发布时间：2024年1月31日
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临近年关，方舟投资（ARK Invest ）2024 年《 Big ideas 》报告如期而至。报告共163页，概述了未来科技趋势和创新投资机会。报告强调了技术融合的五大平台：人工智能、公共区块链、多组学测序、能源存储和机器人技术，预计这些技术将彻底改变全球经济活动，加速实体经济增长。
报告指出，在人工智能的突破推动下，与颠覆性创新相关的全球股票市值有望从总市值的16%增加到2030年可能超过60%。在接下来的七年内，与颠覆性创新相关的年化股权回报率有望超过40%，将其市值从今天的约19万亿美元增加到2030年的约220万亿美元。
投资者需要关注技术进步如何重塑行业和市场，这些技术的发展和应用将为投资者提供前所未有的增长机会，同时对社会带来正面的变革。
目录
· 2024年的重要理念
· 技术融合
· 人工智能
· 比特币分配
· 2023年比特币
· 智能合约
· 数字消费
· 数字钱包
· 精准治疗
· 多组学工具和技术
· 电动汽车
· 机器人
· 自动驾驶出租车
· 自动化物流
· 可重复使用火箭
· 3D打印
PART 1
部分内容节选
/ Alpha派
2024年的重要理念
颠覆常规，开创未来
ARK Invest自豪地呈现《2024 Big ideas：颠覆常规，定义未来》，这是自2017年以来的传统。Big ideas提供了对技术融合及其改变行业和经济的潜力的全面分析。
ARK旨在通过投资颠覆性创新的领导者、推动者和受益者，实现长期资本增值。ARK坚信创新不仅对于增长而言至关重要，也对于韧性至关重要，因此强调每个投资者的投资组合中都需要战略性配置创新。这种方法旨在挖掘在广泛指数经常被忽视的指数增长机会，同时提供对面临颠覆风险的现有企业的对冲。
我们希望您喜欢2024年的重大想法。
技术融合
根据ARK的研究，这十年将由颠覆性技术之间的融合所定义。人工智能、公共区块链、多组学测序、能源储存和机器人技术这五个主要技术平台正在融合，并有望改变全球经济活动。
技术融合有可能引发比第一次和第二次工业革命更具影响力的宏观经济变革。全球范围内，随着机器人重新激活制造业、机器人出租车改变交通方式以及人工智能提升知识工作者的生产力，实际经济增长率有可能从过去125年的平均3%加速至未来7年的7%以上。
在人工智能的突破推动下，与颠覆性创新相关的全球股票市值有望从总市值的16%增加到2030年可能超过60%。因此，在接下来的七年内，与颠覆性创新相关的年化股权回报率有望超过40%，将其市值从今天的约19万亿美元增加到2030年的约220万亿美元。
五个创新平台正在汇聚并塑造这个科技时代
人工智能、公共区块链、多组学测序、能源储存和机器人技术
融合技术正在引发一波历史性的技术浪潮
通用技术的经济影响估计
实际GDP增长和消费者剩余的年度百分点增加
人工智能作为中心技术催化剂
技术融合矩阵展示了不同技术之间的相互关系。
如上图所示，不同的颜色代表不同的技术平台，颜色的深浅表示两种技术融合的影响力。AI技术平台（紫色部分，包括神经网络、下一代云技术、智能设备）和别的技术融合的影响力是最大的，AI可以和很多技术有机结合，提升其技术能力。
人工智能的发展速度超出了预测者的预期
通用人工智能系统启动预计需要的年数
通用人工智能技术的发展一直在加速，从2019年预期需要80年才能推出，到2023年时这个预期已经变成了8年，还是按照之前的预测话可能要到2030年才能成熟应用，但如果预测误差继续存在，也许到2026年已经实现了目标！
个别的技术进步可以相互融合并逐渐形成巨大的新市场机遇。
神经网络技术+先进的电池技术=自动驾驶。在自动驾驶系统，对比谷歌的Waymo和特斯拉的FSD，Waymo需要各种雷达、各种传感器，而特斯拉仅仅需要9个摄像头，成本明显低了很多。在汽车动力方面，电动的价格也远低于传统内燃气的价格。因此，神经网络和电池技术让自动驾驶的成本更低。
