研究專區

《麥肯錫發布尖端科技趨勢展望的目的》

在數位化與實體化、集中式與分散式之間的界線日益模糊下，企業如何因應愈趨複雜的挑戰、掌握具影響力的新興科技，已成為高層領導者的重責大任。麥肯錫公司從2021年起特別成立一個由100多名科學家、企業家、研究人員和商業領袖組成的「技術委員會」，藉由收集各種指標進行分析及判斷，每年針對具高度影響力的科技趨勢展望（Technology Trends Outlook）發布深度的洞察報告，目的是希望企業領導人、產業界和國家政策制定者掌握重要前沿科技動態，做出有效決策，推動創新和經濟成長。

《麥肯錫13項科技趨勢分析》

麥肯錫在2025年13項科技項目篩選與2024年15項科技項目略有不同，其中「人工智慧」取代之前「人工智慧應用」、「生成式人工智慧」、「機器學習產業化」與「下世代軟體開發」四個科技項目，並新增「代理式人工智慧」與「專用半導體」兩個科技項目。由於目前全球新趨勢「代理式人工智慧」（Agentic AI）迅速崛起中，並成為企業和消費者關注和實驗的新興技術領域焦點。另一個趨勢的主要催化劑是「專用半導體」，儘管摩爾定律和技術堆疊中的半導體長期以來一直是其他技術趨勢的關鍵推動力，但為因應人工智慧與高效運算的需求，目前半導體領域的創新突破也呈現激增態勢，麥肯錫特別將此科技列入今年分析的項目。另外，2024年「電氣化與再生能源」與「氣候科技」兩項科技也在今年合併為「能源與永續技術」。

整體而言，麥肯錫2025年科技趨勢展望在分析架構上更完整、趨勢範圍更廣，並對新興且快速成長的技術領域投注更多注意力，尤其是代理式AI的驚人進展，以及技術應用從單一領域走向深度融合和負責任創新的趨勢，將為企業和政策制定者提供掌握未來競爭關鍵的指引。

以下分別說明2025年13項尖端技術的重要性、主要技術與目前發展趨勢，同時，本文補充在13個前沿科技項目中有哪些表現出色的新創企業案例，讓讀者更清楚掌握走在科技前沿並受到投資人青睞的新創企業，是如何掌握趨勢、創造價值。

一、人工智慧革命（The AI revolution）

1.代理式人工智慧（Agentic AI）

• 重要性：代理式人工智慧（Agentic AI）是指能夠自主規劃和執行複雜多重任務的人工智慧系統。這類AI以基礎模型為核心，不僅能輸出答案，還具備「行動」能力，具有自動規劃、執行任務與互相溝通的功能，常被描述可以作為「虛擬同事」來協助企業自動化各種流程與工作。

• 主要技術：以大型基礎模型（如LLM）為核心，結合可與人類或其他AI互動、分派任務、自我調整、自動學習等功能。涵蓋機器學習、自然語言處理、應用層、整合/工具層、基礎模型、推理模型、可觀察性工具、AI 編程架構等主要技術。

• 近期發展趨勢：（1）通用與專用代理平台並行發展：公司正將主動型功能整合進既有 AI產品，或開發針對特定任務的代理人，能用自然語言互動，尤其在軟體開發與數學領域進展最快。（2）多步推理與代理協作能力提升：透過「主管代理人」分派任務給子代理人，提高處理複雜任務的準確度與靈活度。（3）聚焦高價值商業應用：越來越多代理式AI針對特定商業任務（如客服、銷售優化）而設計，不需複雜提示語，應用門檻更低、效益更明確。目前已有多家企業推出可自主執行網頁操作、訂票、下單等任務的代理式AI。（4）深度研究型代理式AI興起： 代理式AI已可自主搜尋大量資料並產出分析報告，從「查詢資料」進化為「生產知識」，提升知識工作效率。

• 挑戰議題：技術成熟度與可靠性、與人類合作之倫理與責任歸屬、大規模落地商業化的速度與範圍。

• 代表性新創案例：CB Insights指出AI 代理正在成為熱門話題，AI代理新創獲投金額已由2023的13億美元，飆升至2024年的38億美元，成為投資市場上的風口。其中OpenAI是目前該領域獲投資金最高的新創企業。在2025年5月推出的ChatGPT Agent是目前最具代表性的AI代理人之一，其具備以下能力：（1）自主操作網頁：能模擬點擊、填寫表單、選擇選單等操作。（2）生活任務執行：如餐廳訂位、購買電影票、製作簡報、整理新聞等。（3）虛擬電腦執行環境：在安全沙盒中執行任務，並保留操作紀錄。（4）使用者互動：可在任務中途暫停、請求確認或讓使用者接管操作。（5）安全機制：對於高風險任務（如金融交易）會主動拒絕執行。

