2024年全球科技企业十大机遇_新浪财经

引言

回顾2023年，全球科技行业不仅成功应对了全球经济逆风和持续升级的地缘政治紧张局势，同时也对以人工智能（AI）为代表的新兴技术的发展前景，展现了广泛的乐观、兴奋和期待。迈入2024年，科技企业将继续重塑未来发展方向。虽然生成式人工智能、大型语言模型（LLM）和特定行业Co-Pilot智能助手等技术无法解决全部问题，但类似革新正在迅速改变竞争格局。

尽管风险持续攀升，但科技企业继续为增长加码

相较于12个月前，科技企业前景向好。2023年初，行业估值受宏观经济疲软的影响，科技企业采取降本和裁员措施来支撑利润率。除这一主要目的外，这些措施还释放资金用于投资新技术，推动未来增长。科技企业认为人工智能在众多技术中最具潜力，将为整个行业提供增长前景，包括硬件、软件和服务。

通过采用以人工智能为核心的新策略，科技企业极大地恢复了投资者信心。但与此同时仍然面临诸多宏观挑战，如经济逆风带来的销售下滑，大量地缘政治冲突和贸易纠纷给公司带来的种种挑战，包括市场及技术壁垒、原材料和零部件获取限制。另外，数据保护规则的变化也将改变公司数据货币化的方式，数字税收和反垄断法规也可能会迅速改变竞争格局。

绘制2024年机遇蓝图

我们基于上述背景探索了2024年科技企业面临的机遇。总体看来，人工智能工具可以应用于几乎所有的运营环节，包括供应链优化、自动化、风险管理、客户对齐和新业务开发。

我们通过绘制十大机遇清单，为拥有不同运营流程和处于不同细分行业的科技企业可以采取的潜在行动提供中立观点。通过果断抓住这些机遇，科技企业将能够专注于他们最为擅长的领域，包括创新、开发突破性技术以及将新的服务产品推向市场。

机遇1：将生成式人工智能注入数字化转型战略，组建控制塔，在企业范围内部署可信且符合伦理道德的、具有变革性的生成式人工智能

人工智能成熟度：90%的组织仍处于人工智能成熟度的早期阶段，即运行概念验证或小范围能力开发。

生成式人工智能正引发数字化转型的新时代。对科技企业而言，其影响是一把双刃剑。许多企业的数字化转型进程已取得了长足进展，领导者需要重新评估和调整正在进行的数字化战略，以确保人工智能发挥核心作用。在生成式人工智能出现之前设计和实施的转型措施正在迅速变得不再适用，如果竞争对手重点发展生成式人工智能等新能力，早期领跑者可能会面临不利局面。

相比之下，在数字化转型的早期阶段滞后的科技企业面临一个绝佳机遇，通过将人工智能置于战略中心位置，这些公司将能够实现弯道超车。人工智能不仅能够帮助他们加快转型进程，而且能够重新定位其运营，以利用迅速兴起的技术和商业模式。

面对此类风险和机遇并存的局面，如果希望在数字化转型中保持或取得行业领先地位，科技企业应组建人工智能控制塔——一个由业务部门负责人和其他关键高管（如首席数字官或数据官）组成的专门指导小组。针对融入生成式人工智能的数字化转型工作，该小组可以为企业建立总体愿景，识别关键机遇并制定策略，优化人才战略，确保以负责任的方式部署人工智能。

最关键的是，人工智能控制塔可以确保人类始终处于数字化转型的中心。控制塔还通过适当的政策和程序、治理和问责策略，以及培训和宣传活动，帮助领导者实施安全、可信和符合伦理道德的人工智能部署。

生成式人工智并不是推动科技企业创新的唯一新兴技术。边缘计算、云计算和量子计算等其他技术也可以在数字化转型中发挥关键作用。相较于将生成式人工智能孤立地作为一项技术，将其融入更广泛的技术转型的公司将能够更好地创造持续价值。

