新的一年预计将在人工智能 (AI) 领域带来重大进展,近半数企业计划增加 AI 投资。然而,这种增长也带来了新的安全隐患,要求组织关注保护 AI 系统和防御 AI 驱动的攻击。
数据也将成为一个关键焦点,企业将开展项目以释放孤立的数据集,同时智能软件测试和量子安全的重要性也在不断提升。在这篮总结中,我们将回顾可能塑造 2025 年亚太地区行业格局的关键 IT 趋势,包括 AI 和其他发展。
聚焦 AI 安全保障
据 Akamai 亚太地区安全策略总监 Reuben Koh 表示,新的一年将见证亚太地区组织在 AI 应用方式上的巨大转变。近半数企业正准备大幅增加 AI 投资,因此 AI 安全不容忽视。
"组织需要关注两个关键领域:保护 AI 系统免受漏洞影响,以及防御日益复杂的 AI 驱动攻击。网络犯罪分子已经在利用 AI 使他们的方法更加有效和难以察觉,这意味着企业必须加强安全框架以应对这些不断演变的威胁," 他警告道。
围绕大语言模型 (LLM) 的炒作也将面临严峻的现实考验,因为安全漏洞将成为焦点。虽然一些可利用的缺陷已经公开披露,但 Koh 预计它们的频率和严重程度会上升。
"LLM 为恶意行为者提供了一个重要的攻击面,这些漏洞的性质和位置将变得越来越明显。随着风险变得更加清晰,组织需要权衡 LLM 的潜力与潜在的安全隐患,从而在 AI 战略中采取更谨慎的方法," 他补充道。
数据重新成为焦点
根据 Pure Storage 的说法,由大型数据集驱动的简单算法将优于在较小数据集上训练的复杂算法,这将推动更多企业释放孤立的数据集,以提高其分析和 AI 投资的产出。
为充分发挥 AI 和分析的潜力,企业需要优先考虑提高数据质量、简化访问和促进团队协作的举措。这将为更明智的决策、改善客户体验和可持续增长铺平道路。
量子安全升温
量子计算项目正在亚太地区蔓延,政府和风险投资公司大量投资本地项目。虽然对常见加密方法的量子攻击尚不可行,但据 Palo Alto Networks 亚太地区总裁 Simon Green 表示,预计国家支持的威胁行为者将加强"现在收集,以后解密"的策略,瞄准高度机密的数据,意图在量子技术进步时解锁这些数据。
这对政府和企业构成风险,有可能危及民用和军事通信,破坏关键基础设施,并突破大多数基于互联网的金融交易的安全协议。
为有效应对这些威胁,Green 敦促组织采用抗量子防御措施,包括抗量子隧道、全面的加密数据库以及其他具有增强加密灵活性的技术。
美国国家标准与技术研究院 (NIST) 最近发布了后量子密码学的最终标准。过渡到这些算法将有助于保护数据免受未来量子威胁。需要高度安全性的组织应该探索量子密钥分发 (QKD) 作为确保安全通信的手段。
"随着量子计算继续成为现实,潜在威胁迫在眉睫,采取这些措施以跟上快速发展的网络环境,防止数据盗窃,并确保关键系统的完整性将至关重要," Green 说。
在新的工作世界中建立信任
根据思科 ASEAN 总裁 Tay Bee Kheng 的说法,未来的工作将是技术驱动的,工作角色将随着技术进步而持续演变,就像从传真到电子邮件的转变一样。
工作将在技术支持的空间中进行,人们自然会寻求技术为他们的个人生活带来的灵活性延伸到工作例程中。她指出,这种转变将引发人们对物理办公室为工作增加价值的质疑。
随着员工将心态从去办公室做专注工作转变为利用这个机会与团队联系和协作,雇主需要培养一个支持这种工作方式的环境。
"无论是工作类型、执行地点还是执行人员,信任都是整个过程中的关键要素。雇主必须相信他们为正确的角色雇用了合适的人,而这些人将实现为他们设定的目标。同样,员工必须相信他们的努力将得到雇主的认可和奖励,并有成长和发展的机会。"
"信任将成为一种互惠关系,培养这种信任的能力将使高绩效团队和公司与其他公司区分开来," 她说。
重新思考客户体验
Zoom 亚太地区负责人 Ricky Kapur 表示,除了工作场所之外,客户体验 (CX) 将经历深刻的转变,客户将期望在所有接触点都能得到认可并满足他们的需求。
同时,提供个性化 CX 的责任将从仅由联络中心承担转变为涉及每个部门塑造和提供 CX 的 AI 优先的"全面体验"方法,Kapur 说。
"这种跨部门共同负责的方法将有助于为客服人员营造一个支持性环境,平衡 AI 驱动的效率和人性化触感,以提供满足客户不断提高的期望的个性化 CX。"
"与增强的客服人员表现和超个性化的预期服务相结合,这些变化将推动客户满意度的期待已久的回升。主动联系曾经是一个可有可无的功能,现在将成为基本期望,提高满意度并减少流失," 他补充道。
