生成式AI從去年各式各樣的實證測試，到今年開始展現成果，今年整體企業的IT投資比去年足足多了13%，加碼力道創下五年來的新高，AI投資更是成長了39%，從去年的平均819萬，今年增加到1,140萬元，不論哪個產業，今年都提高了自家AI投資的預算，企業公雲預算也因SaaS形式的生成式服務的熱門而上揚，今年雲端投資比去年多了3成。

企業如何運用這些資源，投入到哪些新興IT技術，我們每一年都會製作一張企業新興技術雷達圖，讓你用一張圖快速了解大型企業的2025年技術布局和採用趨勢。

和去年相比，生成式AI相關的新興技術最熱門，從代理型AI、RAG（檢索增強生成）架構、ChatGPT或Gemini等GAI服務，甚至是用AI來增強軟體工程，輔助開發、除錯到測試等的採用率，今年都比去年多了一成企業開始採用，這是今年採用率成長最多的四類新興技術。

隨著今年底臺灣即將開始徵收碳費，第一批徵收對象超過5百多家大型企業，明年要申報前一年，也就是2025年的碳排放量來計算碳費，今年更多企業採用碳排放儀表板，比去年多了近一成。這些企業就是為了先自己掌握每季、甚至是每月碳排放變化趨勢，作為營運排碳優化的參考。

IT基礎架構的技術採用上，同樣受到生成式AI浪潮的帶動下，更多企業開始想要採用AIOps，用AI優化IT的維運。值得注意的是近幾年開始崛起的DevSecOps，開發安全維運一體化的做法，快速普及，今年也比去年多了7%企業開始導入，反而是DevOps採用率比去年些微下滑，甚至在有些產業列如一般製造業採用DevOps的企業，比去年減少了快5%。
對所有資訊長來說，資安是每年第一優先的目標，今年其次的兩大目標，一個是生成式AI，另一個則是提升IT維運效能。企業期望資訊團隊一方面支持企業創新的發展，另一方面又希望能夠越來越有效率和速度。這也反映到今年各項新興技術的採用趨勢上。

在地企業第一線採用數據：395家臺灣大型企業，7成IT主管參與技術盤點

今年我們調查了395家臺灣大型企業，超過7成2是企業IT部門最高主管或資訊長參與。我們針對四大類共35項新興IT技術進行調查，包括了9項AI新興技術、10項AI架構與開發類技術、10項IT基礎架構類技術，以及其他6項新興技術。

每一年我們都會參考前一年的趨勢和當年的熱門技術話題，重新檢視調查項目清單，今年我們再度調整了技術雷達圖的新興技術項目，技術項目的數量比去年的38項新興技術減少了4項，變化看似不大，但項目的內容和去年有很大的不同，希望更能反映出企業對新興科技的採用布局。

移除10項技術，新增7項新興技術，包括後量子密碼和衛星網路

今年主要增加了7項技術項目，包括了「PQC後量子密碼」、號稱網頁組合語言技術的「WebAssembly」、「數位雙生」、臺灣開始上路的「衛星網路」、成為應用主流技術生態的「雲原生Cloud Native」、去年開始爆紅的「AI增強軟體工程」、以及生成式AI安全把關的「護欄技術」(Guardrail)。這些都是去年開始的熱門技術話題。雖然雲原生技術，一般概念上包括了容器技術和微服務技術，但是雲原生生態圈的技術涵蓋更多也更廣，因此，今年特別增加了這一項，作為IT基礎架構技術其中之一，來觀察雲原生架構在臺灣企業中的普及情況。

我們也移除了不少去年技術清單中的項目，包括了「行動AI應用」和「AIoT」，這兩項逐漸成為更廣泛的企業常見應用做法，幾乎所有行動應用，都開始使用AI，許多偵測裝置的資訊也都會結合AI技術來處理，今年決定移除常見的普及性技術。另外也移除了過於只有特定產業才會用的「顧客數據平臺」（CDP），還有「MLOps」（ML流程自動化），前者主要用於零售產業，後者常見金融業自己打造自己的MLOps平臺，多數企業採用SaaS服務形式或套裝AI開發工具，多已經內建MLOps能力。另外也移除了一些製造業才會用的「邊緣運算架構」。

另外還有幾項採用率偏低的技術項目，也沒有列入今年的調查清單，包括了越來越多產品內建的「向量資料庫」、「混沌工程」、「5G專網」、「數據網格」（Data Mesh）。還有兩類越來越少人用的「SDDC」（軟體定義資料中心），總共移除了10項去年的新興技術項目。

今年技術雷達圖追蹤四大類，共35項新興技術

我們也些微調整了新興技術的所屬分類，以下依序來介紹。35項新興技術，分為四類，分布在這張新興技術雷圖的四個象限，左上角是「IT基礎架構」，右上角是「AP架構與開發」，左下角是「AI技術」，右下角是「(其他）新興技術」類。