机遇2：针对性地在前台和后台场景中试行生成式人工智能，识别并锁定部署生成式人工智能的高价值机会

与时俱进：65%的科技企业首席执行官认识到，他们的组织现在必须针对生成式人工智能采取行动，以避免竞争对手获得战略优势。

过去一年，生成式人工智能取得了突破性进展，不仅吸引了公众注意力，也激发了想象力。其突破性能力为科技企业带来了启发和机遇，通过将生成式人工智能注入大量前台和后台职能，科技企业取得了初步成功。我们可以看到，有效应用生成式人工智能，企业将能够改进产品和服务，提高业务运营效率。

然而，生成式人工智能确实带来了一些挑战，包括需要注入大量成本和资源。尽管企业可能希望在所有潜在的场景中利用生成式人工智能，但如果能够专注于高影响、高价值场景和转型机遇，并审慎考虑早期投资、人员安排和资源流向，则可能会达到事半功倍的效果。建议企业开发一个潜在的机遇组合，挖掘利用生成式人工智能或将其纳入当前任务中，然后根据指标（如与现有业务需求的一致性和可扩展性）对潜在场景进行评估并确定优先级。

科技企业如果计划在生成式人工智能领域启动或增加投资，可以重点关注少数能够在不干扰资本配置策略的情况下支持盈利增长的前台场景，例如将生成式人工智能用于软件编码，使用人机界面加快内容生成，从而直接实现盈利。

生成式人工智能的后台场景也有助于提高生产效率和降低成本。在配合上述前台措施的同时，公司可以使用生成式人工智能进行内容创作，在信息检索和摘要以及会话功能等领域快速创造价值。适合采用这一方法的环节包括法律、合规、税务职能和客户服务。其他机遇包括通过部署人工智能工具来优化招聘，以吸引、聘用和留住人才并进行技能提升。

机遇3：在蓬勃发展的“边缘经济”中，投资新型数字基础设施，拥抱万物互联互通，最大程度减少决策延迟

“边缘经济”惠益：75%的受访高管认为，他们的组织需要加深对边缘计算场景和概念的了解。

新兴技术的变革力量在很大程度上依赖于高速数据收集和计算。鉴于人工智能的快速发展、“边缘”高速处理的场景数量的激增以及监管的持续变化，科技企业必须优化数字基础设施领域的投资，以支撑可靠互联互通和快速计算能力。

建立新型数字基础设施——尤其是万物高速互联互通和低延迟计算——是公司抓住各类新机遇的基本前提。虽然科技企业可以利用这些能力并从中获益，但也须注意避免在不适用的基础设施上投入超支。随着“边缘经济”发展速度和规模的日益提升，公司面临两个相互冲突的目标，即启用下一代数字基础设施和遵守日益严格的资本约束，在二者之间取得平衡的企业将能够脱颖而出。

机遇4：在新兴市场建立额外的供应链，在潜在的供应链复杂性和中断面前提高韧性

对于注重硬件的科技企业来说，供应链脱钩仍然存在现实风险。因此，半导体等细分领域正在竞相通过重新调整供应链来避免地缘政治冲突带来的影响。如在美国建立先进制造能力，以缓解部分风险。但对于芯片制造，先进制造业只是扩展生态系统中的一部分，系统中的所有相关环节都必不可少。

虽然其他国家也在加强制造能力，但许多其他环节也可能出现紧张局面，如某些关键大宗商品，以及任务关键型制造工具、设计软件或封装和测试服务等。

根据安永《2023年全球董事会风险调研报告》，地缘政治事件和供应链中断被确认为公司董事会议程中三个最突出风险中的两个。在这一背景下，我们看到更多芯片公司在新兴市场开展业务，包括印度和东盟国家（如新加坡、越南、马来西亚和菲律宾）。可以从这一趋势看出另一机遇，即推动业务多样化并将其扩展到远离贸易冲突的地区。业务转移通常从封装和测试等环节开始，随后是更先进的工艺，包括晶圆厂和先进封装。对于全球化企业而言，无论是在中国大陆还是西方国家，供应链多元化或建立二级供应链都可以有效地降低未来贸易中断风险。虽然目前印度和东盟国家的投资正在增加，其他地区也在通过吸引科技企业来分得一杯羹。

