چکیده:
پیش‌بینی CB Insight از روندهای فناوری در سال ۲۰۲۵ که اصلی ترین موارد قابل توجه آن به شرح زیر است :
هوش مصنوعی و پول: عوامل هوش مصنوعی برای انجام معاملات طراحی می‌شوند، که نیاز به زیرساخت‌های جدید دارد.
بهبود مراکز داده: با افزایش استفاده از توان مراکز داده، شرکت‌های فناوری روی نوآوری‌های انرژی کار می‌کنند تا از فعالیت‌های هوش مصنوعی حمایت کنند.
درمان‌های RNA: توسعه‌دهندگان در تراپی‌های RNA به دنبال روش‌های جدید درمان برای بیماری‌هایی مانند آلزایمر هستند.
ادغام و تملک شرکتی در هوش مصنوعی: افزایش ادغام و تملک در فناوری‌های هوش مصنوعی، با خرید شرکت‌های نوپای هوش مصنوعی توسط شرکت‌های بزرگ.
هوش مصنوعی در بهداشت: هوش مصنوعی در مدیریت بیماری با ارزیابی بهتر علائم، تشخیص زودهنگام و شناسایی بیماران در معرض خطر بهبود می‌یابد.
شخصی‌سازی خرده‌فروشی: هوش مصنوعی مولد تجربه‌های خرید شخصی‌سازی شده را بهبود می‌بخشد، که منجر به افزایش نرخ تبدیل می‌شود
مقدمه
در سال 2025، تکنولوژی‌های نوظهور در حال تغییر و تحول در صنایع مختلف هستند. این نوشتار به بررسی روندهای کلیدی در حوزه‌های خدمات مالی، بهداشت و علوم زیستی، صنعتی و هوش مصنوعی می‌پردازد.
خدمات مالی
مشاوران ثروت سایبورگ: مشاوران مالی تنها 17% از زمان خود را با مشتریان می‌گذرانند و 70% از زمان خود را صرف کارهای اداری می‌کنند. شرکت‌هایی مانند مورگان استنلی با استفاده از هوش مصنوعی، بهره‌وری خود را افزایش داده‌اند و درآمد خالص بخشِ مدیریت ثروت این شرکت در سه‌ماهه سوم 2024 به 8 میلیارد دلار رسید. این افزایش 14 درصدی نسبت به سال قبل نشان‌دهنده تأثیر مثبت هوش مصنوعی بر بهره‌وری و تعامل با مشتریان است.
تراکنش‌های هوش مصنوعی: شرکت‌هایی مانند Stripe و Coinbase در حال توسعه زیرساخت‌هایی برای تراکنش‌های خودکار توسط هوش مصنوعی هستند. این زیرساخت‌ها به هوش مصنوعی اجازه می‌دهند تا به‌طور مستقل، تراکنش‌ها را انجام دهند و به‌طور مؤثری در بازارهای مالی فعالیت کنند.
ارزهای دیجیتال: ارزهای دیجیتال به تدریج به جریان اصلی نزدیک می‌شوند و شرکت‌هایی مانند Skyfire و Coinbase در حال توسعه تراکنش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی هستند. این شرکت‌ها به دنبال ایجاد راه‌کارهایی برای تراکنش‌های بین عوامل هوش مصنوعی بدون نیاز به تأیید هویت انسانی هستند.
بهداشت و علوم زیستی
مدیریت بیماری با هوش مصنوعی: استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص زودهنگام بیماری‌ها و شناسایی افراد در معرض خطر در حال افزایش است. شرکت‌هایی مانند Lucem Health با استفاده از داده‌های موجود، بیماران پرخطر را شناسایی کرده و به ارائه‌دهندگان خدمات بهداشتی برای بهبود مراقبت‌های پیشگیرانه کمک می‌کنند.
