2030年的世界，第一部分

2030年的世界，第一部分 关键要点 •当我们迈向2030年，未来五年将与众不同。事实上，根据美国银行全球研究，这些是撕毁旧规则手册、重写将影响社会的经济、战略和主题大趋势框架的年份。 •虽然本十年前半段可以被最好地描述为一个宏观世界，其中包括量化宽松、GDP繁荣和通胀冲击——所有这些都紧随全球大流行之后——但接下来的五年将转向更微观的主题。 从人工智能革命到数字不安全，以及需要更多资源（例如水、能源和带宽）来现代化基础设施，本两篇系列的第一部分分享了将塑造我们在2030年前几年世界的前八个主题中的前四个。 从宏观世界到微观时代 2020年代的上半年以一场全球大流行病开始，包括量化宽松（QE）在内的政府和央行进行了3万亿美元的应对政策，同时伴随着战争、人工智能的出现以及通胀和利率的冲击。 但是，展望未来，随着人工智能在商业和社会中的广泛采用，技术颠覆的步伐加速，未来五年将见证微型发展占据中心舞台。与此同时，为人工智能提供动力并确保其有效实施将需要更多的一切，包括资源和基础设施。从人工智能到地缘政治，以及从人口趋势到民粹主义，在本系列两篇文章中，我们将讨论八个塑造未来五年我们世界的主题（表1在这里，我们以四个方面开始：技术、数字不安全、 “更多的所有东西”，以及重建。 展品1：从人工智能到地缘政治，从世代更迭到资源瓶颈，美国银行全球研究部门确定了八个将塑造我们世界至2030年的主题。 未来五年八个主题的插图。 1. “科技在吞噬世界” 技术将在未来五年推动我们进入新阶段。在人工智能革命的驱动下，美银全球研究认为，我们将见证技术价格的暴跌，看到人工智能在我们生活的各个方面得到整合，同时见证它在跨越式创新中的颠覆性作用（参见：人工智能：从进化到革命？和我们的下一代科技系列关于此主题的更多信息)。 智能体式人工智能将影响就业市场，丰富的AI模拟将在医疗保健、工业和金融服务领域开发新产品。此外，人工智能将与物理环境互动，实现下一代自动化。同时，我们可能会看到超级大国之间的一场技术战争“军备竞赛”，其复杂性源于加速的脱全球化和技术保护主义，以及隐私和人口统计问题（图2）。 展示2：随着世界从第5.0工业时代迈向第6.0工业时代，趋势包括技术成本下降、推理式人工智能、丰富模拟、代理式人工智能、具身人工智能、技术战争、通用人工智能（AGI）和量子计算 欢迎来到工业6.0——最小化人工干预 人工智能大语言模型（LLM）革命加速了第五次工业革命的发展，该革命强调了人类与先进技术（如人工智能驱动机器人）的合作，以优化工作流程。我们现在看到人工智能融入我们生活的各个方面，并“人性化”自动化流程。这正推动社会从人性化时代（第五次工业革命）迈向第六次工业革命，其目标是通过基于下一代技术创建完全集成、智能化的制造系统来最小化人工干预。如何实现？ • 科技经济学：技术自我驱动向更低价格发展 自动化、人工智能和技术投资正全面降低价格并提高回报。例如，在过去的20年里，驱动容量增加了20000倍以上，而每吉字节的平均价格下降了>99%。随着更多技术被部署以满足需求，价格持续下降。接着，这些技术在新的应用中变得经济高效，再次刺激需求增长。 • “推理人工智能”：添加人性元素 人工智能模型的能力正在扩展，以包含需要推理的任务。迄今为止，人工智能大型语言模型已经使用算法来处理可以用快速思维解决的问题，并且由于它们涌现的属性，版本越来越复杂。然而，现在的新版本模型可以将复杂问题分解为单独的任务和假设，使用“推理”来找到解决方案——这很像人类的思考。 • 智能体AI：一个包含1000亿个AI智能体的世界与我们并肩工作 什么是自主AI？简单来说，它是一种能够自主行动、做出决策并采取行动以实现目标，而无需明确指令的AI。想想看：一个主动的、由AI驱动的代理。它代表着新一代越来越 强大的基础模型，它们作为自主、采取行动、能够进行增强推理和决策的数字代理的操作系统，以及越来越具有破坏性的聊天机器人和协作者。