这些技术对经济的影响将是巨大的
主要技术的经济影响分析
技术引入后对实际GDP的累计增长
如图可见AI的引入带来的影响是巨大的。
技术创新可能具有足够的颠覆性，足以主导全球股票市值。
ARK估计2023年股票市值为117万亿，其中突破性创新市值19万亿，非创新98万亿，预计2030年破坏性创新市值将高达220万亿美元，远超非创新的140万亿美元。
公共区块链的预期
多组学测序的预期
能源储存的预期
人工智能的预期
机器人的预期
人工智能
全球智能的扩展和工作的重新定义
AI模型如GPT4在各种测试中表现出超人的性能，预计将引发前所未有的生产力繁荣。受到ChatGPT的“iPhone”时刻的震撼，企业正在竞相利用人工智能（AI）的潜力。
AI的应用不仅仅能提高效率，还因为成本的快速下降和开源模型的普及而带来更多的好处。如果我们的预测成真，到2030年知识工作者的生产力将增加四倍，那么实际GDP的增长可能会在未来五到十年内加速并创造新的纪录。
ChatGPT 令消费者欣喜，也让企业惊叹不已
借助谷歌自2017年发明的变压器架构，ChatGPT在推动公众对生成式人工智能的认知方面取得了长足进展。ChatGPT的简洁聊天界面使得任何人，无论使用何种语言，都能够利用大型语言模型（LLM）的强大功能。到了2023年，企业纷纷竞相探索和应用生成式人工智能技术。
图：ChatGPT用户两个月内突破1亿；在财报电话会议上提到AI的次数增加了3倍
人工智能已经在很大程度上提高了生产力
编码助手，如GitHub Copilot和Replit AI，是提高软件开发人员生产力和工作满意度的早期成功案例。AI 助手提高了知识工作者的绩效，有趣的是，它们对绩效较低者的帮助更大。这些助手不仅提高了高绩效者的工作效率，还对绩效较低者的帮助更为显著。
跨领域基础模型的改进越来越明显
随着训练数据集的增大和参数的增加，GPT4在性能上明显优于GPT3.5。越来越多的基础模型变得“多模态”，不仅支持文本、图像、音频和视频，而且更加动态和用户友好，性能也更出色。
图：GPT-3.5, GPT-4, and Claude 2在各种考试中的结果
文本到图像模型正在改变平面设计的面貌
八年前，多伦多大学的研究人员推出了第一个现代文本到图像模型，如今图像模型的输出已经可以与专业平面设计师的作品媲美。一个人类设计师可能需要几个小时和几百美元才能创作出一幅图像，比如一群大象穿过绿草地。而文本到图像模型只需要几秒钟的时间和几分钱的成本就能产生相同的图像。像Adobe Photoshop这样的专业应用程序以及Lensa、ChatGPT这样的消费者应用程序正在将图像模型融入到它们的产品和服务中。
撰写文字的成本已经大幅降低
在过去的一个世纪里，撰写书面内容的成本在实际价值上一直相对稳定。然而，在过去两年中，随着LLM写作质量的提高，这一成本已经大幅下降。
人工智能训练性能正在迅速提升
AI研究人员正在通过创新训练和推理、硬件和模型设计来提高性能并降低成本。
培训成本每年应继续下降75%
根据赖特定律，随着加速计算硬件的改进，人工智能相关计算单元（RCU）的生产成本每年将降低53％，而算法模型的改进还可以每年进一步降低47％的培训成本。换句话说，硬件和软件的融合可以以每年75％的速度降低人工智能的培训成本，直到2030年。
随着生产应用案例的出现，人工智能的关注重点正在转向推理成本。
在最初专注于LLM培训成本优化后，研究人员现在将推理成本放在首位。根据企业规模的使用案例，推理成本似乎以每年约86%的速度下降，甚至比培训成本下降得更快。如今，与一年前的GPT3相比，GPT4 Turbo的推理成本更低。
图：GPT3和GPT4推理成本
开源社区与私有模型展开竞争
在挑战OpenAI和Google的闭源模型时，开源社区及其企业支持者Meta正在推动生成式人工智能的普及。总体来看，开源模型的性能改进速度比闭源模型更快，最近还得益于中国的模型。
提升语言模型性能需要采用细致入微的技术方法
