編者按:本文來(lái)自微信公眾號(hào) 機(jī)器之能(ID:almosthuman2017),作者:sia,創(chuàng)業(yè)邦經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載。
年關(guān)將近,方舟投資(ARK Invest )2024 年《 Big ideas 》報(bào)告如期而至,深入分析了 AI 、機(jī)器人等顛覆性技術(shù)融合及其巨大的行業(yè)和經(jīng)濟(jì)變革潛力。
作為一家專注投資顛覆性創(chuàng)新( Disruptive Innovation )的公司,ARK 主要投資AI、區(qū)塊鏈、儲(chǔ)能、機(jī)器人等技術(shù)。他們認(rèn)為,這些領(lǐng)域?qū)⒏淖兪澜绲倪\(yùn)作方式,同時(shí)也創(chuàng)造了長(zhǎng)期的投資機(jī)會(huì)。
這張圖表被認(rèn)為很有可能是對(duì)2024年AI發(fā)展做出了預(yù)測(cè),并被視為2024最重要的AI圖表之一,正是出自方舟投資。
過(guò)去幾年,方舟投資表現(xiàn)搶眼,成為全球最受歡迎的主動(dòng)管理基金之一。ARK 創(chuàng)始人“木頭姐”( Cathie Duddy Wood )素有“科技股女神”、“女巴菲特”美譽(yù),其獨(dú)特投資理念也吸引了大批投資者和合作伙伴,包括埃隆·馬斯克、前 Twitter CEO 杰克·多西等業(yè)界巨擘。方舟投資采取開放透明的策略,每日公布持倉(cāng)變動(dòng),還定期發(fā)布《Big Ideas》報(bào)告,分享對(duì)未來(lái)技術(shù)趨勢(shì)的深刻見解。2024 年《 Big ideas 》有 160 多頁(yè),章節(jié)標(biāo)題包括技術(shù)融合、AI、2023 年比特幣、數(shù)字錢包、精準(zhǔn)療法、可重復(fù)使用火箭和 3D 打印等。篇幅有限,我們挑選出技術(shù)融合、AI、機(jī)器人三大主題和相關(guān)亮點(diǎn),以饗讀者。
報(bào)告羅列的這些顛覆性技術(shù)中,馬斯克涉足多個(gè),包括AI、機(jī)器人、自動(dòng)駕駛、比特幣、3D打印、可重復(fù)使用火箭等,也難怪木頭姐不惜重倉(cāng)馬斯克。
一、技術(shù)融合
根據(jù) ARK 的研究,顛覆性技術(shù)的融合將定義下一個(gè)十年。五個(gè)主要技術(shù)平臺(tái)—— AI 、公共區(qū)塊鏈、多組學(xué)測(cè)序( Multiomic Sequencing )、能源存儲(chǔ)和機(jī)器人——正在融合,應(yīng)該會(huì)改變?nèi)蚪?jīng)濟(jì)活動(dòng)。技術(shù)融合可能會(huì)帶來(lái)比第一次和第二次工業(yè)革命更具影響力的宏觀經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變。在全球范圍內(nèi),隨著機(jī)器人重振制造業(yè)、機(jī)器人出租車改變交通運(yùn)輸、AI 提高知識(shí)工人的生產(chǎn)力,實(shí)際經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)可能從過(guò)去 125 年的平均 3% 加速到未來(lái) 7 年的 7% 以上。在 AI 突破的推動(dòng)下,到 2030 年,與顛覆性創(chuàng)新相關(guān)的全球股票市場(chǎng)價(jià)值可能會(huì)從總市值的 16% 增加到 60% 以上。因此,與顛覆性創(chuàng)新相關(guān)的年化股票回報(bào)率可能會(huì)在 2030 年超過(guò) 40%。未來(lái)七年,其市值將從目前的約 19 萬(wàn)億美元增加到 2030 年的約 220 萬(wàn)億美元。
五大創(chuàng)新平臺(tái)正在匯聚融合定義這個(gè)技術(shù)時(shí)代。其中,AI(紫色)包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、下一代云以及智能設(shè)備;機(jī)器人技術(shù)(粉色)包括自適應(yīng)機(jī)器人、3D打印和可重復(fù)使用的火箭技術(shù)。
