节日快乐，欢迎回到 Citizen Tech，InformationWeek 的月度政策综述。在这份 2021 年的最终报告中，我们将着眼于拜登政府的胜利、失败和承诺，以及美国和国外的网络安全、欧洲的数字工作条件等。

• “重建得更好”障碍的影响
• 大科技可能是一个威胁...
• ...但也是打击网络攻击的合作伙伴
• NSA 和 CISA 发布新的 5G 网络安全指南
• 欧洲将劳工权利扩展到数字工作
• “像在家一样漫游”计划获得延期

“重建得更好”碰壁

上周，拜登总统吹嘘的“重建更好的基础设施”法案未能在参议院获得通过，当时乔曼钦 (D-WV) 宣布他不会投票支持该法案。

该计划具有（或者，如果您认为修订版最终会得到曼钦参议员的批准）具有许多重要的技术和数字含义。例如，根据白宫的说法，联邦政府承诺到 2050 年实现净零碳排放，这是一个雄心勃勃的项目，取决于获得许多开发技术，如零排放汽车和 14 兆瓦太阳能设施。情况说明书。

不过，有一点问题。到 2050 年净零的公告以行政命令的形式发布，但 12 月 8 日，也就是 Build Back Better 前 11 天的行政命令失败了。

“一起，”声明中写道，“总统的……重建更好法案将为各机构提供实现行政命令目标所需的资金。”

哎呀。

大科技可能是一种威胁……

正如 POLITICO 报道的那样，“重建更好计划”对科技行业也有更微妙的影响，特别是它打算使美国与国际最低公司税率保持一致。像亚马逊和微软这样的大型美国科技公司对他们认为对他们的底线构成威胁而咆哮：代表大型科技巨头的信息技术工业委员会的一位发言人告诉 POLITICO，公司税提案将“阻碍全球参与的美国雇主的整体竞争力。”

国会民主党人已站在总统一边，本月在众议院和参议院举行听证会，讨论加强对互联网和 Facebook 等大公司的监管。 12 月 9 日，国会议员弗兰克·帕隆 (D-NJ) 告诉能源和商业委员会，“公司显然不会自行改变”以确保透明度、保护举报人、防止儿童接触有害内容并详细说明他们与中国。

“国会必须采取行动 [……] 针对社交媒体生态系统的不同部分，使平台对用户更安全。”

...但也是合作伙伴

另一方面，国土安全部 (DHS) 部长 Alejandro Mayorkas、国家网络总监 Chris Inglis、网络安全和基础设施安全局 (CISA) 总监 Jen Easterly 等人于 12 月 7 日前往旧金山会见 AT&T 的高级代表，思科、谷歌、微软、VMware 和其他科技巨头。使命：面对日益增多的网络攻击，讨论公私合作。

“网络安全威胁影响各种规模的个人、社区和组织。提高全国网络安全弹性是国土安全部和拜登-哈里斯政府的首要任务，”马约卡斯说。 “我们正在采取积极措施，将我们与私营部门的运营合作提升到新的高度，优先考虑我们捍卫安全数字未来的共同目标。”

会议建议或建立了新的合作途径以及成功的衡量标准。总体而言，拜登政府与其他领域科技公司的争论似乎是乐观的背离。

NSA、CISA 发布新的 5G 网络安全指南

与此同时，CISA 和国家安全局 (NSA) 于 12 月 2 日对其 5G 网络安全指南进行了第二次修订。

根据 CISA 的声明，“通过 5G 网络连接的设备和服务传输、使用和存储的数据量呈指数级增长。由四部分组成的 5G 云基础设施安全指南系列的第三部分解释了如何保护敏感数据免遭未经授权的访问。”

新指南遵循零信任原则，反映了白宫对国家网络安全的持续关注。

（其他政府正在跟上步伐，这是有充分理由的：据半岛电视台报道，本月 6 日，加拿大通信安全机构指出，2021 年全球勒索软件攻击比 2020 年激增 151%，其中 235 起此类攻击针对加拿大关键基础设施。 )

欧洲将劳工权利扩展到数字工作

12 月 9 日，欧盟委员会提出了一套新措施，以确保在数字平台上工作的人们的劳动权利。该提案将侧重于透明度、执法、可追溯性和它所谓的“数字劳动力平台”的算法管理。 （这是指 100% 的在线工作，特别不包括拼车、护理工作和类似行业。）

为数字平台工作的欧盟公民人数自 2016 年以来增长了 500%，达到 2800 万，到 2025 年可能会达到 4300 万。在目前的 2800 万中，59% 与其他国家的客户或同事一起工作。该部门价值约140亿欧元。

该提案背后的真正问题是一个熟悉的问题：谁算作员工，谁算作独立承包商？该提案提出了一个框架，因此标准尚不明确。但它确实要求“关于透明度、知情权、试用期、平行就业、工作的最低可预测性和按需合同措施的规则”，以及工作时间、工作与生活的平衡（例如产假）、职业安全和临时工作。

该提案还包括关于人工智能 (AI) 的语言，特别是人工智能系统对工人的不负责任和歧视的风险。

适合数字时代的欧洲执行副总裁玛格丽特·维斯塔格 (Margrethe Vestager) 说：“我们的指令提案将帮助为平台工作的虚假自雇人士正确确定他们的就业状况，并享受随之而来的所有社会权利。平台上真正的个体经营者将通过增强其地位的法律确定性得到保护，并且将有新的保护措施来防止算法管理的陷阱。这是迈向更具社会性的数字经济的重要一步。”

再漫游大陆10年

从布鲁塞尔搬到斯特拉斯堡，欧洲议会于 12 月 9 日宣布，终止欧盟境内移动电话漫游附加费的 2017 年“像在家一样漫游”计划将再延长 10 年。

正如 EP 新闻稿所解释的那样，漫游费用和欧盟内部费用不同。欧洲议会议员未能成功终止欧盟内部电话的收费，尽管他们将该费用限制在每分钟 19 美分，并禁止阻止消费者漫游的做法（例如将他们切换到 4G 到 3G 连接）。

服务提供商之间支付的批发漫游费上限为每 GB 2 欧元，到 2027 年将降至 1 欧元。

原文：https://www.informationweek.com/government/december-2021-global-tech-po…

本文：

企业 IT 领导者通常跨越两个学科。一方面是技术，另一方面是业务。您所处的角色需要了解一些最新技术和新兴技术趋势的优势和功能。但与此同时，您不必了解每种编程语言或如何配置每个基础架构。

但是您必须能够用其他 C 级高管会理解的语言来解释这些新兴技术。在某些情况下，您可能会建议不要在这个特定时间点使用对您的业务或行业没有意义的新技术，并且您需要解释原因。在其他情况下，您可能需要考虑特定技术中的某些用例是否对您的企业有意义。

如果一项技术确实对您的组织有意义，也许您需要向执行级别的同事解释它，以便他们对业务的好处有一个扎实的认识。

无论如何，总会有新技术出现，作为技术专家，您需要及时了解它们是什么以及它们可以为您的企业做什么。考虑到这一点，我们收集了以下系列技术简报，内容涉及过去一年中发展势头强劲的各种技术。使用这些技术简报来了解可能塑造您企业未来的技术的最新信息。

• 向 CEO 解释数据结构：如何以及为什么
  • 为了在未来竞争，企业需要快速的答案和向所有人共享统一信息的能力。这就是 IT 领导者现在必须获得对数据结构的支持的原因。
  • https://www.informationweek.com/big-data/explaining-data-fabrics-to-the…
• 为什么需要数据结构，而不仅仅是 IT 架构
  • 数据结构提供了跟踪、监控和利用数据的机会，而 IT 架构则跟踪、监控和维护 IT 资产。两者都是长期数字化战略所必需的。
  • https://www.informationweek.com/big-data/why-you-need-a-data-fabric-not…
• 什么是客户身份和访问管理 (CIAM)？
  • 需要强大的网络安全性、低电子商务摩擦和更轻松的身份管理？ CIAM 承诺跨越 B2C 和 B2B 环境，提高安全性和隐私性，并改善消费者体验。
  • https://www.informationweek.com/security-and-risk-strategy/ciam-101-wha…-
• 一位 CIO 对 Metaverse 的介绍
  • 元界来了。以下是 CIO 需要了解的内容——从业务用例到风险，再到来自 Microsoft、Nvidia 和 Facebook 等公司的供应商产品。
  • https://www.informationweek.com/strategic-cio/a-cio-s-introduction-to-t…
• 如何避免主要的云迁移错误
  • 将操作迁移到云中不一定是一场漂浮的噩梦。避免五个常见的迁移错误将有助于确保平稳快速的过渡。
  • https://www.informationweek.com/cloud/how-to-avoid-the-leading-cloud-mi…
• 首席信息官可以在混合劳动力中实现创新的 3 种方式
  • 保持创新活动的动力并产生新的活动是许多 CIO 在混合工作场所中需要解决的难题。
  • https://www.informationweek.com/strategic-cio/3-ways-cios-can-enable-in…
• 每个人都应该知道的机器学习基础知识
  • 人工智能、机器学习、深度学习、神经网络。 ML 术语通常作为同义词使用，但理解它们的差异很重要。
  • https://www.informationweek.com/big-data/ai-machine-learning/machine-le…
• CIO 需要了解的有关图数据库技术的信息
  • 下面来看看图数据库技术如何与人工智能一起，在数据不断增长的时代帮助企业解决复杂的问题。
  • https://www.informationweek.com/big-data/big-data-analytics/what-cios-n…
• 持续交付：为什么需要它以及如何开始
  • 随着 IT 寻求更快、更一致地交付新功能和修复缺陷，持续交付获得了动力。
  • https://www.informationweek.com/devops/continuous-delivery-why-you-need…

原文：https://www.informationweek.com/strategic-cio/tech-briefing-a-cio-prime…

本文：

距离我们发表上一篇MAD景观还不到18个月，它充满了戏剧性。

当我们离开时，随着Snowflake的大规模IPO，数据世界正在蓬勃发展，整个创业生态系统都围绕着它组织起来

当然，从那以后，公开市场崩溃，经济衰退，风险投资资金枯竭。整整一代数据/人工智能初创公司都不得不适应新的现实。

与此同时，在过去的几个月里，Generative AI出现了明显的指数级加速，可以说形成了一个新的迷你泡沫。除了技术进步之外，人工智能已经成为主流，世界各地广泛的非技术人员现在可以亲身体验它的力量。

数据、机器学习和人工智能的兴起是我们这一代人最基本的趋势之一。它的重要性远远超出了纯粹的技术层面，对社会、政治、地缘政治和道德产生了深刻影响。

然而，这是一个复杂、技术性强、快速发展的世界，即使对太空从业者来说也常常令人困惑。缩写词、技术、产品和公司琳琅满目，难以追踪，更不用说掌握了：

一年一度的MAD（机器学习、人工智能和数据）景观是我们试图理解这个充满活力的空间。它的总体理念，就像我们的活动系列《数据驱动的纽约》一样，一直是开源工作，我们无论如何都会做，并与社区展开对话。

所以，在2023年，我们又来了。这是我们的第九个年度景观，也是数据和人工智能生态系统的“联盟状态”。以下是之前的版本：2012年、2014年、2016年、2017年、2018年、2019年（第一部分和第二部分）、2020年和2021年

这一年度国情咨文职位分为四个部分：

• 第一部分：景观（此处为PDF，此处为互动版）
• 第二部分：市场趋势：融资、并购和首次公开募股（或缺乏）
• 第三部分：数据基础设施的趋势
• 第四部分：ML/AI的发展趋势

疯狂2023，第一部分：风景

经过大量的研究和努力，我们很自豪能够展示2023年版的MAD景观。当我说“我们”时，我指的是一小群人，在未来的几个月里，他们的夜晚将被在PDF上的拥挤小盒子里进进出出的微小标志的记忆所困扰：凯蒂·米尔斯、凯文·张和保罗·坎波斯。非常感谢他们。是的，当我一开始就告诉他们“哦，这是一个轻松的项目，也许一两天，会很有趣，请在这里签名”时，我是认真的。

所以，就在这里（鼓卷、烟雾机中的提示）。今年MAD有两种消费模式：

PDF（静态）版本：

点击此处查看PDF版本>>>>>>

（是的，它的分辨率都很高，你可以很容易地在桌面和手机上缩放）

<新增！>交互式版本：

此外，今年，我们第一次从头开始进入年轻人所说的“万维网”，提供了一个完全互动的MAD景观版本，这应该会让探索各种类别变得有趣

点击此处查看互动版本>>>>>>

交互式版本说明：

• 每个徽标都是可点击的——当你点击时，右下角会出现一个弹出窗口
• 这里有“风景”和“卡片”视图（见右上角）……还有夜间模式！
• 这是第一个版本，我们将尽快添加更多功能（搜索、过滤等）
• 对于这个互动版本，我们与Gotta Go Fast合作开发应用程序，并与CB Insights合作开发卡片中的数据。非常感谢他们的合作

对于所有问题和意见，请发送电子邮件至MAD2023@firstmarkcap.com 

一般方法

首先，我们今年再次做出决定，让数据基础设施和ML/AI保持一致。有人可能会说，这两个世界越来越不同。然而，我们仍然认为，这些领域之间存在着至关重要的共生关系。数据馈送ML/AI模型。数据工程师和机器学习工程师之间的区别通常是不稳定的。在适当利用ML/AI之前，企业需要有一个坚实的数据基础设施。

自2012年我们的第一个版本以来，景观或多或少与每年的景观都建立在相同的结构上。松散的逻辑是从左到右遵循数据流——从存储和处理到分析，再到提供ML/AI模型，并构建面向用户、人工智能驱动或数据驱动的应用程序。

今年，我们又保留了一个单独的“开源”部分。这一直是一个有点尴尬的组织，因为我们有效地将商业公司与他们通常是主要赞助商的开源项目分开。但同样，我们想捕捉这样一个现实，即对于一个开源项目（例如Kafka），你有许多商业公司和/或发行版（例如Kavka–Confluent、Amazon、Aiven等）。此外，一些出现在盒子里的开源项目还不是完全商业化的公司。

出现在MAD领域的绝大多数组织都是独特的公司，有大量由风险投资支持的初创公司。其他一些是产品（如云供应商提供的产品）或开源项目。

 

公司选择

今年，我们共有1416个标志出现在景观上。相比之下，2012年我们的第一个版本中有139个。

每年我们都说，我们不可能让更多的公司进入市场，而每年，不知何故，我们都需要这样做。这是因为我们要覆盖最具爆炸性的技术领域之一。

然而，特别是今年，我们不得不采取一种更具编辑性、更有主见的方法来决定哪些公司能够进入这一领域。尽管这一类别的公司数量激增，但我们已经远远超过了几乎适合所有人的阶段，所以我们不得不做出选择。

在前几年，我们倾向于根据融资阶段（通常是B-C系列或更晚）和ARR（如果可用），以及所有大型现有公司，为成长阶段的公司提供不成比例的代表权。然而，今年，特别是考虑到像Generative AI这样的全新领域的爆发，大多数公司都只有1到2年的历史，我们做出了编辑决定，将更多非常年轻的初创公司纳入其中。

几个免责声明：

我们是风险投资公司，所以我们对初创公司有偏见，尽管希望我们在大型公司、云供应商产品、开源和偶尔启动的公司方面做得很好

我们总部设在美国，所以我们可能过于强调美国的初创公司。我们确实在MAD领域拥有强大的欧洲和以色列初创公司代表。然而，尽管我们有几家中国公司，但我们可能低估了亚洲市场以及拉丁美洲和非洲市场（BioNTech以6.5亿美元收购了突尼斯出生的Instadeep，这两家公司刚刚在数据/人工智能创业方面取得了令人印象深刻的成功）

分类

这个过程中最困难的部分之一是分类——尤其是当一家公司的产品横跨两个或多个领域时该怎么办。随着许多初创公司逐渐扩大其产品范围，这一趋势每年都会变得更加突出，我们在“第三部分——数据基础设施”中对此进行了讨论。

同样，在这个已经人满为患的环境中，把每一家初创公司都放在多个盒子里是站不住脚的。

因此，我们的一般方法是根据公司的核心产品或其最知名的产品对公司进行分类。因此，初创公司通常只出现在一个盒子里，即使他们做的不仅仅是一件事。

我们对云超大型机（各种盒子中的许多AWS、Azure和GCP产品），以及一些上市公司（例如Datadog）或非常大的私营公司（例如，Databricks）例外。

 

今年有什么新鲜事

“基础设施”的主要变化：

• 我们（最终）杀死了Hadoop盒子，以反映OG大数据技术的逐渐消失——一个时代的结束！我们决定在MAD 2021景观中保留最后一次，以反映现有的足迹。Hadoop实际上并没有消亡，Hadoop生态系统的一部分仍在积极使用（例如，Hive）——请参阅Hadoop对话是关于下一步的。但它已经下降到足以让我们决定将支持Hadoop的各种供应商和产品合并到数据湖中（并将Hadoop和其他相关项目保留在我们的开源类别中）。
• 说到数据湖，我们将该框重新命名为“数据湖/湖屋”，以反映湖屋趋势（我们在2021年MAD景观中讨论过这一点）
• 在不断发展的数据库世界中，我们创建了三个新的子类别：
  • “GPU加速数据库”（用于流式数据和实时机器学习）
  • “矢量数据库”（用于为人工智能应用提供动力的非结构化数据，请参阅什么是矢量数据库？）
  • “数据库抽象”，这是一个有点无定形的术语，旨在捕捉一组新的无服务器数据库的出现，这些数据库抽象掉了管理和配置数据库所涉及的许多复杂性。更多信息，这里有一个很好的概述：2023 Serverless&Edge数据库的现状（提到了许多供应商，超出了我们的能力范围）
• 我们曾考虑添加一个“嵌入式数据库”类别，其中DuckDB用于OLAP，KuzuDB用于Graph，SQLite用于RDBMS，Chroma用于搜索，但考虑到房地产有限，我们不得不做出艰难的选择——也许是明年。
• 我们添加了一个“数据编排”框，以反映几个商业供应商在该领域的崛起（我们在MAD 2021的“开源”中已经有了一个”数据编排“框）
• 我们将“数据可观察性”和“数据质量”这两个子类别合并到一个框中，以反映该领域的公司虽然有时来自不同的角度，但越来越重叠的事实——这表明该类别可能已经成熟，可以合并。
• 我们创建了一个新的“完全管理”数据基础设施子类别。这反映了初创公司的出现，它们抽象了将数据产品链拼接在一起的复杂性（请参阅第三部分中我们对现代数据堆栈的看法），不仅在技术方面，而且在合同谈判、支付等方面为客户节省了时间。

