未來10年哪國最有“錢”途？普華永道全球AI研究報告發布

新智元報導

來源：pwc

編輯：張佳

【新智元導讀】近日，普華永道全球AI研究報告發布。研究顯示，人工智能可能會使2030年全球GDP高達14%，使其成為當今快速變化的經濟體中最大的商業機會。人工智能的最大收益可能來自中國和北美，總計10.7兆美元，佔全球經濟影響的近70％。本文將為你帶來報告解讀。

這份開放報告概述了將在八個領域中獲益最大的區域經濟以及最具人工智能潛力的3個商業領域。

從所有分析中，研究人員發現了人工智能的巨大潛力。到2030年，人工智能為全球經濟貢獻將高達15.7兆美元，超過中國和印度目前的總產值。其中，6.6兆美元可能來自生產力的提高，9.1兆美元可能來自消費方面的影響。

雖然一些市場、領域和個體企業比其他市場、領域和個體企業更先進，但人工智能總體上仍處於非常早期的發展階段。因此，從宏觀經濟的角度來看，新興市場有機會超越發達市場。在你的商業領域，一家今天剛剛起步的公司，或者一家還沒有建立起來的公司，都可能在十年內成為市場領導者。

報告亮點：

人工智能（AI）可以改變全球經濟的生產力和GDP潛力。需要對不同類型的AI技術進行戰略投資才能實現這一目標。

隨著企業尋求通過人工智能技術“增強”勞動力的生產力並使某些任務和角色自動化，提高勞動生產率將推動最初的GDP增長。

到2030年，經濟總收入的45％將來自產品增強，刺激消費者需求。這是因為隨著時間的推移，人工智能將使產品種類更多樣、更具個性化和吸引力並且負擔得起。

人工智能帶來的最大經濟收益將來自中國（2030年GDP增長26％）和北美（增長14.5％），相當於總計10.7兆美元，佔全球經濟影響的近70％。

為什麽說AI至關重要？

從我們手機中的個人助理，到我們越來越多的商業互動背後的形象塑造、定製和網絡保護，人工智能幾乎觸及了我們生活的方方面面。而這只是開始。

根據分析，由於人工智能的加速發展和普及，2030年全球GDP將增長14%，相當於額外的15.7兆美元。人工智能的經濟影響將由以下因素驅動：

1、企業自動化流程（包括使用機器人和自動駕駛汽車）的生產力增益。

2、企業通過人工智能技術（輔助和增強智能）增強現有勞動力，從而提高生產力。

3、由於提供個性化和/或更高質量的人工智能增強產品和服務，增加了消費者需求。

在過去的十年裡，從零售業到製造業再到醫療保健，我們工作和生活方式的方方面面都變得越來越數字化。互聯網和移動技術推動了第一波數字浪潮，也就是“人聯網”（Internet of People）。然而，人工智能專家進行的分析預計，物聯網（IOT）產生的數據要比人聯網產生的數據多得多。這些增加的數據已經導致了標準化，這自然會導致自動化，以及產品和服務的個性化，從而引發下一波數字化浪潮。人工智能將利用來自人和事物的數字數據來自動化和幫助我們今天所做的事情，並找到新的方法來做我們以前沒有想到的事情。

人工智能的價值收益來自哪裡？

在短期內，人工智能最大的潛在經濟增長可能來自生產力的提高（見下圖）。這包括自動化日常任務、增強員工的能力、解放他們使其專注於更具刺激性和更高附加值的工作。資本密集型行業（如製造業和運輸業）很可能從人工智能中獲得最大的生產力收益，因為它們的許多操作過程極易受到自動化的影響。

對生產力的影響可能是變革性的——未能適應和採用的企業很快就會發現自己在周轉時間和成本上都會被削弱。因此，它們將失去大量的市場份額。然而，人工智能應用的這個初始階段的潛力主要集中在增強已經完成的工作上，而不是創造太多新的工作。

哪個區域會從AI中獲益最多？

對不同的區域，AI的影響是不同的。一些經濟體在絕對值和相對值方面都有可能獲得比其他經濟體獲得更多的收益。儘管所有經濟體都應該從中受益，但中國和北美可能會看到最大的影響。

北美：未來增長最快

在北美，人工智能對國內生產總值的潛在提升將被引進更多生產性技術的巨大機會放大，其中許多技術已經準備好應用。先進的技術和消費者對人工智能的準備程度，以及資產快速積累的影響（不僅是技術，還包括數據接觸點以及隨之而來的信息流和客戶洞察），將加速收益。

北美可能是未來幾年增長最快的地區。雖然從20世紀20年代中期開始，影響仍然很強烈，但可能不會像前幾年那麽大。其中一個主要原因是，隨著中國生產力開始趕上北美，將刺激人工智能產品從中國出口到北美。

中國：資本再投資率更高

中國製造業佔中國國內生產總值的比例很高，這就加大了引進更多生產技術的潛力。很可能需要一段時間來積累實現這些能力所需的技術和專業知識，因此，GDP增長不會像美國那樣迅速。但在大約十年的時間裡，中國的生產率增長可能會開始向前推進。

與歐洲和北美相比，中國經濟的資本再投資率更高，這是價值潛力的一個關鍵部分，因為中國企業的利潤被注入到提高人工智能能力和回報中。

人工智能一方面也將在向更以消費者為導向的經濟轉型中發揮重要作用，另一方面也將推動價值鏈向上，向更複雜、高科技驅動的製造業和商業轉型中發揮重要作用。在中國，申請的人工智能專利激增充分證明了這一點。在分析等領域加快人才培養對於實現中國經濟中人工智能的潛在收益至關重要。