机遇5：基于人工智能路线图制定企业投资战略，通过收购、交易和合作伙伴关系加强人工智能发展

关注联盟：89%的首席执行官计划在未来12个月内进行某种形式的交易，但其积极寻求收购的意愿大幅减少，现在更多地关注合营企业和战略联盟。

人工智能和大语言模型的使用正在迅速攀升，但加入这场竞赛可能并非易事。原因有二，一是硬件供不应求，导致价格走高和供应数量限制；二是训练大语言模型耗时且价格高昂，并且训练中需要的海量数据集可能不容易获取。此外，定制和部署这些服务需要使用稀缺技能和人才。当科技企业计划开拓新业务和快速打开市场时，将需要做出外购或自建（buy-or-build）决策，此时所有这些问题都会涌现。

以往经验表明，收购和交易有助于加快发展。然而，人工智能交易面临较大监管障碍，原因有二。首先，监管部门严格禁止该行业的反竞争行为，这意味着交易审查力度将更为严格，尤其是大型交易。其次，地缘政治紧张局势和国际贸易纠纷也不利于交易，尤其是在半导体和人工智能等细分领域。需要美国外国投资委员会（CFIUS）、欧洲议会国际贸易委员会（INTA）或类似机构审查和批准的跨境人工智能交易将更难达成。尽管如此，现代科技企业的平台性质将推动更多具有敏捷性和引人瞩目的公司基于现有人工智能生态系统建立商业模式，这意味着相关交易的潜力将仍然存在。

因此，我们认为在人工智能领域扩张的理想方法是结合使用中小型收购、公司投资和建立合作伙伴关系三种方式。收购将帮助企业快速获取知识产权以及开发新业务所需的人才和技能。公司投资将有助于在新技术领域进行长期投资，为当下看来似乎不太具有可行性的未来应用绘制不同的路线图，合作伙伴关系将提供数据集、服务和市场的快速获取途径，以寻求新的机遇。

机遇6：利用平台业务模式推动先进技术的产业化和规模化，部署创新、契合的业务模式，释放技术进步潜力

平台业务模式已成为整个科技行业的标准运营模式。各个细分行业的公司利用平台战略与客户建立关系并销售其产品和服务，不仅扩大了公司规模，还借助和利用了外部能力和网络资源以及新兴市场机遇。与此同时，作为平台战略核心的多方生态系统还支持公司（甚至是竞争对手）之间开展更有效的价值创造和互利合作。根据2023年安永《平台经济转型研究》，超过一半的科技企业认为其平台模式将有助于拉进其与客户的距离和关系，增加收入和利润。

平台业务模式也是生成式人工智能革命的核心。科技企业不仅利用生成式人工智能平台进行市场推广，还将外部开发的生成式人工智能功能整合到内部运营中。大语言模型开发人员使用平台模型推动其产品的广泛使用和持续改进。硬件和半导体制造商正在建立平台合作伙伴关系和生态系统，以构建和部署大规模使用生成式人工智能所需的基础设施。率先使用生成式人工智能的公司（包括内部智能助理）正在改进其平台战略，以安全有效的方式向用户提供这些功能。

从这些例子可以看出，科技行业正处于转型和重塑时期。在此期间，采用目标驱动法加速平台业务模式（包括其数据策略）实施或变革的公司将能够更好地创造价值。未来，人工智能将为整个行业带来新的变动和机遇，企业将竞相争夺市场份额和扩展影响力，是否有能力部署强大和多样化的平台将成为区分输赢的重要指标。