数据中心面临能源危机
OVHcloud 亚太地区副总裁兼总经理 Terry Maiolo 表示,虽然生成式 AI 和量子计算是革命性技术,但它们正在推动数据量激增。数据中心已经难以跟上步伐,随着数字化转型步伐加快,将面临更大的挑战。
Maiolo 指出,AI 和量子工作负载的计算需求将需要大量的处理能力和存储容量,由此产生的热量输出将推动冷却系统的能耗增加,加剧数据中心整体能源使用。
"通过实施先进的冷却技术,如水冷,数据中心可以显著减少水和电力消耗,从而最大限度地减少环境影响," Maiolo 说。 "我们已经看到泰国等市场采取措施,越南等其他国家也宣布计划在未来几年跟进。"
智能软件测试将至关重要
Tricentis 亚太地区高级副总裁 Damien Wong 表示,由于当今软件开发速度加快,组织由于资源和时间有限无法测试所有内容。智能软件测试将变得至关重要,使开发人员能够可视化和评估代码更改如何改变系统和软件。这将帮助开发团队识别潜在影响,评估风险并就优先考虑哪些测试做出明智决定,确保在严格约束下仍能保持质量。
Wong 指出,CrowdStrike 事件表明,有效的测试必须超越系统孤岛,涵盖所有业务流程。"公司需要认识到,业务流程越来越多地跨越多个互联的应用程序和系统,真正的风险在于未能考虑到这些集成中变化的连锁反应," 他警告道。
混合云基础设施不再足够
如果说 2024 年是生成式 AI 的试点年,那么新的一年将看到企业寻求在日益混合的 IT 环境中扩大该技术的部署。但根据 Cloudera 亚太地区高级副总裁 Remus Lim 的说法,仅仅部署混合云基础设施是不够的 - 企业将面临"对数据和分析的多云或混合功能的关键需求"。
Lim 指出,企业需要将 AI 模型带到数据所在的位置,并在整个组织中移动数据和工作负载以获得洞察力,他说将更加强调混合数据管理平台,这些平台集成了内部和云数据源,以提供更广泛的访问多样化数据集,同时保持对模型端点和操作的控制、安全性和治理。
企业重新思考平台策略
Infoblox 首席执行官 Scott Harrell 表示,大多数工程领导者都熟悉康威定律,并努力不发布反映其组织结构的产品。但对于技术供应商来说并非如此,它们一直在基于部门工作职能发布产品。
这导致了为 NetOps (网络运营)、CloudOps (云运营) 和 SecOps (安全运营) 团队孤立工作的平台,在团队提出支持票据以完成日常任务时造成工作流程延迟。
为解决这个问题,Harrell 表示企业需要重新思考其平台策略,要求水平和垂直集成的平台。"许多客户已经开始整合他们的组织以反映这一需求,NetOps 和 SecOps 成员轮流加入 CloudOps 团队。"
"你可以在市场的某些领域看到这种情况发生,比如从安全服务边缘向安全访问服务边缘的转变,其中 NetOps 功能(如分支路由)正在与 SecOps 融合,或者将数字体验监控功能添加到 SecOps 平台," 他补充道。
主动型 AI 的兴起
据 Salesforce ASEAN 解决方案副总裁兼首席技术官 Gavin Barfield 表示,与聊天机器人和协作工具不同,AI 代理可以自主导航任务并在工作流程中直接做出实时决策 - 从单纯的辅助转向基于实时数据和上下文采取行动,标志着企业 AI 的重大进步。
"在 2025 年,为解决特定工作流程需求而设计的目标驱动型 AI 代理将提供可衡量的益处,帮助组织超越实验阶段,实现切实的成果。为此,生成式 AI 需要建立在正确的数据基础之上,并在工作流程中交付,以提供有意义的影响," 他说。
Oracle APAC 应用解决方案工程副总裁 Sunil Wahi 表示赞同,他引用 Informa TechTarget 的 Enterprise Strategy Group 的研究指出,70% 的组织已经计划整合或探索使用 AI 代理。
这些代理代表员工行事,还将帮助弥补劳动力缺口,解决该地区许多组织面临的 AI 技能短缺和人才稀缺等挑战。
随着 AI 代理巩固其作为工作场所盟友的角色,对 AI 是敌非友的担忧也将消散。虽然约 53.5% 的亚太地区员工担心 AI 可能在 2024 年夺走他们的工作,但明年的焦点将从替代转向合作,Wahi 指出。"员工将发现 AI 代理增强了他们的工作,使他们能够专注于更具战略性和有意义的角色,这些角色只有人类才能胜任," 他说。