下圖顯示出蒸汽機(jī)、鐵路與電報(bào)等技術(shù)、電力與電話、電臺(tái)等通用技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的影響(時(shí)間和幅度)。如今,AI、機(jī)器人等顛覆性技術(shù)融合正在掀起歷史性技術(shù)浪潮,對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響也將超過(guò)之前的通用技術(shù)。
這些顛覆性技術(shù)彼此之間也會(huì)相互融合與影響。 如下圖,有的技術(shù)融合度非常高(比如 AI),有的比較低。 AI(紫色部分)展現(xiàn)出核心技術(shù)催化劑的地位和作用。
報(bào)告指出,AI 的發(fā)展速度也快于預(yù)測(cè)者的預(yù)期。2019 年預(yù)測(cè)通用 AI 出現(xiàn)要等 80 年,隨著 GPT-3 等技術(shù)相繼登上歷史舞臺(tái),預(yù)測(cè)的時(shí)間也從 80 年減少到 50 年、 34 年。GPT-4 出現(xiàn)后,預(yù)期時(shí)間甚至縮短到了 8 年。下圖顯示,通用 AI 有可能在 2026 年出現(xiàn)(慢則 2030 年。)
單個(gè)顛覆性技術(shù)進(jìn)步合并起來(lái),可以級(jí)聯(lián)成巨大的新市場(chǎng)機(jī)會(huì)。比如,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)+電池技術(shù),可以促使自主移動(dòng)設(shè)備(比如自動(dòng)駕駛出租車)的規(guī)模化。除了更好的電池和 AI,通用機(jī)器人還需要更好馬達(dá)、傳感器等其他部件。隨著自動(dòng)駕駛出租車規(guī)?;@些技術(shù)成本也會(huì)下降,帶來(lái)通用機(jī)器人市場(chǎng)的巨大機(jī)會(huì)。
和工業(yè)機(jī)器人、互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)、蒸汽發(fā)動(dòng)機(jī)等技術(shù)相比,顛覆性技術(shù)(特別是 AI,紫色)對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響將是巨大的。
技術(shù)創(chuàng)新可能具有顛覆性,足以主導(dǎo)全球股市市值。2023 年,非顛覆性創(chuàng)新技術(shù)(灰色圓環(huán)部分)還在主導(dǎo)全球股市市值。到 2030 年,顛覆性技術(shù)不僅讓經(jīng)濟(jì)大餅大了三倍左右,主導(dǎo)市值的力量也是它們(彩色部分)。
《Big Ideas》大膽預(yù)測(cè)了顛覆性技術(shù)在 2030 年、 2040 年的發(fā)展趨勢(shì)。我們簡(jiǎn)單看看對(duì) AI 和機(jī)器人技術(shù)的預(yù)期。
AI 包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、下一代云技術(shù)以及智能設(shè)備三個(gè)部分,報(bào)告分別預(yù)測(cè)了2030年、2040年的發(fā)展趨勢(shì)。
AI 部分。報(bào)告預(yù)期到 2030 年,AI 模型的訓(xùn)練成本將下降 4 萬(wàn)多倍,再加上對(duì) AI 硬件的積極投資,自 2023 年以來(lái),AI 的總能力已增長(zhǎng)了約 60 萬(wàn)倍。50% 的知識(shí)工作者采用 AI 軟件系統(tǒng),生產(chǎn)力平均提高 9 倍。云計(jì)算方面,1.3 萬(wàn)億美元的 AI 硬件支出支撐了 13 萬(wàn)億美元的 AI 軟件銷售額,并容納了 75% 的傳統(tǒng)軟件毛利率。三類客戶支持 AI 硬件的需求——基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)提供商、軟件公司和 AI 基礎(chǔ)模型提供商——它們應(yīng)該能產(chǎn)生 20% 的現(xiàn)金流利潤(rùn)率,與芯片制造商的利潤(rùn)率一致。到了2040 年,線性內(nèi)容正在讓位于互動(dòng)體驗(yàn)。以 AI 為媒介的眼鏡和頭顯設(shè)備將貫穿日常生活。
