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“女巴菲特”预期2030年人形机器人进入家庭通用A
发布时间:Wednesday 17th of April 2024 01:45:18 PM 来源:AYX在线 作者:ayx最新官网下载

  年关将近,方舟投资( ARK Invest ) 2024 年《 Big ideas 》报告也如期而至,深入分析了 AI、机器人技术等颠覆性技术融合所具有的变革行业和经济的巨大潜力。

  作为一家专注投资颠覆性创新( Disruptive Innovation )的公司,方舟投资主要投资 AI 、区块链、储能、机器人学习等技术。他们认为,这些领域将改变世界的运作方式,同时也创造了长期的投资机会。

  之前曾被 LeCun 等 AI 大佬转发的开源模型VS专属模型的神图,也是目前最重要的 AI 图表之一,正是来源于这家投资机构。

  过去几年,方舟投资表现抢眼,成为全球最受欢迎的主动管理基金之一,掌门人木头姐( Cathie Wood )有“女版巴菲特”称号。其独特投资理念也吸引了大批投资者和合作伙伴,包括埃隆·马斯克、前 Twitter CEO 杰克·多西等业界巨擘。方舟投资采取开放透明的策略,每日公布持仓变动,还定期发布《 Big Ideas 》报告,分享对未来技术趋势的深刻见解。

  2024 年《 Big ideas 》有 160 多页,章节标题包括技术融合、AI、2023 年比特币、数字钱包、精准疗法、可重复使用火箭和 3D 打印等。我们挑选出技术融合、AI、机器人三大主题,结合其他相关亮点,以飨读者。

  很多领域都是马斯克涉足的,比如AI、机器人、自动驾驶汽车、能源存储、可重复使用火箭、3D打印等。也难怪会重仓马斯克。

  根据 ARK 的研究,颠覆性技术的融合将定义下一个十年。五个主要技术平台——AI、公共区块链、多组学测序(Multiomic Sequencing)、能源存储和机器人——正在融合,应该会改变全球经济活动。

  技术融合可能会带来比第一次和第二次工业更具影响力的宏观经济结构转变。在全球范围内,随着机器人重振制造业、机器人出租车改变交通运输、AI 提高知识工人的生产力,实际经济增长可能从过去 125 年的平均 3% 加速到未来 7 年的 7% 以上。

  在 AI 突破的推动下,到 2030 年,与颠覆性创新相关的全球股票市场价值可能会从总市值的 16% 增加到 60% 以上。因此,与颠覆性创新相关的年化股票回报率可能会在 2030 年超过 40%。未来七年,其市值将从目前的约 19 万亿美元增加到 2030 年的约 220 万亿美元。

  五大创新平台正在汇聚并定义这个技术时代。每个平台包括几个具体技术,比如,AI(紫色)包括神经网络、下一代云以及智能设备。机器人技术(粉色)包括自适应机器人、3D打印和可重复使用的火箭技术。

  蒸汽机、铁路与电报等技术、电力与电话、电台等技术对经济产生的影响如下图所示。如今,AI、机器人等颠覆性技术融合正在掀起历史性技术浪潮,对经济产生的影响也将超过之前的通用技术。

  这些颠覆性技术也会相互融合与影响。如下图所示,有的技术融合度非常高,有的比较低。可以看出 ,AI(紫色部分)展现出核心技术催化剂的地位和作用。

  报告指出,AI 的发展速度也快于预测者的预期。2019 年预测通用 AI 的出现要等 80 年,随后又从 80 年减少到 50 年、34 年。GPT-4 出现后,预期时间甚至缩短到了 8 年。下图显示,报告预期通用 AI 有可能在 2026 年出现,晚则 2030 年。

  单个颠覆性技术的进步可以合并起来,级联成巨大的新市场机会。比如,神经网络+电池技术,可以促使自主移动设备(比如自动驾驶出租车)的规模化。除了更好的电池和 AI ,通用机器人还需要更好的马达、传感器等其他部件。随着自动驾驶出租车规模化,这些技术成本也会下降,带来通用机器人市场的巨大机会。

