2025 年十大技术趋势：引领未来的创新方向

本文基于我的广泛研究、技术洞察、观察和行业经验，综合了 2025 年及未来的十大技术趋势，涵盖云成本管理、Agentic AI 等领域。点击查看 Gartner 2025 技术趋势报告，了解更多行业预测。

1: Agentic AI 与 Agent 生态系统

根据 Gartner 预测，到 2028 年，33% 的企业软件应用将包含 Agentic AI，相较于 2024 年的不到 1%，这将使 15% 的日常工作决策实现自主化。

Agentic AI

作为领先的生成式 AI（GenAI）趋势之一，Agentic AI 在 2025 年将继续发展，被预测为提高生产力和效率的关键差异化因素。它将广泛应用于 AI 个人助理、业务流程、SaaS 平台、物联网设备、云平台、运营系统、机器人技术等领域，成为云成本管理的智能助手。许多初创公司利用 Agentic 能力打造创新理念，革新行业，使用的技术包括 LangGraph、CrewAI、LlamaIndex、AutoGPT 等。如 Manus AI（2025 年 3 月发布）通过 LLM + 工具 + 推理能力，革新了 Agentic AI 处理现实场景的潜力。

Agent 生态系统

超大规模云厂商和产品公司引领趋势，提供开箱即用的功能和生产级最佳实践，涵盖代理编排与工作流、安全护栏、负责任的 AI、可观测性、LLM 集成、LLMOps/GenAIOps、LLM 评估、企业搜索、语义搜索能力、工具集成等。Google 的 Agentspace、Azure AI Agent Service、Amazon Bedrock Agents 和 Salesforce Agentforce 等平台正在崛起，支持企业构建具备这些能力的 AI 代理，助力高效解决业务问题。

GenAI 标准化

模型上下文协议（Model Context Protocol）成为首个被主要玩家普遍接受的行业标准，以中立方式为 LLM 提供上下文数据。2025 年，我们将继续见证 Agentic AI 和整体 GenAI 开发相关的类似标准或规范。Agentic IDE（如 Cursor、Windsurf、Cline）已开始支持 100 多个 MCP 服务器。

Agent 与 MCP 市场

企业可通过市场发现垂直领域 Agent、Agent Blueprints 和加速器，应用于 AI 增强软件开发、领域服务研究、数据分析与文档摘要、内容创作、自定义工作流自动化等任务。虽然存在供应商驱动的 Agent 市场（如 NVIDIA Blueprints、CrewAI Templates、LangGraph Studio、Hubspot Agent.ai、AI Agent Store、AI Agents Directory），企业特定的 Agent 市场已成为 2025 年路线图的关键优先级，以在企业生态内重用 Agent。此外，MCP 市场和通用 MCP 注册中心（如 Smithery、OpenTools、MCP.so、Glama）将在 2025 年持续发展。

使用 Agentic AI 构建整体智能系统将在 2025 年继续演进

来源：Agent AI Towards a Holistic Intelligence

2: 统一 AI 平台与大语言模型

根据 Future Market Insights 报告，全球 AI 平台产业预计在 2024 至 2034 年间实现 21.3% 的年复合增长率，到 2034 年底预计达到 1365 亿美元。

机器学习、数据、分析与 AI 平台的融合

统一 AI 平台的出现成为 2025 年的主要技术趋势之一。企业拥有多样化的选择，可以采用 AI 云平台，如 Google Vertex AI、Amazon SageMaker、Azure AI Foundry，或专业 AI 平台，如 Palantir AIP、C3.ai、Dataiku、H2O.ai、DataRobot、Altair、Databricks、Snowflake for AI、IBM Watsonx 等。以 GPU 为核心的公司如 NVIDIA 已认识到企业 AI 平台的潜力，其 NeMo（用于构建模型）和 NIM（用于部署模型）的重视标志着这一趋势。

成熟的 GenAI 解决方案

这些产品的成熟度将使企业在 2025 年加速构建业务能力，提供开箱即用的技术功能，如企业 RAG、数据摄取、向量数据库中的处理与存储（支持语义搜索和混合搜索）、治理与安全护栏、工具集成、对话式 AI 等。大语言模型（LLM）的竞争格局将在 2025 年继续演变，主要提供商包括 Google Gemini 2.0、OpenAI o1 & o3-mini、Anthropic Claude 3.5、Meta Llama 3、xAI Grok 3和 DeepSeek-R1。点击 此处 查看这些模型的价格、性能和智能与行业基准的比较。