就自適應(yīng)機(jī)器人而言,報(bào)告預(yù)期 2030 年,自適應(yīng)機(jī)器人已經(jīng)滲透到制造過(guò)程中,足以將生產(chǎn)率提高 15%,人形機(jī)器人的年單位銷售額已增長(zhǎng)到制造業(yè)人類勞動(dòng)力數(shù)量的 10%。更便宜的人形機(jī)器人已經(jīng)開始進(jìn)入家庭,尤其是在發(fā)達(dá)國(guó)家,它們可以解決三分之一的家務(wù)。
二、AI
憑借在廣泛測(cè)試中超人的表現(xiàn),像 GPT-4 這樣的 AI 模型應(yīng)該會(huì)促進(jìn)生產(chǎn)力空前的繁榮。受 ChatGPT 類似“ iPhone ”時(shí)刻的震撼,企業(yè)正在爭(zhēng)先恐后地利用 AI 的潛力。由于成本迅速下降和開源模型,AI 帶來(lái)的不僅僅是效率提升。如果知識(shí)工作者的生產(chǎn)率到 2030 年翻兩番(報(bào)告認(rèn)為這是有可能的),那么,實(shí)際 GDP 的增長(zhǎng)可能會(huì)在未來(lái)五到十年內(nèi)加速并打破記錄。谷歌 2017 年發(fā)明 Transformer 架構(gòu)以來(lái),經(jīng)過(guò)多年發(fā)展,ChatGPT 促進(jìn)了公眾對(duì)生成式 AI 的理解。ChatGPT 不再只是開發(fā)人員的工具,它簡(jiǎn)單的聊天界面使任何使用任何語(yǔ)言的人都可以利用大語(yǔ)言模型 ( LLM ) 的強(qiáng)大功能。2023 年,企業(yè)爭(zhēng)先恐后地了解和部署生成式 AI。如下圖所示,ChatGPT出來(lái)后,巨頭財(cái)報(bào)電話提及 AI的次數(shù)明顯增多。
AI 已經(jīng)顯著提高了生產(chǎn)力。GitHub Copilot 和 Replit AI 等編碼助手是早期的成功案例,它們提高了軟件開發(fā)人員的生產(chǎn)力和工作滿意度。AI 助理正在提高知識(shí)工作者的績(jī)效,有趣的是,相對(duì)于高績(jī)效員工,績(jī)效不佳的員工受益更多。
基礎(chǔ)模型正在跨領(lǐng)域改進(jìn)。憑借更大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和更多參數(shù),GPT-4 的性能顯著優(yōu)于 GPT-3.5。基礎(chǔ)模型越來(lái)越“多模態(tài)”——支持文本、圖像、音頻和視頻——不僅更加動(dòng)態(tài)用和戶友好,而且性能也更高。
文本到圖像模型正在重塑平面設(shè)計(jì)。多倫多大學(xué)的研究人員推出第一個(gè)現(xiàn)代文本到圖像模型八年后,圖像模型的輸出現(xiàn)在可以與專業(yè)平面設(shè)計(jì)師相媲美。人類設(shè)計(jì)師可以在幾個(gè)小時(shí)內(nèi)花費(fèi)數(shù)百美元?jiǎng)?chuàng)造出一個(gè)圖像,例如下圖,一群大象走過(guò)綠色的草地。文本到圖像模型可以在幾秒鐘內(nèi)以幾便士的價(jià)格生成相同的圖形。Adobe Photoshop 等專業(yè)軟件以及 Lensa 和 ChatGPT 等消費(fèi)者應(yīng)用程序,正在將圖像模型集成到其產(chǎn)品和服務(wù)中。
寫作成本已經(jīng)大幅下降。事實(shí)上,在過(guò)去的一個(gè)世紀(jì)里,書面創(chuàng)作成本一直相對(duì)穩(wěn)定。過(guò)去兩年,隨著LLM寫作質(zhì)量的提高,成本也大幅下降。
AI 訓(xùn)練性能正在迅速提高。研究人員正在訓(xùn)練和推理、硬件和模型設(shè)計(jì)方面進(jìn)行創(chuàng)新,以提高性能并降低成本。
隨著生產(chǎn)用例的出現(xiàn),AI 焦點(diǎn)正在轉(zhuǎn)向推理成本。最初,研究人員關(guān)注的是優(yōu)化LLM 訓(xùn)練成本,現(xiàn)在正優(yōu)先考慮推理成本。根據(jù)企業(yè)規(guī)模的用例,推理成本似乎以每年約 86% 的速度下降,甚至比培訓(xùn)成本還要快。如今,與 GPT-4 Turbo 相關(guān)的推理成本已經(jīng)低于一年前的 GPT-3。
