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改变人类的50项创新(改变世界的15个颠覆性创新)

改变人类的50项创新(改变世界的15个颠覆性创新)ARK 团队认为深度学习可能是我们这个时代最重要的软件突破。报告指出,深度学习将在未来 15-20 年内,为全球股票的市值增加 30 万亿美元。 1. 深度学习ARK Invest 将 “颠覆性创新” 定义为,引入一种具有技术支持的新产品或服务,该产品或服务可能会改变世界的运作方式。ARK Big Ideas 2021 报告也相当全面,涵盖了几个关键的新兴技术和创新机会,为人们对未来的几年的科技价值投资指明了方向。2021 改变世界的 Big Ideas

每一天,人们都在不断探索世界。每一天,都会有无数新的想法诞生。伴随着这些新的想法,每一天,都有人把挑战变为机遇。

世界瞬息万变,下一个想法是什么?下一个机遇又在哪里?

近日,ARK Invest 发布了 2021 年度大创意报告 Big Ideas 2021,强调了在创新领域的最新发展,并提供了本年度最具颠覆性的研究。

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今天,人们已经目睹了新技术突破的加速发展,为了启发人们关注这些突破带来的影响及这些突破创造的机会,ARK Invest 从 2017 年开始,每年都会发布年度大创意报告 Big Ideas。

ARK Invest 将 “颠覆性创新” 定义为,引入一种具有技术支持的新产品或服务,该产品或服务可能会改变世界的运作方式。

ARK Big Ideas 2021 报告也相当全面,涵盖了几个关键的新兴技术和创新机会,为人们对未来的几年的科技价值投资指明了方向。

2021 改变世界的 Big Ideas

1. 深度学习

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ARK 团队认为深度学习可能是我们这个时代最重要的软件突破。报告指出,深度学习将在未来 15-20 年内,为全球股票的市值增加 30 万亿美元。

  2. 数据芯片的革新

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ARK 团队认为数据芯片行业正在发生一场革命,更便宜、更快、更节能的处理器正开始逐渐成为未来发展的主流。报告指出,到 2030 年数据芯片的市场将以每年 21% 的速度增长至 410 亿美元。

  3. 虚拟世界

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社会每天都在与虚拟世界互动,而虚拟世界现在还处于初级阶段。ARK 表示,虚拟世界的收入每年将增长 17%,从目前的约 1800 亿美元增长到 2025 年的 3900 亿美元。今天,虚拟世界彼此独立,但未来它们可能会实现互操作,最终达到未来学家认为的 “元宇宙”。

  4. 数字钱包

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ARK 表示,数字钱包可能会给人们带来超过 4.6 万亿美元的机会,并颠覆传统银行业务。

  5. 比特币

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更颠覆传统的是 ARK 团队对比特币的预测和观察。ARK 团队估计,如果所有的标普 500 指数公司将 1% 的现金用于比特币,比特币的价格将上涨约 4 万美元。

  6. 比特币:机构投资者来了

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ARK 认为,比特币的快速增长已使其定位在投资组合中。“我们认为比特币提供了资产中最引人注目的风险回报收益比。正如我们的分析的那样,在未来五到十年内,它的网络资本规模可能从大约 5000 亿美元扩大到 1-5 万亿美元。”

  7. 电动汽车

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电动汽车也是 ARK 认为瞬息万变世界中十分关键的一部分,ARK 在特斯拉动荡不安的整个过程中一直为特斯拉提供支持。该公司表示,电动汽车正在接近汽油动力汽车相同的标价。电动汽车销量将从 2020 年的约 220 万辆增长 20 倍,到 2025 年达到 4000 万辆。

  8. 自动化

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ARK 评论说,当机器人来临时,它们将有助于创造就业机会。同时它希望自动化可以结合以下四点:

  更高的工资:使员工受益;

  更低的价格:使消费者受益;

  更高的利润率:使公司受益;

  更高的投资:创造良性循环。

ARK 团队认为,自动化将在未来五年内为美国 GDP 带来 5% 的增长达到 1.2 万亿美元。

  9. 无人驾驶网约车

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ARK 的研究表明,到 2030 年,自动乘车平台每年将产生超过 1 万亿美元的利润。此外,汽车制造商和车队所有者可以分别获得 2500 亿美元和 700 亿美元的利润。

  10. 无人机送货

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ARK 对无人机送货的研究是该公司的另一个颠覆性创新主题,到 2030 年,无人机交付平台将产生约 2750 亿美元的交付收入、500 亿美元的硬件销售和 120 亿美元的地图收入。

  11. 轨道航空航天

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ARK 的预测是,包括卫星连接性和高超音速飞行在内的轨道航空机会每年将超过 3700 亿美元。

  12.3D 打印

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3D 打印是另一个潜在的干扰因素,ARK 估计 3D 打印将彻底改变制造业,并且以每年约 60%的速度增长,从去年的 120 亿美元增长到 2025 年的 1200 亿美元。

  13. 长读测序

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ARK 估计长读测序收入将以每年 82%的速度增长,从 2020 年的 2.5 亿美元增长到 2025 年的约 50 亿美元。

  14. 多种癌症筛查

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关于医疗保健,ARK 相信,与历史上任何其他医学干预措施相比,使用液体活检进行多种癌症筛查可以预防更多癌症死亡。

根据 ARK 的研究,创新技术的融合已经将多种癌症筛查的成本降低了 20 倍,从 2015 年的 3 万美元降至今天的 1500 美元,到 2025 年将再下降 80% 以上,降至 250 美元。

  15. 第二代细胞和基因疗法

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第二代细胞和基因疗法是该报告的最后一篇,ARK 预测第二代细胞和基因疗法可将肿瘤治疗的总潜在市场增加 20 倍以上。

