Брайтеру, Андреасу Шлоссеру, Ани Келкар, Анне Хейд, Ану Мадгавкар, Аржите Бхан, Бернду. Хейд, Бхарат Айер, Билл Грегг, Билл Уайзман, Брук Стоукс, Брайан Ричардсон, Чарли Льюис, Кристиан Стаудт, Клинт Вуд, Дэниэл Херд, Дэниэл Уолланс, Дэвид Нэйни, Дельфин Нэйн Зуркия, Диана Танг, Егор Киселев, Элиза Спинна, Эмили Шао, Эрика Станцл, Фабиан Кедер, Габриэль Морган Асафтей, Джакомо Гатто, Годарт ван Гендт, Хамза Хан, Хеннинг Соллер, Ичиро Отобе, Якоб Ахенбах, Якоб Флейшманн, Джавад Мурабет, Джеффри Касо, Дженни Тран, Джесси Ноффсингер, Джим Адамс, Джим Бём, Джонатан Тилли, Джошуа Кац, Джастин Грайс, Карл Гросселин, Керстен Хайнеке, Кевин Ф. Лу, Китти Лакнер, Клаус Потоцки, Клеменс Хьяртар, Лука Бенничи, Марк Сорель, Марк Патель, Маркус Уилтанер, Мартин Харриссон, Мартин Келлнер, Мартин Врулих, Мэтт Хиггинсон, Медха Банквал, Мекала Кришнан, Майкл Богобович, Нандика Комирисетти, Навин Састри, Оливия Уайт, Паоло Спранци, Прасад Ганоркар, Райан Брукардт, Себастьян Майер, Сиан Гриффитс, Соня Линдберг, Сумья Банерджи, Стефан Бургхардт, Стивен Сюй, Тапио Мельгин, Тарик Алатович, Томас Хундертмарк, Том Бреннан, Венди Чжу, Яман Тандон, Ивонн Ферье и Зина Коул.
Особая благодарность коллегам из McKinsey Global Publishing Дэниелу Айзенбергу, Дайан Райс, Джанет Мишо, Хуану М. Веласко, Канике Пунвани, ЛаШону Мэлоуну, Мэри Гайен, Майклу Гозеле, Наёми Чибана, Рэйчел Робинсон, Регине Смолл, Стефани Стром, Стивену Ландау и Виктору Л. Куевасу за то, что они сделали этот отчет живым.