美银AI深度报告：“AI赋能一切”，技术商业化总规模将达16万亿美元
1、技术“交叉”：不同技术之间的相互促进，例如AI推动计算和通信技术的发展；
2、技术“稀缺”：在一个对技术的需求超过供应的世界，算力需求增长速度超过了摩尔定律的预测，数据和算力的稀缺性将成为挑战；
3、技术“经济性”：技术自身向着更低的成本和更高的回报发展。
AI连接并赋能技术、商业和社会，推动着技术奇点的发展。这一进程中，计算、通信和技术的发展为AI革命带来动力，反过来又形成了正向反馈循环，提供了更多的计算能力、通信资源和数据，进一步加速了AI进步。
计算能力的需求增长速度超过了摩尔定律的预测，每两年增长275倍。
我们即将从每天生成百亿亿字节的数据——转向百万的六乘方字节，可再生能源超过80%的新产能也需要新的基础设施和材料，而这些原材料供应短缺。
1、端侧AI设备：在本地设备（如智能手机、汽车、可穿戴设备）上部署AI功能/模型，有助于减少延迟、成本，有助于分担大型服务器的功率负载，提高整个AI生态系统的性能。
2、增强模拟：AI用于加速发现过程，识别最可行的模拟，加速新分子的创造，并降低成本，在物理世界中需要10年才能完成，现在可以在几周到几个月内完成这项任务，应用领域包括药物发现、芯片、化学品、材料。
3、知识图谱：知识图谱组织来自多个源的数据，捕获有关感兴趣主题的信息，并在它们之间建立联系。它们是解决LLM“幻觉”问题（即提供带有高度信心的不准确信息）并提高神经网络能力的关键。大多数组织中的数据专业人员通常花费25-30%的时间寻找和搜索相关数据。
4、超维度计算（HDC）：HDC使用高维向量来表示信息，而不是传统的二进制系统。它可以捕获更复杂的数据模式，并允许计算机保留更多记忆，从而减少计算和能源需求。HDC相比今天芯片中使用的技术，可以实现超过60%的能源节省。
5、通用人工智能（AGI）：AGI作为人工助理，它将具备在广泛任务上达到或超过人类水平的一般认知能力，能够实现自我学习，并且能够解决未被预先编程的任务。随着数据的增长、计算能力的提高和技术的创新，AI可能在未来十年内达到1500的智商，是人类平均智商的18倍。
点击下方按钮预约
觉得好看，请点“在看”
微信扫码关注该文公众号作者