“分析”的主要变化：

• 目前，我们取消了在2021年MAD领域创建的“度量商店”子类别。当时的想法是，现代数据堆栈中缺少一块。当然，对该功能的需求仍然存在，但尚不清楚是否有足够的空间用于单独的子类别。该领域的早期进入者迅速发展：Supergrain转向，Trace*在其指标存储之上建立了一整层分析，Transform最近被dbt Labs收购
• 我们创建了一个“客户数据平台”框，因为这个子类别已经酝酿了很长时间，而且一直在升温。
• 冒着“非常2022”的风险，我们创建了一个“加密/web3分析”框——我们仍然相信有机会在这个领域建立重要的公司。

 

“机器学习/人工智能”的主要变化：

• 在我们2021年的MAD布局中，我们将“MLOps”分解为多个子类别——“模型构建”、“功能商店”和“部署和生产”。在今年的MAD中，我们将所有内容重新合并到一个大型MLOps盒子中。这反映了这样一个现实，即该领域的许多供应商的产品现在明显重叠——这是另一个整合时机成熟的类别。
• 我们几乎在MLOps旁边创建了一个新的“LLMOps”类别，以反映一批新的初创公司的出现，他们专注于大型语言模型的特定基础设施需求。但那里的公司数量（至少我们知道）仍然太少，而这些公司实际上才刚刚起步
• 我们将“横向AI”更名为“横向AI/AGI”，以反映一组全新的研究型机构的出现，其中许多机构公开将人工通用智能作为其最终目标。
• 我们创建了一个“封闭源代码模型”框，以反映去年新模型的爆发，特别是在Generative AI领域。我们还在“开源”中添加了一个新框，以捕捉开源模型。
• 我们增加了一个“边缘人工智能”类别——这不是一个新话题，但这一领域似乎正在加速

“应用程序”的主要变化：

• 我们创建了一个新的“应用程序/水平”类别，包括代码、文本、图像、视频等子类别。新框捕捉了过去几个月新一代人工智能初创公司的激增。当然，这些公司中的许多都是GPT之上的薄层，在未来几年可能会出现，也可能不会出现，但我们认为这是一个全新的重要类别，并希望将其反映在2023年的MAD格局中。请注意，“应用程序/企业”中也提到了一些Generative AI初创公司。
• 为了给这个新类别腾出空间：
• 我们删除了“应用程序/企业”中的“安全”框。我们做出这一编辑决定是因为，在这一点上，数千家安全初创公司中几乎每一家都使用ML/AI，我们可以为它们投入整个领域。
• 我们精简了“应用程序/行业”框。特别是，由于金融、健康或工业等领域的许多大公司已经在其产品中建立了一定水平的ML/AI，我们做出了编辑决定，主要关注这些领域的“人工智能优先”公司。

 

其他值得注意的变化：

• 我们在底部的“数据源和API”中添加了一个新的ESG数据子类别，以反映其日益增长的（有时甚至有争议的）重要性。

我们大幅扩大了“数据服务”类别，并将其更名为“数据与人工智能咨询”，以反映咨询服务在帮助面临复杂生态系统的客户方面日益重要，以及一些纯粹的咨询店开始达到早期规模的事实。

 

READ NEXT: MAD 2023, PART II: FINANCINGS, M&A AND IPOs 

 

（注：这是2023 MAD景观的第三部分。景观PDF在这里，交互式版本在这里）

在2019-2021年的超泡沫环境中，数据基础设施（nee Big data）是创始人和风投最热门的领域之一。

这让人眼花缭乱，同时也很有趣，看到市场对最终技术性很强的产品和公司如此热情，也许有点奇怪。

无论如何，随着市场降温，那一刻已经结束。尽管在任何市场周期中都会继续创建好公司，“热门”细分市场也会不断涌现，但对于任何新的数据基础设施初创公司来说，要想从潜在客户和投资者那里获得真正的兴趣，在差异化和质量方面的门槛肯定已经大幅提升。

以下是我们对2023年数据基础设施市场的一些关键趋势的看法。

第一对水平更高，每个人都应该感兴趣，其他的则更为复杂：

• 应对冲击：捆绑和整合
• 压力下的现代数据堆栈
• ETL的终结？
• 反向ETL与CDP
• 数据网格、产品、合同：处理组织复杂性
• 总体而言：趋同的总体趋势
• 额外收获：人工智能将对数据和分析产生什么影响？

应对冲击：捆绑和整合

如果说MAD的前景年复一年地显而易见的话，那就是数据/人工智能市场非常拥挤。

近年来，数据基础设施市场在很大程度上处于“百花齐放”的模式。

Snowflake首次公开募股（有史以来最大的软件首次公开募股）是整个生态系统的催化剂。创始人创办了数百家公司，风投们在几个月内（一次又一次）愉快地为它们提供了资金。新的类别（例如反向ETL、度量存储、数据可观察性）出现了，并立即挤满了许多有希望的人。

在客户方面，有眼光的技术买家，通常在规模扩大或上市科技公司中找到，愿意在几乎没有首席财务官办公室监督的情况下试验和尝试新事物。这导致许多工具同时被试用和购买。

现在，音乐已经停止了。

在客户方面，技术购买者面临着越来越大的预算压力和首席财务官的控制。尽管即使在经济衰退时期，数据/人工智能仍将是许多人的优先事项，但他们有太多的工具，而且他们被要求用更少的资源做更多的事情。他们也没有那么多资源来设计、定制或缝合任何东西。它们不太可能是实验性的，也不太可能与不成熟的工具和未经证实的初创公司合作。他们更有可能选择那些提供紧密集成的产品套件的老牌供应商，这些产品“刚刚好用”

这使得市场上有太多的早期数据基础设施公司在做太多重叠的事情。

特别是，有一大堆“单一功能”数据基础设施（或MLOps）初创公司（这个词可能太苛刻了，因为它们还处于早期阶段）将难以满足这一新标准。这些公司通常都很年轻（存在1-4年），由于在地球上的时间有限，他们的产品在很大程度上仍然是一个单一的功能，尽管每家公司都希望发展成为一个平台；他们有一些好客户，但目前还没有一个响亮的产品市场；他们的ARR很低，通常低于500万美元；它们是由风险投资支持的，在过去几年中通常以50x-200倍的ARR筹集资金；他们与一群由聪明的创始人领导的其他风投支持的初创公司竞争，这些创始人或多或少处于同一阶段；它们没有盈利，现金周转期从6个月到3年不等。

这类公司面临着一场艰苦的战斗——在买家将感到疲惫、风险投资现金稀缺的背景下，还有大量的增长要做。

期待达尔文时代的开始。这些公司中最好的（或最幸运的，或资金最充足的）将找到一种发展的方式，从单一功能扩展到平台（例如，从数据质量扩展到完整的数据可观察性平台），并加深他们的客户关系。

其他公司将成为不可避免的整合浪潮的一部分，要么是对更大平台的收购，要么是初创企业对初创企业的私人合并。这些交易规模较小，不太可能产生创始人和投资者所希望的回报。（我们不排除在未来12-18个月内达成数十亿美元交易的可能性，尤其是与人工智能有关的交易，但这些交易可能很少，至少在潜在的公开收购方看到衰退市场的曙光之前）。

尽管如此，小型收购和初创企业合并将比简单地倒闭要好。破产是创业世界不可避免的一部分，将比过去几年更加普遍，因为公司无法筹集下一轮资金或找到房子。由于许多初创公司仍在依靠过去一两年筹集的现金，这股浪潮甚至还没有真正开始。

在市场的顶端，规模较大的公司已经进入了全产品扩张模式。一直以来，云超规模运营商的战略都是不断向其平台添加产品。现在，Snowflake和Databricks这两个竞争对手也在做同样的事情，它们正遭受巨大的冲击，成为所有数据和人工智能的默认平台（见2021年MAD形势）。

Databricks似乎肩负着在MAD领域几乎每一个领域发布产品的使命。它提供了数据湖（仓库）、流功能、数据目录（Unity catalog，现在有沿袭）、查询引擎（Photon）、一系列数据工程工具、数据市场、数据共享功能以及数据科学和企业ML平台。这一产品扩张几乎完全是有机的，在这一过程中进行了极少数的收购——2022年的Datajoy和Cortex Labs。

Snowflake也在快速发布功能。它也变得更加贪婪。在2023年的前几个月，该公司已经宣布了三项收购：LeapYear、SnowConvert和Myst AI。当它以8亿美元收购Streamset时，它进行了第一次大规模收购。

Confluent是一家建立在开源流项目Kafka之上的上市公司，它也在采取有趣的举措，将业务扩展到非常受欢迎的流媒体处理引擎Flink。它刚刚收购了Immerok。这是一次快速收购，因为Immerok由Flink委员会和PMC成员组成的团队于2022年5月成立，于10月获得1700万美元的资金，并于2023年1月被收购。

资金充足的独角兽型初创公司也开始积极扩张，开始侵占他人的领地，试图发展成为一个更广泛的平台。

例如，转型领导者dbt实验室于2022年10月首次宣布将产品扩展到相邻的语义层区域。然后，它在2023年2月收购了该领域的一个新兴参与者Transform（dbt的博客文章对语义层和度量存储概念进行了很好的概述）。要了解更多关于dbt的信息，请参阅我与数据驱动纽约dbt实验室首席执行官Tristan Handy的对话

数据基础架构中的某些类别对于某种整合来说尤其成熟——MAD环境为这一点提供了很好的视觉帮助，因为整合的潜力与最完整的框非常接近：

“ETL”和“反向ETL”：在过去的三四年里，市场资助了大量的ETL初创公司（将数据转移到仓库中），以及一组单独的反向ETL初创公司。目前尚不清楚在这两个类别中，市场能维持多少初创公司。反向ETL公司面临着来自不同角度的压力（见下文），这两个类别最终可能合并。ETL公司Airbyte收购了反向ETL初创公司Grouparoo。像Hevo Data这样的几家公司将其定位为端到端管道，提供ETL和反向ETL（也有一些转换），数据同步专家Segment也是如此。ETL市场领导者FIvetran能否收购或（不太可能）与Census或Hightouch等反向ETL合作伙伴合并？

“数据质量和可观测性”：市场上出现了大量公司，它们都想成为“数据狗”。Datadog为软件所做的（确保可靠性并最大限度地减少应用程序停机时间），正是这些公司希望为数据所做的——检测、分析和解决与数据管道有关的所有问题。这些公司从不同的角度来解决这个问题——有些公司做数据质量（声明式或通过机器学习），有些公司做的是数据沿袭，另一些公司做的则是数据可靠性。数据编排公司也参与其中。其中许多公司都有优秀的创始人，有一流的风投支持，并生产出高质量的产品。然而，在对数据可观察性的需求仍然相对较低的情况下，它们都朝着同一方向趋同。要了解更多关于该领域公司的信息：请参阅Datafold首席执行官Gleb Mezhanskiy的这场数据驱动的纽约谈话，或我与蒙特卡洛首席执行官Barr Moses的数据驱动纽约谈话。

“数据目录”：随着数据在企业中变得越来越复杂和广泛，需要对所有数据资产进行有组织的库存。输入数据目录，理想情况下还提供搜索、发现和数据管理功能。虽然人们显然需要这一功能，但这一类别中也有许多参与者，他们都有聪明的创始人和强大的风险投资支持，在这里，目前还不清楚这个市场能维持多少。从长远来看，数据目录是否可以是更广泛的数据治理平台之外的独立实体也不清楚。想要了解有趣的数据目录公司，请参阅我与Stemma首席执行官Mark Grover的数据驱动纽约对话，以及Select Star首席执行官Shinji Kim的这场精彩的数据驱动的纽约演讲。此外，有关数据治理的更广泛概述，请参阅我与Collibra首席执行官Felix Van de Maele的数据驱动纽约对话。

“MLOps”：虽然MLOps位于MAD领域的ML/AI部分，但它也是基础设施，可能会经历与上述相同的情况。与其他类别一样，MLOps在整个堆栈中发挥着至关重要的作用，这是由ML/AI在企业中日益重要的作用推动的。然而，这一类别中有大量的公司，其中大多数资金充足，但在收入方面处于早期。它们从不同的地方开始（模型构建、功能存储、部署、透明度等），但当它们试图从单一功能发展到更广泛的平台时，它们正处于相互冲突的过程中。此外，目前许多MLOps公司主要专注于向规模扩大和科技公司销售。随着他们进入高端市场，他们可能会开始接触企业人工智能平台，这些平台已经向Global 2000公司销售了一段时间，如Dataiku、Datarobot、H2O，以及云超大型机。要想了解MLOps的有趣之处，尤其是在信任和可解释性方面，请参阅我与Fiddler首席执行官Krishna Gade的数据驱动纽约对话。

压力下的现代数据堆栈

过去几年的一个标志是“现代数据堆栈”（MDS）的兴起。MDS是一系列现代的、基于云的工具，用于收集、存储、转换和分析数据，部分是架构，部分是供应商之间事实上的营销联盟。它的中心是云数据仓库（Snowflake等）。在数据仓库之前，有各种工具（Fivetran、Matillion、Airbyte、Meltano等）可以从原始源中提取数据并将其转储到数据仓库中。在仓库级别，还有其他转换数据的工具，即过去被称为ETL（提取转换负载）的“T”，现在已被逆转为ELT（这里dbt实验室在很大程度上占据主导地位）。在数据仓库之后，还有其他工具可以分析数据（这就是BI的世界，用于商业智能），或者提取转换后的数据并将其插入SaaS应用程序（这一过程被称为“反向ETL”）。

换句话说，一个真正的装配链，有许多工具处理过程的不同阶段：

 

直到最近，MDS还是一个不断发展、非常合作的世界。随着Snowflake的财富不断增加，它周围的整个生态系统也会不断增加。

现在，世界已经改变了。随着成本控制变得至关重要，一些人可能会质疑自Hadoop时代以来一直是现代数据管理方法核心的理念——保留所有数据，将其全部转储到某个地方（数据湖、湖边小屋或仓库），并想好以后该怎么办。这种方法导致了数据仓库的兴起，数据仓库是MDS的核心，但事实证明它很昂贵，而且并不总是那么有用（阅读这篇好文章：“大数据已经死了”）。像DucksDB这样的新技术能够实现嵌入式交互式分析，为OLAP（分析）提供了一种可能的新方法。

MDS现在面临压力。在一个预算紧张、合理化的世界里，这几乎是一个过于明显的目标。这很复杂（因为客户需要将所有东西缝合在一起，并与多个供应商打交道）。这很昂贵（大量复制和移动数据；链中的每个供应商都希望获得收入和利润；客户通常需要一个内部数据工程师团队来实现这一切，等等）。可以说，它是精英主义的（因为这些是最前沿、最好的工具，通过更先进的用例满足更复杂用户的需求）。

随着压力的增加，当MDS公司不再友好，开始为较小的客户预算相互竞争时，会发生什么？

顺便说一句，MDS的复杂性催生了一类新的供应商，他们将各种产品“打包”在一个完全管理的平台下（如上所述，我们在2023年的MAD中创建了一个新的盒子，其中包括Y42或Mozart Data等公司）。底层供应商是MDS中的一些常见嫌疑人，这些平台的好处是，它们既抽象了单独管理这些供应商的业务复杂性，又抽象了将各种解决方案拼接在一起的技术复杂性。值得注意的是，一些完全管理的平台自己构建了整个功能套件，并且不打包第三方供应商。

ETL的终结？

作为上述内容的一个转折点，数据界也在平行讨论ETL是否应该成为未来数据基础设施的一部分。ETL，即使使用现代工具，也是数据工程中一个痛苦、昂贵且耗时的部分。

在去年11月的Re:Invent会议上，亚马逊问道：“如果我们能完全消除ETL怎么办？那将是一个我们都会热爱的世界。这是我们的愿景，我们称之为零ETL的未来。在这个未来，数据集成不再是手动的工作”，并宣布支持将亚马逊Aurora与亚马逊Redshift紧密集成的“零ETL”解决方案。在这种集成下，在事务数据写入Aurora的几秒钟内，数据就可以在Amazon Redshift中使用。

这样的集成的好处是显而易见的——无需构建和维护复杂的数据管道，无需重复的数据存储（这可能很昂贵），而且始终是最新的。

现在，两个亚马逊数据库之间的集成本身不足以导致ETL的终结，有理由怀疑零ETL的未来是否会很快实现。

但话说回来，Salesforce和Snowflake还宣布了一项合作伙伴关系，在不移动或复制数据的情况下跨系统实时共享客户数据，这属于相同的一般逻辑。在此之前，Stripe推出了一个数据管道，帮助用户与Redshift和Snowflake同步支付数据。

变化数据捕获的概念并不新鲜，但它正在不断发展。谷歌已经支持在BigQuery中捕获更改数据。Azure Synapse通过预集成Azure数据工厂来实现同样的功能。像Estuary*和Upsolver这样的初创公司正在崛起。

我们的感觉是，ETL作为一个类别的消失还有很长的路要走，但这一趋势值得注意。

反向ETL与CDP

另一个有点混乱但有趣的地方是反向ETL（同样是从仓库中取出数据并将其放回SaaS和其他应用程序的过程）和客户数据平台（聚合来自多个来源的客户数据，像细分一样对其进行分析，并支持营销活动等行动的产品）之间的紧张关系。

在过去一年左右的时间里，这两个类别开始融合在一起。

反向ETL公司大概了解到，“仅仅”作为数据仓库之上的一个管道（不是一项简单的技术壮举）并不能从客户那里获得足够的钱包份额，他们需要在围绕客户数据提供价值方面走得更远。许多反向ETL供应商现在从市场营销的角度将自己定位为CDP。