时代的宠儿 — 深度学习

根据 ARK 的说法,深度学习可能是我们这个时代最重要的软件突破。根据 ARK 的研究,深度学习将在未来 15-20 年内为全球股票市值增加 30 万亿美元。

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图 | 深度学习是软件 2.0

报告认为,深度学习正在创造下一代计算平台,其中包括:

智能对话平台:在人工智能的支持下,智能扬声器在 2020 年回答了 1000 亿条语音命令,比 2019 年增长了 75%;

无人驾驶汽车:Waymo 的自动驾驶汽车已在 25 个城市(包括旧金山、底特律和凤凰城)收集了超过 2000 多万英里的真实世界行驶里程;

消费类应用程序:使用深度学习进行视频推荐的 TikTok,日活人数已经超过了 Snapchat 和 Pinterest 的总和。

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图 | 深度学习正在创造下一代计算平台

ARK 指出:尽管硬件和软件的进步,每年将人工智能培训成本降低 37%,但人工智能模型的规模却仍以每年 10 倍的速度增长,相比较培训成本的降低速度来讲这种规模增长的速度更快。因此,人工智能培训的总成本不断攀升。我们相信最先进的人工智能培训模型成本可能会增加 100 倍,从目前的大约 100 万美元增加到 2025 年的 1 亿美元。

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图 | 深度学习需要无限算力

深度学习还将在人工智能芯片领域创造繁荣。ARK 估计,在未来五年中,数据中心在人工智能处理器上的支出将增加四倍以上,从目前的每年 50 亿美元增加到 2025 年的 220 亿美元。

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图 | 深度学习正在创造 AI 芯片的繁荣

同时,ARK 预测人工智能将从视觉扩展到语言。报告指出:2020 年是会话式 AI 的突破年。人工智能系统首次能够以人类一样准确地理解并生成语言。会话式 AI 所需的计算资源是计算机视觉的 10 倍,并在未来几年会刺激相关领域的大量投资。

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图 | AI 正在从视觉扩展到语言

报告中最大胆的估计也许是,深度学习可以创造比互联网更大的经济价值。ARK 认为,深度学习将在未来 15-20 年内为股市的资本增加 30 万亿美元。

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图 | 深度学习可以创造比互联网更大的经济价值

引发关注的 GPT-3

除了上述的内容,Big Ideas 2021 的深度学习部分还使用了单独页面介绍了 GPT-3。

报告认为,AI 的每个领域都在进步,而自然语言处理和深度学习正是 AI 领域中发展最快的部分。GPT-3 是该领域最新的潮流引领者,它一出现就成为了每一个社交媒体讨论的话题。

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图 | OpenAI 的 GPT-3 是第一个能真正 “理解” 语言的 AI

GPT 是一种自动回归语言模型,由人工智能研究实验室 OpenAI 创建,使用深度学习来生成类似于人的文本。GPT-3 是 GPT 系列的第三代产品,被认为是迄今为止创建的最大的人工神经网络。该系列模型的工作方式类似于手机中的自动完成功能,可尝试预测人们输入中缺少的难题。

2019 年,OpenAI 发布了拥有 15 亿参数的 GPT-2,这是第一个具有超过 10 亿参数的自然语言模型,这在当时被人们认为是惊人的壮举。仅仅过了一年,OpenAI 就发布了 GPT-3,其参数高达 1750 亿,GPT-3 的诞生,颠覆了人们的既有认知。

GPT-3 可以生成推文、写诗、总结电子邮件、回答琐碎问题、翻译语言,甚至可以编写计算机程序。在这一过程中,它只需要获得很少的提示就能完成这些任务,其中一些技能甚至让专家们都措手不及。

尽管以前的语言模型也以类似的方式工作,但 GPT-3 可以执行以前模型做不到的事情,比如编写自己的计算机代码。更重要的是,它可以只用几个例子为特定的任务做准备,而不是像它的 “前辈们” 那样,需要成千上万个例子和数小时的额外训练。

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(来源:Pixabay)

而为推动研发我国自主的大规模预训练模型,北京智源人工智能研究院、阿里巴巴、清华大学、中国人民大学、中科院、搜狗、智谱?AI、循环智能等单位科研骨干组成 “悟道” 联合攻关团队,启动了新型超大规模预训练模型研发项目 “悟道”,包括四类大规模预训练模型:

  文源:以中文为核心的超大规模预训练语言模型 ;

  文汇:面向认知的超大规模新型预训练模型;

  文澜:超大规模多模态预训练模型;

  文溯:超大规模蛋白质序列预训练模型。

其中, 文源:以中文为核心的超大规模预训练语言模型,第一阶段 26 亿参数规模的中文语言模型已于 2020 年 11 月 14 日发布;文汇:面向认知的超大规模新型预训练模型,已于 2021 年 1 月 11 日发布,文汇模型参数规模达 113 亿,仅次于 DALL?E 模型的 120 亿参数量,是目前我国规模最大的预训练模型,并已实现与国际领先预训练技术的并跑。

下一步,“悟道” 团队将加快四类大规模预训练模型的研发进度。特别是 “文汇” 模型,未来将着力在多语言、多模态条件下,提升完成开放对话、基于知识的问答、可控文本生成等复杂认知推理任务的能力,使其更加接近人类水平。

身处于一个科技创新的时代中,一行行代码,一串串数字,背后都蕴藏着无穷的力量。正如 Big Ideas 2021 报告中所说,深度学习可以创造比互联网更大的经济价值,并将在未来 15-20 年内为股市的资本增加 30 万亿美元。以 GPT-3 为代表的 AI 前沿发展方向,也定将开启一个全新的智能时代。

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