第一類「IT基礎架構」有10項，包括了多雲混合雲、 Kubernetes（容器）、無伺服器技術、 AIOps（用AI優化IT維運）、FinOps（雲端維運成本管理）、衛星網路、區塊鏈、Cloud Native、SRE（網站可靠性工程）、 平臺工程 (Platform Engineering）。其中，因為基礎架構高度自動化是平臺工程的重要工作，平臺工程去年原屬於AI架構與開發，今年改調整到IT基礎架構，另外也將去年屬於其他新興技術的區塊鏈技術，也改放入IT基礎架構類技術之一。
右上角的第二類技術「AP架構與開發」有10項，包括了微服務架構、中臺架構設計、Open API架構、敏捷開發、DevOps（開發維運一體化）、DevSecOps（開發安全維運一體化）、GitOps、LowCode/NoCode 、AI增強軟體工程和網頁組合語言技術WebAssembly。

第三類「AI技術」（去年名為資料與AI類）位於左下角，這是技術項目清單變動最大的一類，共有9項，包括了6項與生成式AI相關的技術項目，從GAI模型（如LLM、SLM和LMM等）、提示工程、ChatGPT/Gemini等SaaS應用、RAG架構（檢索增強生成）、代理型AI、護欄技術，以及相關AI或資料技術，包括了負責任AI、資料湖，以及不屬於生成式AI的分析式AI，最後一項也可說是傳統的AI技術。我們希望透過這樣的AI技術清單調整，更能反映企業對於生成式AI熱門新興技術的採用動向，也能了解對於傳統AI技術的持續使用情況。

最後一類右下角的「新興技術」，則包括了不屬於上述三類的其他技術項目，包括了碳足跡儀表板、SBOM軟體物料清單、數位雙生、PQC後量子密碼、空間運算(AR/VR)，再加上去年的FIDO網路身分驗證技術，今年擴大涵蓋到無密碼登入（Passkeys通行金鑰）技術，統一為「FIDO/Passkeys」技術。

整體企業技術雷達圖重點剖析

在35項新興技術項目中，若按採用率來排名，最高前三名包括了ChatGPT/Gemini應用，高達46.8%企業採用，等於每兩家就有一家企業導入，次高是GAI模型，也多達36.2%，每三家就有一家不只用SaaS形式GenAI服務，也會自己部署模型來運用，前兩項熱門新興技術都是AI類技術，可以說，所以企業今年都因為生成式AI浪潮而動起來了。採用率第三高的技術項目是IT基礎架構類的多雲混合雲，這也受惠於生成式AI，三分之一的企業採用公雲大廠提供的GenAI服務，也拉高了企業的公雲比重，甚至會採用多家公雲的GenAI服務。

在AP架構與開發類技術上，微服務架構仍是採用率最高的一項，2025年採用率達到31.4%，比去年持續增加了3%，等於成長了一成，也是有明顯擴大普及率的趨勢。其他企業採用率超過三成的技術項目，還包括了RAG架構、Kubernetes容器技術、非GAI的分析式AI。

採用率1.5%的衛星網路和0.8%的PQC後量子密碼，雖然採用率是最低的兩項，但卻反映出臺灣開始有企業採用這兩項極為新穎的技術。這幾年，政府大力發展數位韌性下，帶動衛星網路服務在臺上路，讓企業多了一個網路通訊備援方式，從我們的大調查今年也看到開始有企業採用衛星網路。至於後量子密碼技術，更是一個長期安全風險的技術考量，國外雖然聲量很大，採用的企業也不多，但在臺灣也開始有少數極有安全風險遠見的企業開始採用這項技術，來預防日後量子技術突破後的資料加密遭破解風險。

今年的爆紅技術包括了代理型AI、GAI模型、RAG架構、碳足跡儀表板、AIOps，這都是比去年採用率排名，大幅增加超過5名的熱門技術。K8s容器技術和多雲混合雲架構依舊是IT基礎架構的主流，AI增強軟體工程也成了今年AP架構與開發類的主流。

iThome如何設計新興技術雷達圖？

從2023年發表新興技術雷達圖以來，我們的主要架構是參考了業界知名企業IT顧問公司Thoughtworks的技術雷達圖設計形式來製作，軟體重構教父Martin Fowler就是這家公司的成員之一，但在技術項目的落點執行上，改用調查數據來排序，取代專家判斷的排序方式。

這家顧問公司組成了一個技術專家委員會，來評估多項新興技術，決定出每一項技術的推薦等級，分為四類，推薦「採用」的技術、推薦「試驗」的技術，還有推薦可「評估」的先期技術，以及建議企業最好「暫緩」使用的技術等四級。他們的技術雷達圖可以視為專家推薦的技術採用清單，但是無法反映出實際的企業採用動向。

而iThome技術雷達圖的設計方式，則用CIO自己對技術評估的數據來說話。在今年度的iThome CIO大調查中，同樣由IT主管自填，2024年已經採用和2025年想要採用的新興技術，再依據每一項新興技術的企業採用率高低和技術採用率排名變化，來設計這份雷達圖。我們也沒有直接套用Thoughtworks技術雷達圖的四種分類，而是改為爆紅、退燒、主流和崛起，希望更能反映出臺灣大型企業技術採用動向，來供企業規畫自家技術藍圖的參考。