与此同时，CDP供应商了解到，作为另一个客户需要复制大量数据的存储库，这与数据仓库（或lake或lakehouse）周围数据集中化的总体趋势不一致。因此，CDP供应商开始提供与主要数据仓库和lakehouse提供商的集成。例如，请参阅ActionIQ*启动HybridCompute、mParticle启动Warehouse Sync或Segment引入反向ETL功能。随着CDP公司加强自己的反向ETL功能，除了他们的历史买家（CMO）之外，他们现在开始向更多的技术受众（CIO和分析团队）销售产品。

这给反向ETL公司带来了什么？它们可以发展的一种方式是与ETL提供商进行更深入的集成，我们在上面已经讨论过了。另一种方法是通过添加分析和编排模块，进一步发展成为CDP。

数据网格、产品、合同：处理组织复杂性

正如任何数据从业者都知道的那样：数据的成功当然是技术和产品的努力，但它也在很大程度上围绕着流程和组织问题。

在许多组织中，数据堆栈看起来像是MAD环境的迷你版本。你最终会遇到各种各样的团队在开发各种各样的产品。那么，这一切是如何协同工作的呢？谁负责什么？

关于如何最好地做到这一点，数据界一直在激烈争论。有很多细微差别，也有很多与聪明人的讨论，对其中的任何部分都持不同意见——但这里有一个快速的概述。

我们强调了数据网格是2021年MAD领域的一个新兴趋势。从那以后，它的吸引力才越来越大。数据网格是一种分布式、去中心化（不是加密意义上的）方法，用于管理数据工具和团队。请参阅我们的数据驱动的纽约炉边聊天：Zhamak Dehghani，这一概念的创始人（现任NextData首席执行官）。

请注意它与数据结构的不同之处——这是一个更具技术性的概念，基本上是一个连接企业内所有数据源的单一框架，无论数据源位于何处。

数据网格导致了数据产品的概念——可以是任何东西，从管理数据集到应用程序或API。基本思想是，创建数据产品的每个团队都要对其负全部责任（包括质量、正常运行时间等）。然后，企业内的业务单元在自助服务的基础上使用数据产品。

一个相关的想法是数据合同——“拥有服务的软件工程师和数据消费者之间的类似API的协议，了解业务如何工作，以生成模型良好、高质量、可信的实时数据”（读作：“数据合同的兴起”）。关于这个概念，人们进行了各种有趣的辩论（观看：“数据合同大战皇家队w/Chad Sanderson vs Ethan Aaron”）。讨论的本质是，数据合同是否只在非常大、非常分散的组织中才有意义，而不是在90%的小公司中。

总体而言：趋同的总体趋势

在本节中，我们围绕着同一主题展开了讨论——为了客户的最终利益，数据基础架构总体上需要简化。

一些简化将由公司驱动——公司为其产品线添加更多的功能和特性。

其中一部分将由市场驱动——公司通过收购、合并进行整合，或者不幸的是，公司倒闭。

最后，有些已经并将继续由技术驱动。流式处理和批处理的融合是一个常青树，也是一个重要的主题。事务性（OLTP）和分析性（OLAP）工作负载的融合也是如此。谷歌的AlloyDB是该领域的最新加入者，声称在分析查询方面比标准PostgreSQL快100倍。Snowflake推出了Unistore，提供轻量级（目前）事务处理功能，这是打破事务数据和分析数据之间孤岛的又一步。

额外收获：人工智能将如何影响数据基础设施？

随着人工智能目前的爆炸性进展，这里有一个有趣的问题：数据基础设施肯定一直在为人工智能提供动力，但人工智能现在会反过来影响数据基础设施吗？

可以肯定的是，一些数据基础设施提供商已经使用人工智能一段时间了——例如，参见Anomalo利用ML来识别数据仓库中的数据质量问题。许多数据库供应商现在都嵌入了自动ML功能。

但随着大型语言模型的兴起，出现了一个新的有趣的角度。正如LLM可以创建传统编程代码一样，它们也可以生成数据分析师的语言SQL。让非技术用户能够搜索分析系统的想法并不新鲜，各种提供商已经支持它的变体，请参阅ThoughtSpot、Power BI或Tableau。以下是一些关于这个主题的好文章：dbt实验室的Tristan Handy的LLM对分析（和分析师！）的影响，以及Mode的Benn Stancil的the Rapture and the Reckoning。

READ NEXT: MAD 2023, PART IV: TRENDS IN ML/AI

“这太疯狂了。风险投资以前所未有的速度部署，在全球同比飙升157%[…]。越来越高的估值导致了136家新成立的独角兽[…]，IPO窗口已经敞开，公开融资增长了+687%。”

那是…去年。或者更准确地说，15个月前，在2021年9月的MAD 2021帖子中，这篇文章几乎是在市场顶端写的。

当然，从那时起，在地缘政治冲击和通货膨胀上升的推动下，人们期待已久的市场衰退确实发生了。各国央行开始加息，这吸走了整个过度膨胀的资产世界的空气，从投机的加密货币到科技股。公开市场暴跌，首次公开募股窗口关闭，一点一点地，不适情绪蔓延到私人市场——首先是在增长阶段，然后逐渐蔓延到风险投资和种子市场。

我们将按以下顺序讨论2023年的新现实：

• MAD公司面临新的衰退时代
• 冻结的融资市场
• 新生代人工智能，一个新的融资泡沫？
• 并购

MAD公司面临新的衰退时代

这对所有人来说都很艰难，数据/人工智能公司当然也未能幸免。

资本已经从丰富和廉价变成了稀缺和昂贵。在MAD领域，各种规模的公司都不得不将重点从不惜一切代价的增长转移到严格控制开支上。

裁员公告已经成为我们日常生活中令人悲伤的一部分。看看流行的追踪工具Layoffs.fyi，许多出现在2023 MAD版图上的公司都不得不裁员，包括最近的几个例子：Snowplow、Splunk、MariaDB、Confluent、Prisma、Mapbox、Informatica、Pecan AI、Scale AI、Astronomer*、Elastic、UIPath、InfluxData、Domino Data Lab、Collibra、Fivetran、Graphcore、Mode、DataRobot，以及更多（要查看完整列表，请使用“数据”按行业筛选）。

在2022年的一段时间里，我们处于一个暂停的现实时刻——公开市场正在暴跌，但公司的基本业绩保持强劲，许多公司继续快速增长，并超出了他们的计划。

然而，在过去的几个月里，软件产品的整体市场需求已经开始适应新的现实。到目前为止，经济衰退的环境一直是由企业主导的，消费者需求保持着惊人的强劲。这对MAD公司没有太大帮助，因为绝大多数公司都是B2B供应商。首先削减支出的是规模扩大和其他科技公司，这导致了针对这些客户的MAD初创公司在第三季度和第四季度的许多销售失误。现在，Global 2000的客户也调整了2023年的预算。

我们现在正处于一种新的常态，其词汇将与过去的衰退相呼应，并将成为年轻人的一块全新肌肉：负责任的增长、成本控制、首席财务官监督、长销售周期、试点、投资回报率。

这也是公司治理的巨大回报：

随着潮流的消退，许多被隐藏或被剥夺优先权的问题突然全面出现。每个人都被迫多加注意。董事会中的风险投资家不那么忙于追逐下一个闪亮的目标，而是更专注于保护他们现有的投资组合。首席执行官们不再不断受到谄媚的潜在下一轮投资者的追捧，而是发现，当下一轮估值高得多的资本并不是每6到12个月神奇地出现一次时，经营一家初创公司就非常困难。

MAD世界当然也不能免受牛市的过度影响。例如，DataRobot丑闻曝光后，五名高管被允许作为借调人员出售3200万美元的股票，迫使首席执行官辞职（该公司也因歧视被起诉）。

MAD初创公司的一线希望是，在数据、ML和人工智能方面的支出仍然是首席信息官的首要任务。麦肯锡2022年12月的这项研究表明，63%的受访者表示，他们预计未来三年组织对人工智能的投资会增加。

冻结的融资市场

2022年，公共和私人市场实际上都关闭了，2023年看起来将是艰难的一年。市场将把具有持续增长和有利现金流动态的强大、持久的数据/人工智能公司与那些主要受到资本支持、渴望在更投机的环境中获得回报的公司区分开来。

公开市场

作为一个“热门”软件类别，上市MAD公司受到的影响尤其严重。

我们早就应该更新我们的MAD上市公司指数了，但总体而言，公共数据和基础设施公司（最接近我们MAD公司的代理）下跌了51%，而标准普尔500指数在2022年下跌了19%。这些公司中的许多在2021年的低息环境中以大幅溢价进行交易。按照目前的价格，它们很可能被超卖。

• 在我们上一次MAD时，Snowflake是一家市值896.7亿美元的公司，并在2021年11月达到1229.4亿美元的高点。在撰写本文时，该公司目前的市值为495.5亿美元。
• 在我们上一次MAD时，Palantir是一家市值为494.9亿美元的公司，但在2021年1月达到峰值时的交易价格为69.89美元。在撰写本文时，该公司目前的市值为191亿美元。
• 在我们上一次MAD时，Datadog是一家市值4260亿美元的公司，并在2021年11月达到613.3亿美元的高点。在撰写本文时，该公司目前的市值为254.0亿美元。
• 在我们上一次MAD时，MongoDB是一家306.8亿美元的市场公司，并在2021年11月达到390.3亿美元的高点。在撰写本文时，该公司目前的市值为147.7亿美元。

2020年末和2021年的IPO群体表现更糟：

• UiPath（2021年首次公开募股）在2021年5月达到405.3亿美元的峰值，在撰写本文时，目前的交易价格为90.4亿美元。
• Confluent（2021年首次公开募股）在2021年11月达到243.7亿美元的峰值，在撰写本文时，目前的交易价格为79.4亿美元。
• C3 AI（2021年首次公开募股）在2021年2月达到140.5亿美元的峰值，在撰写本文时，目前的交易价格为27.6亿美元。这包括最近的一次大幅上涨：作为罕见的人工智能纯上市公司之一，它受益于过去几个月对人工智能兴趣的爆发，其股票在2023年不到两个月的时间里飙升了150%以上。
• Couchbase（2021年首次公开募股）在2021年5月达到21.8亿美元的峰值，在撰写本文时，目前的交易价格为74亿美元。

至于我们2021年MAD领域中上市的一小群“深度科技”公司，它简直被摧毁了。例如，在自动驾驶卡车运输领域，TuSimple（进行了传统的首次公开募股）、Embark Technologies（SPAC）和Aurora Innovation（SPAC。

鉴于市场状况，首次公开募股窗口已经关闭，何时可能重新开启几乎不可见。IPO总收益较2021年下降了94%，而2022年IPO数量下降了78%。

有趣的是，2022年极为罕见的两次IPO都是MAD公司：

• Databricks无疑是广阔科技市场的一个候选产品，对MAD类别的影响力将更大。与许多私营公司一样，Databricks的估值也很高，最近一次是在2021年8月的H系列中，估值为380亿美元——考虑到目前的倍数，这是一个很高的门槛，尽管其ARR现在远超10亿美元。据报道，尽管该公司在潜在上市前正在加强其系统和流程，但首席执行官Ali Ghodsi在许多场合表示，上市并不特别紧迫。有关Databricks故事和产品的概述，请参阅我与Databricks首席执行官Ali Ghodsi的对话。

我们新兴MAD指数中其他有抱负的IPO候选人（也将进行更新，但方向仍然正确）可能不得不等待轮到他们。

私人市场

在私人市场，今年是风险投资大撤退的一年。

资金大幅放缓。2022年，初创公司共筹集了约2380亿美元，与2021年相比下降了31%。尤其是增长型市场，实际上已经消亡。

私人二级经纪人经历了一系列活动，因为许多股东试图退出他们在被认为估值过高的初创公司中的地位，包括许多MAD领域的公司（ThoughtSpot、Databricks、Sourcegraph、Airtable、D2iQ、Chainalysis、H20.AI、Scale AI、Dataminr等）：

风险投资的撤出伴随着一系列市场变化，这些变化可能会使公司在最需要支持的时候成为孤儿。交叉基金对数据/人工智能初创公司有着特别强烈的兴趣，它们基本上已经退出了私人市场，专注于公共市场上更便宜的购买机会。在风险投资公司内部，许多全科医生已经或将要离开，一些独立的全科医生可能无法（或愿意）再筹集一只基金。

在撰写本文时，风险投资市场仍处于停滞状态

在过去几年的火爆市场中，许多数据/人工智能初创公司的估值都很高，甚至可能比同行更高。对于创始人强大的数据基础设施初创公司来说，以8000万至1亿美元的税前估值筹集2000万美元的a轮融资是很常见的，这通常意味着明年ARR的倍数为100倍或更多

当然，问题是，Snowflake、Cloudflare或Datadog等最好的上市公司的交易收入是明年收入的12倍至18倍（这些数字的上升反映了在撰写本文时最近的反弹）

因此，初创企业要想接近最近的估值，或者面临重大的下跌（或者更糟的是，根本没有下跌），还有大量的增长要做。不幸的是，这种增长需要在客户需求放缓的背景下进行

许多初创公司现在坐拥大量现金，现在还不必回到融资市场来面对他们的清算时刻，但除非他们的现金流为正，否则这一时刻将不可避免地发生

值得注意的融资（不包括Generative AI）：

2022年上半年有大量的融资公告，因为这些公告往往比实际交易的完成晚几个月。2022年下半年，融资公告放缓到涓涓细流。

• 时间序列数据库InfluxDB于2023年2月在E系列中筹集了5100万美元；
• 机器人和人工智能防御承包商Anduril在2022年12月以85亿美元的估值筹集了15亿美元；
• 领先的企业人工智能平台Dataiku*在2022年12月以37亿美元的估值在F系列中筹集了2亿美元；
• 端到端数据平台Alation以17亿美元的估值筹集了1.23亿美元的E系列；
• 自动驾驶汽车计算平台供应商地平线机器人公司于2022年10月获得了10亿美元的融资；
• RPA平台Automation Anywhere在2022年10月的最新融资中筹集了2亿美元；
• 提供内存数据库的SingleStore在2022年10月的F-2系列扩展中额外筹集了3000万美元，公司估值超过10亿美元；
• 2022年8月，一家流程采矿公司Celonis以130亿美元的估值筹集了4亿美元；
• 可扩展计算平台Anyscale在2022年8月为其C系列额外筹集了9900万美元；
• 2022年7月，托管ML功能平台Tecton以8.5亿美元的估值筹集了1亿美元的C系列；
• NoSQL数据库DataStax在2022年6月以16亿美元的估值在其F-II系列中筹集了1.15亿美元；
• 2022年5月，观察性初创公司Cribl在其D系列中以25亿美元的估值筹集了1.5亿美元；
• 2022年5月，数据可观测性平台蒙特卡洛在其D系列中以16亿美元的估值筹集了1.35亿美元；
• 研究生即服务提供商Suabase于2022年5月筹集了8000万美元的B轮融资；
• 2022年4月，观察性平台供应商Grafana Labs筹集了2.4亿美元的D系列资金；
• Astronomer*是一个基于Apache Airflow的数据编排平台，于2022年3月筹集了2.13亿美元的C系列；
• 2022年3月，智能客户服务平台Cresta以16亿美元的估值筹集了8000万美元的C系列融资；
• 开源数据转换平台dbt Labs于2022年2月以42亿美元的估值收购了2.22亿美元的D系列；
• Voltron Data建立在开源Apache Arrow的基础上，于2022年2月在其A系列中筹集了8800万美元；
• 时间序列数据库供应商Timescale在2022年2月以10亿美元的估值在其C系列中筹集了1.1亿美元
• Starburst是一家建立在Trino之上的分析公司，于2022年2月以335亿美元的估值筹集了2.5亿美元的D系列；
• Dremio是一个基于湖屋建筑的分析平台，在2022年1月以20亿美元的估值筹集了1.6亿美元的E系列。

新生代人工智能，一个新的融资泡沫？ 

生成型人工智能（见第四部分）是市场普遍低迷的一个非常明显的例外——不仅在数据/人工智能世界，而且在整个技术领域都是一盏明灯。

特别是随着web3/加密货币的命运开始转向，人工智能再次成为热门的新事物——这不是这两个领域第一次在炒作周期中交换位置：

由于Generative AI被认为是科技行业潜在的“15年一遇”的平台转型，风险投资公司开始积极向这一领域投入资金，特别是向OpenAI、Deepmind、谷歌大脑和Facebook AI research等研究实验室的创始人投入资金，几家AGI类型的公司在首轮融资中筹集了1亿美元以上

世代人工智能已经显示出一些小泡沫的迹象。相对于投资者的兴趣，市场上可供使用的“资产”相对较少，因此在赢得交易时，估值往往不是问题。然而，随着无数世代人工智能初创公司突然成立，市场正显示出迅速调整供需的迹象。

 

Noteworthy financings in Generative AI:

• 2023年1月，OpenAI获得了微软100亿美元的投资；
• 2022年12月，人工智能视频编辑平台Runway ML以5亿美元的估值筹集了5000万美元的C系列；
• ImagenAI是一家人工智能驱动的照片编辑和后期制作自动化初创公司，于2022年12月筹集了3000万美元；
• Descriptt和人工智能媒体编辑应用程序在2022年11月的C系列中筹集了5000万美元；
• 人工智能笔记应用Mem在2022年11月的A轮融资中筹集了2350万美元；
• 人工智能文案Jasper AI在2022年10月以15亿美元的估值筹集了1.25亿美元；
• Stable Diffusion背后的生成型人工智能公司Stability AI在2022年10月以10亿美元的估值筹集了1.01亿美元；
• 人工智能搜索引擎You在A轮融资中筹集了2500万美元；
• 2022年5月，开源机器学习模型库Hugging Face在其C系列中以10亿美元的估值筹集了1亿美元
• AGI初创公司Infection AI在2022年5月的第一轮股权融资中筹集了2.25亿美元；
• 人工智能研究公司Anthropic在2022年4月的B轮融资中筹集了5.8亿美元（投资者包括SBF和Caroline Ellison！）；
• NLP平台Cohere在2022年2月的B轮融资中筹集了1.25亿美元。