2.人工智慧（Artificial intelligence）

• 重要性：人工智慧不再只是技術上的好奇心，而是驅動各行業與日常生活變革的核心力量，它正在推動各行各業和日常生活的實際變革。透過經過機器學習訓練的模型、電腦視覺和自然語言處理等AI技術，能讓各產業的公司自動化流程、添加或增強其功能和產品以解決分類、預測和控制問題，並做出更好的決策。目前八成企業已在至少一項業務中應用了AI，92%的企業高階主管表示未來三年計畫加大AI投資，但真正將AI全面成熟整合的只有極少數企業。

• 主要技術：多種類型的軟體和硬體為技術堆疊的AI提供動力。包括：應用層、整合／工具層、基礎模型 / 設施、可解釋 AI、機器學習、電腦視覺、自然語言處理、深度強化學習與推理模型等。

• 近期發展趨勢：（1）AI應用逐步從試驗轉為大規模部署，尤其在軟體開發、自動化、決策輔助等領域。（2）小型、特定用途模型快速發展。（3）企業對AI治理、責任與透明化要求提升。

• 挑戰議題：數據隱私與安全、AI透明度、公平性與問責機制、法規政策阻礙、社會接受度。

• 代表性新創案例：美國AI新創Anthropic被稱為OpenAI的競爭對手，致力於打造「人類不會感到恐慌的AI」，強調安全性、可控性與價值對等。Anthropic將AI從試驗階段推向實際應用，其Claude系列模型與多模態AI，強調安全性與可控性，並受到企業大規模部署，因此，在安全與業務落地上具全球影響力。迄今募資表現出色，累計已獲得182億美元的股權投資。

二、運算與連結前沿（Compute and connectivity frontiers）

3. 應用專用半導體（Application-Specific Semiconductors）

• 重要性：專用半導體是專為執行特定任務而最佳化的專用晶片，其與通用半導體不同，它們專為處理特定工作負載（例如大規模人工智慧訓練和推理任務）而設計，同時優化效能特徵，包括提供卓越的速度、能源效率和效能，例如圖形處理單元（GPU）、專用積體電路（ASIC），以及潛在的用於運算和神經形態架構的矽光子晶片。這些為AI運算、雲端、物聯網等量身打造的專用半導體晶片，能夠提供更強大的運算能力和成本效益，提升效能、降低能耗與成本。

• 主要技術：GPU、ASIC、自家AI加速器、矽光子、神經形態晶片、HBM等高頻寬記憶體。

• 近期發展趨勢：（1）人工智慧的快速發展促使企業開發專門針對訓練和推理進行最佳化的晶片。（2）科技巨頭（如Amazon、Google、Meta 和Microsoft）投入大量資金自研晶片的趨勢明顯，希望降低對Nvidia等第三方供應商的依賴。此外，也出現許多新創專注於研發AI特定場景專屬晶片，挑戰老牌硬體領導者。例如Cerebras、Groq、 SambaNova Systems。（3）對更高運算能力的需求以及追求主權AI，驅使資料中心在各地進行擴張。

• 挑戰議題：晶片供應鏈的地緣政治風險、研發與製造技術瓶頸、產業採用速度。

• 代表性新創案例：以晶片尺寸震撼業界的Cerebras Systems，其產品是名為「Wafer Scale Engine」（WSE）的巨型晶片，是利用整片晶圓製成，尺寸遠超傳統的GPU。Cerebras的WSE晶片採用台積電的5奈米製程技術，擁有數兆個電晶體和數十萬個AI 核心。該公司旨在解決傳統GPU 在處理大型AI 模型時面臨的瓶頸，尤其是在訓練和推理大型語言模型方面，挑戰NVIDIA 在AI 晶片市場的領導地位。Cerebras Systems成立迄今已經獲得7.15億美元的股權投資。另一家被稱為「語言推理速度之王」的Groq，以其語言處理單元（LPU）晶片而聞名，該晶片能夠滿足大型語言模型（LLM）和其他AI推理任務的獨特需求。LPU與GPU的不同之處在於它們進行順序處理，這使得它們更適合文字生成、翻譯和其他基於語言的任務，因此，其AI推理晶片可以優化速度並執行預訓練模型的命令。Groq成立迄今已經獲得10億美元的股權投資，日前正要啟動3億至5億美元的新一輪募資。