推理能力与成本效益高的开源 LLM 的崛起

Llama 和 DeepSeek 模型的演进已开始缩小开源与专有模型之间的差距，提供高级推理、多语言支持、成本效益和长上下文能力。自 2025 年 1 月 DeepSeek-R1 发布以来，我们将在 2025 年继续见证开源 AI 的更多革命。

3: 数据工程与云数据平台

根据 IDC FutureScape 2025 预测，到 2026 年，50% 的大型企业将通过数据即产品（Data-as-a-Product）架构显著打破数据孤岛。

数据即产品的持续演进

通过应用领域驱动设计原则，数据即产品在 2025 年将继续发展势头，支持多种企业用例。企业将利用“数据优势”在 AI 时代抢占市场份额，提升 2025 年数据工程实践的重要性。数据质量，以及信任系统和上下文系统（在 Agentic AI 时代，由 Scott Brinker 提出的术语）为 AI 增强系统提供了定性和定量的基础构建模块。

云与开放标准的现代化数据工程

领先的云数据平台产品，如 Snowflake、Databricks、Google BigQuery、Amazon Redshift、Azure Synapse、Teradata、Cloudera、Confluent 等，已开始融合数据和生成式 AI 策略，提供统一平台。云数据平台的持续现代化和开放标准（如 Apache Iceberg 和 Apache Parquet 的对齐）的采用将在 2025 年与企业数据和 AI 战略保持一致发展。想优化您的数据工程？试试 Mof 云智能助手，提升多云成本管理效率！

类别	工具	主要优势	使用场景
数据集成	Airbyte	丰富的连接器库，用户友好的界面	跨平台无缝数据迁移
	Apache Hop	可视化工作流，灵活性	复杂数据编排任务
	Meltano	CLI 和版本控制用于 ELT	可定制数据管道
数据查询引擎	Dremio	高性能，易用性	复杂数据环境
	Presto/Trino	大型社区，中立供应商	交互式分析，多源数据
	Apache Drill	无模式查询	灵活的特定用例
	Apache Pinot	实时 OLAP，低延迟分析	事件数据的实时分析
数据处理平台	Spark	批处理，庞大生态系统	通用数据任务
	Flink	实时流处理，低延迟	流式分析
数据存储格式	Parquet	列式存储，分析查询	大数据分析
	Avro	行式存储，模式演进	序列化，消息传递
	Delta Lake	事务支持，时间旅行	增强数据湖管理
表存储格式	Delta Lake	Spark 集成，ACID 事务	Spark 重度环境
	Iceberg	中立供应商，广泛兼容性	多平台设置
	Hudi	实时摄取，CDC 支持	近实时更新
ELT 处理	dbt	开源，多功能数据仓库	广泛数据仓库支持
	Dataform	优化 BigQuery，GCP 集成	Google Cloud 用户
工作流编排	Airflow	成熟，广泛集成	稳定、大规模管道
	Dagster	现代，基于资产，灵活	动态、复杂工作流
数据可观测性	Datafold	数据差异对比，列级血缘	数据质量监控，异常检测
数据可视化	Grafana	交互式仪表盘，丰富插件生态	监控，实时数据可视化
数据存储系统	CrateDB	分布式 SQL，实时分析	物联网数据管理，时间序列数据
	Alluxio	虚拟分布式文件系统，内存速度数据访问	存储系统间的数据编排
内存数据存储	Valkey	高性能，多样化数据结构	缓存，实时分析

4: 云原生平台与混合计算

根据 Gartner 预测，到 2027 年，超过 50% 的企业将使用行业云平台加速其业务计划，相较于 2023 年的不到 15%。

云原生技术的主流采用

云原生平台和技术在 2025 年将继续成为主流采用趋势，供应商锁定和开放标准仍将是企业技术战略的重要议题。由开源驱动的社区 云原生计算基金会（CNCF） 推动云原生技术的采纳，并将继续提升这些解决方案在企业中的应用。

探索混合云以应对数据主权

企业将引入私有云和混合云策略，以解决数据主权、安全性和合规性问题，特别是在敏感工作负载和数据方面。这种方法确保目标应用保留在内部，同时利用云端进行数据分析和 AI 任务，与企业治理策略保持一致。

AI 工作负载和数据平台

生成式 AI（GenAI）工作负载增加了对计算（尤其是 GPU）、网络（更高带宽）和存储（支持训练、推理数据和向量嵌入）的需求，云服务商将在 2025 年继续发挥潜力，为企业提供支持。

5: 量子计算

微软 CEO Satya Nadella 表示：“我们相信量子计算的突破将让我们在几年内，而非几十年内，打造一台真正有意义的量子计算机。当生产力提升时，经济将更快增长，惠及全球每个行业和每个角落。（引自 微软公告）