  和工业机器人、互联网信息技术、蒸汽发动机等技术相比,颠覆性技术(特别是 AI ,紫色部分)对经济的影响将是巨大的。

  技术创新可能具有颠覆性,足以主导全球市值。2023 年,非颠覆性创新技术(灰色圆环部分)还在主导全球市值。到 2030 年,颠覆性技术主导市值。同时,经济这张大饼也比 2023 年大了三倍左右。

  其中,AI 包括神经网络、下一代云以及智能设备三个部分。神经网络方面,报告预测,到 2030 年,AI 模型的训练成本将下降 4 万多倍,再加上对 AI 硬件的积极投资,自 2023 年以来,AI 的总能力已增长了约 60 万倍。50% 的知识工作者采用 AI 软件系统,生产力平均提高 9 倍。

  云计算方面,2030年,1.3 万亿美元的 AI 硬件支出支撑起 13 万亿美元的 AI 软件销售额,并容纳了 75% 的传统软件毛利率。三类客户负责支持 AI 硬件的需求——基础设施即服务提供商、软件公司和 AI 基础模型提供商——它们应该能产生 20% 的现金流利润率,与芯片制造商的利润率一致。

  到了 2040 年,线性内容正在让位于互动体验,以 AI 为媒介的眼镜和头显设备将贯穿日常生活。

  报告对机器人技术也有预期。其中,就自适应机器人而言,到 2030 年,自适应机器人已经渗透到制造过程,足以将生产率提高 15%,人形机器人的年单位销售额已增长到制造业人类劳动力数量的 10%。更便宜的人形机器人已经开始进入家庭,尤其是在发达国家,它们可以解决三分之一的家务。

  凭借在广泛测试中超人的表现,像 GPT-4 这样的 AI 模型应该会促进生产力空前的繁荣。受 ChatGPT 类似“ iPhone ”时刻的震撼,企业正在争先恐后地利用 AI 的潜力。

  由于成本迅速下降和开源模型,AI 带来的不仅仅是效率提升。如果知识工作者的生产率到 2030 年翻两番(我们认为这是有可能的),那么实际 GDP 的增长可能会在未来五到十年内加速并打破记录。

  自谷歌 2017 年发明 Transformer 架构以来,经过多年发展,ChatGPT 促进了公众对生成式 AI 的理解。ChatGPT 不再只是开发人员的工具,它简单的聊天界面使任何使用任何语言的人都可以利用大语言模型 ( LLM ) 的强大功能。2023 年,企业争先恐后地了解和部署生成式 AI。如下图所示,ChatGPT 出来后,巨头财报电话提及 AI 的次数明显增多。

  AI 已经显著提高了生产力。GitHub Copilot 和 Replit AI 等编码助手是早期的成功案例,它们提高了软件开发人员的生产力和工作满意度。AI 助理正在提高知识工作者的绩效,有趣的是,相对于高绩效员工,绩效不佳的员工受益更多。

  基础模型正在跨领域改进。凭借更大的训练数据集和更多参数,GPT-4 的性能显着优于 GPT-3.5。基础模型也越来越“多模态”——支持文本、图像、音频和视频——不仅更加用户友好,性能也更好。

  文本到图像模型正在重塑平面设计。多伦多大学的研究人员推出第一个现代文本到图像模型八年后,图像模型的输出现在可以与专业平面设计师相媲美。人类设计师可以在几个小时内花费数百美元创造出一个图像,例如下图,一群大象走过绿色的草地。文本到图像模型可以在几秒钟内以几便士的价格生成相同的图形。Adobe Photoshop 等专业软件以及 Lensa 和 ChatGPT 等消费者应用程序,正在将图像模型集成到其产品和服务中。

  写作成本已经大幅下降。在过去的一个世纪里,书面创作成本实际上一直相对稳定。过去两年,随着 LLM 写作质量的提高,成本也大幅下降。

  AI 训练性能正在迅速提高。研究人员正在训练和推理、硬件和模型设计方面进行创新,以提高性能并降低成本。

  随着生产用例的出现,AI 焦点正在转向推理成本。最初关注 LLM 训练成本优化之后,研究人员现在正在优先考虑推理成本。根据企业规模的用例,推理成本似乎以每年约 86% 的速度下降,甚至比培训成本还要快。如今,与 GPT-4 Turbo 相关的推理成本已经低于一年前的 GPT-3。