4. 先進連接技術（Advanced Connectivity）

• 重要性：先進連結技術涵蓋一系列不斷發展的技術，包括無線低功耗網路、5G/6G、Wi-Fi 6 和 7 標準以及低地球軌道 （LEO）衛星等高速、低延遲、穩定的連網技術，支援新興數位應用。隨著人工智慧顛覆全球各行各業，先進的連結技術變得越來越重要。

• 主要技術：5G、Wi-Fi 6/7、LEO衛星、無線低功耗網路、網路切片（Network Slicing）、私人無線專網。

• 近期發展趨勢：（1）2024年5.5G正式商用，其整合感測和通訊技術為6G網路奠定基礎，雖然標準化研究已取得進展，但技術落地尚未開始。（2）隨著5G網路的成熟，網路切片市場正在蓬勃發展。（3）私人無線網路市場正蓬勃發展。（4）人工智慧資料中心的爆炸性成長增加了對光纖的需求。（5）直達衛星網路和非地面網路（NTN），後者透過低地球軌道（LEO）、中地球軌道和地球靜止軌道衛星以及高空平台（HAP）和無人機等平台在地球表面運作，可增強全球通訊覆蓋範圍。（6）營運商正在使用數位孿生技術，為監控、優化、永續性和創新提供動態、智慧的解決方案。（7）AI-RAN（人工智慧-無線存取網路），以GPU取代傳統的CPU、ASIC和FPGA，能夠同時支援 RAN 和 AI 工作負載的多用途基礎設施成為可能，加速網路智慧化與能效優化。

• 挑戰議題：資訊基礎建設部署進度、規範制定與跨國協作困難、新技術普及與兼容性。

• 代表性新創案例：在5G企業專用與私有的無線專網方面，來自美國加州的Celona專注於提供企業專用5G和私有無線網路解決方案，尤其針對智能工廠和物流場景，獲得了多輪資金支持，迄今累計股權投資已達1億美元，市場布局逐步擴大。其次，在LEO衛星通訊方面，西班牙Sateliot成立於2018年12月，主打以 LEO 衛星提供NB-IoT/5G IoT連接服務，實現全球無死角覆蓋，迄今已完成多輪募資，合計股權投資近1億歐元。

5. 雲端與邊緣運算（Cloud and Edge Computing）

• 重要性：雲端和邊緣計算涉及遠端資料中心和本地節點分配運算工作負載，以增進資料主權、自主性、資源生產力和安全性。同時，因驅動彈性、即時、高效的數據管理和分析，可讓新型AI與IoT應用得以落地。

• 主要技術：運算與無伺服器運算、API與微服務、雲端儲存、物聯網、光纖、公有/私有/主權雲、邊緣節點、分散式儲存與運算、容器化與Kubernetes。

• 發展趨勢：（1）AI推動雲端堆疊的各個層面快速成長，使得資料中心用電需求激增，預計到2030年用量會增加三倍。（2）為解決運算與電力限制，企業往電力穩定地區擴展，資料中心採用節能技術與分散部署以提高穩定性，此外，新能源與冷卻議題受關注。（3）大規模資料中心與本地邊緣混合運用，支援低延遲、合規數據處理。（4）資料安全、隱私及地緣政治風險增加，促使本地化資料與運算需求上升。

• 挑戰議題：資料主權與跨區域合規、能源來源可控性、大型資料中心電力供應瓶頸。

• 代表性新創案例：CoreWeave是一家專注於 AI 雲端運算的公司，成立於 2017 年，總部位於美國紐澤西州。該公司以雲端GPU服務崛起，其服務主要圍繞 AI 工作負載設計，提供一站式雲端平台，包括：透過Kubernetes-native環境支援 AI 訓練和推斷運算、靈活的AI專用儲存解決方案、高性能網路以優化叢集擴展和連接性、管理軟體服務、叢集健康管理與可視化的AI平台功能，專供AI訓練與推理等高效能工作負載。被定位為 AI 超大規模運算（hyperscaler）的領導者，與傳統雲端巨頭如 AWS、Azure和Google Cloud 競爭，但更專注於 AI 優化。累計股權投資超過15億美元。於2025年5月6日在納斯達克IPO。

6. 沉浸式實境技術（Immersive-Reality Technologies）

• 重要性：沉浸式實境技術使用感測技術和空間運算來理解與掌握實體的物理空間，並透過MR、AR或VR的體驗提供不同程度的沉浸感，實現全新互動體驗。沉浸式現實正迅速超越其遊戲和娛樂領域的根基，成為跨產業的變革力量，逐步拓展至商用、醫療、培訓等專業領域，提升生產力、創造力和人際互動。

