盡管納斯達(dá)克指數(shù)似乎每天都創(chuàng)下新高，但在市場(chǎng)持續(xù)不確定的情況下，企業(yè)科技支出在宏觀方面仍然保持謹(jǐn)慎。

這不一定是壞消息，但可能會(huì)讓決策者感到不安。通常，在過渡周期中，就像我們現(xiàn)在所處的那樣，高管們不想在資本配置上過度輪換，因?yàn)檫@些資本配置可能會(huì)通過人工智能等新興技術(shù)以更具成本效益的方式實(shí)現(xiàn)。

我們?cè)谥暗膸撞ㄖ幸部吹搅祟愃频哪Ｊ?。從大型機(jī)和微型機(jī)過渡到 PC 時(shí)代，企業(yè)信息技術(shù)支出出現(xiàn)了一段“大疲軟”的時(shí)期，Y2K 和互聯(lián)網(wǎng)支出過于旺盛的強(qiáng)烈反對(duì)，以及在云、移動(dòng)、軟件即服務(wù)、社交和大數(shù)據(jù)時(shí)代，傳統(tǒng)企業(yè)技術(shù)勢(shì)頭穩(wěn)步惡化。

每一波浪潮都不同，但仍然有兩個(gè)共同的主題：1）堅(jiān)信新時(shí)代已經(jīng)到來(lái);2）害怕中斷，這有時(shí)會(huì)導(dǎo)致倉(cāng)促的決策和浪費(fèi)。如今，這些抵消力量似乎正在發(fā)揮作用，因?yàn)?87% 的企業(yè)表示對(duì)人工智能投資采取了謹(jǐn)慎的態(tài)度。這種謹(jǐn)慎態(tài)度正在宏觀支出環(huán)境中顯現(xiàn)出來(lái)。

在這篇突發(fā)分析中，我們查看了企業(yè)技術(shù)研究部的季度支出數(shù)據(jù)，并為您提供了我們對(duì)宏觀市場(chǎng)正在發(fā)生的事情以及支出環(huán)境如何變化的看法。我們將量化技術(shù)和政策驅(qū)動(dòng)的不確定性的頑固重量，并傳達(dá)企業(yè)如何應(yīng)對(duì)。

一月的熱情轉(zhuǎn)為謹(jǐn)慎

讓我們先來(lái)看看 2021 年繁榮時(shí)期的科技支出情緒。

ETR 的這一數(shù)據(jù)顯示了大約 1,800 名 IT 決策者對(duì)年度 IT 支出增長(zhǎng)的季度預(yù)期。正如我們過去所討論的，我們遠(yuǎn)離孤立經(jīng)濟(jì)的高個(gè)位數(shù)。在上圖中提請(qǐng)您注意 2025 年，我們進(jìn)入今年時(shí)，ITDM 預(yù)計(jì)年度支出將健康增長(zhǎng) 5.3%，今年春季下降至 3.4%，并在 2025 年 7 月的調(diào)查中略有上升至 3.6%，仍遠(yuǎn)低于 1 月份的高點(diǎn)。更令人擔(dān)憂的是，G2000 數(shù)據(jù)反映的大支出者預(yù)計(jì)增長(zhǎng) 2.9%，中小企業(yè)則更樂觀，為 4.5%。

令人擔(dān)憂的原因是，中小型企業(yè)更容易受到關(guān)稅等政策轉(zhuǎn)變的影響，而且它們屏蔽打擊的能力低于全球大型企業(yè)。

科技支出模式與美聯(lián)儲(chǔ)行動(dòng)相關(guān)

正如我們?cè)谶@里展示的那樣，繪制科技支出與兩年期國(guó)債的變化很有趣。

藍(lán)線是兩年期的價(jià)格，與科技支出情緒基本成反比。2022 年，我們?nèi)匀皇艿?COVID 的繁榮后遺癥，隨著利率飆升，科技支出預(yù)期緩慢減弱（從大約 7% 降至 6%）。但隨著現(xiàn)實(shí)的到來(lái)，你可以看到 2023 年 7 月的支出軌跡跌至 3% 以下，此后一直保持在 3% 的中間區(qū)間。

除了我們開頭提到的因素之外，網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)隨著所有地緣政治體而升級(jí)，導(dǎo)致我們引用的這種持續(xù)的謹(jǐn)慎態(tài)度。

在這個(gè)時(shí)代，運(yùn)營(yíng)彈性變得越來(lái)越重要

這里顯示了之前 ETR 宏觀調(diào)查中的一個(gè)有趣的數(shù)據(jù)點(diǎn)——衡量地緣政治和其他問題對(duì)組織運(yùn)營(yíng)彈性態(tài)勢(shì)的影響程度。

我們可以查看這些數(shù)據(jù)，因?yàn)楹艽笠徊糠挚蛻魧椥宰鳛橹刂兄?。右翼的人是暴露更多，還是他們已經(jīng)更有彈性了？我們從這些數(shù)據(jù)中不知道，除了它傳達(dá)了彈性已成為我們很長(zhǎng)一段時(shí)間以來(lái)最關(guān)心的問題。

