人工智能需求增长。 2019 年， 全球半导体行业预料将更加集中于支持人工智能需求。 人工智能的发展是行业动因之一， 预期在未来 20 年将带来 5%-6%的增长率。 计算本身也越趋专用化， 以满足人工智能的需求。 在这些趋势下， 中国也致力于独立发展半导体行业， 并将人工智能作为未来经济核心。 2018年， 中国的深度学习专利数量位居全球第一， 但有关专利的总体价值并不明确。 30 中国明确表示， 未来发展将会由先进技术驱动， 而人工智能将会是一大关键元素。
引入外国业务和聘请外国人才。 无人自驾汽车结合机器人、 人工智能和半导体技术， 带来非常困难的设计挑战， 中国初创企业和国家最领尖的超大规模平台公司仍然依靠硅谷在无人驾驶技术领域的专业技能。 39 但是， 尽管自动驾驶汽车的专业技能可能仍然为外国所有， 但中国有关行业正通过投资外国制造商以及积极聘请和引入市场领先人才， 以获得生产汽车的硬件和软件。 2018 年6 月， 日本软银集团宣布向一家中国投资基金出售 Arm Limited(一家领先的半导体设计供应商(设计包括 Cortex iPhone)) 在华业务的多数股权。 投资团由厚朴投资管理公司牵头， 并得到一家中国主权财富基金和北京丝路基金支持， 以 7.75 亿美元收购 ArmLimited 在华业务 51% 的股权。这一举措使中国能够获得更多 Arm 公司的设计。 值得注意的是， Arm公司 2017 年约五分之一的盈利来自中国需求。
中国企业也应吸引更多人才进入大陆， 以不断推进国内芯片供应。 在这一方面， 长江储备科技有限责任公司已投资 240 亿美元兴建中国首座先进存储芯片工厂， 且已从外国芯片制造商招揽数千名工程师加入。该公司最近宣布其 32 层 NAND 存储芯片的进展; 虽然这是一个好兆头， 但仍落后于其他存储器制造商的最新型 64 层芯片。 同样， 中芯国际为了推进 14 纳米制程的研究， 招揽了台湾台积电一名高管加盟; 台积电是全球最大的芯片代工厂商， 比 中芯国际先进两三代。 与此同时， 台积电已在南京开始兴建一座代工厂， 藉以在大陆市场进一步站稳脚跟。
芯片设计和知识产权。 尽管中国企业在制造最先进的半导体方面的能力仍处于发展之中， 但是中国的芯片架构设计和知识产权如今已具有全球竞争力。华为设计的新手机芯片采用 7 纳米工艺， 且宣称效能和耗能均优于顶级竞争对手。华为的系统级芯片也以人工智能核心和全球最快调制解调器为亮点， 可及时赶上 5G 的早期部署。华为依靠台湾的台积电制造芯片 ， 与其他中国顶尖技术品牌一样，自主研发设计产品， 而生产制造则交由其他厂商代工。 但这也表明中国企业能够打造出处于技术最前沿的规格。
量子计算机
德勤就2019年及以后的量子计算机发展做出了五大预测：
1. 未来几十年内， 量子计算机将不会取代传统计算机。 预计2019年或2020年将首次实现经过验证的“量子霸权”， 或称为“量子优越性”， 即量子计算机能够执行传统(基于晶体管的传统数字) 计算机投入大量时间或者资源也无法完成的某些工作。 尽管这的确是一大重要里程碑， 但“霸权” 一词可能会让人产生误解。 量子计算机必将更好地解决一些有用且重要的计算问题， 但并不意味着量子计算机在处理所有、 大多数甚至10%的计算工作时都能体现出优越性。
2. 量子计算机市场规模未来将达到500亿美元左右， 与目前的超级计算机市场规模相当。 相比之下， 2019年传统计算机(包括消费型智能手机和企业用超级计算机) 市场规模有望突破一万亿美元。即使到2030年， 在数十亿的智能手机、 计算机、平板电脑以及较低级别的企业计算设备中，也没有一台属于量子技术型设备， 虽然它们有时或者常会借助云技术进行量子计算。
3. 首台商业通用量子计算机最早将于本世纪30年代诞生。 本世纪20年代可能是量子计算的快速发展时期， 但本世纪30年代则最有可能是量子计算市场扩张的十年。
4. 本世纪20年代， 含噪声的中型量子计算市场(使用早期量子计算机) 每年将产生数亿美元的价值。 早期量子计算机(亦称“含噪声的中型量子”计算机) 的计算位含有噪音，可靠性不如未来更强大、 更具灵活性的量子计算机， 但增强的计算能力仍相当有用， 且可能具备商业开发价值。 目前尚不确定哪些行业将能从含噪声的中型量子计算技术中获益， 而生物化学企业肯定能因此受益。
5. 本世纪20年代， 量子安全防护行业规模将达到数亿美元。 大型量子计算机必将推动安全与密码学领域实现指数级加速发展。(在足够大的量子计算机上处理的) 舒尔算法能够破解现下众多公钥加密系统 ， 如数字签名算法和椭圆曲线密码编码学。 企业和政府现在就应着手防范高效的量子计算机带来的威胁， 否则当威胁真的来临时， 将为时已晚 。
在德勤报告关注的行业中，5G的普及速率可能并没有想象中的那么快， 但 5G 网络的高数据传输率和低时延特性将可能推动移动、 医疗、 制造业等几乎所有依赖网络的各行各业发生转型。 3D打印在沉寂几年后， 如今的发展态势印证了(甚至在一定程度上超过了) 当初的乐观预期。 归功于芯片技术的推动， 机器学习将在 2019 年再次成为发展规模最大、 增长速度最快的技术 。而最近几年火热的量子计算机，虽然可以解决某些特定的问题，但在未来的几十年内，都不会成为“经典计算机”的替代品。