• 主要技術：AR、VR、MR、空間運算、穿戴式與外部感測器、觸覺技術、ML、AI。

• 近期發展趨勢：（1）AR/VR 投資回溫：由於成本高昂、消費者接受度有限以及技術限制，過去AR/VR的普及應用不如預期，但近期Meta推出AI眼鏡與Google智慧眼鏡 Android XR亮相，顯示科技巨頭對AI眼鏡的堅定信念。（2）多感官體驗技術進步：觸覺技術與先進的感官回饋技術的融合，正在創造更具沉浸感和真實感的虛擬環境。如超低功耗觸覺致動器、化學感測器和無線分配器、新型穿戴式手套內建觸覺與味覺模擬技術，可重現雨滴、材質紋理與味道等感覺，提升沉浸感。（3）AI提升虛擬真實感：AI 加強即時渲染、追蹤與互動功能，使虛擬環境更擬真，3D視覺效果更自然。

• 挑戰課題：內容生態系統發展速度、用戶體驗與硬體成本、隱私與心理健康議題。

• 代表性新創案例：芬蘭新創Varjo從2016年成立迄今累計總募資金額1.225億美元，致力於生產虛擬實境（VR）、擴增實境（AR）和混合實境（MR）的頭顯裝置和軟體，產品運用於汽車、航空航天、培訓、模擬、工程和研究等領域，作為人員培訓、工業設計、遠端協作的工具，曾與Volvo合作開發XR-3。另外一家是結合AI的VR新產品Skybox AI，由 Blockade Labs開發，是一款先進的 AI 驅動工具，用於創建沉浸式 360° 全景環境。使用者只需輸入簡單的文字提示，即可產生精細的8K解析度天空盒（Skybox），並重新混合現有環境、編輯元素，甚至將2D天空盒轉換為3D模型，用於各種應用。這項技術可應用於遊戲、VR、模擬、教育等領域，該公司雖有募資紀錄，但未揭露。

7. 數位信任與資安（Digital Trust & Cybersecurity）

• 重要性：數位信任技術使組織能夠管理技術和數據風險、加速創新並保護資產。同時，建立對數據和技術治理的信任可以提高組織績效並改善客戶關係。因此，確保數位互動安全、透明與可信，是企業數位轉型與AI落地的前提。

• 主要技術：數位身分識別、隱私工程、區塊鏈、智慧合約、代幣與數位資產、去中心化應用程式、可解釋AI（XAI）

• 近期發展趨勢：（1）AI信任下降：AI公司的信任度自 2019 年的 61% 降至目前的 53%。（2）AI淪為攻擊工具：越來越多攻擊者利用AI、ML來攻擊組織，相對地，企業也透過快速分析大量資料集、識別模式並偵測異常，以增強威脅偵測和回應能力。（3）第三方軟體風險：依賴外部工具增加風險，需透過「軟體物料清單（SBOM）」提升透明度與安全性。（4）代幣化興起：區塊鏈與代幣資產被廣泛應用，助力創新並提升資料可信度與可追蹤性。

• 挑戰課題：網路攻擊態勢升級、技術信任危機（如AI生成假訊息）、監管標準滯後、人才短缺。

• 代表性新創案例：2025年3月Google母公司Alphabet宣布以320億美元收購以色列網路安全獨角獸Wiz，這家資安新創為因應AI基礎架構的高速發展，推出專為NVIDIA 加速工作負載設計的 AI 資安狀態管理（AI-SPM）解決方案，可進行大規模可視性與治理、並以AI模型掃描，偵測惡意模型、已知漏洞與弱點設定，進行攻擊路徑的分析，為企業在 AI 工作負載的各個層面建構安全防線。

8. 量子技術（Quantum Technologies）

• 重要性：量子技術相對於傳統電腦的功能，可更高效率執行特定類型的複雜運算，並能保障通訊網路的安全，亦可進行模擬並解決問題。量子技術帶來運算力突破，未來可重新定義加密、科學運算與感測領域。

• 主要技術：量子運算、量子通訊、量子感測、量子密鑰分配（QKD）。

• 近期發展趨勢：（1）錯誤修正與擴展能力提升：量子位元更穩定、錯誤緩解技術進步，有助於建立更可靠的量子系統。（2）量子運算正迅速成為一個競爭激烈的領域，雲端巨頭大舉投入並推動技術革新，新創公司則專注於風險更高的創新，建立差異化以脫穎而出。（3）全球關注上升：2025年量子創新中心大幅增長，目前已有34國設有國家量子計畫。整體而言，主流科技廠集中在克服關鍵技術障礙，例如糾正錯誤和可擴展性，量子商業應用正從研發向早期實用轉型。