预计还会有更多。据报道，Cohere正在谈判在一轮融资中筹集数亿美元，这家初创公司的估值可能超过60亿美元

并购

2022年对收购来说是艰难的一年，其间英伟达以400亿美元收购ARM失败（这将影响数据中心从移动到人工智能的所有领域的竞争格局）。与2021年相比，公开市场，尤其是科技股的下跌，使得任何股票成分的收购都更加昂贵。另一方面，拥有强大资产负债表的后期初创公司通常倾向于减少消耗，而不是进行引人注目的收购。总体而言，初创企业的退出价值同比下降了90%以上，从2021年的7.532亿美元降至714亿美元。

也就是说，有几次大型收购：

• Grail，一家利用机器学习进行癌症检测的癌症检测公司，被Illumina以71亿美元收购；
• Streamlit是一个帮助将数据脚本转化为可共享网络应用程序的平台，被Snowflake以8亿美元收购；
• 人工智能决策平台InstaDeep于2023年初被BioNTech以约6.82亿美元收购；
• Alteryx以4亿美元收购了Trifacta；
• 上市公司的数据供应商Canalyst被Tegus以3亿美元以上的价格收购。
• Apache Flink供应商Immerok被Confluent以1亿美元收购。
• 微软生态系统中的流程映射公司Process Analytics Factory被Celonis收购（我们在过去几年中报道了这家公司，报道了1亿美元），被Snowflake以未披露的金额收购

肯定会有一些（可能）小规模的收购，这预示着2023年会发生一些事情，因为我们预计未来一年会有更多这样的收购。例如：

• HPE收购了Pachyderm；Snowflake收购了Myst；
• IBM收购了Databand；
• Airbyte收购Grouparoo；
• Reddit收购了Spell；
• Alphabet/DeepMind收购了Vicarious

私募股权公司在这种新环境下可能会发挥巨大作用，无论是在买入还是卖出方面

Qlik刚刚宣布有意收购Talend。这一点值得注意，因为这两家公司都由Thoma Bravo所有，他可能是婚姻经纪人

Progress还刚刚完成了对NoSQL数据库提供商MarkLogic的3.55亿美元收购。据传收入“约1亿美元”的MarkLogic由私募股权公司Vector Capital Management所有。

2023年会发生什么？我们主要在第三部分中讨论整合，因为数据基础设施感觉最适合整合——过去几年，该领域疯狂的公司创建和融资导致了非常拥挤的类别，充满了仍处于早期阶段的初创公司。

在不久的将来，任何合并都可能主要采取较小交易的形式，包括初创公司合并作为生存手段，至少在上市公司更好地了解其股价何时可能回升之前。

至少从市场趋势来看，目前数十亿美元的大规模收购似乎不太可能。然而，考虑到最大的科技公司重新将人工智能作为首要战略机遇，这当然不是不可能的。可以想象，FAANG公司花费数十亿美元收购人工智能公司，这些公司的收入可能不高，但资产价值很高，无论是专注于AGI的研究实验室还是像拥抱脸一样的水平平台。另一种情况是，世界上的Snowflakes或Databricks收购企业人工智能平台，以增强其作为所有数据和人工智能的一站式商店的能力。

READ NEXT: MAD 2023, PART III: TRENDS IN DATA INFRASTRUCTURE

(note: this is part IV of the 2023 MAD Landscape. The landscape PDF is here, and the interactive version is here)

激动人心！戏剧！行动！

突然间，每个人都在屏息地谈论人工智能。OpenAI获得了100亿美元的投资。谷歌进入红色代码。谢尔盖又开始编码了。比尔·盖茨表示，人工智能在过去12个月里发生的事情“与个人电脑或互联网一样重要”（此处）。全新的初创公司如雨后春笋般涌现（20家Generative AI公司刚刚进入23 YC冬季）。风险投资公司又开始追逐估值数十亿的营收前初创公司。

那么这一切意味着什么呢？这是每隔几十年才会发生的突破性时刻吗？还是仅仅是多年来一直在进行的工作的逻辑延续？我们是否处于真正的指数加速的早期？还是在炒作周期和小型融资泡沫的早期，科技界的许多人都迫切希望在社交和移动以及加密货币假人头之后进行下一次大型平台转型？

所有这些问题的答案是…是的。

我们将按照以下顺序进行挖掘：

• 人工智能成为主流
• Generative AI的指数加速
• 不可避免的反弹
• Generative AI的业务：大型科技公司领先初创公司

人工智能成为主流

整个2022年，这是人工智能世界的一次疯狂之旅，但真正让事情达到狂热的是，当然，Open的人工智能对话机器人ChatGPT于2022年11月30日公开发布。ChatGPT是一款聊天机器人，具有模仿人类健谈者的神奇能力，很快成为有史以来增长最快的产品。

对于当时在场的人来说，第一次与ChatGPT互动的经历让人想起了90年代末他们第一次与谷歌互动的情景。等等，真的那么好吗？那么快？这怎么可能呢？或者刚问世时的iPhone。基本上，这是对指数级未来的第一次一瞥

在硅谷、华尔街和世界各地，ChatGPT立即接管了每一次商务会议、谈话、晚宴，最重要的是，接管了社交媒体的每一点。ChatGPT聪明、有趣、偶尔出错的回复截图在推特上随处可见。

截至1月，ChatGPT的用户已达1亿。

社交媒体上出现了一个由一夜之间的专家组成的整个行业，解释者的帖子和雄心勃勃的TikToker不断轰炸，向我们传授即时工程的方法，这意味着提供能引起ChatGPT最佳反应的输入：

 

ChatGPT继续积累成就。它通过了律师资格考试。它通过美国医学执照考试。 

ChatGPT不是凭空产生的。自2020年6月GPT-3发布以来，人工智能界一直对其议论纷纷，对其高质量的文本输出赞不绝口，以至于很难确定它是否由人类编写。但GPT-3是作为一个面向开发人员而非广大公众的API提供的

ChatGPT（基于GPT 3.5）的发布感觉就像是人工智能真正成为集体意识主流的时刻

在我们的日常生活中，我们都经常通过语音助手、照片自动分类、使用人脸解锁手机，或者在人工智能系统检测到可能的财务欺诈后接听银行的电话，来接触人工智能的强大功能。但是，除了大多数人没有意识到人工智能能提供所有这些功能之外，可以说，这些感觉就像一匹耍把戏的小马

有了ChatGPT，你突然有了与某种感觉像是包罗万象的通用智能交互的体验。

围绕ChatGPT的炒作不仅仅是说说而已。它在很多方面都非常重要，包括因为它迫使行业中的每个人都对此做出积极反应，引发了一场史诗般的互联网搜索之战。

 

生成型人工智能的指数加速

但是，当然，这不仅仅是ChatGPT。对于任何关注的人来说，在过去的几个月里，似乎每天都有一系列令人眼花缭乱的突破性公告。有了人工智能，你现在可以创建音频、代码、图像、文本和视频

在某种程度上，所谓的合成媒体（2021年MAD景观中的一个类别）被广泛称为生成人工智能——这个术语仍然很新，以至于在撰写本文时，它在维基百科中没有条目

世代人工智能的兴起已经酝酿了好几年。根据你对它的看法，它可以追溯到深度学习（已经有几十年的历史，但在2012年之后急剧加速）和2014年由Ian Goodfellow领导的生成对抗网络（GAN）的出现，在他的教授和图灵奖获得者Yoshua Bengio的监督下

然而，它的开创性时刻发生在不到五年前，谷歌于2017年发布了Transformer（GPT中的“T”）架构——参见谷歌研究的帖子，以及现在著名的论文“注意力就是你所需要的。”

再加上数据基础设施的快速进步、强大的硬件和从根本上协作的开源研究方法，Transformer架构引发了大型语言模型（LLM）现象。

语言模型本身的概念并不新鲜。语言模型的核心功能是预测句子中的下一个单词。

然而，Transformers为语言模型带来了多模态维度。过去有单独的计算机视觉、文本和音频架构。有了变形金刚，一个通用架构现在可以吞噬各种数据，从而实现人工智能的全面融合

此外，最大的变化是能够大规模扩展这些模型

OpenAI的GPT模型是它从2018年开始在互联网上训练的变形金刚的味道。GPT-3是他们的第三代LLM，是目前最强大的型号之一。它可以针对各种任务进行微调——语言翻译、文本摘要等等。GPT-4预计将于2024年某个时候发布，据传将更加令人震惊。（聊天GPT基于GPT 3.5，GPT-3的变体）。

OpenAI在人工智能图像生成中也发挥了推动作用。2021年初，它发布了CLIP，这是一个开源、多模式、零样本模型。给定图像和文本描述，模型可以预测该图像最相关的文本描述，而无需针对特定任务进行优化。

OpenAI与DALL-E合作，DALL-E是一个人工智能系统，可以根据自然语言的描述创建逼真的图像和艺术。特别令人印象深刻的第二个版本DALL-E 2于2022年9月底广泛向公众发布。

已经有多个竞争者在争夺最佳文本到图像模型。Midtravel于2022年7月进入公测版（目前只能通过他们的Discord*访问）。另一个令人印象深刻的模型Stable Diffusion于2022年8月发布。它起源于几个实体的合作，特别是Stability AI、CompVis LMU和Runway ML。它提供了开源的特点，而DALL-E 2和Midtravel则不是。

但是，这些甚至还没有接近2022年年中以来人工智能发布的指数级加速

2022年9月，OpenAI发布了Whisper，这是一种自动语音识别（ASR）系统，可以用多种语言进行转录，并将这些语言翻译成英语。

同样在2022年9月，MetaAI发布了Make-A-Video，这是一个从文本中生成视频的人工智能系统。

2022年10月，CSM（常识机器）发布了CommonSim-1，这是一个创建3D世界的模型。

2022年11月，MetaAI发布了CICERO，这是第一款在人类层面上玩战略游戏《外交》的人工智能，被描述为“人类与人工智能互动的一步，可以使用战略推理和自然语言在游戏中与人互动和竞争。”

2023年1月，谷歌研究公司宣布了MusicLM，“这是一个从文本描述中生成高保真音乐的模型，例如“由扭曲的吉他即兴段支撑的平静的小提琴旋律”

Generative AI的另一个特别丰富的领域是代码的创建。

2021年，OpenAI发布了Codex，这是一个将自然语言翻译成代码的模型。你可以使用codex来完成诸如“将注释转化为代码，为提高效率而重写代码，或在上下文中完成下一行”之类的任务。codex基于GPT-3，也在5400万个GitHub存储库上接受过培训。反过来，Github联合试点使用Codex从编辑器中直接建议代码。

反过来，谷歌的DeepMind于2022年2月发布了Alphacode，Salesforce于2022年3月发布了CodeGen。华为于2022年7月推出了PanGu编码器

文本、图像、代码…生成型人工智能还可以生成令人难以置信的化身（此处，使用Synthesia创建*）：

不可避免的反弹

在过去的几个月里，人工智能的发展呈指数级加速，这让大多数人感到惊讶。这是一个明显的例子，在社会、政治、法律框架和道德方面，技术远远领先于我们人类。尽管令人兴奋，但一些人对此感到恐惧，而我们正处于研究如何应对这场大规模创新爆发及其后果的早期阶段。

ChatGPT几乎立即被一些学校、人工智能会议（讽刺！）和程序员网站禁止。稳定扩散被滥用来创建NSFW色情生成器不稳定扩散，后来在Kickstarter上关闭。有指控称，参与数据标注过程的肯尼亚工人受到剥削。微软/Github在培训CoPilot时因侵犯知识产权而被起诉，CoPilot被指控杀害开源社区。Stability AI因侵犯版权被盖蒂起诉。Midtravel可能是下一个（Meta正在与Shutterstock合作以避免这个问题）。当人工智能创作的作品《空间歌剧院》在科罗拉多州博览会上获得数字类第一名时，世界各地的艺术家都群情激奋。

人工智能和工作

当人们面对Generative AI的力量时，很多人的反应是它会扼杀工作。过去几年的普遍观点是，人工智能会逐渐使最无聊和重复的工作自动化。人工智能会最后扼杀创造性工作，因为创造力是人类最典型的特征。但我们到了，Generative AI正在直接追求创造性的追求。

艺术家们正在学习与人工智能共同创作（与Karen K Chang的播客）。许多人意识到这其中涉及到一种不同的技能。空间歌剧院（Théâtre d‘Opéra Spatial）的创作者杰森·艾伦（Jason Allen）解释说，他花了80个小时创作了900幅图像，然后才得到完美的组合。

同样，编码人员正在研究如何与Co-Pilot一起工作。人工智能领导者Andrej Karpathy表示，Co-Pilot已经编写了80%的代码。早期的研究似乎表明开发人员的生产力和幸福感有了显著的提高。

我们似乎正在朝着一种协同工作的模式发展，在这种模式下，人工智能模型作为“配对程序员”或“配对艺术家”与人类一起工作

也许人工智能将创造新的就业机会。已经有了一个销售高质量文本提示的市场——Promptbase。

AI偏差

对Generative AI的一个严重打击是，它有偏见，而且可能有毒。考虑到人工智能反映了其训练数据集，并且考虑到GPT和其他人是在高度偏见和有毒的互联网上训练的，这种情况的发生并不奇怪。

早期研究发现，像稳定扩散和DALL-E这样的图像生成模型不仅延续，而且放大了人口刻板印象。

在撰写本文时，保守派圈子里有一个争议，即ChatGPT被痛苦地唤醒了。

人工智能虚假信息

另一个不可避免的问题是，使用如此强大的新工具可以做的所有邪恶的事情。

新的研究表明，人工智能能够模拟特定人类群体的反应，这可能会在信息战中释放出另一个层次。

Gary Marcus警告我们人工智能的侏罗纪公园时刻——虚假信息网络将如何利用ChatGPT，“以前所未有的规模攻击社交媒体和制作虚假网站。”

人工智能平台正在迅速采取行动，帮助反击，特别是通过检测人类写的东西与人工智能写的东西。OpenAI刚刚推出了一种新的分类器来做到这一点，它在检测人工智能生成的文本方面击败了最新技术。

人工智能内容只是…无聊吗？

对Generative AI的另一个打击是，它可能大多表现平平。

一些评论家担心，大量无趣、公式化的内容旨在帮助SEO或展示肤浅的专业知识，这与内容农场（一种需求媒体）过去所做的并不不同（新的人工智能聊天机器人是干什么的？没什么好的）。

Jack Clark在他的OpenAI时事通讯中撅着嘴：“我们建立这些模型是为了丰富我们自己的体验，还是这些模型最终会被用来分割和分割人类的创造力，并将其重新包装和商品化？这些模型最终是否会强化一种文化同质性，成为永远停留在过去的锚定物？或者这些模型是否会在一种新的音乐采样和混音文化中发挥自己的作用？”

AI幻觉

最后，也许对Generative AI最大的打击是，它往往是错误的。

ChatGPT尤其以“幻觉”而闻名，意思是编造事实，同时对其答案充满自信地传达事实。

人工智能领域的领导者对此非常明确，比如OpenAI首席执行官Sam Altman：

大型科技公司已经充分意识到了风险。

MetaAI于2022年11月推出了Galactica，这是一款旨在帮助科学家的模型，但三天后就取消了。该模型产生了令人信服的科学内容和令人信服的（偶尔还有种族主义的）废话。

也许是由于2018年Duplex的强烈反对，谷歌将其在2021年推出的强大对话模式LaMBDA保持在非常私人的状态，通过实验应用AI Test Kitchen只对一小群人开放。点击此处了解Jeff Dean的声誉风险

微软作为外包研究机构与OpenAI合作的天才之处在于，作为一家初创公司，OpenAI可以承担微软无法承担的风险。人们可以假设，微软仍在遭受2016年泰氏灾难的影响。

然而，微软迫于竞争（或者可能无法抗拒诱惑），打开潘多拉的盒子，在其必应搜索引擎中公开添加GPT。

这并没有达到预期效果，Bing威胁用户或向他们表达爱意。

在OpenAI和微软的压力下，谷歌也匆忙推出了自己的ChatGPT竞争对手，名字有趣的巴德。

这也不太顺利，在巴德在其第一个演示中犯了事实错误后，谷歌市值损失了1000亿美元（在撰写本文时，巴德仍然只对一小群测试版用户开放）。

人工智能业务：大型科技公司领先初创公司

风险投资和创业圈子里每个人心中的问题是：什么是商机？在最近的技术史上，在过去的几十年里，每15年左右就会有一次重大的平台转变：大型机、个人电脑、互联网、移动设备。许多人认为加密货币和区块链架构是下一个重大转变，但至少目前还没有定论。Generative AI是一个15年一次的世代机会，即将掀起新一轮的创业浪潮（以及风投的融资机会）吗？让我们来探讨一些关键问题。

现任者会拥有市场吗？

硅谷传说中的成功故事是这样的：大人物拥有一个巨大的市场，但却有资格和懒惰；一家小型初创公司拿出了10倍更好的技术；尽管困难重重，但通过出色的执行力（当然还有董事会风险投资的明智之举），小初创公司实现了超增长，成为了大公司，并超越了大公司。

人工智能的问题是，小型初创公司面临着一种非常特殊的在职者——世界上最大的科技公司，包括Alphabet/Google、微软、Meta/Facebook和Amazon/AWS。

这些现任者不仅不“懒惰”，而且在许多方面他们一直在领导人工智能的创新。谷歌从一开始就认为自己是一家人工智能公司（拉里·佩奇在2000年说：“人工智能将是谷歌的终极版本……这基本上就是我们的工作”）。该公司在人工智能领域进行了许多关键创新，包括前面提到的变压器、Tensorflow和Tensor处理单元（TPU）。Meta/Facebook我们谈到了变形金刚是如何来自谷歌的，但这只是该公司多年来发布的众多创新之一。Meta/Facebook创建了PyTorch，这是最重要和最常用的机器学习框架之一。亚马逊、苹果、微软、奈飞都制作了开创性的作品。

