生成式人工智能——炒作还是实质?-能源监测

GlobalData专题情报

2023年伊始，围绕ChatGPT的热议甚广，更普遍的是围绕着生成式人工智能(GenAI)的巨大潜力。

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最初的热潮现在已经达到了狂热的程度，有超过1亿的ChatGPT用户和每月近20亿的网站访问量，平均花费大约10分钟-类似于Twitter和Facebook。人们几乎会立即想起近年来的比特币和虚拟世界，它们同样在舞台上爆发，但已经平静了很多。GenAI会重蹈覆辙吗?

图表1:Google搜索趋势[max=100]

除了炒作之外，生成人工智能意味着所有业务的五个原因

我们认为，有强烈的潜在信号表明，GenAI的出现得到了基本面良好的驱动因素的支持，比如快速加速的创新，即使在低迷的宏观环境下也有充足的资金，对人力资本的需求不断增加，公司高级管理层和投资者越来越关注，以及大多数人认为GenAI将在未来五年内切实颠覆他们的业务。

• 一) 大多数企业预计GenAI将在未来五年内颠覆他们的行业

Verdict Media最近的一项调查显示，73%的受访者部分或完全了解GenAI, 29%的受访者已经在他们的业务中使用GenAI工具，但关键的洞察是，52%以上的受访者预计GenAI将在未来五年内对他们的业务产生有意义的、切实的、颠覆性的影响。

来自领先的数据和分析机构GlobalData的强大数据信号证实了上述行业观点。利用新颖的替代数据集，如专利、申请、工作和交易，有助于明确了解GenAI的变革潜力，以及为什么它的影响力将持续到未来。

• B)专利——技术出现的早期指标，显示出巨大的未来潜力

GenAI创新的专利活动在过去四年中呈现出巨大的加速，增长了近5倍，从约1,450项专利增长到6,000多项专利，在过去五年中复合年增长率为83%。这种快速的加速表明研究人员相信GenAI拥有巨大的潜力。就在这个时候，他们的信念在2023年诞生了，当时全世界都在谈论它。

更重要的是，我们认为随着越来越多的人意识到这项技术的潜力，它将在未来继续加速发展。

图表2:生成式人工智能的专利趋势

值得指出的是，申请专利是一项不平凡的追求，在时间、劳动力和金钱方面需要大量资源。因此，每一项专利都代表了对该领域知识的有意义的补充，并期望在未来获得金钱回报。

GlobalData的技术预测模型是一种专有的创新智能工具，它使用尖端的人工智能算法，很早就发现了GenAI崛起的早期信号。

下面是GenAI的创新s曲线，它从数百万使用专有AI算法的人工智能专利申请中识别出人工智能领域的颠覆性创新。可以看出，大多数创新要么处于“新兴”阶段，要么处于“加速”阶段。

图3:生成式人工智能-创新s曲线

一些主要的GenAI创新围绕着编码的GenAI、图像的生成AI、设计的GenAI和人工智能生成的媒体，并清楚地显示了这些创新的广泛适用性及其对跨行业业务影响的潜力。随附的文件(可下载)深入探讨了这四个领域，并展示了专利趋势、应用领域、领先公司和初创企业以及这些创新的实际应用。

更重要的是，上面的图表还表明，只关注更广泛的人工智能将掩盖人工智能内部的颠覆性创新，这是颠覆性的真正来源。Technology Foresights模型已经确定了150多个值得关注的人工智能创新，以上是只关注GenAI的子集。

• C)对公司管理层和投资者来说，生成式人工智能是前沿和中心

了解一项技术相关性的另一种方法是了解它们占据了多大的思维空间——尤其是对投资者和公司高级管理层而言。

最近，GlobalData的文件分析显示，分析师向公司高层管理人员询问与genai相关的问题，以评估他们是否准备好应对这种新出现的威胁/机会。

图表4:投资者/分析师向公司管理层提出的GenAI问题数量，记录在电话记录中

一些公司在他们的文件中对GenAI直言不讳。英伟达是其中一个值得强调的，因为它在其提交的文件中对GenAI的态度是最一致、最直言不讳的。这并不奇怪，因为它的人工智能加速器和图形处理单元(gpu)是运行GenAI模型的公司的基础。例如，OpenAI使用了超过10,000个Nvidia gpu来训练ChatGPT模型。而这也得到了丰厚的回报，股价自今年年初以来上涨了两倍。