• 挑戰課題：技術突破進度（量子優越性）、專利與國家競爭、商業化可行性。

• 代表性新創案例：PsiQuantum 由著名量子運算專家Jeremy O‘Brien於2016 年在矽谷創立，是目前全球募資金額最高的量子運算新創公司，累計股權獲投13億美元。PsiQuantum主攻光量子運算技術，涵蓋光子、電子控制，光電晶片封裝、低溫系統、量子架構和容錯、量子應用等研究，目標是要開發出可利用傳統的CMOS製程來製造可容錯的商用光量子電腦。

三、尖端工程（Cutting-edge engineering ）

9. 機器人（Future of Robotics）

• 重要性：機器人技術可提升生產效率與安全，目前正從傳統製造擴展到服務、物流、農業、醫療等新興應用。促進人機協作與技術創新，並應對勞動力挑戰，是推動產業升級與智能化的重要關鍵。

• 主要技術：先進AI與ML、觸覺感測與視覺系統、高精度致動與運動控制、人機協作技術、機器人即服務（RaaS）、自主導航與即時決策。

• 近期發展趨勢：（1）AI 基礎模型控制機器人：使用大型神經網路控制機器人（包括協作型、移動型、人形等）的行為，讓機器人能夠針對多變環境作出合理反應，惟資料、算法與能源瓶頸仍待突破。（2）人形機器人研發熱潮：人形機器人因應人類環境設計，具多用途和通用操作潛力。（3）服務領域擴展：協作型機器人開始進駐餐飲業、醫療院所（如配送物資）等場域，擴大應用可能性。

• 挑戰課題：適應多場景的靈活性、安全標準與法律責任、社會對自主機器人的接受度。

• 代表性新創案例： 人形機器人結合AI成為眾多科技公司競逐對象，近期美國兩家新創備受資本市場關注，分別是Figure AI、Apptronik。美國Figure AI 開發的人形機器人，具備多模態感知與行為能力，能執行複雜工廠、物流任務，已投入BMW等製造業試點。Figure 02更強化對話能力與即時視覺解析，機器手操作現實世界物品，展現高效能硬體與AI推論能力。Figure AI從2022年成立迄今已獲得8.54億美元投資，估值提升至26億美元。Apptronik主要產品為Apollo 人形機器人，身高約1.73米，重72.5公斤，具備高互動性和適應性的通用型機器人，能在動態環境中從事物流搬運、包裹分揀與供應鏈管理等任務，預計將此具人性化的機器人引入工業、倉儲、醫療等多元應用場景，目前已與Mercedes-Benz、GXO Logistics等企業啟動商業合作。Apptronik在2025年2月完成A輪3.5億美元募資。

10.移動技術（Future of Mobility）

• 重要性：移動技術目前已轉向自動駕駛、連網、車輛電氣化及共享移動（ACES）等技術，如：自動駕駛汽車、電動車、無人機、城市空中交通解決方案（例如電動垂直起降飛機）以及微出行（例如電動滑板車和電動自行車），這些技術正在重新定義交通效率、永續運輸、城市規劃、能源系統和整體生活品質，並可能透過創造新的市場和就業機會產生經濟影響。

• 主要技術：自駕技術、車聯網技術、電動化技術、共享移動模式、價值鏈減碳、數位分身技術、智慧電池管理系統。

• 近期發展趨勢：（1）電動車與自駕車進展分歧：電動車銷售全球成長不均，美國電動車銷量成長速度（7％）放緩，而中國電動車銷量成長了近36%。自動駕駛技術已上路營運，但普及仍因成本與安全問題延後。（2）無人機與eVTOL商業化加速：無人機在物流與監控用途擴大，市場潛力大；eVTOL邁向商用認證，最快一年內可投入營運。（3）微型出行成本下降刺激需求：微型出行產業在經歷了先前的供應過剩問題後，目前正展現出韌性。微型電動車等新產品的推出以及電動自行車成本的下降，刺激了新的需求。（4）創新技術正在推動水上交通和電動化的發展：配備先進起重機技術的自主駁船系統正在開發中，可簡化港口的裝卸流程，縮短裝卸時間，提高效率。此外，電腦控制的水翼技術已開始將船舶抬離水面，顯著降低阻力和能耗。