在职人员还拥有一些最好的研究实验室、经验丰富的机器学习工程师、大量数据、巨大的处理能力、巨大的分销和品牌影响力。

最后，人工智能很可能会成为当务之急，因为它正在成为一个主要的战场。

如上所述，谷歌和微软现在正在进行一场史诗般的搜索大战，微软将GPT视为给必应注入新生命的机会，谷歌则认为这可能危及生命。

Meta/Facebook在一个非常不同的领域下了巨大的赌注——元宇宙。这一赌注仍被证明是非常有争议的。与此同时，它依靠的是世界上一些最优秀的人工智能人才和技术。它要多久才能逆转方向，开始在人工智能上加倍或三倍？

多年来，Amazon/AWS在ML/AI领域无疑非常活跃，拥有一套横跨MAD领域许多类别的工具。然而，由于其业务主要针对开发者，在过去几个月的Generative AI辩论中，它没有那么直接出现。我们预计该公司将继续在这一领域采取行动，就像刚刚宣布的与拥抱脸的合作一样。

人工智能只是一个功能吗？

除了必应，微软还在团队中迅速推出了GPT。Notion推出了NotionAI，一款新的GPT-3驱动的写作助手。Canva推出了自己的人工智能工具。Quora推出了Poe，这是它自己的人工智能聊天机器人。客户服务领导者Intercom和Ada*宣布了GPT支持的功能。

公司推出人工智能功能的速度有多快，似乎有多容易，这似乎表明人工智能很快就会无处不在。

在之前的平台转型中，故事的很大一部分是，每一家公司都采用了新的平台——企业实现了互联网，每个人都建立了移动应用程序，等等。

我们预计这里不会发生任何不同的事情。长期以来，我们在之前的帖子中一直认为，数据和人工智能技术的成功在于它们最终将变得无处不在，并消失在后台。它是使技术变得隐形的成功的赎金。

创业公司有哪些机会？

然而，正如历史一再表明的那样，不要低估初创公司。给他们一个技术突破，企业家就会找到建立伟大公司的方法。

是的，当移动设备出现时，所有公司都启用了移动设备。然而，创始人建立了伟大的初创公司，如果没有移动平台的转变，这些公司就不可能存在——优步就是最明显的例子。

谁将成为Generative AI的优步？

新一代人工智能实验室可能正在构建Generative AI的AWS，而不是优步。OpenAI、Anthropic、Stability AI、Adept、Midtravel等正在构建广泛的横向平台，许多应用程序已经在其上创建。这是一项昂贵的业务，因为构建大型语言模型需要耗费大量资源——尽管成本可能会迅速下降（从头开始训练稳定扩散成本＜16万美元（Mosaic博客））。这些平台的商业模式仍在制定中。OpenAI推出了ChatGPT Plus，这是ChatGPT的付费高级版本。Stability AI计划通过对客户特定版本收费来实现平台货币化。

利用GPT的新创业公司激增，尤其是用于各种生成任务，从创建代码到营销拷贝再到视频。许多被嘲笑为GPT之上的“薄层”。这是有一定道理的，他们的辩护能力也不清楚。但也许这是一个错误的问题。也许这些公司只是下一代软件公司，而不是人工智能公司。随着他们在核心人工智能引擎的基础上围绕工作流和协作等功能构建更多的功能，他们的防御能力不会比一般的SaaS公司多，但也不会少。

我们相信，有很多机会可以建立伟大的公司：

• 特定于垂直领域或特定于任务的公司，它们将智能地利用Generative AI做它擅长的事情。
• 人工智能第一的公司将为本质上没有生成性的任务开发自己的模型。
• LLM运营公司将提供必要的基础设施。

还有更多。下一波浪潮才刚刚开始，我们迫不及待地想看看会发生什么。

如今，用户与网站的互动方式与五年前有所不同。准确地说，他们现在使用语音命令进行搜索，这表明新的网络发展趋势正在出现。

Web开发趋势是创建和改进Web应用程序的最新实践。这些趋势随着新兴技术和用户偏好的变化而不断发展。然而，他们非常重视响应能力和可访问性，为用户提供最佳体验。

2023年，许多新的网络开发趋势凸显出来，彻底改变了网站的开发方式。你可能已经注意到，用户现在比以往任何时候都更需要便利、个性化体验和定制。因此，语音搜索正在实现，虚拟现实正在整合，人工智能正在发挥作用。

在本博客中，我们将逐一探讨2023年的最新网络发展趋势。我们将解释它们是什么，它们是如何工作的，等等。

2023年36大网络发展趋势

1. 区块链技术
2. 渐进式Web应用程序（PWA）
3. 物联网
4. 加速移动页面（AMP）
5. 语音搜索优化
6. API优先开发
7. 人工智能聊天机器人
8. 推送通知
9. 利用机器学习实现内容个性化
10. 运动UI
11. 数据安全
12. 多重体验
13. 网络安全
14. 微型前端
15. 虚拟现实
16. 无服务器体系结构
17. 云计算
18. 单页应用程序（SPA）
19. JavaScript框架
20. 自动化测试
21. 响应式网站
22. 黑暗模式
23. WebAssembly
24. 无代码/低代码开发
25. 增强现实
26. 移动友好型Web开发
27. 核心网络简历
28. WordPress开发
29. 元框架
30. 数据库复兴
31. Monoretos
32. 静态站点生成器
33. 数据合规性
34. 三维元素
35. 无头CMS架构
36. 服务器端渲染

1.区块链技术

区块链是一种加密的数据库存储系统。与传统系统不同，它将信息存储在块中，然后将块连接为链。它提供了无数的好处，其中之一是它使交易更加安全和无错误。这是一种分布式账本技术，允许透明和防篡改的交易。这项技术是数字货币比特币的基础。由于主要支付系统决定接受比特币，加密货币的使用在过去十年中大幅增加。截至2022年，钱包用户已超过8000万。

区块链技术使参与者能够在没有第三方干扰的情况下通过互联网进行交易。这项技术有可能通过降低网络犯罪的风险，彻底改变不同的商业部门。区块链技术允许网络开发人员在项目中使用开源系统，这使得开发过程更加容易。

区块链在Web开发中的优势

让我们来看看区块链在网络开发中的主要优势：

• 区块链基于共识算法，这使得它几乎不可能进入。
• 交易由节点网络进行验证，确保交易不可篡改。
• 数据存储在网络上，用户可以很容易地获得数据，也很难隐藏欺诈活动。
• 区块链系统是去中心化的，因此不太容易出错。
• 数据可以在网络上传输，而无需中介机构。
• 区块链可以通过自动化交易和减少对中介机构的需求来提高效率。

早期采用者：

• 巴克莱银行
• Visa
• 沃尔玛

服务提供商：

• 亚马逊网络服务
• Microsoft Azure区块链服务

2.渐进式Web应用程序（PWA）

渐进式web应用程序（PWA）是一种使用HTML和JavaScript等常见web技术构建的应用软件。PWA适用于任何具有普通浏览器的设备。该技术因其提供高质量用户体验的潜力而广受欢迎。

PWA之所以被广泛青睐，还有许多其他原因，包括它有可能取代原生移动应用程序。即使用户离线或在不可靠的网络上，PWA也能提供快速的体验。全球许多网页设计公司已经开始为客户提供PWA解决方案。除了令人惊叹的用户体验外，PWA还具有其他功能，如推送通知和离线访问缓存内容。

PWA在Web开发中的优势

• 该技术使网络开发人员能够将网站和移动应用程序的功能结合起来：
• 通过提供更快、更可靠的服务，创造身临其境的用户体验。
• 通过提供更像本地应用程序的体验和转化率来提高用户参与度。
• 此外，渐进式Web应用程序：
• 开发成本相对较低。
• 可以在不依赖Appstore或Play Store等应用分发服务的情况下使用。
• 提供快速安装和自动更新功能。

用户示例

• 星巴克
• Spotify

平台示例

• Flutter

3.物联网

物联网可以定义为一个由互联网设备组成的网络，数据传输不需要人工参与。它是当前网络发展趋势中最有前途的一个。物体与网络连接的未来不仅仅是2023年的想象。据预测，到2025年，将有大约300亿台互联网设备在运行。

物联网已经被证明是最强大的网络发展趋势之一，因为它促进了不断的数据传输。物联网系统处理从传感器收集并处理的大量数据，以通过云网络传输。它帮助公司以快速的方式与客户互动，创造个性化的体验。此外，物联网可以用于在不同的运营模式和网站布局之间创建高级通信。该技术还具有广泛的应用，如摄像头、传感器、信号设备等，有助于更有效地解决客户需求。

物联网在Web开发中的优势

• 这种智能生态系统的广泛好处可以被网站和移动应用程序中的企业所利用。该技术还可以用于web开发：
• 物联网提供准确的结果，在数据传输方面没有延迟或错误。
• 它可以自动化任务和流程，从而提高效率并降低成本。
• 支持强大的安全技术，保护业务和用户数据。
• 帮助开发人员获得更多见解，分析客户行为，改善整体用户体验。

示例：

• 可穿戴设备
• 互联汽车
• 生物识别网络安全

4.加速移动页面（AMP）

加速移动页面是2023年热门网站发展趋势。这是一个诞生于谷歌和推特合作的项目，旨在创建更快的移动页面。AMP优化的网页加载容易，因此排名优于其他移动网页。与可能需要长达22秒的非AMP页面相比，AMP页面在大约2秒内加载。

随着互联网越来越以用户为导向，AMP是一项开发者正在接受的技术。它可以增加你网站的流量，因为AMP页面在谷歌搜索结果中得到了提升。此外，实施AMP可以让公司节省用户体验成本，并以低网速吸引用户。这项技术旨在鼓励小企业建立能够在移动设备上顺利运行的网站。

AMP在Web开发中的优势

AMP为web开发人员提供了许多好处，如：

• 易于优化搜索引擎。
• 反弹率低。
• 可根据任何浏览器进行调整。
• 无需创建网站地图以供搜索引擎识别。
• 比传统网页开发成本低。

用户示例（早期采用者）：

• CNBC
• 《华盛顿邮报》

5.语音搜索优化

语音搜索优化可以简单地定义为优化网页以出现在语音搜索中的过程。由于语音助手和物联网，使用语音识别的设备正在迅速普及。这项技术发展如此之快，到明年，这些设备将能够识别不同人群的声音，并提供基于人工智能的个性化体验。在网络开发领域，最新的创新是声控自立设备，以及应用程序和网站的语音优化。

有了更多支持人工智能的设备，语音识别可以节省我们的时间，帮助我们处理多任务。据估计，到2023年，将有80亿数字语音助理在使用。巨大的增长将影响语音搜索优化在最新网络开发技术列表中的不可避免性。

语音搜索优化在Web开发中的优势

语音搜索优化通过以下方式帮助web开发人员：

• 使本地SEO活动更加有效。
• 一种在从事其他任务的同时与网络进行交互的更方便的方法。
• 可以快速回答客户的查询。
• 培养更多的信任和客户忠诚度。

示例（早期采用者）：

• Alexa（亚马逊）
• 谷歌助手

6.API优先开发

顾名思义，在API第一次开发中，API受到高度重视。随着新技术的出现，有必要在它们之间建立连接，API为这些连接提供了便利。原料药已经存在近20年了。但是，早些时候，开发人员往往首先关注产品开发，而与软件和设备建立联系的必要性是事后才想到的。

然而，API-first开发有很大的好处——最重要的是它以用户为中心。该方法允许开发人员并行工作，减少了开发时间和成本。Web应用程序的设计、开发和安全性都可以在API-first模型的帮助下得到增强。此外，它还降低了项目失败的风险，确保所有API都是可靠和一致的。因此，API-first开发正成为当今web开发的一个主要趋势。

API优先模型在Web开发中的优势

• 除了对开发人员友好之外，API-first开发还具有以下巨大优势：
• 由于提供了有据可查且一致的API，减少了开发人员的学习曲线。
• 它可以带来更具适应性的应用程序。
• 它可以优先考虑前端的需求，以创建更高效的API。
• 它更高效，因为它可以减少开发时间。
• API可靠且一致，从而降低了系统故障的风险。它们也可以很容易地在前端进行独立测试。
• 更好的安全性，更容易控制访问API。
• 利益相关者可以在编写任何代码之前就API的设计提供反馈。

早期采用者：

• Netflix
• Etsy

15.虚拟现实

虚拟现实（VR）是使用电子设备创建的三维图像或环境的模拟体验。2023年，虚拟现实的采用率将大幅上升，我们预计会看到更多这项技术被用于网络开发。

除了上述行业，虚拟现实的另一个应用涉及虚拟会议，这将增强远程工作。最终，这一切都是为了为用户创造最佳体验，因此VR成为最重要的网络发展趋势之一。

虚拟现实在网络开发中的应用

• 为用户提供更引人入胜、更难忘的体验，并增加沉浸感。
• 交互式环境，可以吸引用户并对其进行教育。
• 这是网络开发人员表达创造力和开发创新体验的一种新方式。
• 虚拟现实被用于网站，帮助用户可视化他们将要购买的产品。
• Oculus Rift或Google Cardboard等VR设备有望彻底改变旅游、建筑和零售等行业。

早期采用者：

• 沃尔沃（试驾）
• 麦当劳（快乐护目镜）

16.无服务器架构

无服务器架构，也称为无服务器计算，是一种软件开发模型，其中应用程序由第三方托管，因此您不需要处理服务器软件或硬件。该技术可帮助您避免系统过载、数据丢失并降低开发成本。无服务器架构是一种最新的web开发技术，得到了亚马逊web服务等主要供应商的支持。

该模型允许您用云取代常规服务器，以管理机器资源消耗。除了上述好处之外，无服务器架构还有助于保持互联网的可持续性。预计在未来几年，该技术将广泛用于需要复杂后端请求的物联网应用程序和产品。

无服务器体系结构在Web开发中的优势

以下是该技术对web开发的好处：

• 需要更少的计算能力和人力资源。
• 通过根据需求分配和管理服务器容量提高了可扩展性。
• 它可以通过根据需求自动扩展服务器数量来防止暴行。
• 开发人员有更多的时间关注用户体验。
• IT团队不需要担心服务器管理问题。

示例：

• 谷歌云功能，
• 亚马逊网络服务Lambda，
• Microsoft Azure功能

17.云计算

云计算意味着使用基于云的资源，如存储、网络、软件、分析和智能，以实现灵活性和便利性。这些服务在多个数据中心之间进行备份和复制，因此更加可靠。这样可以确保web应用程序始终可用并运行。随着越来越多的组织转向远程工作，这成为疫情期间的一个重要趋势。

2023年，我们可以期待该领域的新进展。据预测，今年云基础设施市场将增长35%。该技术除了提供降低开发成本、灵活性和强健的体系结构等多项好处外，还有助于避免数据丢失和数据过载。

云计算在Web开发中的优势

以下是云计算如何改变web开发的一些方法：

• 最重要的是，开发人员不必担心存储空间。
• 开发人员可以在不同的位置协同工作。
• 提供各种安全功能，如加密和访问控制。
• 通过灵活部署新功能，帮助保持竞争优势。
• 它可以在全球范围内接触到更广泛的受众。
• 不断进行创新，使网络开发人员能够轻松获得新技术。
• 云计算具有成本效益，便于所有团队成员轻松访问。

用户：

• Netflix（2016年迁移到Cloud）

最常见的提供商：

• 亚马逊网络服务
• 谷歌硬盘

18.单页应用程序（SPA）

单页应用程序可以定义为一种在浏览器中工作时不需要重新加载自己的应用程序。用户可以享受自然的体验和无缝的使用。我们每天使用的应用程序，如Facebook、Gmail和Twitter，都是垃圾邮件。这是2023年最热门的网络发展趋势之一，预计未来大多数功能性网站将以SPAs的形式构建。

单页应用程序有更多的能力来吸引用户的注意力，因为它们似乎运行得很快。与常规网站不同，用户需要等待页面加载才能获得即时反馈。

SPAs在Web开发中的优势

• 更好的SEO优化功能。
• 更快的加载速度，使页面感觉更灵敏。
• 轻松导航可确保更好的用户体验。
• 节省时间和金钱的简单方法。
• 实现和调试不那么复杂。
• 更好的可重用性和缓存。

示例：

• Netflix
• Google Maps
• Paypal

19.JavaScript框架

JavaScript框架是一组代码库，开发人员可以从中访问用于常规编程任务的预先编写的代码。JavaScript并不新鲜，即使在2023年，它也无处不在。它被认为是世界上使用最多的编程语言，未来几年网站的新趋势将见证JavaScript框架的进一步发展。

JavaScript框架预计将涉及UI/UX、测试和产品管理方面。JavaScript的优点，如即时反馈、高效和编码简单，将在未来发挥最大潜力。经过多年的发展，JavaScript已经成为最受欢迎的编程语言，并将继续成为最受青睐的编程语言。

JavaScript框架在Web开发中的优势

以下是JavaScript框架在web开发中的一些值得注意的好处：

• 通过为开发过程提供现有的基础来节省时间和金钱。
• 创建标准化流程，使开发人员更容易使用框架。
• 可重用组件，减少了需要编写的代码量。
• 提供了许多安全功能。
• 它帮助开发人员编写代码模块，而不用担心遗留的浏览器不兼容。
• 提供内置的HTML模板，使标记中的数据易于阅读。
• 提供基于组件的设计，从而实现内容重用。

流行的JS框架：

• Vue.js
• Angular

20.自动化测试

自动化测试可以定义为在很少或没有人机交互的情况下执行软件测试，以实现更高的效率。测试是web开发的重要组成部分，尤其是在交付前保证产品的质量。虽然手动测试是标准流程，但这并不是2023年的最佳方法。开发阶段的自动化使开发人员能够用一个小团队完成复杂的项目。它可以并行运行，不像手动测试必须一次运行一个。同样，测试自动化有助于他们检查产品是否准备好部署，从而提高测试覆盖率和透明度。

自动化测试可以帮助开发团队收集测试用例，从中学习，并减少开发时间和成本（高达20%）。那么，为什么自动化测试是一个重要的web发展趋势呢？仅仅是因为数字环境的竞争越来越激烈，所以更快、更优质的产品将帮助您发挥领导作用。

自动化测试在Web开发中的好处

自动化测试使开发过程变得更加容易。以下是一些好处：

• 代码可重用性——代码是模块化的，因此可以在需要时再次使用。
• 自动化测试可以全天候进行，无需监控。
• 软件测试人员可以专注于更复杂的事情。
• 降低与测试相关的成本。
• 在开发阶段早期检测错误。

