DeloitteInsights2026科技、传媒和电信行业预测
Deloitte.Insights2026科技、传媒和电信行业预测差距缩小,但仍将持续存在德勤预测，到2026年，随着A规模化应用的持续推进，其理相与现实之间的差距将缩小德勤预测，到2026年，随着A(大规模应用的工作持续开展，围绕A的喧嚣将逐渐趋于理性与务实。理想与现实之间的差距将会缩小,但不会消失:进展将更多地来自于基础能力的夯实,而非引人注目的新模型。这种更为务实的关注点之所以重要，源于科技、传媒和电信（TMT)行业日益增长的重要性不仅关乎芯片和代码本身,更在于其他行业如何利用这些TMT能力来实现自身的增长、效率和创新能力。Al助力跨行业转型展望2026年及未来,我们似乎正从“软件赖复世界"迈向由AI尤其是代理式AI(AgenticA)引邻的“TMT颠覆世界"阶段。在美国，AI数据中心的支出目前几乎占上半年GDP增长的全部。*科技股约占标普500指数市值的19%。而如今TMT行业市值占比已接近53%。2情况可能会发生变化,但照此趋势。TMT行业不仅将超越其他任何单一行业的规模,更有望在价值和经济增长贡献方面超过其他所有行业的总和。原因之一是其他行业正利用TMT《特别是科技和电信）来驱动自身的A1创新，而TMT恰好果A热潮中的硬件、软件和服务提供商。尽管如此，其他行业也发挥着关键作用。在2025年和2026年的TMT行业预测中,我们汇聚了来自德苗其他研究中心及行业的专家见解，涵盖能源、采矿与化工，制造与建筑，国防与航空航天,政府与公共服务，以及生命科学与医疗保健。要准确预测生成式A(GenA)和代理式AI的趋势及影响，需要直7在我们2026年的13个预测主题中,超过半数围绕A展开。总体而言。我们看到了一个关于推动A|规模化的核心叙事。新的基础模型，乃至光鲜的企业级智能体应用，持续令人惊叹，但要将这些应用推厂到试点和试验之外，则需要完成通常被认为不那么激动人心的工作,例如数据治理、与现有工作流的集成、合规管理、新定价模式以及应对监管要求。这些工作可能不如“A在科学测试中击败人类”的新闻稿那样引人注目，但在短期内可能更为实用。
生成式A和代理式A正在驱动许多当下正在发生的深刻变革，同时我们也关注更远的未来。尽管德勤预测机器人和无人机在未来一两年内将呈现缓慢而稳定的增长,但“物理A”模型的出现有望以巨大的增速和实用性变革这两个行业。与此同时，短剧等新型媒体形式正从亚洲走向全球。此外，尽管生成式A创作的图像在社交媒体上的传播可能引发关注,但它也可能刺激相关监管措施的出台2026年的13个主题谏览现有应用植入生成式AI.打破独立AI的“独大”局面牛成式4(GenA)或许是这个时代最具影响力的技术之一,通过将其集成到现有主流数字应用(如搜索引擎)中,其用户群体的扩展速度可能会超过作为独立应用使用时的速度。德勒预测，2026年及以后,使用内嵌于现有应用(如搜索引擎)中的生成式A的人数将超过使用独立生成式A工具的用户。在日常使用层面，通过搜索引擎调用生成式AN(例如搜索时获得综合结果摘要)的普及度将比使用任何独立生成式A工具高出300%。独立生成式AI工具通常需要用户堂揭提示词工程技巧并保持耐心尝试,而被动式生成式A1则更为隐性、体验更贴近传统操作,因此其可及性更高、需文也更为广泛。未来,独立生成式AI应用的运营方或将面临选择:要么将其功能嵌入其他应用程序中,要么继续维持独立的操作界面。为何生成式AI下一阶段将要求更高算力?世界下从单训练牛成式A横型转向大规横应用、许多人认为章消费老边缘计算增加，而数据中心计算将减少。但在2026年，这两者都不大可能发牛。德勒预测,到2026年,“推理"(即运行A模型》将占据全部A计算能力的三分之二。尽管存在不同预测,但大多数推理仍将在价值近5000亿美元的新型数据中心,以及使用价值超过2000亿美元的高成本、高功耗A芯片的企业本地服务器中进行，而非通过廉价、低功耗的边缘芯片完成。未来将出现价值数十亿美元的推理专用优化芯片，但它们同样会部署在数据中心和企业服务器中,且部分芯片的功耗将与通用AI芯片相当甚至更高。借力智能体协同调度、驱动价值指数级攀升自主智能体(AutonusAlagents)或许具有变革性力量，但协调机制可能是实现智能自动化的...