下面這張圖是不是很眼熟?報(bào)告指出,開源社區(qū)正在與私有模型競(jìng)爭(zhēng)。開源社區(qū)及其領(lǐng)軍企業(yè) Meta 正在挑戰(zhàn) OpenAI 和谷歌的閉源模型,使生成式 AI 的訪問(wèn)民主化??偟膩?lái)說(shuō),在最近來(lái)自中國(guó)的模型幫助下,開源模型的性能比閉源模型的性能提高得更快。
2023 年,開源模型在性能基準(zhǔn)測(cè)試中迅速取得進(jìn)展,贏得了大型企業(yè)、初創(chuàng)公司和學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)開發(fā)人員的持續(xù)支持。我們也非??释吹介_源社區(qū)在 2024 年取得的成就。
語(yǔ)言模型性能的進(jìn)步需要細(xì)致入微的技術(shù)。GPT-4 在標(biāo)準(zhǔn)化教育測(cè)試(從 SAT 到高級(jí)侍酒師考試)中的表現(xiàn)明顯優(yōu)于普通人。然而,根據(jù) WinnoGrande 的測(cè)量,它在常識(shí)推理方面落后于人類水平的能力。斯坦福大學(xué)的框架——語(yǔ)言模型整體評(píng)估 (HELM)——是最全面、不斷更新的評(píng)估方法之一,已針對(duì) 73 個(gè)場(chǎng)景和 65 個(gè)指標(biāo)的組合測(cè)試了 80 多個(gè)模型。
LLM 是否會(huì)耗盡數(shù)據(jù),從而限制其績(jī)效?計(jì)算能力和高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)似乎是模型性能的主要貢獻(xiàn)者。模型的增長(zhǎng)需要更多訓(xùn)練數(shù)據(jù),缺乏新數(shù)據(jù)是否會(huì)導(dǎo)致模型性能趨于穩(wěn)定?Epoch AI 估計(jì),書籍和科學(xué)論文等高質(zhì)量語(yǔ)言/數(shù)據(jù)源可能會(huì)在 2024 年耗盡,盡管仍有大量未開發(fā)的視覺(jué)數(shù)據(jù)。
微軟 CEO 納德拉最近針對(duì)微軟財(cái)報(bào)首次提到,依據(jù)價(jià)值貢獻(xiàn)為提高生產(chǎn)力的AI功能定價(jià)的潛力。報(bào)告也指出,定制化 AI 產(chǎn)品應(yīng)享有更多定價(jià)權(quán)。隨著開源替代品的出現(xiàn)和成本的下降,針對(duì)最終用途定制的AI軟件供應(yīng)商應(yīng)該能更容易地通過(guò)它們獲利。相反,簡(jiǎn)單的生成式 AI 應(yīng)用程序可能會(huì)迅速商品化。
加速知識(shí)工作者生產(chǎn)力的增長(zhǎng),代表著數(shù)萬(wàn)億美元的潛在機(jī)會(huì)。到 2030 年,AI有潛力使知識(shí)型職業(yè)中的大多數(shù)任務(wù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,大幅提高普通員工的生產(chǎn)力。自動(dòng)化和加速知識(shí)工作任務(wù)的軟件解決方案應(yīng)該是主要受益者。如果新一波 AI 創(chuàng)新者擁有與今天類似的定價(jià)能力,并且 AI 生產(chǎn)力的提升與我們想象的一樣有意義,那么,到這個(gè)十年末,全球軟件市場(chǎng)可能會(huì)增長(zhǎng) 10 倍。
三、機(jī)器人技術(shù)
AI 和硬件的融合應(yīng)該能夠?qū)崿F(xiàn)泛化機(jī)器人。機(jī)器人正在工廠環(huán)境中超越人類,并且應(yīng)該在許多領(lǐng)域做到這一點(diǎn)。根據(jù)萊特定 律,隨著硬件和軟件成本的下降,AI應(yīng)該會(huì)繼續(xù)提高生產(chǎn)率,并為通用機(jī) 器人創(chuàng)造一個(gè)新的市場(chǎng)機(jī)會(huì),每年的營(yíng)收規(guī)模將超過(guò) 24 萬(wàn)億美元。所謂萊特定律,是西奧多·賴特 ( Theodore Wright ) 在 1938 年觀察到的現(xiàn)象,核心內(nèi)容就是說(shuō)某種產(chǎn)品的累計(jì)產(chǎn)量每增加一倍,成本就會(huì)下降一個(gè)恒定的百分比。在汽車領(lǐng)域,從 1900 年就遵循這一規(guī)律,產(chǎn)量每累計(jì)增加一倍,成本價(jià)格就會(huì)下降 15%。如下圖所示,借助AI 和計(jì)算機(jī)視覺(jué),機(jī)器人應(yīng)該能夠在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中經(jīng)濟(jì)高效地運(yùn)行。