工具：

• Selenium
• Eggplant

21.响应式网站

响应式网页设计是一种网页开发方法，用于创建可根据不同屏幕大小进行调整的动态网站。在列出2023年最热门的网络发展趋势时，不能不提到响应型网站。每秒钟都有来自移动设备的搜索请求在互联网上发出，这意味着公司应该投资于响应式网络设计，以创建自动适应任何设备的网站。

这项技术有助于解决很多问题，比如改善用户体验，增加用户在网站上花费的时间。此外，谷歌已经宣布，移动友好性将成为其搜索引擎算法的一个排名因素。

响应式Web设计在Web开发中的优势

以下是web开发人员如何从响应式web设计中获益的一些方法：

• 它比创建一个独立的移动站点花费更少的时间。
• 监控分析数据很容易。
• 响应式网页设计更易于维护；各设备的设计将保持不变。

用户示例：

• Wired
• Dropbox

如今，用户与网站的互动方式与五年前有所不同。准确地说，他们现在使用语音命令进行搜索，这表明新的网络发展趋势正在出现。

Web开发趋势是创建和改进Web应用程序的最新实践。这些趋势随着新兴技术和用户偏好的变化而不断发展。然而，他们非常重视响应能力和可访问性，为用户提供最佳体验。

2023年，许多新的网络开发趋势凸显出来，彻底改变了网站的开发方式。你可能已经注意到，用户现在比以往任何时候都更需要便利、个性化体验和定制。因此，语音搜索正在实现，虚拟现实正在整合，人工智能正在发挥作用。

在本博客中，我们将逐一探讨2023年的最新网络发展趋势。我们将解释它们是什么，它们是如何工作的，等等。

2023年36大网络发展趋势

1. 区块链技术
2. 渐进式Web应用程序（PWA）
3. 物联网
4. 加速移动页面（AMP）
5. 语音搜索优化
6. API首次开发
7. 人工智能聊天机器人
8. 推送通知
9. 利用机器学习实现内容个性化
10. 运动UI
11. 数据安全
12. 多重体验
13. 网络安全
14. 微型前端
15. 虚拟现实
16. 无服务器体系结构
17. 云计算
18. 单页应用程序（SPA）
19. JavaScript框架
20. 自动化测试
21. 响应式网站
22. 黑暗模式
23. WebAssembly
24. 无代码/低代码开发
25. 增强现实
26. 移动友好型Web开发
27. 核心网络简历
28. WordPress开发
29. 元框架
30. 数据库复兴
31. Monoretos
32. 静态站点生成器
33. 数据合规性
34. 三维元素
35. 无头CMS架构
36. 服务器端渲染

7. AI-Powered Chatbots

人工智能聊天机器人是普通聊天机器人的智能版本。该技术使用自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）来更好地理解用户意图，并提供类似人类的体验。基于人工智能的机器人具有高级功能，如24×7解决问题的技能和行为分析能力。根据专家的说法，自学机器人是未来的趋势，公司可以通过更换支持经理来降低成本。人工智能聊天机器人可以很容易地集成到常规/专业网站和PWA中。

从长远来看，人工智能聊天机器人是一种值得投资的趋势。他们可以回答常见问题，将用户与合适的人工助理联系起来，甚至可以接受订单。聊天机器人通常在紧急情况下提供快速答案，并能快速解决投诉。

人工智能聊天机器人在网络开发中的优势

随着客户需要更多功能丰富的可交付成果，人工智能聊天机器人等技术可以通过以下方式让开发者受益：

• 通过替换导航网站元素来简化开发。
• 提供全天候客户支持，提高客户满意度。
• 提供卓越的用户体验。
• 随着聊天机器人与信使的集成，开发的应用程序越来越少。

示例：

• Nestle’s NINA
• HDFC Bank’s EVA

8.推送通知

推送通知是可点击的弹出窗口，出现在用户浏览时。这项技术被用作一个快速渠道，公司可以通过它传递报价和信息等信息。它可以在任何设备上实现——笔记本电脑、智能手机或平板电脑。

正如我们所看到的，推送通知是渐进式Web应用程序最受欢迎的功能之一。它是一个强大的工具，有助于获得用户的关注并提高保留率。像脸书和谷歌这样的互联网巨头已经在他们的网络应用程序中实现了这项技术。

2021年，我们看到这项技术被许多企业采用。此外，这些即时通知可能会取代电子邮件等常见的沟通渠道。推送通知可以很容易地集成到在线购物网站、现有博客和其他网站中。因此，推送通知将在2023年变得更加明显。

推送通知在Web开发中的优势

• 推送通知通过以下方式帮助web开发：
• 增强了用户体验，从而提高了参与度。
• 提高品牌知名度。
• 推动访客和点击率。
• 向客户承诺更多的投资回报率。

早期采用者：

• 亚马逊
• Buzzfeed新闻

9.机器学习的内容个性化

机器学习的内容个性化，也称为预测性内容个性化，是一种先进的人工智能驱动方法，可以向每个用户动态显示最相关的内容。

机器学习（ML）用于网络开发，为用户提供改进的体验。开发人员使用ML使软件能够分析传入数据、检测模式和个性化内容。许多领先的公司都使用这项技术来增强用户体验。例如，Airbnb和Netflix使用ML为用户定制搜索结果。

ML可以帮助您在不针对整个用户群体的情况下对内容进行个性化设置。您可以特别识别每个用户，并满足他们的兴趣。算法基于用户意图提供定制的内容。ML的内容个性化是一种惊人的趋势，它允许您通过分析访问者行为来调整内容。

ML在Web开发中的内容个性化优势

• 除了使用ML的高级功能对内容进行个性化之外，开发人员还可以利用这项技术：
• 分析网站导航路径、查看持续时间等。
• 获得比传统A/B测试更多的见解。
• 优化网页变得容易多了。

用户示例：

• Yelp
• Pinterest

10.Motion UI

Motion UI是一个前端框架，用于构建完全响应的网页设计。该技术使开发人员能够在本机应用程序设置中创建动作。它带有预定义的运动，可用于任何设计项目。

网站不仅应该提供用户想要的信息，而且必须具有吸引力。漂亮的网站有更多的机会被你的目标受众注意到。运动UI是一种新的设计方法，它使数字产品更加直观和用户友好。

该方法涉及自定义动画集成和CSS转换，这些转换源于具有动画元素阵列的SASS库。Motion UI有助于创建一个简单的界面，引导用户提供愉快的体验。这是web应用程序开发中最重要的趋势之一，因为它使UI设计更快、更简单。

Motion UI在Web开发中的优势

这项技术带来了惊人的好处，将改变网络开发。以下是其中的一些：

• 易于实现–开发人员不需要是JavaScript或jQuery库方面的专家。
• 通过帮助用户找到他们想要的确切信息，使网页设计更加有效。
• 以更快的速度实现动画元素的原型制作。
• 通过使网站或应用程序具有互动性和吸引力，提高参与度并提高可用性。

11.数据安全

顾名思义，数据安全意味着保护您的数字数据免受不必要的数据泄露或网络攻击。网络攻击会对您的业务和声誉造成巨大打击。因此，数据安全是2023年web开发的趋势技术之一。无论你计划推出什么网络应用程序，数据安全都已成为首要问题。

在未来几年，我们可以期待人工智能在数据安全方面变得更有帮助。我们看到的最新创新是人工智能生物识别登录，用于扫描指纹和视网膜。此外，使用人工智能软件更容易检测威胁。

Web开发中数据安全的好处

• 数据安全方面的进步可以通过以下方式帮助web开发人员：
• 使用安全的内容管理系统、插件和扩展。
• 选择安全的主机和服务器。
• 利用好的防火墙应用程序。
• 提高客户信任。

数据安全提供商：

• Cisco
• Symantec
• IBM

12.多体验

多体验可以定义为跨不同数字接触点（如网站、应用程序、聊天机器人、可穿戴设备等）使用单个应用程序的整个用户体验。该技术的目的是促进无缝一致的用户旅程。

多体验是2023年不可避免的网站发展趋势。如今，智能手机、平板电脑和笔记本电脑并不是潜在客户使用的唯一智能设备。还有其他小工具，如智能手表、AR/VR模块、语音助手和其他物联网设备。

除了创建一个适应常见设备的动态网站外，你还应该追求多体验，在那里你可以通过客户可能使用的所有设备与他们交流。2023年专注于创建一个多体验应用程序可以增加你成为利基市场中最好的企业的几率。

多体验可以通过以下方式改进web开发：

• 该技术实现了跨设备的快速和可扩展的开发。
• 开发人员将能够访问一系列前端工具和后端服务，这些工具和服务将有助于满足所有需求。
• 它建立在低代码框架上，让开发人员对部署有更多的控制权。

多体验开发平台：

• Oracle
• Appian
• Salesforce
• Microsoft

示例：

• Google Home
• Alexa
• Slack

13. Cybersecurity

网络安全的定义是保护计算机系统和网络免受信息泄露、盗窃、损坏或破坏。它在2023年变得更加重要，因为在我们实现更多流程自动化的同时，我们的数据被盗的风险也在增加。你可以与流行的网络安全公司合作，了解该领域的最新技术，包括保护用户免受网络钓鱼攻击的算法开发。另一个有趣的趋势是物联网交互保护和移动安全。

欧洲GDPR（《通用数据保护条例》）等隐私政策的制定也是网络安全领域的最新发展之一。这些新的网络安全创新可帮助您简化信息安全并优化业务连续性管理。

网络安全在Web开发中的作用

网络安全在以下方面帮助网络开发人员：

• 他们可以使用Django或RubyonRails等web框架来避免跨站点脚本（XSS）等重大威胁。
• 可以通过使用强大的加密技术来保护敏感数据，从而采取预防措施。
• 通过监控可疑活动分析可能的攻击。

热门提供商：

• 思科
• 国际商用机器公司
• UpGuard

14.微型前端

Micro Frontends是最近的一种网络发展趋势，它将前端整体拆分成更小、更易于管理的部分。微服务体系结构在过去几年里一直很受欢迎，因为它帮助开发人员构建灵活的后端，而不是老式的后端。然而，前端仍然存在复杂性，其中使用单片代码库来构建接口。幸运的是，Micro Frontends可以避免这种头痛。

该技术帮助开发人员在单独测试和部署之前，将单片前端切割成简单的单元。此外，多个团队可以处理不同的前端组件，然后将它们放在一起创建一个令人惊叹的web应用程序。这也使应用程序升级更容易，并有助于整体开发流程。

微前端在Web开发中的优势

看看Micro Frontends如何帮助web开发人员：

• 它可以简化大型工作流系统，使创建和更新更容易。
• 代码库更小，因此更易于管理。
• 对应用程序的不同部分进行独立开发可以提高灵活性。
• 与传统的单片应用程序相比，每个前端都可以独立缩放。
• 提高可重用性—在创建新工作流的同时节省时间和精力。

如今，用户与网站的互动方式与五年前有所不同。准确地说，他们现在使用语音命令进行搜索，这表明新的网络发展趋势正在出现。

Web开发趋势是创建和改进Web应用程序的最新实践。这些趋势随着新兴技术和用户偏好的变化而不断发展。然而，他们非常重视响应能力和可访问性，为用户提供最佳体验。

2023年，许多新的网络开发趋势凸显出来，彻底改变了网站的开发方式。你可能已经注意到，用户现在比以往任何时候都更需要便利、个性化体验和定制。因此，语音搜索正在实现，虚拟现实正在整合，人工智能正在发挥作用。

在本博客中，我们将逐一探讨2023年的最新网络发展趋势。我们将解释它们是什么，它们是如何工作的，等等。

2023年36大网络发展趋势

1. 区块链技术
2. 渐进式Web应用程序（PWA）
3. 物联网
4. 加速移动页面（AMP）
5. 语音搜索优化
6. API首次开发
7. 人工智能聊天机器人
8. 推送通知
9. 利用机器学习实现内容个性化
10. 运动UI
11. 数据安全
12. 多重体验
13. 网络安全
14. 微型前端
15. 虚拟现实
16. 无服务器体系结构
17. 云计算
18. 单页应用程序（SPA）
19. JavaScript框架
20. 自动化测试
21. 响应式网站
22. 黑暗模式
23. WebAssembly
24. 无代码/低代码开发
25. 增强现实
26. 移动友好型Web开发
27. 核心网络简历
28. WordPress开发
29. 元框架
30. 数据库复兴
31. Monoretos
32. 静态站点生成器
33. 数据合规性
34. 三维元素
35. 无头CMS架构
36. 服务器端渲染

29.元框架

元框架的出现为使用多个框架提供了统一的界面，从而影响了web开发。虽然单页应用程序（SPAs）和服务器端渲染（SSR）仍然是广泛使用的方法，但元框架可以同时使用这两种方法，并提供了更快的开发时间、更容易的代码维护和更好的性能等优势。

使用最广泛的元框架之一是Next.js，它与React.js有着密切的联系。这种集成实际上是Next.jsp在开发者中流行的原因之一。然而，Remix是另一个采用不同方法与React.js集成的元框架，它优先考虑web标准。

其他需要考虑的替代元框架包括SvelteKit，它建立在Svelte.js上，并得到Vercel的支持，以及SolidStart，它建立于Solid.js之上，与React.js相比，提供了更好的开发体验（DX）。

元框架的好处

• 预构建框架：元框架确实可以为开发人员提供一个预构建框架和一套工具，可以简化开发过程，减少所需的样板代码量。
• 提高性能：元框架还可以通过使用服务器端渲染（SSR）而不是客户端渲染（CSR）来提高web应用程序的性能和加载时间。
• 灵活性：元框架可以为开发人员提供更大的灵活性，允许他们使用多种库和技术来构建应用程序。
• 改进的SEO：依赖SSR的元框架可以促进更好的搜索引擎优化（SEO），因为搜索引擎可以轻松地抓取和索引内容。
• 生态系统：许多元框架都有活跃的社区、广泛的文档以及一系列插件和扩展，这些插件和扩展可以让开发人员更容易地找到信息和支持。

示例

• Next.js

• Remix

• SvelteKit

• SolidStart

30.数据库复兴

“数据库复兴”一词描述了在少数大公司经历了一段缓慢的创新和霸权之后，人们对数据库技术的兴趣和创新最近的复苏。这种复兴是由大数据的增长、云计算的出现以及新应用程序架构和编程语言的采用等因素推动的。因此，出现了新的技术、工具和数据库，满足了当代应用程序和数据管理的需求。

例如，已经为微服务和无服务器应用程序架构设计了新的数据库和数据管理工具。无服务器数据库领域的一些热门竞争者包括PlanetScale（MySQL）、Neon（PostgreSQL）和Xata（PostgreQL），它们提供了数据库分支、模式区分、强大的搜索、分析和见解等功能。向云的转移也使部署和管理数据库变得更容易、更实惠，从而开发了新的云原生数据库和服务。这些服务通常提供边缘缓存或分布式只读数据库，以使数据更接近用户并最大限度地减少延迟。”

31.Monoretos

单存储库，也称为单一存储库，是一种源代码存储库，通常使用Git将应用程序或微服务的所有代码保存在一个位置。通过具有统一和自动化的构建和部署过程的monorepo，可以缓解许多开发问题。如今，monorespo已经不局限于大规模应用，即使是较小的公司和开源项目也可以从中受益。

例如，一家公司可以在一个单仓库中拥有多个包，包括共享的UI组件、共享的设计系统（例如，可重复使用的公司设计）以及各自领域的常用实用程序功能。尽管有其优势，monoretos还是可以发展到巨大的规模。例如，据传谷歌拥有有史以来最大的代码库，每天有数以万计的提交，大小超过80 TB。

Monorespo的好处

• monorepo中的可见性特性允许改进协作和跨团队贡献，因为每个人都可以查看彼此的代码。
• 由于共享依赖关系非常简单，因此monoreo中的依赖关系管理变得更简单。
• 在单一的事实来源中拥有单一的真实性来源可以确保不存在版本控制冲突或依赖性问题。
• 由于所有代码都在一个地方，并且可以保持一致性，因此在monoreo中执行代码质量标准和统一风格更容易。
• monoreto中的共享时间线会立即暴露API或共享库中的突破性变化，促进不同团队之间的沟通和团队合作。
• 由于所有代码已经统一在一个地方，从而导致了隐式CI过程，因此在单回购中保证了连续集成。
• 统一的CI/CD部署过程可以用于monoreo中的每个项目。
• 共享构建过程可以用于monoreo中的每个应用程序，从而形成统一的构建过程。

用户示例

• Google

• Uber

• Shopify

32.静态网站生成器

由于其能够提供更快的加载时间、改进的可扩展性、增强的安全性和用户友好的简单性，静态站点生成器（SSG）正在成为2023年web开发的流行趋势。SSG是从模板和内容中生成静态HTML、CSS和JavaScript文件的web开发框架。与动态网站相比，静态网站速度更快，因为它们不需要每次用户访问都进行服务器渲染。它们在构建过程中预先生成所有HTML页面和资产，允许直接从CDN或web服务器提供服务。

此外，静态网站更安全，因为它们缺少服务器端代码，因此不易受到安全攻击。SSG以其简单性而闻名，使其易于开发和部署，而无需复杂的服务器设置。总体而言，SSG为传统动态网站提供了一种更快、更安全、更简单的替代方案。

静态网站生成器的好处

• Quicker load times. 

• Improved scalability and handling of increased traffic.

• Enhanced security

• User-friendly and simple to use.