机遇7：为新的和即将出现的税收负担积极制定全面应对措施，帮助企业做好准备，以应对全球税务要求的重大变化

税基侵蚀和利润转移2.0（BEPS）的影响：91%的科技企业领导者预计，BEPS 2.0最低税率的实施将带来“中等到重大”程度的变化。

自2024年1月1日起开始实施的最低税率制度复杂程度较高，对科技企业的影响也将不仅仅止于其税务部门。能够快速反应、主动迎战，全面彻底优化税务状况的企业将能够占得先机，获得领先优势。

经济合作与发展组织（OECD）的BEPS 2.0支柱二将在多个领域影响科技企业，为税收带来重大变化，包括但不限于全球现金税负加重、人才和功能资产在供应链中的托管、整个供应链的ESG战略以及与全球最低税收合规相关的成本和资源承诺。事实上，全球最低税率规定的出台可以说是几十年来监管环境中规模最大、最具颠覆性的转变。

拥有全球足迹、跨司法管辖区平台战略、分布式用户群和复杂供应链的科技公司，通过对变化的全面和周到的准备, 有望从中得益。积极主动地评估和响应新的需求对于抵御风暴和最大限度地减少业务中断至关重要。自2024年起全球最低所得税税率划定为15%，大型科技公司有机会构建其全球供应链，并以这种方式支持运营，以在其经营的司法管辖区实现15%的税率，从而释放营运资金以投资于其业务。

机遇8：在环保问题上优先考虑数据中心能效，将可持续发展议程重点放在重要且不断增长的能源消费领域

实现净零排放目标之路，道阻且长，不同的地区和行业的完成速度不尽相同。这一目标对科技行业尤为重要，首先，科技行业的特点决定了它对环境影响较大，其次，全球都依赖科技行业来提供减排工具。许多科技企业已确立相关碳排放目标。但在预算受限、利润率承压的情况下，企业应考虑从哪方面开始着手以及优先考虑哪些事项。

企业可以重点关注多个潜在可获益途径，包括减少排放、回收利用、取代有毒化学品、使用可持续能源和减少水污染。除此以外，我们认为科技企业今年应重点提高数据中心的能源效率。截至目前，数据中心数量和规模主要由公司和个人层面不断累积的数据总量拉动，而数据量的增长来自于数字化转型、云迁移以及边缘设备和社交媒体使用率的不断上升等因素。这些数据中心电力消耗正在逐渐加大。然而，由于训练大语言模型或运行智能系统需要大量算力和存储能力，数据中心的耗电量即将大幅度攀升。截至2027年，人工智能的电力消耗可能相当于与荷兰体量相当的国家年用电量。与此同时用电需求仍在持续增长。

科技企业现在应投资能源设备提供商并与之合作，挖掘新的创新型途径为数据中心提供能源支持。推动数据中心更加节能有助于降低远期能源危机的影响，并在短期内降低数字服务的生产成本。由于净零目标并不涉及对未使用的能源进行脱碳，这些举措也将使企业长久受益。

机遇9：投资先进风险工具，重新审视和权衡成本、风险、韧性和敏捷性，为应对业务和运营模式冲击做好准备

风险管理差距：60%的董事会一致认为，风险管理框架未妥善充分处理新兴风险。

您认为您有多大把握预测下一次“黑天鹅”事件？将会是什么事件，何时发生，以及它将如何影响您的业务？虽然看似都是假设性问题，但新冠肺炎疫情表明，颠覆性事件可以引发更多连锁事件，同时带来风险和机遇，而总有一些科技企业能够较为妥善地应对此类事件。企业能否做好充分准备并适当应对将带其走上不同的发展方向：一些企业连续数个季度勉强维持运营，另一些则抓住市场窗口期迅速扩张。

认识到以上因素，科技企业正在积极提高应对新兴风险的能力，而随着该行业面临的新兴风险数量逐步增长，这项任务变得更加紧迫。除了气候事件、金融风险、下一波疫情以及与竞争对手保持同步创新等一般风险外，还存在与该行业特别相关的风险，如贸易纠纷、地缘政治冲突、税收和立法变化、政府干预、网络犯罪和数据保护法规。此外，科技行业供应链的全球一体化性质意味着，单次中断事件可能会对整个价值链带来连锁反应。