較低的價(jià)格刺激了對(duì)工業(yè)機(jī)器人的需求。產(chǎn)量每翻一番,工業(yè)機(jī)器人成本就會(huì)下降50% 。
性能的提高正在刺激對(duì)工業(yè)機(jī)器人的需求。計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)的進(jìn)步使機(jī)器人性能在七年內(nèi)提高了 33 倍。機(jī)器人的表現(xiàn)已經(jīng)超過(guò)人類兩倍以上,目前尚不清楚上限在哪里。這是不同機(jī)器人每小時(shí)采摘和放置的物品的變化趨勢(shì)圖:
協(xié)作機(jī)器人正進(jìn)入采用 S 曲線臨界點(diǎn)。無(wú)論是在路上、在工廠還是在家里,協(xié)作機(jī)器人很可能和人類一起工作。歷史上看,當(dāng)新技術(shù)的采用接近 10-20% 的市場(chǎng)份額時(shí),會(huì)來(lái)到 S 曲線臨界點(diǎn)。
許多公司將部署比人類員工更多的機(jī)器人,將他們從沉重的體力勞動(dòng)中解放出來(lái)。下面是亞馬遜部署機(jī)器人和人類員工的對(duì)比,機(jī)器人數(shù)量可謂奮起直追,并在 2023 年達(dá)到總量的歷史最高點(diǎn),與人類員工相差不多了。
自動(dòng)化對(duì)產(chǎn)能影響巨大,將變革許多行業(yè)。最右邊是亞馬遜倉(cāng)庫(kù),從你點(diǎn)擊下單到商品裝運(yùn),以分鐘計(jì)算,時(shí)間縮短了78%。
通用機(jī)器人代表著全球價(jià)值 24 萬(wàn)億美元以上的潛在收入機(jī)會(huì),包括家用機(jī)器人和制造機(jī)器人。ARK 預(yù)測(cè),2030 年全球制造業(yè) GDP 將飆升至 28.5 萬(wàn)億美元。
四、其他亮點(diǎn)
在數(shù)字消費(fèi)者部分。《 Big ideas 》預(yù)測(cè),得益于 AI 輔助創(chuàng)作,游戲玩家可以成為開發(fā)者。在用戶生成內(nèi)容( UGC )平臺(tái)上進(jìn)行 AI 輔助的游戲創(chuàng)作,可能會(huì)導(dǎo)致游戲內(nèi)容爆炸式增長(zhǎng)。根據(jù)研究,在輸出質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)化后,自 2021 年以來(lái),3D 資產(chǎn)的生產(chǎn)成本下降了約 99%,已降至不到 0.06 美元。AI 應(yīng)該使內(nèi)容創(chuàng)作民主化,并加速 UGC 的增長(zhǎng)。Roblox 已在全球提供超過(guò) 4.7 億次體驗(yàn),是 PC、游戲機(jī)和移動(dòng)應(yīng)用游戲總數(shù)的 52 倍。
虛擬現(xiàn)實(shí)市場(chǎng)剛剛起步。盡管頭顯設(shè)備有了重大改進(jìn),包括蘋果的 Vision Pro,但開發(fā)人員并沒(méi)有蜂擁而至支持虛擬現(xiàn)實(shí) (VR)。如果沒(méi)有令人信服的用例,采用速度很慢。例如,MetaQuest 僅提供 2,200 個(gè)應(yīng)用程序,而 iPhone 推出五年后擁有 553,000 個(gè)應(yīng)用程序,而這只是其中的一小部分。結(jié)果,Meta 僅售出了 2700 萬(wàn)部 Quest,僅占蘋果發(fā)布五年后累計(jì)售出 1.46 億部 iPhone 的 18%。
硬件采用時(shí)間可能會(huì)繼續(xù)下跌,新的 AI 硬件設(shè)備必將出現(xiàn),并在未來(lái)幾年內(nèi)徹底改變移動(dòng)計(jì)算格局。AI 已經(jīng)存在于我們的日常生活中, 滲透 75% 的人口需要多長(zhǎng)時(shí)間?