服务提供商

• Jekyll

• Hugo

• Gatsby

33.数据合规性

随着企业在不断升级的网络安全挑战中优先考虑用户数据保护和法规遵从性，数据合规成为今年网络开发的一个突出趋势。对于组织来说，遵守数据管理法规并承担保护客户信息的责任至关重要。随着网络攻击的增加，战略事件管理规划和团队培训对于防止数据泄露是必要的。

不同的国家有自己的数据合规标准，例如针对欧盟受众的GDPR和针对加利福尼亚州企业的CCPA。不遵守规定可能导致罚款。为了避免长期问题，组织必须遵守当地和全球数据保护法，这使得数据合规成为2023年网络开发的一个组成部分。

34.3D元素

随着网络开发人员寻求创造更具沉浸感和吸引力的用户体验，3D元素的使用成为一种突出且即将到来的趋势。随着2K和4K等高分辨率显示器的日益普及，3D设计已成为最近的趋势。这些元素可以创造身临其境的交互式用户体验，增强网站的整体设计。

结合3D模型、动画和互动元素可以让用户体验更加引人入胜。此外，3D元素能够以更直观的方式有效地传达复杂信息，使其对教育网站和产品演示非常有用。此外，使用3D元素可以增强网站的视觉吸引力，使其更令人难忘，并有助于品牌知名度和客户吸引力。所有这些都使得3D成为动态网页设计世界中的主流趋势。

三维元素的优点

• 沉浸式用户体验
• 3D元素的使用增强了网站的视觉吸引力。
• 增加参与度
• 难忘的品牌体验
• 与高分辨率显示器的兼容性

35.无头CMS架构

随着企业在网络开发中寻求更大的灵活性、无缝内容交付和增强的安全性，Headless CMS架构将成为2023年的一个突出趋势。无头CMS体系结构是一个将内容管理系统（CMS）与前端显示层分离的概念。作为一名开发人员，它可以让你对网站布局的创建和设计有更多的控制权。在无头CMS中，内容被单独存储在中央存储库中，允许在任何设备或应用程序上访问和显示。

这种内容和演示的解耦使企业能够在不同的平台和设备之间无缝地交付内容，而无需修改内容本身。此外，无头CMS体系结构提供了可扩展性和增强的安全性，因为它们不在服务器上存储任何表示逻辑，从而将安全漏洞的风险降至最低。

无头CMS体系结构的优点

• 有了无头CMS，开发人员可以在不影响内容的情况下自由选择和切换前端技术和框架。
• 内容可以在多个平台和设备上重复使用。
• 将内容管理系统与前端分离可以进行独立的更新和修改。
• 使企业能够通过跨多个渠道和平台提供内容来建立全渠道的影响力。

36.服务器端渲染

服务器端渲染是2023年web开发的一个流行趋势。这是一种网络开发技术，在将网页发送到浏览器之前，在服务器上呈现网页的初始HTML。这意味着浏览器不必自己进行渲染，从而加快初始页面加载时间并提高性能。SSR对于包含大量内容或复杂JavaScript的网页特别有用，因为它显著加快了加载过程。

此外，SSR还具有SEO优势，因为搜索引擎可以对渲染的HTML进行索引，而它们可能难以处理JavaScript渲染的页面。通过减少浏览器的工作负载，SSR提高了网页的整体性能，使其响应能力更强，尤其是在处理动态内容时。服务器端渲染有可能彻底改变网络性能和用户体验，预计它将越来越受欢迎，并成为未来几年网络开发的主要技术。

服务器端渲染的好处

• 更快的页面加载
• 改进的SEO
• 增强了互联网速度较慢或设备处理能力有限的用户的可访问性
• 非常适合具有动态内容的复杂web应用程序
• 确保用户及时收到格式完整的页面
• 使用Next.js和Nuxt.js等框架

Web开发的未来是什么？

2023年将见证网络开发领域的许多进步。在这个博客中，我们了解了未来最重要的趋势。区块链技术、PWA、AMP、AI、VR、微前端等将成为未来网络发展趋势的各种技术之一。这些技术将统治未来几年，不断调整以适应公众的需求。

自2001年以来，GMI一直处于数字革命的前沿。我们为中东和印度的客户提供世界级的网络开发服务。我们的网络开发专家团队始终紧跟潮流，提供一流的服务。如果你正在考虑如何在你的网站开发工作中采用这些趋势，今天就和我们的专家谈谈。

如今，用户与网站的互动方式与五年前有所不同。准确地说，他们现在使用语音命令进行搜索，这表明新的网络发展趋势正在出现。

Web开发趋势是创建和改进Web应用程序的最新实践。这些趋势随着新兴技术和用户偏好的变化而不断发展。然而，他们非常重视响应能力和可访问性，为用户提供最佳体验。

2023年，许多新的网络开发趋势凸显出来，彻底改变了网站的开发方式。你可能已经注意到，用户现在比以往任何时候都更需要便利、个性化体验和定制。因此，语音搜索正在实现，虚拟现实正在整合，人工智能正在发挥作用。

在本博客中，我们将逐一探讨2023年的最新网络发展趋势。我们将解释它们是什么，它们是如何工作的，等等。

2023年36大网络发展趋势

1. 区块链技术
2. 渐进式Web应用程序（PWA）
3. 物联网
4. 加速移动页面（AMP）
5. 语音搜索优化
6. API优先开发
7. 人工智能聊天机器人
8. 推送通知
9. 利用机器学习实现内容个性化
10. 运动UI
11. 数据安全
12. 多重体验
13. 网络安全
14. 微型前端
15. 虚拟现实
16. 无服务器体系结构
17. 云计算
18. 单页应用程序（SPA）
19. JavaScript框架
20. 自动化测试
21. 响应式网站
22. 黑暗模式
23. WebAssembly
24. 无代码/低代码开发
25. 增强现实
26. 移动友好型Web开发
27. 核心网络简历
28. WordPress开发
29. 元框架
30. 数据库复兴
31. Monoretos
32. 静态站点生成器
33. 数据合规性
34. 三维元素
35. 无头CMS架构
36. 服务器端渲染

22.黑暗模式

黑暗模式几年前首次引入，但从2020年到2021年，它成为了网络开发的主流趋势。基本上，暗模式与所使用的配色方案相关联。也就是说，网站使用较暗的背景，在其上以浅色显示文本和其他UI元素。

黑暗模式是当今每一项发展的主要考虑因素。调查显示，大多数人更喜欢黑暗模式而不是光明模式。一些解决方案将其提供为一种选项，其中用户可以根据自己的偏好在设置中的暗模式或亮模式之间切换。其他一些解决方案将暗模式作为其唯一的配色方案。无论以何种方式实现，毫无疑问，暗模式将是2023年不可避免的网络发展趋势

暗模式在Web开发中的好处

深色模式之所以受欢迎，不仅是因为它时尚美观，还因为它有几个实际好处，例如：

• 它可以减少眼睛疲劳，尤其是在光线不足的情况下。
• 当使用暗模式而不是相同亮度的亮模式时，它消耗的电池更少。
• 它被发现对有视觉障碍或光敏性的人有帮助
• 激活暗模式时，蓝光发射较少。

早期采用者

• 苹果
• 谷歌
• YouTube
• Instagram

23. WebAssembly

WebAssembly是一项功能强大的技术，旨在解决web应用程序的性能相关问题。这是一种可以在浏览器中与JavaScript一起运行的新语言。WebAssembly是作为一种高级语言编写的，无论其编程语言如何，都可以以更快的性能执行任何代码。它被编译为本地机器代码，由浏览器的CPU直接执行，确保执行速度比JavaScript代码快得多。

WebAssembly不能替代JavaScript；相反，开发它是为了解决由于JavaScript计算而出现的缓慢性能问题。WebAssembly具有二进制代码格式，因此它非常强大和快速。它也用于无服务器计算。

WebAssembly在Web开发中的优势

WebAssembly在网络游戏、在线编辑器、交互式应用程序等的开发中有很多应用。它的好处是：

• 由于用户不必编写代码，因此可以节省时间。
• 提供了可以自动执行数据输入和验证等任务的功能。
• 允许多个用户在同一应用程序上工作，从而改进了协作。
• 它可以在任何网络浏览器上运行，因此可以从任何地方访问。
• 可能以接近本机速度运行代码。
• 它支持多种编程语言。
• 它是一个被浏览器沙盒化的安全平台。
• 在内存和CPU使用方面高效运行复杂的应用程序。

早期采用者

• Autocad
• Figma

24.无代码/低代码开发

如果你正在寻找一种易于使用的技术，可以帮助创建软件解决方案，而不必编写代码，那么这两种技术都适合你。它们通常提供一个拖放界面，用户可以在其中创建用户界面、链接数据源并向应用程序添加功能。开发人员可能对传统编程语言知之甚少，可以轻松地使用这些技术。这是因为它们为应用程序开发提供了一种可视化的方法。然而，它们的相似之处到此为止。它们的区别如下：

目标

Ninetex和Outsystems等低代码平台允许您创建可自由访问的高需求应用程序。另一方面，没有代码更适合满足企业的特定需求。市场上流行的无代码平台有Webflow、Scapic和Mailchimp。

精通

没有任何代码允许没有经验的程序员创建解决方案。然而，只有经验丰富的程序员才能有效地使用低代码平台。

构建逻辑

无代码的基本设计使用简单的拖放逻辑，而低代码的构建逻辑与高代码的解决方案相同。

25.增强现实

如果不提及AR或增强现实，一篇关于技术趋势的文章将是不完整的。这一趋势已经渗透到教育、医疗保健、游戏等各个可能的领域。有了AR，用户可以通过引人入胜、个性化和有趣的设计在自己的环境中体验事物。AR应用的一些值得注意的例子包括：

• Nintendo’s Pokemon Go App

• Google Pixels Star Wars Sticker

• Weather Channel Studio Effects 

如今，宜家、亚马逊等许多电子商务网站也在使用AR，通过创建虚拟展厅来增强用户体验。AR提供的娱乐价值得到了所有用户的充分享受。在短短的一个世纪里，AR从梦想变成了现实，所以用不了多久，AR就会与日常生活相结合，提高生产力和效率。

26.移动友好型Web开发

移动友好型网络开发意味着通过修剪或重新格式化网站的主要元素，并删除效果，使其在较小的屏幕上工作，来浓缩网站。

自从谷歌宣布移动优先索引以来，建立考虑到移动用户的网站已经变得很常见。这一趋势今年也将继续下去。2022年第二季度，全球58.99%的网站流量来自智能手机。因此，任何企业都不能忽视拥有一个移动网站的重要性。

有三种方式可以为移动网站用户提供服务。

1） 移动优化网站：主要为智能手机用户创建网站。

2） 响应式网页设计：创建一个灵活的界面，可以响应所有屏幕大小。

3） 移动友好型网络开发：精简网站元素，使其适合较小的屏幕。

还有一个叫做Accelerated Mobile Pages，这是一个纯粹为移动用户创建的框架。

移动友好型Web开发的好处

一个移动友好型网站有很多优点，其中一些最重要的优点如下：

• 为用户提供无缝的网络体验，无论他们使用什么设备
• 增加网络流量，从而提高转化率
• 成本效益高，因为没有创建新的网站或应用程序；相反，现有的网站正在精简，其方向正在调整以适应移动屏幕

27.Core Web Vitals

核心网络活力是2023年的另一个网络发展趋势，将持续很长一段时间。谷歌于2020年推出的Core Web Vitals是一系列因素（目前有三个），如果进行适当优化，可以改善网站的整体用户体验。根据谷歌的说法，这些指标在未来可能会根据用户认为的卓越页面体验而改变。

• 最大内容绘制（LCP）–它显示最重要的内容加载速度；它可以是文本、图像或视频。基准分数：2.5秒或更短。
• 首次输入延迟（FID）–它显示页面的交互性。换句话说，用户点击网页上的链接或视频“播放”按钮后，你的网站做出响应所需的时间。基准分数：100毫秒或更短。
• 累积布局偏移（CLS）–它显示页面是否稳定。如果你的页面在视觉上不稳定，也就是说，如果页面上的元素在加载时移动，你的用户会有不好的体验。基准分数：0.1或更低。

核心网络活力的重要性

尽管内容相关性仍然是搜索引擎排名的主要因素，但Core Web Vitals本身就很重要。如果两个或两个以上的网站都有相关内容，谷歌会优先选择为核心网络简历优化的网站。

衡量核心网络活力的工具

有许多工具可用于检查您网站的Core Web Vitals评分并进行必要的调整：

• PageSpeed Insights

• Google search console

• Lighthouse

28.WordPress开发

由于其可扩展性和易用性，WordPress网站开发不仅在2023年，而且在未来几年都可能成为一种趋势。此外，它的最新版本6.0在几个月前发布。

随着一切都变得快节奏，如今的企业正在寻找简单、现成的解决方案，这些解决方案可以帮助他们节省时间，并在没有专业知识的情况下管理一切。在WordPress上建立和运行一个网站是轻而易举的事，因为它是一个CMS，社区已经完成了很多艰苦的工作。通过WooCommerce插件，该平台还提供了建立电子商务商店的解决方案。

根据W3techs的数据，截至2023年1月，63.6%的网站使用WordPress，市场份额为43.20%。

WordPress Web开发的好处

• 具有无限数量的主题和插件以及顶级安全性的开源CMS
• 活跃的在线社区和支持论坛为几乎任何问题提供帮助。
• 初学者友好平台
• 提供电子商务解决方案

使用WordPress的热门网站

• TechCrunch

• Yelp

• PlayStation

• 2023年，生成型人工智能释放了巨大的创造力和生产力潜力。
• 我们对2024年的最高预测显示，每一次战略对话都需要包括GenAI。

全局

了解今年的预测如何影响你的思维和战略规划

我们的年度顶级战略预测列表使IT内外精明、前瞻性思维的高管能够审视人工智能从工具转变为合作者和创造者意味着什么。像规划假设一样考虑这些预测：确定每个预测的时间范围，并评估近期标志，以确定预测实现的可能性是越来越大还是越来越小。

Gartner对2024年的预测分为三类，涵盖了技术和业务发展的最关键领域，我们预计您的组织将在未来三到五年内面临这些预测。

第一类：GenAI让人们在个人和职业上变得更好、更强大

个人可以使用GenAI创建更好的简历、报告、工作产品以及与他人的互动。到2026年，30%的员工将利用数字“魅力过滤器”，让你看起来比实际情况更好，在他们的职业生涯中实现以前无法实现的进步。

因为GenAI可以提高整个劳动力的产出，拥有大量廉价劳动力的国家将不会有那么明显的优势。到2027年，人工智能的生产力价值将被公认为国家实力的主要经济指标，这主要是由于劳动力生产力的普遍提高。

GenAI可以帮助创建一个更加多样化的劳动力队伍，包括来自不同教育和种族背景的不同年龄组以及神经分化的人。到2027年，25%的财富500强公司将积极招聘神经多样性人才，以提高业务绩效。

立即观看：Gartner对2024年的预测：行业网络研讨会系列

第二类：企业会更好地克服最糟糕的特质

为计算机供电的电力需求迅速增长。GenAI提高了能源成本和可用性。到2026年，一半的G20成员国将经历每月限电，将能源意识运营转变为竞争优势或重大故障风险。

GenAI可以提供现代化计划、重构计划、测试和验证以及其他功能，以加快现代化工作。到2027年，GenAI工具将用于解释遗留业务应用程序并创建适当的替代品，从而将现代化成本降低70%。

用机器人补充劳动力可以帮助企业发展，但这将暴露出改变企业运营的必要性。到2028年，由于劳动力短缺，智能机器人的数量将超过制造业、零售业和物流业的一线工人。

机器工人和客户的崛起促使人们重新思考关键业务运营。到2026年，30%的大公司将拥有专门的业务部门或销售渠道，以进入快速增长的机器客户市场。

第3类：新的威胁产生新的责任和社区

虽然GenAI带来了大量的机会，但虚假信息是一种新的威胁载体。到2028年，企业用于对抗它的支出将超过300亿美元，蚕食10%的营销和网络安全预算。

首席执行官必须授权一位负责任的高管，如CISO，来应对整个组织中虚假信息的挑战。到2027年，由于监管压力的增加和攻击面的扩大，45%的CISO的职责将扩展到网络安全之外。

工会历来向组织和政府施压，要求他们在公司之前保护员工。到2028年，在采用生成人工智能的推动下，知识工作者的工会化将增加1000%。

了解来年商业技术战略的发展趋势。 汤姆梅里特告诉我们要注意哪些。

了解趋势很有用。一方面，当有人使用最新的流行语时，它们可以帮助您不显得古怪。您不想回应说您的数据结构是棉质的，是吗？

Gartner 最近在增长、变革和信任类别中提出了 2022 年的 12 大战略技术趋势。

让我们找出一些您可能想要密切关注的内容。以下是 2022 年的五个战略技术趋势。

总体体验或TX。

这结合了所有的 X。您的客户体验、员工体验和最终用户体验都融合在一起。在 Total Experience 中，每个体验的领导者都对客户和员工的综合需求负有同等责任。其理念是提高客户和员工的信心、满意度、忠诚度和拥护度。

生成式人工智能或 GAN

使用机器学习来找出有关内容或对象的新见解，而无需教授模型。它可以创建代码、定位营销、识别新产品等等。

超自动化。

这意味着找到可以自动化的事情并尽快完成。让您的员工能够处理更重要的问题或您从未想过可以解决的问题。 Gartner 表示，超自动化团队应该专注于质量、速度和增强决策。

数据织物

这是对跨平台和业务用户集成数据的描述。这样做的目的是使您可以轻松使用您拥有的数据并减少数据管理工作。

网络安全网格。

没有边界了，伙计们。您的数据无处不在。网络安全网格架构（CSMA）认识到这一点，并致力于保护数据，无论数据在哪里。

这只是我想指出的五个，但还有更多，例如可组合应用程序和分布式企业。想知道它们的意思吗？ Gartner 分析师 Esther Shein 在文章中将它们全部分解：12 项技术可在 2022 年加速增长、建立信任并塑造变革。

 

原文：https://www.techrepublic.com/article/top-5-strategic-tech-trends-for-20…

本文：

2022 年即将到来，科技界并未坐以待毙。当我每天为 Daily Tech News Show 报道科技新闻时，随着趋势的到来、加速和消失，我坐在前排。

以下是我对 2022 年要寻找的前五项技术趋势的看法。

1. 中央银行数字货币或 CBDC。

您已经看到有关在中国或实施这些试验的小国进行的有限试验的报道。我的意思是像巴哈马这样的实际政府数字货币没有像萨尔瓦多那样采用比特币。今年，更多主要政府将参与创建由政府发行的数字货币的游戏，以试图避免加密货币浪潮的潜在威胁。

2. 电池技术。

我不打算预测电池技术的重大突破——那是 5 到 10 年之后。但是太阳能和风能将继续变得更好，更具创新性，这将为我们可以用现有的电池技术做些什么亮灯。想象一下您所看到的智能手机电池发生在工业化电力存储中的情况。

3.芯片短缺。

可悲的是，我认为它不会在今年结束，但到 2022 年底，我们将看到隧道尽头、航道尽头或您喜欢的任何后勤比喻的曙光。事实上，随着晶圆厂迎头赶上，所有正在建造的新工厂都需要证明其合理性，因此请准备好接受有关容量管理的故事。

4.元宇宙。

你会经常听到元节这个词。尽管如此，就像现在一样，它在很大程度上将毫无意义。 2022 年将不会有真正的元宇宙，尽管有几家公司声称他们已经做到了。 Web3 是真实的——元节还不是......

