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美银AI深度报告:“AI赋能一切”,技术商业化总规模将达16万亿美元

  人类正站在技术变革爆发点,Exascale超级电脑每秒进行百亿亿次级计算,AI发现的晶体结构数量是科学史上发现的45倍以上,仅用30天就研发出潜在抗癌新药,乌拉圭工业机器人数量比人口还多......

  美国银行在3月21日的深度报告中指出,2024年将是“AI赋能一切”的一年,AI和其他技术发展之间形成一个巨大的正反馈,包括人工智能、计算、机器人、通信、医疗保健、能源等30项技术领域或将迎来突破。

  而实现突破的技术商业化十分关键,美银预计相关市场规模约为16万亿美元。

  从历史来看,技术进步导致财富集中和企业快速更迭,过去100年里3%的公司几乎创造了全球所有的净财富;自从2015年以来,大约三分之一标普500成分股被替换,技术加速市场变革和颠覆。

  自去年来AI科技革命拉开帷幕,正带动各行各业加速发展,未来将更多取决于AI模型的落地和应用,美银指出了端侧AI设备、增强模拟、知识图谱、超算(HDC)、通用人工智能(AGI)等五大落地方向。

   AI“接管”一切 发展形成“正反馈”

  美银指出,人工智能发展正处于一个转折点,其正在以指数级的速度改变各行业,AI未来的发展将取决于以下三方面因素:

  1、技术“交叉”:不同技术之间的相互促进,例如AI推动计算和通信技术的发展;

  2、技术“稀缺”:在一个对技术的需求超过供应的世界,算力需求增长速度超过了摩尔定律的预测,数据和算力的稀缺性将成为挑战;

  3、技术“经济性”:技术自身向着更低的成本和更高的回报发展。

  进一步来看,美银认为,2024年将是“AI赋能一切”的一年,AI和其他技术发展之间形成一个巨大的正反馈。

  AI连接并赋能技术、商业和社会,推动着技术奇点的发展。这一进程中,计算、通信和技术的发展为AI革命带来动力,反过来又形成了正向反馈循环,提供了更多的计算能力、通信资源和数据,进一步加速了AI进步。

  

  美银还谈到了算力的重要性,如此多的数据,但算力却跟不上相应增长。

  计算能力的需求增长速度超过了摩尔定律的预测,每两年增长275倍。

  我们即将从每天生成百亿亿字节的数据——转向百万的六乘方字节,可再生能源超过80%的新产能也需要新的基础设施和材料,而这些原材料供应短缺。

  此外,美银还提到,未来成本将进一步降低,所有这自动化、人工智能和技术上的投资都在全面降低价格并提高回报。例如,尽管过去20年内存驱动器的容量增加了超过20000倍,但每千兆字节的价格却下降了超过99%。

   AI落地的五大应用领域

  去年是“AI元年”,AI革命将从开始加速,2023年我们见证了生成式AI投资激增,自ChatGPT发布以来,已经引入了各种闭源和开源模型,各公司开始开发、采用或将AI集成到产品或业务中。

  美银指出,创新步伐将从这里加速,更多的AI工具和应用可能很快会推出。这可能会在数字领域之外,为终端设备、机器人和生命科学的物理领域带来丰富的机会。

  1、端侧AI设备:在本地设备(如智能手机、汽车、可穿戴设备)上部署AI功能/模型,有助于减少延迟、成本,有助于分担大型服务器的功率负载,提高整个AI生态系统的性能。

  

  2、增强模拟:AI用于加速发现过程,识别最可行的模拟,加速新分子的创造,并降低成本,在物理世界中需要10年才能完成,现在可以在几周到几个月内完成这项任务,应用领域包括药物发现、芯片、化学品、材料。

  

  3、知识图谱:知识图谱组织来自多个源的数据,捕获有关感兴趣主题的信息,并在它们之间建立联系。它们是解决LLM“幻觉”问题(即提供带有高度信心的不准确信息)并提高神经网络能力的关键。大多数组织中的数据专业人员通常花费25-30%的时间寻找和搜索相关数据。

  

  4、超维度计算(HDC):HDC使用高维向量来表示信息,而不是传统的二进制系统。它可以捕获更复杂的数据模式,并允许计算机保留更多记忆,从而减少计算和能源需求。HDC相比今天芯片中使用的技术,可以实现超过60%的能源节省。

  5、通用人工智能(AGI):AGI作为人工助理,它将具备在广泛任务上达到或超过人类水平的一般认知能力,能够实现自我学习,并且能够解决未被预先编程的任务。随着数据的增长、计算能力的提高和技术的创新,AI可能在未来十年内达到1500的智商,是人类平均智商的18倍。

  美银补充称,尽管AI带来了许多好处,但也存在挑战,如端侧设备AI的功耗、成本、算法/软件优化和安全性问题。整体而言,美银报告预测,到2030年,AI可能会为全球增加15%-20%左右的经济价值。

  本文来自微信公众号“硬AI”