在電動(dòng)汽車部分,ARK 報(bào)告多次引用賴特定律,在電動(dòng)汽車的背景下,電池成本正在下降,壓低汽車的價(jià)格。這是 ARK 預(yù)計(jì)全球電動(dòng)汽車銷量將增長(zhǎng) 33% 的重要原因,從 2023 年的約 1000 萬(wàn)輛增至 2030 年的 7400 萬(wàn)輛?!叭绻妱?dòng)汽車?yán)^續(xù)獲得市場(chǎng)份額(正如我們相信的那樣),那么,二手車和新型電動(dòng)汽車將比新型內(nèi)燃機(jī) ( ICE ) 汽車更具經(jīng)濟(jì)意義,這可能會(huì)給現(xiàn)有汽車制造商帶來(lái)死亡螺旋?!眻?bào)告寫道。那么,RIP,內(nèi)燃機(jī)汽車。
另外,得益于 3D 打印技術(shù),汽車生產(chǎn)進(jìn)入了一個(gè)前所未有的領(lǐng)域。據(jù)媒體報(bào)道,特斯拉正在試驗(yàn)用 3D 打印砂模鑄造汽車底盤,可以用一個(gè)零件替代 400 個(gè)零件,從而分別降低 50%和 97%的汽車 開發(fā)時(shí)間表和模具設(shè)計(jì)驗(yàn)證成本。3D 打印可以在每一輛汽車的生產(chǎn)中發(fā)揮作用。
在自主物流部分,ARK 認(rèn)為,自動(dòng)化釋放巨大潛力的另一個(gè)領(lǐng)域在于它可以降低成本和改變供應(yīng)鏈。報(bào)告稱:“未來(lái) 5 到 10 年內(nèi),自主物流應(yīng)將貨物運(yùn)輸成本降低 15 倍?!薄白詣?dòng)駕駛無(wú)人機(jī)和機(jī)器人已經(jīng)完成了數(shù)百萬(wàn)次送貨,而自動(dòng)駕駛卡車運(yùn)輸公司已經(jīng)行駛了數(shù)千萬(wàn)英里,并開始取消安全駕駛員?!?/p>
這些轉(zhuǎn)變也滲透到其他領(lǐng)域,報(bào)告指出,自主運(yùn)營(yíng)正在改變購(gòu)物行為,并通過(guò)加速救生用品的交付來(lái)影響醫(yī)療保健,特別是在新興市場(chǎng)。“根據(jù) ARK 的研究,自動(dòng)送貨收入可能會(huì)從目前的零增長(zhǎng)到 2030 年的 9000 億美元?!?/p>
能夠滾動(dòng)和飛行的自動(dòng)駕駛設(shè)備可以降低供應(yīng)鏈成本。
該報(bào)告還指出,擁有最多真實(shí)世界數(shù)據(jù)的公司可能在利用自主物流方面具有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。ARK 估計(jì),到 2030 年,自動(dòng)送貨收入將達(dá)到 9000 億美元。細(xì)分來(lái)看,用機(jī)器人和無(wú)人機(jī)遞送食品和包裹的收入可能增加 4500 億美元,自動(dòng)卡車運(yùn)輸收入可能增加 450 美元。
作為更廣泛的自動(dòng)化物流主題的另一部分,該報(bào)告引用了育種、轉(zhuǎn)基因和農(nóng)業(yè)生物制品(源自自然微生物的產(chǎn)品)方面的持續(xù)自動(dòng)化和產(chǎn)量提高。這是什么意思?對(duì)于農(nóng)業(yè)公司來(lái)說(shuō),這可能會(huì)節(jié)省成本,并產(chǎn)生與軟件公司目前實(shí)現(xiàn)的利潤(rùn)相當(dāng)?shù)馁M(fèi)用?!耙虼?,它們的集體企業(yè)價(jià)值可能會(huì)增加一倍,達(dá)到 6000 億美元左右?!?/p>
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