5.人工智能反弹。

我猜对人工智能的强烈反对会越来越大。人们越来越关注机器学习算法中的偏见，这将继续成为主流意识。由于对人工智能的影响有些毫无根据的恐惧，这将导致抵制，并呼吁加强监管。期待数据隐私发生的事情开始转向人工智能。

抱歉，我知道所有这些都不是晴天，但它们是我在我面前看到的趋势。明年再来看看我是对还是错。

原文：https://www.techrepublic.com/article/top-5-tech-trends-for-2022/

本文：https://jiagoushi.pro/node/1754

很难理解技术对企业和整个社会的影响。今年的年度 Thoughtworks 窥镜报告试图将广泛的技术纳入视野，以便企业领导者了解技术将它们带向何方。

该报告采用整体方法来分析 100 种当前和新兴技术的影响。该报告分为称为镜头的部分，“为行业领导者提供了如何最好地竞争并成为颠覆者的建议。”

“我们使用窥镜中的镜头来帮助理解所有个人趋势，这些镜头类似于我们认为重要的大‘故事情节’，”Thoughtworks 全球技术主管迈克尔梅森说。 “有趣的是还要考虑组合镜头。如果我们将人机体验的演变与人工智能的爆炸性相结合，那么这将对特定行业或组织产生什么影响？虽然我们在报告，这个练习对读者来说也是一个很好的用来激发他们思考的练习。”

与人工智能合作

第一个镜头，与 AI 合作，着眼于企业如何从机器学习和 AI 的快速采用中获得最大收益。要做到这一点，企业必须了解该技术在哪些方面表现良好，在哪些方面表现不佳。例如，需要创造力或直觉的问题并不是人工智能的最佳用例。在这些情况下应用人工智能应该是为了帮助人类决策，而不是取代它。

在其他领域，例如部署聊天机器人来回答基本查询或将客户请求上报给人类客户服务代表，人工智能的效果非常好。受益于人工智能驱动的自动化的领域包括动态定价、推荐系统、异常检测和供应链优化。

在这个领域值得关注的一些趋势包括：尊重隐私的计算、AutoML、联邦学习，以及在最遥远的未来，量子机器学习。

不断发展的人机体验

下一个镜头侧重于人机体验。众所周知，这是一个需要改进的领域。本节重点介绍虚拟世界的新兴概念，这是现实世界和数字世界重叠的现实领域。扩展现实应用——VR、AR 和混合现实——在这个领域占据主导地位。

该报告的作者预计，随着 VR 和 AR 设备制造商和初创公司试图从中获利，该领域将得到更多关注。根据 Emergen Research 报告中引用的研究，元界市场将呈爆炸式增长，同比增长 40% 至 800B 美元到 2028 年。

值得关注的技术包括：脑机接口、视网膜投影、情感计算，以及在更遥远的未来，元宇宙。

发挥平台的潜力

第三个镜头侧重于将平台建设作为核心业务战略。报告称，这是一个“充满歧义”的领域，因为即使是“平台”或“平台方法”的概念也很难定义。

“成功的平台方法取决于明确定义，”报告称。 “平台可以推动利益相关者之间的各种价值和误解或错位，这将导致低于标准或浪费的努力。”

为避免这些问题，报告建议首先定义您想要实现的目标、您想要的结果，并确保所有利益相关者都理解并分享相同的目标。

“平台是加速器或催化剂，拥有平台可以让你更快地做某事，”梅森说。

根据 Mason 的说法，目前使用的平台分为三种类型：

• 以开发人员为中心的基础架构平台，通过一种通用的、经过验证的安全性和合规性方法来加快上市时间并降低风险。
• 业务能力平台通过提供一组 API 来加速新产品的开发，这些 API 封装了现有的业务能力，并使使用现有资源构建新服务变得更加容易。
• 通过促进消费者、同行和服务提供商之间的互动来创造价值的平台商业模式。

在这个领域值得关注的一些技术包括：雾计算、信任生态系统、机器对机器协作，以及在更遥远的未来，私有物联网 PaaS 平台。

扩大敌对技术的影响

通过这个镜头，报告的作者探索了即使是好的技术也可能被用于坏目的的想法。

“根据我们的定义，‘敌对’技术不仅包括恶意软件和黑客工具等犯罪技术，还包括广告和客户定位等用例，”报告称。 “一个例子是算法或机器学习系统中的偏见。这些可能表现出对某些客户群体的‘敌对’倾向，而没有受到损害或故意以这种方式设计，因为它们的构建或开发方式出现了计划外和未被注意的扭曲。”

即使是合法的活动，例如在人们上网时跟踪他们，也可能被一些人视为敌对，而其他人则自由地放弃他们的隐私以换取目标广告等感知利益。

为了避免疏远客户并提高信任度，该报告的作者建议尊重客户的意愿，避免侵入性定位和根除偏见人工智能。

在这个领域值得关注的一些趋势包括：尊重隐私的计算、隐私感知通信、差分隐私，以及在更遥远的未来，量子机器学习和元宇宙。

加速实现可持续发展

第五个也是最后一个镜头着眼于技术推动的增长和消费的大局和长期可行性。报告称，消费者、政府和投资者都要求企业对环境承担更大的责任，因为“走向绿色已经从可有可无变成了企业的当务之急”。

“技术是气候变化的主要贡献者，大多数科技公司都在试图解决这个问题……”报告称，但它“也可以帮助我们的日常生活更加可持续，例如支持优化交通的智能城市减少污染。向可持续世界的转变正在加速，这一趋势具有广泛的商业影响。

其中一些影响包括要求能源效率和可持续性的政府政策和立法；投资者更喜欢具有强大环境、社会和治理标准的公司；以及利用绿色举措吸引新客户并留住现有客户的公司。

“有两个关键趋势需要注意，”梅森说。 “首先，消费者越来越意识到可持续实践的必要性，并担心环境影响和气候变化，他们确实会根据公司对可持续发展的看法改变他们的购买行为。这与购买的依据不同然而，决定了实际的 ESG 评级。”

在这个领域值得关注的一些技术包括：循环经济技术、可持续性区块链、绿色软件工程，以及在更遥远的未来，元宇宙和 DNA 数据存储。

原文：https://www.techrepublic.com/article/5-tech-trends-that-will-impact-bus…

本文：https://jiagoushi.pro/node/1784

从新进入者到现有者，每项技术都有一点是正确的：定制是关键。

商业技术有两个主要目标：通过效率降低成本，帮助企业增加收入。这是每个供应商的标准宣传的一部分。

在Gartner 2023年的顶级战略趋势中，出现了一种新的、选择自己的冒险方法来应对技术的关键转变，该方法展示了企业如何使用特定的战略和产品来反映总体目标。

一些企业热衷于明年削减成本，而另一些企业则预计增长水平会飙升。高德纳（Gartner）杰出副总裁分析师弗朗西丝·卡拉穆齐斯（Frances Karamouzis）表示，第三组人只是在重塑自己。

卡拉穆齐斯说：“实现这一目标的三种方式是优化、扩展和开拓。”。

该报告于周一在佛罗里达州奥兰多举行的Gartner IT研讨会/Xpo 2022上发表，展示了过去一年技术类别的演变。它还显示了企业可以推进技术研究，并在适当情况下进行投资，以抵御潜在竞争对手的潜力。

但定制是关键。

Karamouzis告诉首席信息官Dive：“其中很多都有多种底层技术，需要将它们结合在一起并进行架构设计，以便客户能够真正实现这些技术。”。“我们不期望一个客户会出去做所有的10件事。”

以下是Gartner 2023年的顶级战略技术趋势：

持续性

可持续性，或更具体地说，可持续技术，是战略趋势中的一个首要主题，因为环境和社会变化在行政议程中日益重要。

她说：“这真的是在谈论所有的基础技术，这些技术将帮助客户关注环境因素、治理和社会。”。

可追溯性、分析、可再生能源和人工智能是该小组的工具组成部分。

元宇宙

作为2022年最热门词汇的竞争者，“元宇宙”对不同的人来说可能意味着不同的东西。

Gartner在其趋势中将其定义为一个集体虚拟3D共享空间，“由虚拟增强的物理和数字现实融合而成”。尽管Facebook母公司Meta大力推动市场营销，但该分析公司预计，这一空间不会由一家供应商拥有。

Gartner预测，在未来五年中，五分之二的大型组织将结合Web3、AR云和数字孪生，推出基于元宇宙的项目，以增加收入。

这是该技术首次被列入年度趋势清单。

超级应用程序

根据Gartner的数据，预计到2027年，全球一半的人口将成为多个超级应用程序的每日活跃用户。但什么是超级应用程序？

卡拉穆齐斯说：“超级应用程序将应用程序平台和生态系统的功能融为一体。”。“它有自己的一套功能，但它也是第三方开发和发布自己的迷你应用程序的平台。”

换句话说，超级应用程序可以为客户或员工整合和替换多个应用程序。

卡拉穆齐斯说：“就终端用户可用的内容而言，这是一个游戏规则的改变者，但就品牌而言，这也是一个游戏改变者。”。

自适应AI

当前的人工智能系统必须根据过去的数据进行训练，以确保准确性，这在条件快速变化时成为一个挑战。

但Gartner建议，自适应人工智能将能够使用实时反馈，并动态改变其学习内容，根据需要调整目标。

数字免疫系统

安全性是技术高管的首要任务，无论他们的垂直行业。

在数字免疫系统中，数据驱动的洞察力有助于改进操作、自动化事件解决并提高系统的稳定性。

Karamouzis表示：“这意味着要将可观测性、增强测试、混沌工程、自动修复、站点可靠性等概念纳入到所有开发人员的预配置元素中，从而优化他们推出的应用程序平台的弹性。”。

应用可观测性

这一策略使公司能够获取可观察到的工件（日志、跟踪或API调用），并采取综合方法来加速决策。

Karamouzis在趋势公告中表示：“当进行战略规划并成功实施时，应用可观测性是数据驱动决策的最有力来源。”。

AI信任、风险和安全管理

该框架适用于所有人工智能算法以及在人工智能下运行的模型，本质上通过将这些控件集成到模型中来处理可能危及人工智能模型或数据的问题。

正如Gartner所说的，TRiSM将信任、风险和安全管理纳入模型中，“因此它是对环境中新事物的自我测试”，Karamouzis说道。

行业云平台

SaaS、PaaS和IaaS的组合将为公司提供行业特定的模块化功能集，以支持特定行业业务所需的用例。

多年来，从微软到AWS，供应商一直在寻求满足特定行业的需求。

这些平台的使用将加快，Gartner预测到2027年，一半的企业将使用行业云平台。

平台工程

报告称，平台工程允许公司构建和运营用于软件交付和生命周期管理的自助开发平台。

该公司预测，到2026年，五分之四的公司将建立平台团队。该方法将使公司能够优化开发人员体验，加快客户价值交付。

无线价值实现

5G技术的支持者称其为潜在的企业技术颠覆者。虽然特定领域的应用程序已经显示出价值，但Gartner预计，没有哪种技术能够主导所需的无线解决方案。

Karamouzis表示，这一趋势“主要是如何围绕所有不同的无线技术扩展网络和端点”。“因此，这是一系列适用于许多不同环境的无线解决方案”和纯连接。

他们将使用内置分析提供洞察力，低功耗系统将直接从网络获取能量。这意味着网络将成为直接商业价值的来源。

 

• 这些创新可以推动你更快地实现商业目标，尤其是在人工智能快速发展的时代。
• 有目的地集成精选的几个，以帮助建立和保护您的数字组织，同时创造价值。

全局

这些战略性技术趋势将在未来三年内纳入业务和技术决策

Gartner敦促您评估每一种技术趋势的影响和好处，以确定哪种创新或战略组合将对您的组织的成功产生最重大的影响。

下载电子书：Gartner 2024年十大战略技术趋势的详细指南

1. 人工智能信任、风险和安全管理（AI TRiSM）
2. 持续威胁暴露管理
3. 可持续技术
4. 平台工程
5. 人工智能增强开发
6. 行业云平台
7. 智能应用程序
8. 民主化的世代人工智能
9. 增强的互联员工队伍
10. 机器客户

每一种趋势都与一个或多个关键的业务主题有关：保护和保存过去和未来的投资，在正确的时间为正确的利益相关者构建正确的解决方案，并为不断变化的内部和外部客户环境提供价值。

主题1：保护您的投资

为了确保技术投资的持续影响，请：

• 故意的。停止所有方向不足的不受控制的实验。努力应该是有意的，并产生良好的日常使用效果。
• 现实的。通过从一开始就考虑必要的保护措施来计算项目的投资回报率。
• 前瞻性。在确保您的权利（即知识产权和创作所有权）和未来的持久地位的同时，量身定制创新并考虑到重复使用。

属于这一类别的IT趋势是：

• 人工智能信任、风险和安全管理（AI TRiSM）
• 持续威胁暴露管理
• 行业云平台
• 可持续技术
• 民主化的生成式人工智能

到2026年，生成人工智能将显著改变70%的新网络应用程序和移动应用程序的设计和开发工作。

来源：Gartner

主题2：建设者的崛起

通过以下方式释放构建应用程序和解决方案的无数社区的创造力：

• 使用适合您所在行业、特定组织需求和专业员工的技术。
• 开发您的路线图，使非专业人员能够创建。
• 与业务利益相关者密切合作，以确定软件交付和产品组合生命周期管理。

属于这一主题的IT趋势是：

• 平台工程
• 人工智能增强开发
• 行业云平台
• 智能应用程序
• 可持续技术
• 民主化的生成式人工智能

到2027年，80%的首席信息官将拥有与IT组织可持续性相关的绩效指标。

来源：Gartner

主题3：传递价值

通过以下方式优化和加快您改善利益相关者体验的方式，并扩大您推动收入的选择：

• 不断适应不断变化的内部和外部客户需求，创造价值确定和交付的良性循环。
• 包括针对基于算法的客户的方法，这些客户的影响力正在迅速增长。
• 促进对快速发展的数字工具的受控访问，无论这些工具与生成性人工智能、劳动力技能和迁移有关，还是与其他增强和自动化的机会有关。

属于这一主题的IT趋势是：

• 机器客户
• 增强的互联员工队伍
• 智能应用程序
• 可持续技术
• 民主化的生成式人工智能

如何使用这些技术实现首席执行官和首席信息官2024年及以后的目标

• 根据组织的具体情况，检查趋势的潜力，将其纳入未来几年的战略规划，并适当调整您的商业模式和运营。
• 这些趋势是相辅相成的，而不是孤立的。将技术结合起来，以符合您的战略、转型意图和利益。
• 积极成果包括增强韧性、最大限度地实现数据价值、吸引和留住人才、实现ESG目标、推动增长和加快数字业务。

研究背后的故事

来自Gartner副总裁兼分析师Bart Willemsen的办公桌

“技术中断和社会经济不确定性需要有大胆行动和战略性增强抵御能力的意愿，而不是依赖临时应对措施。IT领导者必须确保经过计算的风险，并进行可靠和持久的投资，以可持续地实现内部和外部价值创造。”

在过去的两年里，预测未来变得更加困难。大流行病、供应链危机、这些事件的经济影响以及政治动荡的世界已经使世界天翻地覆，使得根据最近的历史预测未来变得更加困难。

在过去的两年里，我们看到远程工作的加速，人们离开工作或职业的“伟大辞职”，从实体购物到在线购物的更大转变，以及企业 IT 组织需要优先考虑云和自动化。

已经发生了很多变化。 COVID-19 病毒的 omicron 变体的到来，以及我们对这次新爆发的反应，也是图中的一个新因素。一些科技巨头已经取消了他们在大型科技会议 CES 上的亲自参与。

尽管如此，有迹象表明组织可以监控以了解未来可能发生的事情，然后制定计划以利用即将到来的机会。我们要去哪里，你需要采取什么行动？我们只收集了过去几个月的几篇文章，为塑造 2022 年及以后的力量提供了展望。

以下是您对 2022 年的预测指南：

• Gartner：2022 年及以后 IT 组织和用户的顶级预测
  • 老板会被淘汰吗？非洲会成为新的印度吗？企业会不会停止尝试收集如此多的消费者信息？
  • https://www.informationweek.com/executive-insights-and-innovation/gartn…
• CIO 议程：未来的云、网络安全和人工智能投资
  • Gartner 表示，在大流行造成的波动期间，采用“业务可组合性”的企业更有可能取得成功。这种波动性将持续存在，所以现在是准备的时候了
  • https://www.informationweek.com/executive-insights-and-innovation/cio-a…
• 云可能会看到更多的人工智能，面临地缘政治摩擦加剧
  • Gartner 和 Forrester 的分析师分别认为，未来几年会更广泛地使用自动化并提高政府对云领域的参与度。
  • https://www.informationweek.com/cloud/cloud-may-see-more-ai-face-increa…
• IT 领导者可能在 2022 年花费预算的地方
  • 数字化、数据利用、IT 上市速度和严密的安全性将成为 2022 年的业务和 IT 重点——以及对人才永无止境的追求。
  • https://www.informationweek.com/strategic-cio/where-it-leaders-are-like…
• 更多的技术支出从 IT 中转移出去
  • 企业技术支出正在增加，但 CIO 和 IT 领导者的预算将减少。业务单位本身是
  • https://www.informationweek.com/strategic-cio/enterprise-tech-2022-what…

原文:https://www.informationweek.com/strategic-cio/enterprise-tech-2022-what…

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