图表5:公司在文件、电话会议等中提及GenAI的次数

IBM在其提交的文件中认为，从现在开始，GenAI将在未来十年内实现爆炸式增长。英伟达认为，在GenAI世界中，所有需要高级超级计算的企业都处于有利地位。Snowflake预计消费者可以使用ChatGPT在Snowflake上编写自己的查询。Salesforce还强调了一些风险，包括大量的投资需求，以及测试准确性、偏差和其他变量的需求，这些变量本身就很复杂，可能会影响利润率。

• D)跨部门对基因技能的需求

GenAI比炒作更有实质内容的另一个原因是，各个行业的公司都是如此。参与开发他们在这个利基领域的人力资本。这表明了它在各行各业的广泛适用性，我们认为，未来几乎没有任何行业不会被它所改变。

表6:跨部门需要基因技能的活跃职位空缺

上述情况也消除了一些人认为只有科技公司才需要基因人工智能技能的想法。最终，只有当公司认为人力资本有可能产生未来的收入流或增加当前的收入基础时，他们才会投资人力资本，而招聘趋势是GenAI成为未来业务强大驱动力的另一个信号

以下文件可下载，详细介绍了各行业公司的职位空缺。例如，媒体公司需要将创意转化为提示的技能，汽车公司需要生成模拟数据的技能，金融公司利用GenAI模型来增强金融风险模型。

• E) 尽管初创企业寒冬令投资者感到寒意，但转基因初创企业仍是投资者关注的一个亮点

在我们看来，为初创企业融资是技术创新的关键驱动力。尽管创业资金普遍紧张，但在资金紧张的环境下，拥有GenAI产品/服务的初创企业仍在吸引投资者的资金。经验丰富的投资者显然认为GenAI拥有巨大的未来潜力。

图7:启动资金——所有初创企业和GenAI初创企业

GlobalData的交易分析显示，自2021年的峰值以来，总体创业融资已经下降了65%，从6840亿美元降至2023年的2400亿美元(按上半年至全年的年化趋势计算)。相比之下，专注于GenAI的初创企业表现强劲，同期增长了160%(按上半年至全年的年化趋势计算)。

本文讨论了最近的一些交易，其中包括Tomorrow之类的公司。它是世界上第一个天气和气候生成人工智能，以及Mistral人工智能，它只有四周的历史，没有产品，目前正在招聘员工。

有没有证据表明GenAI会带来未来的商业成功?

这是一个公平的问题，我们可以看看金融市场——它主要是为企业的未来潜力定价——来了解GenAI的影响力有多大。

图8:自ChatGPT于2022年11月推出以来，人工智能赢家/输家的表现

使用GlobalData主题记分卡(根据每家公司的主题能力将其分为赢家和输家)，我们构建了人工智能赢家和人工智能输家的投资组合，并衡量了自ChatGPT于2022年11月推出以来的表现。在大多数行业，尤其是与媒体相关的行业，人工智能赢家投资组合中的公司表现优于人工智能输家投资组合。

总之，如上所述的强大信号，有助于超越基因ai的炒作，并确认它意味着所有业务。事实上，从药物发现到宇宙飞船，没有什么是GenAI的禁区。最近，美国国家航空航天局(Nasa)已经开始使用GenAI来开发宇宙飞船的部件——尽管看起来很奇怪，但却大大提高了性能。英伟达(Nvidia)使用GenAI模型来生成蛋白质分子，以加快药物发现过程，同时也大大降低了成本。

各行各业都有大量案例表明，GenAI正在以新颖的方式得到应用。我们认为，企业对GenAI的采用将在决定未来的赢家和输家方面发挥关键作用。

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