GPT4在标准化教育测试中的表现明显优于普通人，从SAT到高级侍酒师考试。然而，在常识推理方面，它的能力仍然不及人类，这是通过WinnoGrande进行评估的。斯坦福大学的框架——语言模型的整体评估（HELM）是最全面、持续更新的评估方法之一，已经对80多个模型进行了测试，涵盖了73个场景和65个指标的组合。
LLMs会因为数据不足而限制其性能吗？
计算能力和高质量的训练数据似乎是模型性能的主要贡献因素。随着模型的发展和对更多训练数据的需求增加，缺乏新鲜数据会导致模型性能停滞不前吗？Epoch AI估计，像书籍和科学论文这样的高质量语言/数据来源可能会在2024年用尽，尽管还有更多未被开发的视觉数据集可供利用。
个性化的人工智能产品应该有更多的定价权力
随着开源替代品的涌现和成本的降低，将AI技术应用于特定领域的软件供应商应该能够更轻松地实现盈利。相反，简单的生成式AI应用很可能会迅速变得普遍化。
加速知识工作者生产力的增长代表着一个数万亿美元的潜在机会
到2030年，人工智能有潜力自动化知识型职业中的大部分任务，极大地提高普通工人的生产力。自动化和加速知识工作任务的软件解决方案将成为主要受益者。
PART 2
其它观点概览
/ Alpha派
智能合约
推动互联网原生金融系统的发展
在公共区块链上部署的智能合约为我们提供了一种全球化、自动化和可审计的选择，可以替代那些寻租中介和传统金融基础设施。
2022年的“加密货币危机”之后，出现了几种备受关注的数字资产解决方案，包括稳定币、代币化国库基金和扩容技术。
根据ARK的研究，随着链上金融资产价值的增加，预计与去中心化应用相关的市场价值将以年均32%的速度增长，从2023年的7750亿美元增长到2030年的5.2万亿美元。
观点速览
> 智能合约是互联网金融系统的基石
> 稳定币凸显智能合约的价值主张
> 传统金融资产正在向区块链上迁移
> 熊市期间开发者对协议进行了改进
> 以太坊生态系统中的第二层网络已经成功应对了交易量的增长
> 降低成本正在促进链上参与度的增加
> 单片链（如Solana）为垂直扩展提供了一种代替方案
> 智能合约有望降低金融服务的成本
> 2030年智能合约网络可能产生4500亿美元的费用
数字消费者
数字休闲的转型
根据ARK的研究，数字休闲的支出将从实体选项中获得份额，并在未来七年内以每年19%的速度增长，从2023年的7万亿美元增长到2030年的23万亿美元。几个趋势正在加速向数字休闲的转变。
· 预计连接电视（CTV）广告将以年复合增长率17%增长，从2023年的250亿美元增长到2030年的730亿美元。
· 社交电商预计将以年均32%的速度增长，从目前的7300亿美元增长到2030年的5万亿美元以上。
· 体育博彩市场将因在线/移动博彩的合法化而继续保持高速增长。
· AI辅助的视频游戏创作是游戏领域的新潮流，它借鉴了像Roblox这样的用户生成平台，Roblox全球承载了超过4.7亿个游戏体验，是PC、游戏机和移动游戏数量的52倍。
· AI技术驱动的硬件有望重新定义个人可穿戴计算，尤其是在虚拟现实（VR）继续面临挑战的情况下。
观点速览
> 人工智能有可能减少平均工作时间并促进数字消费的增长
> 流媒体电视正在取代传统线性电视
> 美国移动体育博彩市场持续增长并趋于整合
> 在线体验正变得更加身临其境和可盈利化
> AI辅助创作的出现，使得游戏玩家可以成为开发者
> 虚拟现实还处于起步阶段
> AI可能重新定义个人计算
> 数字消费超过经济增长
电子钱包
双边网络的闭环
垂直软件是指为特定行业需求量身定制的一套解决方案。领先的垂直软件平台正在迅速扩展到面向消费者和商家的金融服务领域。通过双边网络，这种软件可以促进从消费者到商家、商家到员工以及员工到商家的封闭环路交易。ARK认为，这些平台上的数字钱包将实现完全封闭的支付生态系统。
Block、Shopify和Toast是引人注目的平台，很可能将数字钱包作为其消费者、商家和员工生态系统的核心。根据我们的研究，封闭环路的消费者支付、商家银行业务和员工工资/支付在未来七年内的年增长率可能达到22%至33%，从2023年的70亿美元增长到2030年的270亿至500亿美元。