正如我们在新浪潮：自主型人工智能在未来十年里，这些完全自主的代理人和机器人舰队最终可能会改变高度依赖人力资本的行业，并引发一场推动全球经济发展的企业效率革命。 • 人工智能增强的模拟正在改变行业 AI模拟结合了量子物理学和深度学习的技术，能够快速高效地采样庞大的数据集。AI增强的模拟正在应用于其他创新领域，例如药物发现和材料突破，包括芯片、化学品和材料。例如，AI帮助人类发现了比以往已知多45倍的晶体。并且，在药物发现中使用AI，仅在30天内就找到了一种肝癌新药候选者。 • 融合式人工智能、物理智能与人形机器人 人工智能正推动机器人的快速进步，得益于通过语言模型对其进行编程和交互的能力。“具身人工智能”一词最初被用来描述专注于计算机、系统和技术与物理世界交互的人工智能分支。它通常包括用于感官运动技能、导航和现实世界交互的人工智能。但随着生成式人工智能的兴起，具身人工智能也被用于赋予这项技术物理形态，通常是机器人，包括自动驾驶汽车和无人机。未来五年将是得益于人工智能的机器人技术突破期。 • 2025年即可实现量子优势？ 我们目前处于量子技术的早期原型阶段。扩展量子计算机的量子比特数量，即信息的基本单位，涉及解决许多问题，例如纠错、成本、速度和能效。当前的量子计算公司需要解决这些问题，但由于其采用的复杂架构，包括物理系统如布线和机架，他们所能实现的量子比特数量将达到上限。就像一个乐团需要满足各种要求才能顺利运行一样，为了扩展量子计算机，它们必须解决诸如读出控制（测量量子比特的量子状态）、实时纠错、成本、能效、高速/低延迟、复用（将通信信道分成多个“逻辑”信道）和GPU（图形处理单元）集成等问题。 • 通用人工智能 (AGI) AGI是指一种假想的机器智能，它拥有理解或学习人类所能完成的任何智力任务的能力。自20世纪中期数学家冯·诺依曼关于通用人工智能和技术奇点的首次讨论以来 2. 数字不安全 你能想象这个十年以隐私的“死亡”、就业市场动荡、全球每个人都有十个深度伪造，以及网络犯罪成为世界第三大GDP而结束吗？考虑到这一切——网络安全攻击、人工智能代理取代人类工人、假新闻的兴起和错误/虚假信息的传播，以及社交媒体成瘾导致孤独——难怪我们中的许多人比以往任何时候都更加焦虑关于技术风险。 同时，一个试图的深度伪造预计到2029-30年，网络犯罪的全球成本将激增至156.3万亿美元。每五分钟就会发生一次攻击。 网络安全：2030年的数字黑天鹅？预计深度伪造造成的损失到2027年将达到400亿美元。4 网络安全是转型世界中最大的风险，因为在巴克莱全球研究机构的看法中，我们非常依赖技术。世界上大多数国家设法度过了新冠封锁和身体上的社交距离，但这在无法访问数字世界的情况下是可能的吗？生成式人工智能的兴起现在创造了一个新的“威胁环境”（图3）。例如，使用10000多个A100英伟达GPU的计算能力来训练ChatGPT，如今破解一个密码只需要一秒钟。5 现在黑客攻击平均需要277天或大约九个月才能识别和遏制。6 网络安全正日益成为国家安全问题，关键基础设施更容易受到攻击。与网络犯罪相关的成本预计到2025年将达到10.5万亿美元，使其成为仅次于美国和中国世界第三大“经济体”。 1statista2Onfido, Entrust3Sensity AI，信息很重要4德勤5网络安全，蜂巢系统6IBM 深度伪造：这是重新(AI)的生命，还是这只是幻想？ 深度伪造视频是指经过人工合成修改的影像，其中所描绘的面部或身体已经被数字修改，使其看起来像另一个人或另一样东西。另一种机器学习技术被加入其中，称为生成对抗网络（GAN），它能够在多轮循环中检测并改进深度伪造中的任何瑕疵，从而让深度伪造检测器更难解码它们。GAN也被用作一种流行的深度伪造制作方法，通过研究大量数据来“学习”如何开发模仿真实情况的新示例，并取得惊人的准确结果。 