量子计算的探索阶段

虽然量子计算尚未完全成为企业主流，但云平台公司将继续投资 —— 微软关于 Majorana 1 芯片的宣布将在 2025 年开辟新路径，点燃技术格局的重大转变。

量子计算与云及经典计算的共存：

研究人员认识到其变革性影响和潜力，但共识是量子计算不会取代经典计算——承认它并非万能钥匙。2025 年将继续见证主要由利基产品公司驱动的探索性解决方案，以迎接未来。

为量子计算时代保护数据

为企业系统做好未来准备，确保数据在量子计算时代的安全性（特别是个人身份信息 PII 数据）将是 2025 年讨论和实验的主题。

6: AI 安全与治理平台

根据 Gartner 预测，到 2028 年，使用 AI 治理平台的企业将比竞争对手高出 30% 的客户信任评分和 25% 的合规性得分。

GenAI 安全治理标准的出现与遵守

开源社区如 OWASP 已为大语言模型（LLM）风险及推荐缓解措施建立了标准，适用于 LLM 和生成式 AI 应用。企业将在 2025 年强制执行威胁建模、安全护栏及相关实践，确保生产就绪的 GenAI 应用遵循企业安全指南。

防范 AI 生成的网络攻击和 AI 驱动的威胁

如深度伪造钓鱼和未来量子计算威胁，企业安全机制将继续投资于先进工具和技术，开发深度伪造防御机制和后量子密码学，以应对安全视角下的威胁。

控制 AI 系统和数据至关重要

涵盖数据隐私、安全性、性能和成本（AI 主权），Gartner 的预测表明，AI 治理平台将帮助管理 AI 系统控制，这就是企业继续投资治理平台的原因。这包括全面的 AI 实践，覆盖道德、责任、透明度、问责制、公平性和隐私等治理方面。

7: 平台工程与开发者生产力

根据 Forrester 2025 年预测，30% 的团队将通过 TuringBots 加速软件开发生命周期（SDLC）。TuringBots 是融合 AI 和生成式 AI 的开发工具，能够自动化生成产物并协助开发团队。

平台工程的持续演进

2025 年将聚焦于构建弹性、智能、成本效益高、可持续和自主的平台工程系统，将开发者体验（DevEx）提升到新高度。AI 代理和 Copilots 将以自动化为核心加速这一进程，将组织效率提升至前所未有的标准。

关注生产力测量与 GenAI 的影响

软件工程智能工具，如 LinearB，通过跟踪关键生产力指标和自动化指标收集，提供数据驱动的洞察，改善开发者体验和生产力。DORA 报告强调了 GenAI 对软件开发的影响，并提出了应对开发者关切的策略：保持组织 GenAI 战略的透明度，为开发者留出充足时间学习 AI 使用，制定管理 AI 采用的政策，并解决开发者对 AI 影响的担忧。

Vibe Coding 的兴起

Vibe Coding 作为一种利用 AI 代理更高效构建解决方案的软件开发实践，在 2025 年将生产力提升到新水平。开发者技能在代理编码中起到关键作用。了解更多，请访问 Martin Fowler 的网站。

“Vibe Coding”定义：Andrew Ng 表示：“‘Vibe Coding’是一种日益流行的实践，你可能几乎不看生成的代码，而是专注于应用的架构和功能。然而，与普遍看法相反，有效进行这种编码并非简单地输入提示、接受所有建议并期待最佳结果。它需要结构化你的工作、优化提示，并拥有系统化流程，以实现更高效的工作流。”

自动化与新型技术的采用

GenAI 助手和 AI 代理将继续展示自动化对 DevSecOps 和平台相关活动的影响，同时现代化现有企业技术仍是 2025 年的重点。平台工程组织的平台工具景观提供了新型和应用技术的有用参考，详情见：Platform Engineering 工具。

8: 空间计算与边缘计算

根据 Gartner 预测，由于增强现实（AR）、混合现实（MR）和 AI 技术的进步，空间计算正成为趋势，为游戏、医疗和电子商务等领域带来沉浸式数字环境。在 Nvidia 和 Qualcomm 等大公司构建生态系统的推动下，该市场预计将从 2023 年的 1100 亿美元增长到 2033 年的 1.7 万亿美元。

空间计算的沉浸式体验

空间计算通过数字内容增强物理世界，为消费者提供沉浸式交互体验，2025 年将继续在这一领域取得进展。大科技公司（如 Apple、Meta、NVIDIA、Google、Microsoft）将持续加大对空间计算的投资，以提升沉浸式用户体验。