預計北美和中國將見證AI提高生產力帶來的最大GDP增長，但兩國影響的軌跡不同。

北美預計將更快地實現AI的大部分，獲益更快。中國可能會更慢地接受AI技術，但到2030年，AI可能會對國內生產總值產生巨大影響。

不同行業最具AI潛力Top 3方向盤點

醫療保健：

•支持這些診斷領域：如檢測患者健康數據與基線的微小變化或與類似患者的比較等。

•及早發現潛在的流行病並跟蹤疾病的發生率，以幫助預防和控制其傳播。

•影像診斷（放射學、病理學）。

汽車：

•用於共享汽車的自動駕駛車隊。

•半自主功能，如輔助駕駛。

•發動機監測和預測，自主維護。

金融服務：

•個性化財務規劃。

•詐騙檢測和反洗錢。

•流程自動化——不僅包括後台功能，還包括面向客戶的操作。

零售：

•個性化設計和生產。

•預測客戶需求——例如，零售商開始利用深度學習提前預測客戶訂單。

•庫存和交付管理。

技術、通信和娛樂：

•媒體存檔和搜索——將分散的內容匯集在一起以供推薦。

•定製內容創作（行銷、電影、音樂等）。

•個性化行銷和廣告

製造業：

•增強生產流程的監控和自動更正。

•供應鏈和生產優化。

•按需生產。

能源：

•智能計量–能源使用的實時信息，有助於減少費用。

•更高效的電網運行和存儲。

•預測性基礎設施維護。

運輸與物流：

•自動駕駛卡車運輸和交付。

•交通管制和減少擁堵。

•安全性增強

5年後如何創造競爭力？

正如分析所強調的，人工智能有潛力通過打造創新的服務和全新的商業模式從根本上擾亂你的市場。我們已經看到了數字化帶來的第一波創造性破壞。隨著人工智能的興起，十年甚至五年後，一些市場領導者可能是你從未聽說過的公司。反過來，如果反應太少或太晚的話，一些當今最大的商業品牌可能僅能維持，甚至完全消失。

明天的市場領導者可能會在今天探索可能性並制定策略。如果你的企業想要跟上步伐並充分利用這些機會，那麽它應該解決四個關鍵問題：

對於AI的衝擊，你的商業模式有多脆弱？什麽時候會改變？

你的市場中是否存在“扭轉遊戲”的空缺？如果有，你如何利用？

你是否擁有合適的人才、數據和技術來幫助你了解AI機會並執行？

如何在你的人工智能平台和應用程序中建立信任和透明度？

正確對待這些，你的組織內的創造力、協作和決策都可以得到提升。你將有潛力了解客戶的行為，以前所未有的精準和遠見預測和響應他們的個人需求。

人工智能的最終商業潛力是做以前從未做過的事情，而不是簡單地自動化或加速現有能力。出現的一些戰略選擇將不符合過去的經驗或直覺。因此，作為一個商業領袖，你可能需要信仰的飛躍。

研究方法和模型說明

為了評估人工智能的影響和潛力，研究團隊進行了一項雄心勃勃的、分階段的自上而下和自下而上的分析。總的來說，他們識別和評價了近300個用例。

然後，他們評估人工智能對經濟關鍵要素（包括勞動力、生產力、商業和政府）的影響以及它們之間的相互作用。這些模型由全球經濟數據集、廣泛的學術文獻和現有的普華永道自動化工作提供信息。分析著眼於人工智能的總體經濟影響，包括生產力的提高（可能涉及一些現有工作的轉移）、創造新工作、新產品和其他影響。

研究結果是使用全球經濟的大規模動態經濟模型生成的。該模型建立在全球貿易分析項目（GTAP）數據庫上。GTAP詳細介紹了不同經濟部門的規模（總共57個），以及它們如何通過供應鏈進行貿易。它在140個不同國家的基礎上給出了這個細節。

在考慮結果時，有兩個重要因素需要考慮：

1、結果隻顯示了人工智能的經濟影響——研究結果可能不會直接顯示在未來的經濟增長數據中，因為會有許多積極或消極的力量放大或抵消人工智能的潛在影響（例如全球貿易政策的轉變、金融繁榮和蕭條、大宗商品價格的重大變化、地緣政治的衝擊）。

2、經濟模型結果與長期穩定經濟增長的基準進行了比較。基線由三個關鍵要素構成：人口增長、資本存量增長和技術變化。假定的技術變化基準率是以平均歷史趨勢為基礎的。很難區分人工智能將在多大程度上幫助各經濟體實現長期平均增長率（意味著現有技術的貢獻隨著時間的推移逐漸消失），或者僅僅是歷史平均增長率的附加值（考慮到這些因素將在早期的主要技術進步中起作用）。這兩個因素意味著結果應該被解釋為與人工智能相關的潛在“size of the economic prize”，而不是對未來經濟增長的直接估計。

查看完整報告：

https://www.pwc.com/gx/en/issues/analytics/assets/pwc-ai-analysis-sizing-the-prize-report.pdf

參考鏈接

https://www.pwc.com/gx/en/issues/data-and-analytics/publications/artificial-intelligence-study.html