分开来看，我们可以通过数据收集和分析对这些风险进行监测和管理，并在人工智能的加持下进一步提升效率。然而，很多风险可能同时发生或相互影响。这意味着，科技企业在确定其对贸易制裁、气候事件、地区不稳定、日趋严格的监管和供应链短缺等组合风险的风险暴露时，应使用高级风险评估和情景规划。在深入了解这些风险类别后，企业应检查其风险偏好，并重新审视如何在成本、风险、韧性和敏捷性之间进行复杂的权衡取舍。当下一只“黑天鹅”来袭时，那些在当下投资高级风险工具的公司将感到庆幸。

机遇10：部署先进技术以降低当前和未来的网络风险，利用新功能提高企业安全性和韧性

技术债务——尚未解决的最大挑战

平均而言，45%的经历企业营收下降的首席技术官以及33%的经历企业营收增长的首席技术官，认为技术债务是其研发部门面临的尚未解决的最大挑战。

虽然生成式人工智能和量子计算等新兴技术为企业带来了诸多好处，但也从根本上改变了网络威胁的性质，同时放大它们带来的风险。科技企业通常有海量数据，维护大量复杂的技术系统，这使得他们尤其容易受到传统和新兴网络威胁的影响。

多年来，投资先进威胁检测和响应能力的科技企业在抵御网络攻击方面展现出了更强的应对能力。这同样适用于生成式人工智能和量子技术时代，企业可以利用这些先进技术来提高网络防御能力，并使自己有别于竞争对手。

对于在未来短时间内传统加密已无法满足要求的情况，公司可以投资量子通信和后量子密码学，以及开发和部署这些技术的人才。恶意行为者可以使用量子计算迅速轻松地渗透过时的安全系统，公司也可以借鉴这一方法，使用量子技术加强自我防御，以更好地抵御攻击。

生成式人工智能也不可或缺。科技企业现在可以使用生成式人工智能来明确业务流程，更好地理解运营，并准确地分类和标记数据和系统。这将有利于公司建立网络防御，因为未分类的数据系统、未标记的企业数据和技术债务（即过时的代码和技术堆栈）是网络攻击者可以利用的三个关键漏洞。使用传统方法来降低后台数据系统和流程的复杂度及提升其透明度可能费钱费时。而使用生成式人工智能后，企业能够自动应对这些网络风险驱动因素，以更低的成本更加全面地快速缓解网络风险。

方法

为获取更深刻的见解和创建本年度机遇清单，在初步研究的基础上，我们纳入了全球安永客户服务团队的额外见解和建议，这些洞见根据其与遍布科技行业的客户的互动而形成。

本文的十大机遇旨在覆盖繁多的机遇领域和科技行业细分部门，但并非每个机遇都适用于每家科技企业。是否具有相关性可能取决于公司业务类型，如面向消费者、B2B、提供硬件和软件或服务。

这是一个充满挑战的时期。但挑战与机遇并存，颠覆与颠覆者并行。我们对全球科技企业在2024年应该重点关注的10大发展机遇进行了排名，为企业提供在这一年取得成功的重要观点和实用见解。

结语

2024年，科技企业应投资包括生成式人工智能在内的下一代新兴技术，以跟上竞争对手的步伐，同时为全面实施这些技术赋能的新业务模式做好准备。

参考资料：

1. 安永《2023年创新实现高管调查报告》，“EY, Innovation Realized Executive Pulse Survey, 2023”

2. 安永《2023年首席执行官展望调研》,“EY, CEO Outlook Pulse Survey, 2023”

3. 2023年安永《重塑行业未来调查报告》,“EY, Reimagining Industry Futures, 2023”

4. 安永《2023年税务和财务运营调查报告》，“EY, Tax and Finance Operations Survey，2023”

5. de Vries, “The growing energy footprint of artiﬁcial intelligence”, Joule, 2023, https://www.cell.com/joule/fulltext/S2542-4351(23)00365-3