空间计算产品示例

Apple 的 Vision Pro（空间计算头显）、Meta 的 Quest 系列/Orion（增强 AI 眼镜）、NVIDIA 的 Omniverse（支持物理 AI 的 3D 应用平台）、Google 的 Project Starline（高保真远程呈现系统）和 Microsoft 的 HoloLens 系列（混合现实头显）是空间计算的优秀案例。2025 年，行业将继续见证重大公告和实验，扩展沉浸式设备的商业用例。

边缘计算靠近数据源处理

边缘计算通过靠近数据源处理数据，持续成为构建低延迟应用的关键技术。小型语言模型（SLMs）的崛起将进一步增强由 GenAI 驱动的用户体验能力，并推动设计能够在资源受限设备上运行的边缘计算应用。

9: 绿色计算与可持续性

绿色计算将您的数字化转型与可持续性相结合。根据 Gartner，AI 等计算密集型技术的兴起以及日益增长的可持续性需求，正推动对节能计算的需求——这是一套减少 IT 系统能耗的技术和应用组合。

节能计算

2025 年计算密集型工作负载的增加使得可持续性成为焦点，推动了对节能计算的需求——这是一套减少 IT 系统能耗的技术和应用组合。节能计算（即绿色计算）包括渐进策略，如采用更环保的能源或切换到更高效的硬件，以及通过新型技术实现的长期战略。

可持续性与能源创新者

2025 年将继续延续大科技公司对领先能源创新者的投资趋势，特别是在支持 AI 工作负载方面。数据中心能耗持续上升，导致监管机构更加关注构建节能解决方案以减少碳足迹。根据 AWS 技术预测报告，可持续性相关职位已成为美国和欧洲增长最快的职业类别之一。

10: FinOps 与成本管理

根据 Forrester 2025 年预测，FinOps 实践将不再局限于云支出，而是扩展到覆盖 AI 和 SaaS 应用的财务影响。

FinOps 生态系统的扩展

云成本优化一直是企业关注的重点，推动了 FinOps 和成本管理实践的适用性。2025 年，FinOps 和成本管理实践将扩展到生成式 AI（GenAI），以验证投资回报率（ROI）并优化 GenAI 技术的成本。FinOps 基金会框架（如下图所示）为此提供了支持，并将延伸至 GenAI 成本优化技术。

FinOps-CloudOps-AIOps 协作

整体解决方案成本的融合，为构建企业应用提供统一的成本视图，将继续成为高管关注的重点领域。2025 年，成本洞察的自动化将成为关键优先级，特别是在 GenAI 驱动的软件开发时代，应用格局的动态变化需要更高效的管理。想优化您的云成本管理？试试 Mof 云智能助手，提升多云环境的效率与 ROI！

来源：FinOps Foundation 的 FinOps 框架

扩展趋势：2025 年值得关注的其他技术趋势

为了进一步扩展上述列表，以下是 2025 年值得关注的其他技术趋势：

• 去中心化、元宇宙、区块链与 Web 3.0：推动分布式技术和虚拟世界的创新。
• 增强现实与虚拟现实、扩展现实（XR）：提升沉浸式体验的应用范围。
• 机密计算：一种云计算技术，通过硬件信任执行环境（TEE）等技术在处理过程中保护数据。
• 行业云：专为特定行业独特需求和挑战设计的云计算平台。
• 后量子密码学（PQC）：设计为抵御潜在量子威胁的加密方法（参考 NIST 后量子密码学项目）。
• 隐私增强计算：通过最小化个人数据使用的技术组合，提供基本数据保护原则。
• 虚假信息安全：日益需要安全措施来识别和阻止有害内容的传播并验证真实性。
• 环境隐形智能：广泛使用小型、低成本标签和传感器跟踪物体和环境的位置与状态。
• 神经增强：利用读取和解码大脑活动的技术（可选写入大脑）提升人类认知能力的过程。

结论：这些 2025 年的技术趋势将在现代企业的技术战略中持续占据重要地位，受组织功能性和非功能性目标的驱动。

参考文献

以下是本文引用的权威技术预测和行业报告，助您深入了解 2025 年技术趋势：

• Gartner 2025 年十大战略技术趋势
• Forrester 2025 年技术与安全预测
• Werner Vogels 2025 年及未来的技术预测
• OpenAI 12 天
• CB Insights 2025 年技术趋势
• IDC FutureScape 2025 IT 行业预测
• Publicis Sapient 2025 年行业报告指南
• ThoughtWorks 技术雷达（第 31 卷 - 2024 年）

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