• 挑戰課題：自動駕駛法規與責任歸屬、技術可靠性與事故風險、基礎設施建設與協同問題。

• 代表性新創案例：Waymo是目前自駕車領域獲投金額最高的新創，近期持續擴展其自動駕駛車隊和服務範圍，包括在日本東京的業務拓展和在美國多個城市與Uber的合作。 此外，Waymo也在積極推進全自動駕駛技術的商業化應用，並計畫在更多城市提供付費的無人駕駛叫車服務。另外，為能快速因應戰場變化，無人機成為國防科技投資的新焦點，最值得關注的是Anduril Industries於2025年6月完成新一輪25億美元募資，其產品線以無人機、自主作戰平台與人工智慧系統為核心，專為現代戰爭的多變需求設計。美國新創Shield AI以人工智慧驅動的自主飛行技術為核心，開發出多款用於軍事作戰的無人機與智能軟體，旨在提升軍隊在GPS受限或通訊受阻環境下的作戰能力，也在2025年3月完成F-1輪策略性募資，總額達2.4億美元。

11. 生物工程（Future of Bioengineering）

• 重要性：生物工程是將工程原理應用於生物學，結合先進技術（例如基因編輯、合成生物學）影響醫療保健、農業、製藥和環境管理等產業。基因編輯、個人化醫療和合成生物學領域的突破有望改善人類健康和壽命，同時為食品生產和安全提供更環保的解決方案。而人工智慧在生物工程中的應用正在加速藥物研發進程並降低成本，攻克未被滿足的疾病治療技術。

• 主要技術：全基因組（Omics）技術、基因編輯技術（CRISPR）、3D 生物列印與組織工程、生物材料創新、AI輔助藥物設計、合成生物與代謝工程、精準醫療技術。

• 近期發展趨勢：（1）生物材料與組織工程迅速進展：3D 生物列印與再生療法顯著發展，推動實驗室培養器官與複雜疾病治療的可能性。（2）產能擴張支援臨床應用：建置大型設施（如 2,000 公升生物反應器）以擴大生產能力。（3）AI 助力研發加速：人工智慧正在簡化數據處理和候選藥物篩選等任務，以幫助縮短試驗準備時間並提高效率，大幅縮短研發時間。（4）基因與幹細胞療法突破：CRISPR 療法進入上市階段，幹細胞工程也推進產品化應用。

• 挑戰課題：技術倫理爭議、生物安全、雙重用途風險、公平性與可及性。

• 代表性新創案例：由知名創投和科學家（包括2024年諾貝爾化學獎得主David Baker）組成的AI輔助藥物發現與開發明星團隊Xaira Therapeutics，利用機器學習模型，研發新型蛋白質與抗體設計模型，進而分析大量的生物數據以辨識出潛在的藥物目標，縮短藥物從研發到市場的時間。Xaira Therapeutics成立不到一年便獲得10億美元A輪投資。另外，美國新創Capstan Therapeutics提出利用mRNA遞送技術直接在患者體內製造嵌合抗原受體（CAR）細胞的大膽創新，突破了原先CAR-T療法局限性，在2022年9月獲得眾多藥廠與創投A輪1.02億美元投資；在2023年11月38屆癌症免疫治療學會（SITC）年會上發布最新研發試驗後，2024年3月再度獲得眾多藥廠與創投的1.75億美元B輪支持。2025年6月底美國製藥巨擘AbbVie宣布斥資21億美元收購Capstan，強化CAR-T細胞療法布局。

12. 太空技術（Future of Space Technologies）

• 重要性：太空技術涵蓋衛星系統、運載火箭、居住艙和探索任務，包括低地球軌道衛星星座、將太空資產與地面網路結合的直接設備連接以及地球觀測。可重複使用火箭、衛星技術和人工智慧驅動的數據分析的進步正在迅速改變太空訪問和地球觀測。這些進步使得發射速度更快、成本更低，並能夠提供即時洞察，影響從環境監測到全球通訊等領域。太空技術正在迅速重塑世界，開啟全新層面的互聯互通和數據驅動的洞察，促使創新的太空運營和服務成為可能。

• 主要技術：小型衛星、遙測技術、SWaP-C 技術進步、發射技術創新、LEO 衛星星座、太空 5G 通訊、超重型火箭、載人太空系統。

• 近期發展趨勢：（1）發射成本大幅下降：SpaceX等公司開發可重複使用火箭與小型衛星，使 LEO發射成本大幅降低，有助太空經濟擴張。（2）全球高速通訊普及：VLEO 衛星、雷射通訊與 5G 整合，讓偏遠地區也能接入低延遲網路，推動 IoT 與遠端產業發展。（3）太空資料應用擴大：衛星遙測結合地面數據，可即時監控野火、追蹤污染與農業病害，並應用於國防與災害應變。（4）AI提升任務效率：AI協助任務規劃與資源分配，強化碰撞預防與在軌營運，提升太空任務可靠度與效率。