網(wǎng)絡(luò)攻擊比以往任何時(shí)候都更具破壞性

造成這種情緒的一個(gè)主要原因是，隨著組織面臨的所有變化——地緣政治、人工智能的步伐、政策不確定性等——網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)被 ITDM 列為他們的第一大擔(dān)憂。也許是最難解決的。下圖顯示了緊迫性，來(lái)自 theCUBE Research 最近的一項(xiàng)研究，由 Christophe Bertrand 領(lǐng)導(dǎo)，量化了從網(wǎng)絡(luò)攻擊中恢復(fù)所需的時(shí)間。

最左邊的數(shù)據(jù)要求 600 個(gè)組織估計(jì)從攻擊中恢復(fù)需要多長(zhǎng)時(shí)間，最右邊的圖表詢問那些實(shí)際經(jīng)歷過網(wǎng)絡(luò)攻擊的組織恢復(fù)需要多長(zhǎng)時(shí)間。在右翼——那些經(jīng)歷過攻擊的人——只有 2% 的人可以在幾個(gè)小時(shí)內(nèi)恢復(fù)，只有 12% 的人可以在不到一天的時(shí)間內(nèi)恢復(fù)。這兩個(gè)數(shù)據(jù)集中的大多數(shù)受訪者都面臨著多天的恢復(fù)時(shí)間。

克里斯托夫的研究量化了這種破壞的成本，并且有許多研究也這樣做了。但關(guān)鍵點(diǎn)是：1）攻擊對(duì)生產(chǎn)力的打擊是生產(chǎn)力損失數(shù)天或數(shù)周;2） 組織開始了解現(xiàn)實(shí)，并且對(duì)自己的能力總體上持現(xiàn)實(shí)態(tài)度。

另一個(gè)需要指出的因素是預(yù)算不是無(wú)限的。除了保持正常運(yùn)轉(zhuǎn)和經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)之外，組織還必須發(fā)展和轉(zhuǎn)型業(yè)務(wù)。因此，他們必須為新的業(yè)務(wù)線計(jì)劃提供資金，為人工智能提供資金，并不斷迭代網(wǎng)絡(luò)。所有這些因素都會(huì)影響我們之前分享的宏觀支出數(shù)據(jù)。

組織用來(lái)切割的方法

對(duì)于那些感受到預(yù)算壓力和支出減少的組織來(lái)說(shuō)，他們是如何做到這一點(diǎn)的？以下數(shù)據(jù)描述了所使用的方法。

總的來(lái)說(shuō)，在這項(xiàng)研究中，只有 20% 的組織正在減少 IT 支出。這比兩年前的 24% 有所下降，這是一個(gè)積極的因素。他們通過裁員來(lái)做到這一點(diǎn)，正如你在最左邊的一組條形圖上看到的那樣。這種方法又回到了去年秋天的高點(diǎn)。你可以看到新項(xiàng)目被推遲。雖然這是第二常見的技術(shù)，但它的受歡迎程度正在下降。再往右，您可以看到減少云費(fèi)用正在加速。

用于加速支出的方法

讓我們更深入地研究一下，看看組織如何增加其 IT 支出，如下所示。

新項(xiàng)目加速仍然是首要評(píng)估。云資源的擴(kuò)展，雖然仍然是第二位，但正在下降。

因此，根據(jù)此和之前的數(shù)據(jù)，您可以推測(cè)云面臨壓力。

云支出繼續(xù)超過其他行業(yè)

以下數(shù)據(jù)顯示了按類別劃分的支出——云、硬件、外包和 SaaS。

盡管之前的數(shù)據(jù)可能被解釋為負(fù)面數(shù)據(jù)，但云仍然遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過顯示的其他廣泛領(lǐng)域，年增長(zhǎng)率為 8.1%，是宏觀平均水平的兩倍多，并且遠(yuǎn)高于硬件、外包和 SaaS，這些領(lǐng)域均處于低個(gè)位數(shù)或低個(gè)位數(shù)。

請(qǐng)記住，僅三大超大規(guī)模企業(yè)加上阿里巴巴今年的云收入將超過 2500 億美元，該集團(tuán)的收入增長(zhǎng)在 20 多歲左右——因此仍然非常強(qiáng)勁，并且超過了其他行業(yè)。云正在由人工智能推動(dòng)，人工智能是持續(xù)增長(zhǎng)的現(xiàn)有工作負(fù)載的強(qiáng)大基礎(chǔ)，以及本地不存在的生態(tài)系統(tǒng)供應(yīng)商的飛輪。

預(yù)測(cè)人工智能生產(chǎn)力的繁榮

最后，讓我們看看組織從他們的人工智能支出中看到的結(jié)果是什么。會(huì)議上的供應(yīng)商說(shuō)法是，我們已經(jīng)退出了人工智能的實(shí)驗(yàn)階段，我們正在進(jìn)入大規(guī)模部署。我們并不完全這么看。大多數(shù)客戶繼續(xù)告訴我們，他們的人工智能還處于起步階段，并且在很大程度上處于實(shí)驗(yàn)階段，投資回報(bào)不確定。這在很多方面都是個(gè)好消息，因?yàn)樵鲋档臐摿κ蔷薮蟮摹绻阆嘈牛ㄏ裎覀円粯樱┤斯ぶ悄苁且环N持久的趨勢(shì)。

