以下文章來源于硬AI，作者硬AI
人類正站在技術變革爆發(fā)點，Exascale超級電腦每秒進行百億億次級計算，AI發(fā)現(xiàn)的晶體結構數(shù)量是科學史上發(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和其他技術發(fā)展之間形成一個巨大的正反饋，包括人工智能、計算、機器人、通信、醫(yī)療保艦能源等30項技術領域或將迎來突破。
而實現(xiàn)突破的技術商業(yè)化十分關鍵，美銀預計相關市場規(guī)模約為16萬億美元。
從歷史來看，技術進步導致財富集中和企業(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，大約三分之一標普500成分股被替換，技術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模型的落地和應用，美銀指出了端側AI設備、增強模擬、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)展正處于一個轉折點，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“交叉”：不同技術之間的相互促進，例如AI推動計算和通信技術的發(fā)展；
2、技術“稀缺”：在一個對技術的需求超過供應的世界，算力需求增長速度超過了摩爾定律的預測，數(shù)據(jù)和算力的稀缺性將成為挑戰(zhàn)；
3、技術“經(jīng)濟性”：技術自身向著更低的成本和更高的回報發(fā)展。
進一步來看，美銀認為，2024年將是“AI賦能一切”的一年，AI和其他技術發(fā)展之間形成一個巨大的正反潰
AI連接并賦能技術、商業(yè)和社會，推動著技術奇點的發(fā)展。這一進程中，計算、通信和技術的發(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)，進一步加速了AI進步。
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增長。
計算能力的需求增長速度超過了摩爾定律的預測，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)能也需要新的基礎設施和材料，而這些原材料供應短缺。
此外，美銀還提到，未來成本將進一步降低，所有這自動化、人工智能和技術上的投資都在全面降低價格并提高回報。例如，盡管過去20年內存驅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落地的五大應用領域
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)、采用或將AI集成到產(chǎn)品或業(yè)務中。
美銀指出，創(chuàng)新步伐將從這里加速，更多的AI工具和應用可能很快會推出。這可能會在數(shù)字領域之外，為終端設備、機器人和生命科學的物理領域帶來豐富的機會。
1、端側AI設備：在本地設備（如智能手機、汽車、可穿戴設備）上部署AI功能/模型，有助于減少延遲、成本，有助于分擔大型服務器的功率負載，提高整個AI生態(tài)系統(tǒng)的性能。
2、增強模擬：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完成這項任務，應用領域包括藥物發(fā)現(xiàn)、芯片、化學品、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確信息）并提高神經(jīng)網(wǎng)絡能力的關鍵。大多數(shù)組織中的數(shù)據(jù)專業(yè)人員通�；ㄙM25-30%的時間尋找和搜索相關數(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)的二進制系統(tǒng)。它可以捕獲更復雜的數(shù)據(jù)模式，并允許計算機保留更多記憶，從而減少計算和能源需求。HDC相比今天芯片中使用的技術，可以實現(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上達到或超過人類水平的一般認知能力，能夠實現(xiàn)自我學習，并且能夠解決未被預先編程的任務。隨著數(shù)據(jù)的增長、計算能力的提高和技術的創(chuàng)新，AI可能在未來十年內達到1500的智商，是人類平均智商的18倍。
美銀補充稱，盡管AI帶來了許多好處，但也存在挑戰(zhàn)，如端側設備AI的功耗、成本、算法/軟件優(yōu)化和安全性問題。
整體而言，美銀報告預測，到2030年，AI可能會為全球增加15%-20%左右的經(jīng)濟價值。