• 挑戰課題：地緣政治緊張局勢、太空軌道治理、網路安全、商業模式與保險機制。

• 代表性新創案例：Stoke Space 為美國太空科技新創，開發100%可回收中型火箭Nova，成為繼 SpaceX之後，全球唯一能開發並測試全流分級燃燒循環火箭引擎的公司。這種引擎技術不僅效率高，還能為火箭的重複使用提供保障。在2025年1月宣布完成 2.6 億美元的C輪募資，募資目的是讓這款火箭能更高效、更頻繁地投入商業運營。加拿大新創Kepler Communications專注小型衛星網路，提供全球IoT與資料傳輸服務。目前已部署多顆LEO衛星，支援海洋與偏遠地區連線，成長快速。迄今累計獲投金額超過1.7億美元。

13. 能源與永續科技（Future of Energy & Sustainability Technologies）

• 重要性：能源是現代社會的支柱，為從工業和交通運輸到數位基礎設施和日常生活的一切提供動力，因此，能源生產、儲存和分配系統的轉型是我們這個時代面臨的最重要的挑戰和機會之一。能源與永續性技術涵蓋了廣泛的創新領域，目標是改變全球能源格局，有助於實現淨零排放承諾，讓地球邁向更永續、更具韌性的未來。

• 主要技術：核能、氫能、再生能源、先進太陽能光電系統、永續燃料、能源儲存、智慧電網技術、能源效率技術、碳捕捉與DAC、長時儲能、氣候調適方案。

• 近期發展趨勢：（1）電力需求與系統挑戰：資料中心推高電力需求，需低排放系統並解決供需調節與再生能源不穩定問題，否則去碳化恐受阻。（2）環境監測技術進步：衛星與光學雷達技術提升環境監控精準度，有助政策制定與新創公司取得支持。（3）氫能與先進燃料發展：氫能及生質燃料技術持續進步，雖有成本與規模挑戰，但市場前景看好。（4）核能重要性與挑戰：核能穩定供電受重視，雖面臨高成本與安全疑慮，但新技術（如核融合快速突破）有望降低風險和成本。

• 挑戰課題：電力供應瓶頸、可再生能源不穩定性、勞動力短缺、監管摩擦與供應鏈延誤。

• 代表性新創案例：核能創新公司 TerraPower正引領先進核能產業邁向市場，旗下主打技術Natrium®是一款先進核反應爐，搭配千兆瓦級的能源儲存系統。TerraPower的首座 Natrium電廠預計將成為美國首座商業化的先進核能電廠，展現安全性、可靠性、成本效益及簡化施工的突破。該公司在2025年6月宣布完成6.5億美元的募資，包括 NVIDIA旗下創投公司NVentures、比爾·蓋茨和造船業領導者 HD Hyundai共同參與。另外，全球領先的直接空氣捕捉（Direct Air Capture, DAC）與碳移除解決方案公司 Climeworks，在2025年7月宣布已完成1.62億美元募資，成為2025年迄今碳移除領域規模最大的投資案，累積股權資金突破10億美元，鞏固其在碳移除產業中的領導地位。

《麥肯錫分析與判斷尖端科技趨勢的方法》

麥肯錫技術委員會透過創新、興趣（關注）、投資、採用率與人才需求變動等多元量化指標衡量，其中創新度、關注度、投資吸引力是主要三大衡量指標，採用率與人才需求變動為輔助衡量指標。此五項衡量指標內容與資料來源說明如下：

• 創新度（Innovation）：主要衡量的指標為專利數與研究論文數，其中專利數來源為Google Patents資料庫專利申請數，論文數來源為The Lens（www.lens.org）的研究論文發表數。

• 關注度（Interest）：主要衡量的指標為新聞報導數與網路搜尋數，其中新聞報導數來源為Factiva（由道瓊Dow Jones出版新聞與商情資料庫）的新聞發布數，網路搜尋數的來源為Google Trends搜索引擎查詢數。

• 投資吸引力（Investment）：主要衡量私募與公開市場的募資數據，涵蓋創投、企業及策略性併購、私募股權投資（包括收購和對公開股權的私人投資）以及公開投資（包括 IPO），資料來源為PitchBook私募市場與公開市場的募資數據。

• 人才需求（Talent Demand）：主要衡量的指標是組織開出的相關職缺需求與2023-2024年變化，藉以了解該科技所需的人才類型，以及目前人力需求處於不足或過剩的狀況。此一指標的資料來源為麥肯錫專有的數據平台。

