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人工智能行业研究应用报告.docx

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概要

人工智能是信息时代尖端技术。从人类建立起需要指导

控制才能运行计算机，到计算机拥有能够自己去学习能力，

这一飞跃对各行各业全部产生了巨大影响。即使此时此刻可

能是下一个 AI 冬季（图 8）到来之前「给承诺又让人失望」

周期，但这些投资和新技术最少会给我们带来有形机器学习

生产力经济利益。

和此同时，人工智能、机器人和无人驾驶汽车已经成为

了流行文化甚至是政治话语前沿。而且我们在过去十二个月

研究使我们相信这不是一个错误开始，而是一个拐点。正如

我们将在本汇报中探讨那样，这个改变原因有显而易见（愈

加快更强计算资源和爆炸式增加数据库），也有细致入微

（深度学习，专有硬件和开源崛起）。

这个 AI 拐点（AI inflection）中更令人兴奋一个方面是

「现实世界」使用案例比比皆是。即使深度学习使计算机视

觉和自然语言处理等技术有了显著提升，比如苹果企业 Siri，

亚马逊 Alexa 和谷歌图像识别，不过 AI 不仅仅是「科技

技术」（tech for tech），也就是大数据集和足够强大技术

相结合情况下，价值正在被慢慢创建，竞争优势也变得越来

越显著。

比如，在医疗保健中，图像识别技术能够提升癌症诊疗

正确性。在农业中，农民和种子生产商能够利用深度学习技

术来提升作物产量。在制药业中，深度学习能够用于改善药

品研发。在能源方面，勘探效率正在提升，设备可用性正在

不停增强。在金融服务方面，经过开辟新数据集，实现愈加

快分析，从而降低成本，提升回报。AI 现在还处于发觉其可

被利用场景早期阶段，这些必需技术会经过基于云服务实现

大众化、平等化，我们相信随之而来创新浪潮将在每个行业

中发明新赢家和输家。

AI 广泛应用让我们得出了一个结论：它是一个能够变革

全球经济技术，是提升生产力并结束美国生产率停滞增加驱

动力。结合 GS 首席经济学家 Jan Hatzius 研究，我们明

确了资本深化现在停滞及其对美国生产率相关影响。我们相

信，AI 技术将会驱动生产力提升，就像 20 世纪 90 年代

那样，驱动企业投资更多资本和劳动密集型项目，加紧发展

脚步，提升盈利能力和提升股票估值。

启示

即使我们看到了人工智能能够立即地影响到每个企业、

行业和一部分经济，但对投资者而言，我们认为这其中有四

个影响最为显著。

生产率。AI 和机器学习含有激发生产率增加周期潜力，

这会有利于经济增加，提升企业盈利能力，资本回报率和资

产估值。依据 GS 首席经济学家 Jan Hatzius 所说：「大

致上而言，AI 看起来似乎比上一次创新浪潮更有可能在统计

数据中捕捉到更有价值东西，人工智能能够降低成本，降低

对高附加值生产类型劳动投入。举个例子，这些在商业部门

成本节省上创新可能比在 iPhone 中增加应用程序可用性

和多用性更利于统计学家去捕捉有价值东西。考虑人工智能

对商业部门成本结构广泛影响，我有理由相信它会被统计学

家接收，而且会出现在整体生产力数据中。

尖端技术。AI 和机器学习在速度上价值有利于构建一个

在建设数据中心和网络服务时让硬件更廉价趋势。我们认为

这可能推进硬件，软件和服务支出市场份额大幅度改变。比

如，在「标准」数据中心计算资源上运行 AWS 工作负载成

本低至 $ 0.0065 /小时，而在使用 AI 优化过 GPU 上运行

成本为 0.900 美元一小时。

竞争优势。我们看到了 AI 和机器学习含有重新调整每

个行业竞争秩序潜力。未能投资和利用这些技术管理团体在

和受益于战略智能企业竞争时，有很大可能会被淘汰掉，因

为这些技术能够让企业生产力提升，并为它们发明资本效益。

在第 41 页开始短文中，我们将研究这些竞争优势是怎样在

医疗保健、能源、零售、金融和农业等领域发展起来。

创办新企业。我们发觉了 150 多家在过去十年中创建

人工智能和机器学习企业（附录 69-75）。即使我们相信人

工智能大部分价值全部掌握在含有资源、数据和投资能力大

企业手中，但我们也期望风险投资家、企业家和技术教授能

够继续推进新企业创建，从而促进实质性创新和价值发明，

即使最终创业企业会被收购。当然我们也不能忽略人工智能

巨头（人工智能领域谷歌或 Facebook）出现。

在接下来篇幅中，我们将深入探讨 AI 技术，历史，机

器学习生态系统和这些技术在行业和领头企业中应用。

什么是人工智能？

人工智能是做出能够以人类智能方法学习并处理问题

智能机器和计算机程序理工科。传统而言，该领域包含自然

语言处理和翻译、视觉感知和模式识别，和决议制订。但该

领域和应用复杂度全部在急剧扩展。

在此汇报中，我们大部分分析集中在机器学习（人工智

能一个分支）和深度学习（机器学习分支）上。我们强调两

点：

简言之，机器学习是从样本和经验（即数据集）中进行

学习算法，而不是依靠硬编码和预先定义规则。换言之，也

就是开发者不再告诉程序怎样区分苹果和橘子，而是向算法

输入数据（训练），然后自己学习怎样区分苹果和橘子。

深度学习重大发展是人工智能拐点背后关键驱动。深度

学习是机器学习一个子集。在大部分传统机器学习方法中，

特征（即有估计性输入或属性）由人来设计。特征工程是一

大瓶颈，需要大量专业知识。在无监督学习中，关键特征并

非由人预定义，而是由算法学习并发明。

为了愈加明了，我们不重视真人工智能、强人工智能或

通用人工智能这么概念，它们意味着复制人类智能，也常常

出现在流行文化中。即使已经有了部分有潜力突破，比如谷

歌 DeepMind AlphaGo 系统，我们还是更重视立即有实

在经济人工智能发展。

为何人工智能发展加速？

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