上述數(shù)據(jù)表明，人工智能最常用于提高生產(chǎn)力和增強(qiáng)人類的日常任務(wù)。支持更好的分析是理所當(dāng)然的。當(dāng)您擁有良好的分析數(shù)據(jù)時(shí)（例如在 Snowflake、Databricks 或云倉(cāng)庫(kù)/湖倉(cāng)一體中），將 AI 納入其中就很有意義，風(fēng)險(xiǎn)更小，而且唾手可得。

我們認(rèn)為，上面的第三個(gè)柱——通過新的收入來(lái)源進(jìn)行轉(zhuǎn)型——將需要更多時(shí)間，但凈現(xiàn)值將比我們今天在早期人工智能實(shí)驗(yàn)中看到的要大得多。下降到第 4 位是顯著的——避免或裁員——但人工智能將影響就業(yè)是真實(shí)而切實(shí)的。令人驚訝的是，無(wú)論是否如此，仍有 10% 的人在這些規(guī)定領(lǐng)域真正沒有追求人工智能。我們的解釋是，他們正在等待先驅(qū)者接過箭。

想象一下，在 $10T+ 的人工智能經(jīng)濟(jì)中，生產(chǎn)力提高 100%

讓我們回到生產(chǎn)力的重點(diǎn)。正如我們?cè)谥暗耐话l(fā)分析部分中分享的那樣，自第二次世界大戰(zhàn)以來(lái)，實(shí)際上只有兩次持續(xù)十年的生產(chǎn)力繁榮。第一個(gè)是在戰(zhàn)后時(shí)代，美國(guó)制造業(yè)大幅增加。這刺激了消費(fèi)者買家的飛輪，推動(dòng)了 50 年代末到 60 年代的生產(chǎn)力。第二個(gè)主要上升是由于 1990 年代個(gè)人計(jì)算機(jī)生產(chǎn)力的繁榮。包括我們?cè)趦?nèi)的許多人認(rèn)為，我們正處于全球生產(chǎn)力持續(xù)增長(zhǎng)時(shí)期的風(fēng)口浪尖。

讓我們想一想這個(gè)問題。2023 年，風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)人工智能的投資約為 500 億美元，去年增加了一倍多，今年還將增加。三大超大規(guī)模企業(yè)加上 Meta Platforms 今年將在資本支出上花費(fèi)超過 3000 億美元。因此，讓我們四舍五入，假設(shè) 5000 億美元正在人工智能上花費(fèi)，正如我們所說(shuō)，目前資本回報(bào)率有限。聽起來(lái)很多，對(duì)吧？五萬(wàn)億美元的邊際回報(bào)？

但讓我們退后一步。全球年經(jīng)濟(jì)規(guī)模超過 100 萬(wàn)億美元。人們談?wù)摰氖巧a(chǎn)力提高 10%、20%、30%。讓我們以 10% 為例，順便說(shuō)一句，這將對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生巨大的積極影響。這意味著生產(chǎn)力每年增加 10 萬(wàn)億美元。因此，從這種背景下來(lái)看，5000 億美元也許沒有那么離譜，甚至可能是保守的。

你的問題是你應(yīng)該潛入還是等待？有很多例子表明快速追隨者在這些新浪潮中蓬勃發(fā)展。Facebook 并不是第一家社交媒體公司。戴爾并不是第一家 PC 制造商。谷歌并不是第一個(gè)搜索引擎。因此，在周期早期過度輪換資本配置可能是危險(xiǎn)的。同時(shí)，不參與幾乎肯定會(huì)讓你落后。

所以我們的建議是：

• 在您的業(yè)務(wù)中選擇正確的位置——即從商業(yè)價(jià)值開始;

• 如果您在高價(jià)值和輕松獲勝之間做出選擇 - 首先選擇輕松獲勝;

• 了解新浪潮即將到來(lái)的想法背后的文化，他們必須乘風(fēng)破浪，否則最終成為浮木

• 使用這種思維方式來(lái)建立肌肉記憶，然后讓分布式/分散式組織有機(jī)地在整個(gè)系統(tǒng)中構(gòu)建價(jià)值。

您的組織將知道在何處部署代理。作為高管，您的工作是提供北極星方向、可靠的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的基礎(chǔ)以及工具和資源，以便他們能夠?qū)崿F(xiàn)這一目標(biāo)。

我們對(duì)未來(lái)感到非常興奮，我相信您也是如此。宏觀不確定性始終存在——即使事情蓬勃發(fā)展，每個(gè)角落都有盲點(diǎn)。因此，希望我們的數(shù)據(jù)和您對(duì)市場(chǎng)的了解可以幫助您駕馭未知。我們期待與您一起踏上旅程。