改变世界的15个颠覆性立异ARK宣告2021年度大年夜创意申报

天下变化多端，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，并供应了本年度最具颠覆性的研究。

本日，人们已经目睹了新技能打破的加速发展，为了启示人们关注这些打破带来的影响及这些打破创造的机会，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，引入一种具有技能支持的新产品或做事，该产品或做事可能会改变天下的运作办法。

ARK Big Ideas 2021 报告也相称全面，涵盖了几个关键的新兴技能和创新机会，为人们对未来的几年的科技代价投资指明了方向。

2021 改变天下的 Big Ideas

1. 深度学习

ARK 团队认为深度学习可能是我们这个时期最主要的软件打破。
报告指出，深度学习将在未来 15-20 年内，为环球股票的市值增加 30 万亿美元。

　　2. 数据芯片的改造

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% 的速率增长至 410 亿美元。

　　3. 虚拟天下

社会每天都在与虚拟天下互动，而虚拟天下现在还处于低级阶段。
ARK 表示，虚拟天下的收入每年将增长 17%，从目前的约 1800 亿美元增长到 2025 年的 3900 亿美元。
本日，虚拟天下彼此独立，但未来它们可能会实现互操作，终极达到未来学家认为的 “元宇宙”。

　　4. 数字钱包

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

更颠覆传统的是 ARK 团队比拟特币的预测和不雅观察。
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

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

　　7. 电动汽车

电动汽车也是 ARK 认为变化多端天下中十分关键的一部分，ARK 在特斯拉动荡不安的全体过程中一贯为特斯拉供应支持。
该公司表示，电动汽车正在靠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

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：

　　更高的人为：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

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得到 2500 亿美元和 700 亿美元的利润。

　　10. 无人机送货

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 亿美元的硬件发卖和 120 亿美元的舆图收入。

　　11. 轨道航空航天

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

　　12.3D 打印

3D 打印是另一个潜在的滋扰成分，ARK 估计 3D 打印将彻底改变制造业，并且以每年约 60％的速率增长，从去年的 120 亿美元增长到 2025 年的 1200 亿美元。

　　13. 长读测序

ARK 估计长读测序收入将以每年 82％的速率增长，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

关于医疗保健，ARK 相信，与历史上任何其他医学干预方法比较，利用液体活检进行多种癌症筛查可以预防更多癌症去世亡。

根据 ARK 的研究，创新技能的领悟已经将多种癌症筛查的本钱降落了 20 倍，从 2015 年的 3 万美元降至本日的 1500 美元，到 2025 年将再低落 80% 以上，降至 250 美元。

　　15. 第二代细胞和基因疗法

第二代细胞和基因疗法是该报告的末了一篇，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。

时期的宠儿 — 深度学习

根据 ARK 的说法，深度学习可能是我们这个时期最主要的软件打破。
根据 ARK 的研究，深度学习将在未来 15-20 年内为环球股票市值增加 30 万亿美元。

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打算平台，个中包括：

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）网络了超过 2000 多万英里的真实天下行驶里程；

消费类运用程序：利用深度学习进行视频推举的 TikTok，日活人数已经超过了 Snapchat 和 Pinterest 的总和。

图 | 深度学习正在创造下一代打算平台

ARK 指出：只管硬件和软件的进步，每年将人工智能培训本钱降落 37％，但人工智能模型的规模却仍以每年 10 倍的速率增长，比较较培训本钱的降落速率来讲这种规模增长的速率更快。
因此，人工智能培训的总本钱不断攀升。
我们相信最前辈的人工智能培训模型本钱可能会增加 100 倍，从目前的大约 100 万美元增加到 2025 年的 1 亿美元。

图 | 深度学习须要无限算力

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，数据中央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。

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措辞。
报告指出：2020 年是会话式 AI 的打破年。
人工智能系统首次能够以人类一样准确地理解并天生措辞。
会话式 AI 所需的打算资源是打算机视觉的 10 倍，并在未来几年会刺激干系领域的大量投资。

图 | AI 正在从视觉扩展到措辞

报告中最大胆的估计大概是，深度学习可以创造比互联网更大的经济代价。
ARK 认为，深度学习将在未来 15-20 年内为股市的成本增加 30 万亿美元。

图 | 深度学习可以创造比互联网更大的经济代价

引发关注的 GPT-3

除了上述的内容，Big Ideas 2021 的深度学习部分还利用了单独页面先容了 GPT-3。

报告认为，AI 的每个领域都在进步，而自然措辞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，它一涌现就成为了每一个社交媒体谈论的话题。

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

GPT 是一种自动回归措辞模型，由人工智能研究实验室 OpenAI 创建，利用深度学习来天生类似于人的文本。
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。
该系列模型的事情办法类似于手机中的自动完成功能，可考试测验预测人们输入中短缺的难题。

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 亿参数的自然措辞模型，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 的出身，颠覆了人们的既有认知。

GPT-3 可以天生推文、写诗、总结电子邮件、回答噜苏问题、翻译措辞，乃至可以编写打算机程序。
在这一过程中，它只须要得到很少的提示就能完成这些任务，个中一些技能乃至让专家们都措手不及。

只管以前的措辞模型也以类似的办法事情，但 GPT-3 可以实行以前模型做不到的事情，比如编写自己的打算机代码。
更主要的是，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，须要成千上万个例子和数小时的额外演习。

（来源：Pixabay）

而为推动研发我国自主的大规模预演习模型，北京智源人工智能研究院、阿里巴巴、清华大学、中国公民大学、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演习模型研发项目 “悟道”，包括四类大规模预演习模型：

　　文源：以中文为核心的超大规模预演习措辞模型 ；

　　文汇：面向认知的超大规模新型预演习模型；

　　文澜：超大规模多模态预演习模型；

　　文溯：超大规模蛋白质序列预演习模型。

个中， 文源：以中文为核心的超大规模预演习措辞模型，第一阶段 26 亿参数规模的中文措辞模型已于 2020 年 11 月 14 日发布；文汇：面向认知的超大规模新型预演习模型，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演习模型，并已实现与国际领先预演习技能的并跑。

下一步，“悟道” 团队将加快四类大规模预演习模型的研发进度。
特殊是 “文汇” 模型，未来将着力在多措辞、多模态条件下，提升完成开放对话、基于知识的问答、可控文本天生等繁芜认知推理任务的能力，使其更加靠近人类水平。

身处于一个科技创新的时期中，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代价，并将在未来 15-20 年内为股市的成本增加 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期。

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