  下面这张图是不是很眼熟?报告指出,开源社区正在与私有模型竞争。开源社区及其领军企业 Meta 正在挑战 OpenAI 和 Google 的闭源模型,正在使生成式 AI 的访问化。总的来说,在最近来自中国的模型帮助下,开源模型的性能比闭源模型的性能提高得更快。

  2023 年,开源模型在性能基准测试中迅速取得进展,赢得了大型企业、初创公司和学术机构开发人员的持续支持。我们也非常渴望看到开源社区在 2024 年取得的成就。

  语言模型性能的进步需要细致入微的技术。GPT-4 在标准化教育测试(从 SAT 到高级侍酒师考试)中的表现明显优于普通人。然而,根据 WinnoGrande 的测量,它在常识推理方面落后于人类水平的能力。斯坦福大学的框架——语言模型整体评估 ( HELM )——是最全面、不断更新的评估方法之一,已针对 73 个场景和 65 个指标的组合测试了 80 多个模型。

  LLM 是否会耗尽数据,从而限制其表现?计算能力和高质量的训练数据似乎是模型性能的主要贡献者。模型的增长需要更多训练数据,缺乏新数据是否会导致模型性能趋于稳定?Epoch AI 估计,书籍和科学论文等高质量语言/数据源可能会在 2024 年耗尽,尽管仍有大量未开发的视觉数据。

  微软 CEO 纳德拉最近针对微软财报首次提到,根据所提供的价值为提高生产力的 AI 功能定价的潜力。今年的《 Big ideas 》 也提到,定制化 AI 产品应享有更多定价权。随着开源替代品的出现和成本的下降,针对最终用途定制的 AI 软件供应商应该能够更容易地通过它们获利。相反,简单的生成式 AI 应用程序可能会迅速商品化。

  加速知识工作者生产力的增长,代表着数万亿美元的潜在机会。到 2030 年,AI 有潜力使知识型职业中的大多数任务实现自动化,从而大幅提高普通员工的生产力。自动化和加速知识工作任务的软件解决方案应该是主要受益者。如果新一波 AI 创新者拥有与今天类似的定价能力,并且 AI 生产力的提升与我们想象的一样有意义,那么到这个十年末,全球软件市场可能会增长 10 倍。

  AI 和硬件的融合应该能够实现泛化机器人。机器人正在工厂环境中超越人类,并且应该在许多领域做到这一点。根据莱特定律,随着硬件和软件成本的下降,AI 应该会继续提高生产率,并为通用机器人创造一个新的市场机会,每年的营收规模将超过 24 万亿美元。

  所谓莱特定律,是指西奥多·赖特 ( Theodore Wright ) 在 1938 年观察到的现象,核心内容就是说某种产品的累计产量每增加一倍,成本就会下降一个恒定的百分比。在汽车领域,从 1900 年起就遵循这一规律,产量每累计增加一倍,成本价格就会下降 15%。

  性能的提高正在刺激对工业机器人的需求。计算机视觉和深度学习的进步使机器人性能在七年内提高了 33 倍。机器人的表现已经超过人类两倍以上,目前尚不清楚上限在哪里。这是不同机器人每小时采摘和放置的物品的变化趋势图:

  协作机器人正进入采用 S 曲线临界点。无论是在路上、在工厂还是在家里,协作机器人很可能和人类一起工作。历史上看,当新技术的采用接近 10-20% 的市场份额时,S 曲线就会达到临界点。

  许多公司将部署比人类员工更多的机器人,将他们从沉重的体力劳动中解放出来。下面是亚马逊部署机器人和人类员工的对比,机器人数量可谓奋起直追,并在 2023 年达到总量的历史最高点,与人类员工相差不多了。

  自动化对产能影响巨。


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