今年調查的35項新興技術，每一項技術在雷達圖中只會出現一次，座落在四大類各自的半圓形區域中。最內圈的「爆紅技術層」（紅色層）是指今年技術排名和去年排名相比，進步超過5名的新興技術，也就是採用率超越了其他5項技術的爆紅技術。反之，最外圈的「退燒技術層」（綠色層）則是指，兩年相比，技術排名下滑超過5名的技術。就算採用率高的技術，也可能因為今年採用率大幅下滑，或者被其他更熱門的新興技術超越，而落入了退燒類技術。我們希望透過排名變化，來反映技術之間競爭的態勢，來反應今年技術爆紅或退燒的情況。

將35項技術先區分出爆紅和退燒兩類技術，其餘技術在分配到中間的白色層中，又分為「主流技術層」和「崛起技術層」，以35項新興科技的整體採用率平均值作為分界線，今年不分產業整體企業的平均值是18.5%，這個比例比去年的13.7%還要高，也反映出企業更積極採用各項新興技術的企圖心。各產業技術雷達圖區分主流類與崛起類技術的分界線標準也不同，會依據各產業的所有技術採用率平均值作為分界標準，簡單來說，除了熱門和退燒技術以外，其餘技術項目，高於半數技術採用率的項目，就屬於主流層，低於半數項目採用率的技術，則列入崛起層。

在中間兩環的白色層中（主流層和崛起層），還會按照採用率多寡，來繪製出不同新興技術的落點，採用率越高者越接近圓心。最後，還有一類是今年預估採用率為0%的技術，則直接列入到雷達圖的圓形區域之外，不屬於上述任何一層，代表這項技術，今年沒有任何參與調查的企業想用。但還是會維持在各類別的區域範圍中，在各產業新興技術雷達圖比較容易出現這類採用率為0%的技術。

iThome今年的新興技術雷達圖是以395家企業的採用率數據為主，而各產業的新興技術雷達圖，則是以該產業自己的採用數據來繪製。可以說，一份產業新興技術雷達圖，就是這個產業IT主管，對所屬產業的熱門、退燒、主流和崛起技術的觀察結果。

生成式AI技術帶動各項新興技術每一年都有很大的演變和進化，讓技術升級速度加速到一年一變的步調。為了持續反應更新穎的技術變化趨勢。所以，從去年開始，  

依據技術排名變化來區分爆紅與退燒技術的分類方式，從原本的「過去3年」排名變化的排序策略，改為「過去一年」排名變化的排序策略。今年持續採用同樣的排序和分類做法，讓讀者更可以比較去年和今年的技術雷達圖熱門和退燒動態。

今年的技術雷達圖製作方法上，只有2025年排名比2024年的排名進步了5名以上的新興技術，才列為爆紅技術，也就是雷達圖中心紅圈中的新興技術項目。相反地，今年排名比去年下滑超過5名的技術，則列入「退燒」類技術，也就是雷達圖最外緣的綠色圈項目。

最後一項設計，為了反應一項新興科技2024年到2025年的採用率變化服務，我們延續去年設計，以紅色、黑色和綠色三種顏色的三角形來標記變化幅度，紅三角代表採用率正成長，綠色代表下滑，黑色則代表採用率和去年相當。採用率成長低於10%的技術標記1個紅三角，超過10%的技術則標記2個紅三角，超過15%者3個，後續每多5%，就多1個紅三角。年採用率減少5%的技術則標記1個綠三角，減少超過5%的技術則一率標記為2個綠三角。

連續三年製作這樣的新興技術雷達圖，一方面希望反應臺灣大型企業所用IT技術的演變，另一方面也希望反映企業每一年的技術決策態勢，作為CIO規畫未來一年技術布局，甚至是更長期技術發展藍圖的參考。

 圖表說明  35項新興技術分為四類，包括了「IT基礎架構」、「AP架構與開發」、「AI技術」和「新興科技」，再按照2024與2025年的熱門程度變化，分為四個圈，每個圈中的技術代表不同的等級：爆紅技術（去年到今年的排名上升5名者）、主流技術（今年預估採用率超過平均採用率）、崛起技術（今年預估採用率低於平均採用率）和最外圈是退燒技術（今年比去年的排名下滑5名者）。同一圈中2025年預估採用率越高者，越靠近核心。紅色三角形代表企業採用率的增加幅度（超過10%者2個紅三角，超過15%者3個，後續每多5%，就多1個紅三角），綠色三角代表該項今年採用率減少者，減少5%者1個綠三角，超過5%者2個綠三角。兩年相比，採用率相同者，以黑色三角來代表。位於第四圈外者代表今年採用率降到0%。2025年整體企業技術平均採用率18.5%。

資料來源：2025 iThome CIO大調查，2025年8月。執行說明：2024年12月30日到2025年2月3日，調查臺灣2千大規模大型企業，有效問卷395家，72%填答者為企業IT最高主管。