两位朋友在不同群里分享了同一份深度报告。
一位是LH美女,她在“AIGC时代”群里上传了这份文档,响应寥寥,可能是因为这些报告没有像八卦文那样容易带来冲击。
你看韩彬的这篇《金融妲己:基金公司女销售的瓜,一个比一个渣》,阅读量轻松上千,再看他公众号其它技术文,阅读量基本保持在两三百。
今天KV大神在“一起学英语”群里也分享了这份文档。
大神分享频次多,说明文档质量高,于是我借助ChatGPT快速学习了这份报告。
报告是麦肯锡发布的。如果不知道麦肯锡,大伙一定听说过《金字塔原理》,这本书就是作者在麦肯锡工作期间整理和编写的。
麦肯锡是全球顶级管理咨询公司之一。世界排名前100家公司中70%左右是麦肯锡的客户,包括中国平安保险集团、AT&T、花旗银行、柯达、壳牌、西门子、雀巢、奔驰汽车等。
麦肯锡公布的15项技术分别是:应用人工智能、机器学习产业化、生成式人工智能、下一代软件开发、信任架构和数字身份、Web3、先进连接技术(5G/6G、Wi-Fi 6/7等)、沉浸式现实技术(VR/AR)、云计算和边缘计算、量子技术、未来交通、未来生物工程、未来航天技术、电气化和可再生能源、电气化和可再生能源之外的气候技术。
1. 应用人工智能:机器学习所训练的模型可用于解决一些分类、预测和控制问题,以使某些工作自动化、增加或增强某些能力和产品,以及做出更好的决策。
2. 机器学习产业化:快速发展的软件和硬件解决方案生态系统正在推动各种工作实践,从而可以加快机器学习解决方案的开发、部署和维护工作,并降低其风险。
3. AIGC(生成式人工智能):AIGC可以通过挖掘非结构化混合模态数据集来创建文本、视频、代码甚至蛋白质序列等各种形式的新内容,从而实现工作的自动化,并且做得更好更快。
4. 下一代软件开发:新的软件工具(包括那些可支持现代代码部署管道和自动完成代码生成、测试、重构和翻译的工具)可以提高应用程序的质量和改进开发流程。
5. 信任架构和数字身份:数字信任技术使企业能够在使用其数据、数字产品和服务时建立、扩大和维护利益相关者的信任。
6. Web3:Web3 包括各种平台和应用程序,旨在通过开放的标准和协议,实现向未来的去中心化的互联网转变,同时还可保护数字所有权。这不仅仅是加密货币投资,而是为特定目的设计软件的一种变革方式。这种转变有可能为用户带来更大的数据所有权,并催生新的商业模式。
关于Web1、Web2、Web3的区别,打个比方来解释:
从内容呈现角度来看,Web1是文本的、Web2是图片和视频多媒体的、Web3是3D全息的;
从内容存取技术角度来看,Web1是可读、Web2是可写、Web3是生成;
从内容生产角度来看,Web1是PGC(记者写)、Web2是UGC(大众写)、Web3是AIGC(人工智能写);
从内容组织角度来看,Web1是集中化(统一门户信息和统一搜索入口信息)、Web2是社交网络分散式中心(如微信和微博)、Web3是去中心化(去年以太坊2.0性能合并完成,并且PoS代替了PoW)。
7. 先进连接技术:低功耗无线网络、5G/6G 蜂窝网络、Wi-Fi 6/7、低地轨道卫星以及其他技术可以为一系列数字解决方案提供支持,从而这些解决方案可推动当今和未来各行业的发展和提高生产力。
8. 沉浸式现实技术:沉浸式现实技术利用传感技术和空间计算,帮助用户通过混合现实或增强现实技术“以不同的视角看世界”,或通过虚拟现实技术“看不同的世界”。
9. 云计算和边缘计算:在云计算和边缘计算领域,工作负载分布在不同地点(例如超大规模远程数据中心、区域中心和本地节点),以缩短延迟,降低数据传输成本,遵守数据主权法规、数据自主权,以及保证安全性。
10. 量子技术:基于量子的技术可为处理某些问题提供指数级增长的计算性能,并可使通信网络变得更安全。
11. 未来交通:交通技术旨在利用自主、互联、电动和共享解决方案,提高人员和货物在陆地和空中运输的效率以及可持续性。
12. 未来生物工程:生物技术和信息技术的融合可改善人类健康和人体机能,改变食物营养价值链,设计出创新型产品和服务。
13. 未来航天技术:卫星、发射器和居住技术的进步以及成本的降低,使创新型航天业务和服务成为可能。
14. 电气化和可再生能源:电气化和可再生能源有助于推动实现净零排放承诺,所涵盖的能源包括太阳能、风能、水能和其他可再生能源;核能、氢能、可持续燃料,以及电动汽车充电。
15. 电气化和可再生能源之外的气候技术:气候技术包括碳捕集、利用和封存 (CCUS);碳清除、自然气候解决方案、循环技术、替代蛋白质和农业、水和生物多样性解决方案和适应性,以及追踪净零排放进度的技术。
对于生成式人工智能实际应用,麦肯锡在报告中展示了多个案例,帮助用户更好地看到其技术优势。
匈牙利最大金融机构之一的OTP银行,在内部自研了生成式AI产品并应用在30多家银行中,通过语音和文本交互的方式,用来检测金融欺诈、网络安全等。
英国著名AI医药研究机构Exscientia,在药物研发的多个阶段中使用生成式AI,将研发时间从54个月降至11个月,整体成本降低了80%。
美国医药研发机构Insilico Medicine,开发了一种生成式AI用于预测临床试验的成功率,其准确率高达80%以上。
Jasper通过OpenAI的GPT-3、GPT-4系列模型API,搭建了一个可生成各种文案的生成式AI平台,目前用户已超过10万人。
生成型人工智能有可能通过促进新产品开发,提升客户体验,从而重新定义企业和价值链。
该报告内容较多,有81页的篇幅,如果想查看对应技术的详细介绍,可以关注“王不留”公众号,回复“麦肯锡”三个字,下载这份《McKinsey Technology Trends Outlook 2023》(麦肯锡2023年技术趋势展望)深度研究报告。