工作：人工智能会取代工人吗？ 工作的未来并非人类与技术之间的零和博弈。纵观历史，技术总是在变革经济的同时，创造出全新的工作类型。从第一次工业革命开始，就业岗位随着新技术的普及而发生了转变。然而，美国银行全球研究认为，人工智能在未来五年不会导致严重的失业问题。根据世界经济论坛的数据，人工智能实际上可能会创造7800万个净增加的就业岗位。事实上，可能存在四倍半于此的就业岗位将产生积极的“”7 .与到2030年被生成式人工智能取代的那些相比 然而，与以往的革命相比，当今的担忧是人工智能代理、人形机器人等造成的颠覆速度前所未有，可能以更快的速度导致更多的工作岗位被取代。由于技术颠覆，到2030年我们需要对十亿人进行再培训，这是全球所有工作岗位的三分之一。8 而且更悲观的估计表明，到2030年可能有20亿个工作岗位消失。9 孤独……来自社交媒体？ 你是否知道，全球每天平均每人花费143分钟使用社交平台，合计7200亿分钟？一年下来，累计超过260万亿分钟，相当于人类集体时间长达5000万年。10 此外，我们现在在整个生命中花费五年零四个月在社交媒体上。在同样长的时间里，我们 可以飞到月球往返32次，走过长城3.5次，攀登珠穆朗玛峰32次，跑超过10000场马拉松，甚至遛狗93000次。 2003年至2019年，根据美国时间使用调查，独自度过的时间比例从43.5%上升到48.7%——这是疫情前的数据。然后，在2019年至2021年期间，独自度过的时间比例上升至50.5%。互联网本应让世界更加开放和互联，然而现在近55亿人已上网，占世界人口的67%。12 它 paradoxically 感觉像我们人口，从未如此孤立。 3. 更多…一切！一个变革的世界需要变革的需求。技术的指数级增长将需要更多资源和基础设施，并加剧了因人口增长而产生的日益增长的需求。人 工智能的崛起正在加速对数据、计算能力、带宽和扩展基础设施（如能源、水、商品和数据中心）的需求。在这些领域已经出现了几个瓶颈，以及提供所需技能和人力资本方面的差距。需要新技术和解决方案，以避免2025年至2030年间出现结构性赤字（展位4）。 说明人工智能和未来技术所需的资源和基础设施需求 指数级技术需要……对一切都要求更多！ 简而言之，随着技术采用深化和人口增长，我们需要大量更多资源来发挥人工智能和未来技术带来的生产力提升和经济增长潜力。未来 •计算半导体是未来技术的关键使能者，随着其性能的扩展，需求也在扩大。能够同时处理任务（称为并行性）的图形处理单元（GPU）的需求正在加速，主要是为了训练人工智能模型。除此之外，人工智能推理专用芯片的需求也预计会随着人工智能模型使用的增长而增长。然而，这不仅仅涉及人工智能：由于对电子产品、汽车、工业和通信网络需求的增加，以及人工智能的数据/计算需求，制造能力和供应链也在扩大。 •能量我们需要大量的能源产能来满足技术不断增长的需求，除了脱碳和能源安全目标之外。这对宏观经济有更广泛的影响，逐步将能源的供应从有限数量且价格波动的开采商品转变为广泛可用、随着生产规模扩大而成本降低的发电技术。虽然清洁能源资产主导了新的 容量增加，将需要多种能源发电来源，以满足这些不断增长的电力需求，并根据地区有所不同。 •水日益增长的农业、住宅和工业用水需求正在增加水资源短缺的风险。到2025年，全球三分之二的人口将面临短缺问题。13 海洋科技：Transformer关于这个话题，更多信息是什么？为什么？数据中心需要用水进行冷却，以避免设备过热和效率低下。事实上，它们在2023年每天平均消耗3.09亿加仑水（足以供应330万人），预计到2030年将增加到每天4.68亿加仑。 •金属一些开采的矿产资源正日益成为多个重叠技术所急需，特别是在能源、交通和航空航天领域。这不仅带来了稀缺风险，还带来了地缘政治风险，因为矿产在少数地区的集中可能会导致对所需资源的争夺。 •带宽: 人工智能/技术采用率的上升将给互联网