درمان‌های RNA: سرمایه‌گذاری در درمان‌های RNA به شدت افزایش یافته و این روش‌ها برای درمان بیماری‌های ژنتیکی و سرطان‌ها بسیار نویدبخش هستند. شرکت Alnylam Pharma با تمرکز بر درمان‌های RNAi، پیشرو در حوزه بیماری‌های سیستم عصبی مرکزی است. این شرکت در حال توسعه درمان‌هایی برای بیماری‌هایی مانند آلزایمر و هانتینگتون است.
ربات‌های خودمختار در مراقبت: ربات‌های پیشرفته به عنوان راه‌حلی برای کمبود نیروی کار در صنعت بهداشت و درمان در نظر گرفته می‌شوند. این ربات‌ها می‌توانند در وظایف مختلفی از جمله پشتیبانی از مراقبت‌های روزانه و عملیات بیمارستانی کمک کنند.
صنعتی
مراکز داده آتی: با توجه به نیازهای هوش مصنوعی، مراکز داده در حال تغییر هستند و شرکت‌های بزرگ فناوری به نوآوران انرژی تبدیل شده‌اند. مصرف انرژی مراکز داده از 460 تراوات ساعت در سال 2022 به بیش از 1,000 تراوات ساعت تا سال 2026 افزایش خواهد یافت. این افزایش نیاز به نوآوری در زمینه انرژی و استفاده از منابع پایدار را بیشتر می‌کند.
دسترسی ارزان‌تر به فضا: کاهش هزینه‌های دسترسی به فضا باعث افزایش سرمایه‌گذاری در فناوری‌های فضایی و ماهواره‌ای شده است. تعداد پرتاب‌های فضایی در ایالات متحده از 23 در سال 2010 به 131 در سال 2024 افزایش یافته است. این افزایش نشان‌دهنده رشد سریع در صنعت فضایی و فرصت‌های جدید برای سرمایه‌گذاری است.
هوش مصنوعی
ادغام و تملک در هوش مصنوعی: سهم هوش مصنوعی از ادغام و تملک فناوری شرکتی از 3.5% در سال 2020 به 7.2% در سال 2024 افزایش یافته است. شرکت‌هایی مانند انویدیا و سِیلزفورس به سرعت در حال خرید استارتاپ‌های هوش مصنوعی هستند تا توانایی‌های خود را در این حوزه گسترش دهند.
توضیح‌پذیری مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): چالش‌های مربوط به توضیح‌پذیری این مدل‌ها همچنان ادامه دارد و تلاش‌هایی برای بهبود درک و کنترل آن‌ها در حال انجام است. این تلاش‌ها شامل توسعه تکنیک‌های جدید برای تحلیل و درک بهتر عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ است.
مدل‌های منبع باز و بسته: شرکت‌های بزرگ فناوری به توسعه مدل‌های بسته و همچنین مدل‌های سبک‌تر و منبع باز ادامه می‌دهند. این رویکرد به آن‌ها اجازه می‌دهد تا از مزایای هر دو نوع مدل بهره‌مند شوند و نیازهای مختلف بازار را برآورده کنند.
خرده‌فروشی و مصرف‌کننده
شخصی‌سازی در خرده‌فروشی: استفاده از هوش مصنوعی مولد برای ایجاد تجربیات شخصی‌سازی شده در مکان‌های انجام خرید به یک ضرورت تبدیل شده است. این تکنولوژی به خرده‌فروشان کمک می‌کند تا تجربه خرید مشتریان را بهبود بخشند و وفاداری مشتریان را افزایش دهند.
این نوشتار به بررسی فرصت‌ها و چالش‌های پیش روی صنایع مختلف در مواجهه با پیشرفت‌های تکنولوژیکی می‌پردازد و نشان می‌دهد که چگونه فناوری‌های نوظهور می‌توانند به بهبود کارایی و نوآوری در این صنایع کمک کنند. با توجه به این روندها، شرکت‌ها و سازمان‌ها باید استراتژی‌های خود را برای بهره‌برداری از این فرصت‌ها و مقابله با چالش‌های پیش رو تنظیم کنند