• 採用率（Adoption）：以1~ 5分來衡量各技術目前被企業組織採用的情況，具體定義如下：「1」為「前沿創新」，仍處於萌芽階段，很少有企業投資或應用，很大程度上尚未在商業環境中得到驗證。「2」為「實驗階段」，代表企業正在使用小規模原型測試技術的功能性和可行性，通常不關注短期投資報酬率，很少有企業正在擴展或已經完全擴展該技術。「3」為「試點階段」，各組織正在透過試點專案或有限實施，在最初的幾個業務中進行示範性部署，以測試該技術的可行性和有效性。「4」為「擴展中」，代表各組織正在整個企業範圍內擴展該技術的部署和採用。「5」為「全面擴展」，代表各公司認識到該技術的價值和優勢，已在整個企業範圍內全面部署、整合與大規模應用該技術。

《2025年13項關鍵技術指標評分結果》

1.創新度排名-「人工智慧」領先，其次為「專用半導體」、「先進連結」

2025年「創新度」指標（專利數與研究論文數）評分最高為「人工智慧」，其次是「先進連結」、「生物工程技術」，評分遙遙領先其他科技。至於新崛起「代理式人工智慧」，目前相關的專利與論文數相對有限，排名暫時殿後。

2.關注度排名-「人工智慧」最吸睛，「能源與永續技術」、「移動技術」次之

2025年在「關注度」指標 （搜尋、媒體報導數）評分中，「人工智慧」相關話題占據科技媒體的重要版面，超越過去排名首位的「能源與永續技術」，「移動技術」則名列第三。

3.投資吸引力排名-「能源與永續技術」持續最吸金，其次是「移動技術」與「人工智慧」

2025年「投資吸引力」指標（含私募與公開市場投資金額）表現方面，仍以「能源與永續技術」（2,232億美元） 最高，其次是「移動技術」（1,316億美元）、「人工智慧」（1,243億美元）。

若進一步觀察2022-2024年各項科技股權投資金額的變化，儘管2023年整體投資市場出現下滑，但雲端運算和邊緣運算、生物工程和太空技術等項目的股權投資水準卻有所上升，其餘的項目下滑。人工智慧和機器人等其他科技項目的股權投資雖然在2023年有所下降，但在2024年回升到比2022年還要高的水準。值得注意的是「雲端與邊緣運算」科技在2023、2024年股權投資一路大幅上升，主要受益於AI主權興起，為因應激增的AI算力需求，資料中心業者獲得高額股權投資與債權融資，在各地區不斷興建綠能資料中心基礎設施，並大量採購高階運算處理器。

4.人力需求排名-「代理式人工智慧」工作職缺需求成長最多，其次是「人工智慧」、「專用半導體」

2023-2024年間在工作職缺需求變化方面，13項科技領域中有6項呈現正成長，其餘的7項出現人力需求減少的現象。職缺成長最多為目前熱門的「代理式人工智慧」，成長率高達985％，此與其基期較低有關。其次是「人工智慧」（35％）與「專用半導體」（22％）。相對地，生物工程技術（-17％）、量子技術（-15％）、「先進連結」（-14％）則呈現負成長。

5.企業對科技的採用率-六個科技項目的企業採用率進入「擴展中」，量子技術則位於「前沿創新」的萌芽階段

目前13項科技中，量子運算的基礎技術仍在萌芽階段，但科技巨頭與新創正在朝「1-前沿創新」不斷研發中。至於「人工智慧」、「專用半導體」、「先進連結」、「雲端與邊緣運算」、「信任架構和網路安全」與「生物工程技術」等六項科技，企業採用率已進入「4-擴展中」階段。

《結語》

科技是新機會的催化劑，從發明新產品與服務到擴⼤⽣產力，創造多元價值。⿆肯錫「2025年科技趨勢報告」凸顯了新興技術的巨大潛力，企業如何攫取這些新興技術帶來的價值，歸納以下值得關注的課題：

• 擁抱變革，快速行動：報告指出，2025年將獎勵那些勇於創新、快速行動的企業，而未能適應的企業將付出代價。

• 重新定義人才策略：隨著 AI 技術的普及，企業需加強員工的數位技能培訓，培養跨職能的「多帽角色」，以應對快速變化的技術需求。

• 建立信任與治理機制：在 AI 系統日益自主的背景下，企業必須強化 AI 的透明度、可解釋性與合規性，確保技術的負責任應用。

• 投資基礎設施與合作生態系統：為支持 AI 等前沿技術的部署，企業需升級其運算與連接基礎設施，並與供應商、政府等建立合作夥伴關係。

最後，期望國內產官學研早日啟動因應策略，加速尖端技術的開發與落地應用，以期在新一波技術轉型浪潮中占據有利地位。

參考資料

1. McKinsey, “McKinsey Technology Trends Outlook 2025”, July 22, 2024, https://reurl.cc/2QYr7X