观点速览
> 金融服务领域的垂直软件平台正在整合消费者服务
> 双边网络可以实现消费者和商家之间的金融闭环
> 数字钱包有可能打破消费者与企业(C2B)支付生态系统中的中介角色
> 到2030年，美国的闭环支付交易额有望增长24倍。
> 数字钱包有可能打破商业银行的中间地位
> 到2030年商家数字钱包收入可能翻倍增长
> 数字钱包可以减少薪资银行业务的中介作用
> 员工数字钱包代表着一个潜在的250亿美元的收入机会
> 数字钱包有望创造230亿美元的垂直软件收入
精准疗法
更高效、更经济地治疗疾病
在过去的二十年里，精准治疗的新模式、CRISPR基因编辑、RNA治疗和靶向蛋白降解技术迅速增多。由人工智能（AI）、CRISPR基因编辑和新的测序技术驱动的创新疗法提高了研发回报率，同时使原本无法药物化的靶点变得可药物化。
精准疗法越来越多地成为多组学和治愈性疗法，其作用机制涵盖了DNA、RNA、蛋白质等多个方面。根据ARK的研究，专注于精准疗法的公司的企业价值在未来七年内以年均28%的速度增长，从2023年的约8200亿美元增长到2030年的约4.5万亿美元。
观点速览
> 新的治疗方法不断涌现：到2023年，超过25%的临床试验正在利用新的治疗方法
> 精准疗法有望逆转研发回报率下降的趋势
> 精准疗法正在帮助治疗以前无法用药物治疗的疾病
> 治疗镰状细胞性贫血等罕见病的价值很高
> 治愈所有罕见疾病将具有重要意义
> 精准治疗的商机规模：从2023年的约8200亿美元增长到2030年的约4万亿美元
多组学工具和技术
将生物学的洞察力转化为更好的医疗保健和经济价值
在过去的十年里，生物学工具和技术的数量不断增加，它们的能力也得到了显著提升。其中，高通量蛋白质组学、人工智能和单细胞测序等三种关键技术成为了推动力。它们的融合正在提高生产力和效率，增强医疗应用的精确性，并释放出巨大的经济价值。
根据ARK的研究，这些技术有望使每种药物的研发支出减少超过25％，预计未来七年内精准治疗领域的企业价值以复合年增长率26％增加，从2023年的约8200亿美元增加到2030年的约4.5万亿美元。
观点速览
> 蛋白质组学的吞吐量和深度呈指数级增长
> 莱特定律预测了蛋白质组学成本的下降
> 单细胞RNA测序正在彻底改变我们对癌症的认识
> 人工智能和自动化正在为药物研发提供更强大的支持
> 药物研发成本可能大幅下降
> 技术进步应能够降低每种药物的研发成本
电动汽车
电动汽车的普及得益于电池成本的降低
随着供应链中断的影响，电池成本现在正在按照Wright定律的趋势下降，这导致了电动汽车（EV）的标价也在下降。
如果机器人出租车平台大量涌现，到2030年，电动汽车可能占据95100%的车辆销售份额。
ARK预测，未来七年内，电动汽车销量将以每年33%的速度增长，从2023年的大约1000万辆增加到2030年的7400万辆。
观点速览
> 汽车行业可能会整合
> 莱特定律准确地预测了电池成本的下降
> 莱特定律揭示电动汽车的充电速率的加快趋势
> 许多电动汽车制造商盈利扩张方面遇到了困难
> 电动汽车与已经与内燃机汽车达到价格平衡点
> 传统燃油车应该大幅减少市场份额
机器人
推广自动化的原因在于融合发展人工智能软件和硬件
AI和硬件的融合有望实现通用机器人技术的发展。
随着硬件和软件成本的下降，机器人在工厂环境中的表现已经超过了人类，并且在许多领域都有望如此。根据赖特定律，人工智能的发展将继续提高生产力，并为可推广的机器人技术创造一个每年超过24万亿美元的市场机会。
观点速览
> 得益于人工智能和计算机视觉技术，机器人在非结构化环境中的运作成本将大大降低。
> 降低价格刺激了对工业机器人的需求
> 随着性能的提升，工业机器人的需求也在增加
> 合作机器人正处于采用曲线的甜点位置
> 许多公司可能会使用更多机器人而不是人工
> 自动化对生产力的影响已经改变了各个行业
> 普适机器人代表着24+万亿美元的全球潜力
