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人類正站在技術(shù)變革爆發(fā)點(diǎn)，Exascale超級電腦每秒進(jìn)行百億億次級計算，AI發(fā)現(xiàn)的晶體結(jié)構(gòu)數(shù)量是科學(xué)史上發(fā)現(xiàn)的45倍以上，僅用30天就研發(fā)出潛在抗癌新藥，烏拉圭工業(yè)機(jī)器人數(shù)量比人口還多......
美國銀行在3月21日的深度報告中指出，
2024年將是“AI賦能一切”的一年，AI和其他技術(shù)發(fā)展之間形成一個巨大的正反饋，包括人工智能、計算、機(jī)器人、通信、醫(yī)療保艦?zāi)茉吹?0項(xiàng)技術(shù)領(lǐng)域或?qū)⒂瓉硗黄啤?/p>
而實(shí)現(xiàn)突破的技術(shù)商業(yè)化十分關(guān)鍵，美銀預(yù)計相關(guān)市場規(guī)模約為16萬億美元。
從歷史來看，技術(shù)進(jìn)步導(dǎo)致財富集中和企業(yè)快速更迭，過去100年里3%的公司幾乎創(chuàng)造了全球所有的凈財富；自從2015年以來，大約三分之一標(biāo)普500成分股被替換，技術(shù)加速市場變革和顛覆。
自去年來AI科技革命拉開帷幕，正帶動各行各業(yè)加速發(fā)展，未來將更多取決于AI模型的落地和應(yīng)用，美銀指出了端側(cè)AI設(shè)備、增強(qiáng)模擬、知識圖譜、超算（HDC）、通用人工智能（AGI）等五大落地方向。
AI“接管”一切 發(fā)展形成“正反饋”
美銀指出，人工智能發(fā)展正處于一個轉(zhuǎn)折點(diǎn)，其正在以指數(shù)級的速度改變各行業(yè)，AI未來的發(fā)展將取決于以下三方面因素：
1、技術(shù)“交叉”：不同技術(shù)之間的相互促進(jìn)，例如AI推動計算和通信技術(shù)的發(fā)展；
2、技術(shù)“稀缺”：在一個對技術(shù)的需求超過供應(yīng)的世界，算力需求增長速度超過了摩爾定律的預(yù)測，數(shù)據(jù)和算力的稀缺性將成為挑戰(zhàn)；
3、技術(shù)“經(jīng)濟(jì)性”：技術(shù)自身向著更低的成本和更高的回報發(fā)展。
進(jìn)一步來看，美銀認(rèn)為，2024年將是“AI賦能一切”的一年，AI和其他技術(shù)發(fā)展之間形成一個巨大的正反潰
AI連接并賦能技術(shù)、商業(yè)和社會，推動著技術(shù)奇點(diǎn)的發(fā)展。這一進(jìn)程中，計算、通信和技術(shù)的發(fā)展為AI革命帶來動力，反過來又形成了正向反饋循環(huán)，提供了更多的計算能力、通信資源和數(shù)據(jù)，進(jìn)一步加速了AI進(jìn)步。
美銀還談到了算力的重要性，如此多的數(shù)據(jù)，但算力卻跟不上相應(yīng)增長。
計算能力的需求增長速度超過了摩爾定律的預(yù)測，每兩年增長275倍。
我們即將從每天生成百億億字節(jié)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)向百萬的六乘方字節(jié)，可再生能源超過80%的新產(chǎn)能也需要新的基礎(chǔ)設(shè)施和材料，而這些原材料供應(yīng)短缺。
此外，美銀還提到，未來成本將進(jìn)一步降低，所有這自動化、人工智能和技術(shù)上的投資都在全面降低價格并提高回報。例如，盡管過去20年內(nèi)存驅(qū)動器的容量增加了超過20000倍，但每千兆字節(jié)的價格卻下降了超過99%。
AI落地的五大應(yīng)用領(lǐng)域
去年是“AI元年”，AI革命將從開始加速，2023年我們見證了生成式AI投資激增，自ChatGPT發(fā)布以來，已經(jīng)引入了各種閉源和開源模型，各公司開始開發(fā)、采用或?qū)I集成到產(chǎn)品或業(yè)務(wù)中。
美銀指出，創(chuàng)新步伐將從這里加速，更多的AI工具和應(yīng)用可能很快會推出。這可能會在數(shù)字領(lǐng)域之外，為終端設(shè)備、機(jī)器人和生命科學(xué)的物理領(lǐng)域帶來豐富的機(jī)會。
1、端側(cè)AI設(shè)備：在本地設(shè)備（如智能手機(jī)、汽車、可穿戴設(shè)備）上部署AI功能/模型，有助于減少延遲、成本，有助于分擔(dān)大型服務(wù)器的功率負(fù)載，提高整個AI生態(tài)系統(tǒng)的性能。
2、增強(qiáng)模擬：AI用于加速發(fā)現(xiàn)過程，識別最可行的模擬，加速新分子的創(chuàng)造，并降低成本，在物理世界中需要10年才能完成，現(xiàn)在可以在幾周到幾個月內(nèi)完成這項(xiàng)任務(wù)，應(yīng)用領(lǐng)域包括藥物發(fā)現(xiàn)、芯片、化學(xué)品、材料。
3、知識圖譜：知識圖譜組織來自多個源的數(shù)據(jù)，捕獲有關(guān)感興趣主題的信息，并在它們之間建立聯(lián)系。它們是解決LLM“幻覺”問題（即提供帶有高度信心的不準(zhǔn)確信息）并提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能力的關(guān)鍵。大多數(shù)組織中的數(shù)據(jù)專業(yè)人員通�；ㄙM(fèi)25-30%的時間尋找和搜索相關(guān)數(shù)據(jù)。
4、超維度計算（HDC）：HDC使用高維向量來表示信息，而不是傳統(tǒng)的二進(jìn)制系統(tǒng)。它可以捕獲更復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式，并允許計算機(jī)保留更多記憶，從而減少計算和能源需求。HDC相比今天芯片中使用的技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)超過60%的能源節(jié)剩
5、通用人工智能（AGI）：AGI作為人工助理，它將具備在廣泛任務(wù)上達(dá)到或超過人類水平的一般認(rèn)知能力，能夠?qū)崿F(xiàn)自我學(xué)習(xí)，并且能夠解決未被預(yù)先編程的任務(wù)。隨著數(shù)據(jù)的增長、計算能力的提高和技術(shù)的創(chuàng)新，AI可能在未來十年內(nèi)達(dá)到1500的智商，是人類平均智商的18倍。
美銀補(bǔ)充稱，盡管AI帶來了許多好處，但也存在挑戰(zhàn)，如端側(cè)設(shè)備AI的功耗、成本、算法/軟件優(yōu)化和安全性問題。
整體而言，美銀報告預(yù)測，到2030年，AI可能會為全球增加15%-20%左右的經(jīng)濟(jì)價值。