> 盈利机遇：家用机器人12.5万亿；制造业机器人12万亿
无人驾驶出租车
安全、经济地改造城市交通
得益于人工智能的突破，机器人出租车正在开始改变城市出行方式，并有可能加速汽车贷款行业的崩溃。
机器人出租车比人类驾驶员更安全，承诺使街道更安全和更清洁。机器人出租车平台的先驱者应该享受早期采用所带来的更高价格。
根据ARK的研究，无人驾驶出租车平台有可能彻底改变个人出行方式，并在未来五到十年内创造28万亿美元的企业价值。
观点速览
> 自动驾驶的叫车服务有望提高方便的点对点交通的便利程度
> 去年年底，机器人出租车乘客的行程年化达到了大约200万英里的速度
> 自动驾驶汽车比人类驾驶汽车更安全
> 到2030年，自动驾驶电动车有望减少约1万人的死亡
> 大型语言模型和生成式人工智能有望加速机器人技术的发展
> 乘车服务可能创造一个11万亿美元的市场
> 应该由促进城市自动驾驶里程的平台产生大部分收益
> 2030年，自主平台提供商有望创造约28万亿美元的企业价值
自动化物流
降低成本和调整供应链
自主物流将在未来五到十年内使货物运输成本降低15倍。自主无人机和机器人已经完成了数百万次交付，而自主卡车公司已经行驶了数千万英里，并开始取消安全驾驶员。
人工智能正在证明其在飞行员和驾驶员方面的优势，这促使监管机构允许真正的自主操作，从而改变了购物行为。
自动驾驶车辆有望在医疗保健领域发挥作用，通过加快生命救援物资的运送，特别是在新兴市场上。
根据ARK的研究，自主配送的收入预计将从今天的几乎零增长到2030年的9000亿美元。
观点速览
> 滚行和飞行的自动驾驶车辆有望大幅降低供应链成本
> 专有数据很可能成为自主物流商业成功的关键
> AI飞行员的表现似乎比人类更出色
> 得益于监管部门的批准，自主无人机有望降低食品配送成本
> 无人机救人的壮举
> 自动化食品和包裹递送可能创造1-2万亿美元的市场
> 2030年全球自动化送货收入可能达到9000亿美元
> 自动化物流有望将精准农业的企业价值翻倍
可重复使用的火箭
为商业化开放外太空
可重复使用的火箭大幅降低了发射成本，为商业开拓外太空和创造直接设备卫星连接等新服务提供了机会。根据ARK的研究，卫星连接的收入可能在2030年达到1300亿美元，仍然只是大约2万亿美元电信收入的一小部分。
从长远来看，超音速飞行的点对点服务可能在2030年创造约350亿美元的收入，并且在规模扩大后有潜力达到3500亿美元。
观点速览
> 可重复使用的火箭有望将发射成本降低一个数量级，甚至两个
> SpaceX以创纪录的速度对火箭进行翻新
> 降低卫星发射成本有望实现全球连续覆盖和低延迟
> 星际飞船将助力星链卫星网络充分发挥其潜力
> 小型发射供应商激增，但可能不是太空领域的赢家
> 天线成本持续下降
> 卫星连接收入每年可能超过1300亿美元
> 到2030年，高超音速飞行有望成为350亿美元的市场，并有望扩大至约3500亿美元。
3D打印
制造业的重塑
在汽车制造业中，3D打印技术极大地降低了零部件数量和产品开发时间。因此，汽车制造商可以减少库存并节省工具成本。
在医疗保健领域，3D打印技术正在创造出一种新型手术方式，通过定制导管、工具和植入物，使手术更加精确和个性化。
与传统制造业相比，3D打印还应该能够带来积极的环境效益。
迄今为止，使用3D打印技术的公司受益更多，而非3D打印设备制造商。未来，数据反馈循环可能改变这种局面。
根据ARK的研究，未来七年内，3D打印的收入有望以每年约40%的速度增长，从今天的约180亿美元增长到2030年的约1800亿美元。
观点速览
> 得益于3D打印，汽车生产已进入前所未有的领域
> 3D打印在医学突破中发挥了作用
> 迄今为止，3D打印对用户的影响大于供应商
> 软件定义的3D打印机可能将一些经济利益重新转回给打印机制造商
> 到2030年，预计3D打印收入将以每年约40%的速度增长，达到1800亿美元
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