普華永道全球人工智慧研究：2030年僅消費領域創造9.1萬億美元經濟貢獻

企業大佬們暗自嘀咕：人工智慧對公司有什麼影響?我們的商業模式是否受到人工智慧顛覆的威脅?而且，隨著這些大佬希望抓住人工智慧機會，他們會疑惑：我們應該在哪裡投資?哪種投資可以更好地發揮作用?在所有這些考慮因素中，如何以負責任和透明的方式建立AI，以保持客戶和更廣泛利益相關者的信心。

這些是我們在報告中解決的戰略問題，旨在幫助企業為人工智慧投資和開發創建一個清晰且引人入勝的商業案例。雖然有很多關於自動化影響的研究，但都只涉及到一部分。在普華永道系列報告中，我們想要強調人工智慧如何提高和增強企業的能力，使其價值潛力與自動化相匹配，甚至高於自動化。

本報告進行的分析衡量了從現在到2030年間人工智慧的經濟潛力，包括區域經濟和全球八個商業部門。通過我們的AI影響力指數，我們還研究了個性化/定製，質量和功能，從而在近300個人工智慧用例中提升價值、選擇和需求，而變革和顛覆可能會如何迅速發揮作用。該研究的其他關鍵要素包括深度行業分析。

在本次報告中，我們概述了受益最大的地區經濟體和八大行業中最有AI潛力的三個業務領域。未來的報告將側重於特定部門，以及營銷，財務和人才管理等功能領域。我們還將制定詳細的經濟預測，並與《福布斯》雜誌合作，發布對人工智慧最前沿的一些商業領袖的採訪。

從本報告進行的所有分析中得出的結論是，人工智慧帶來的變化有多大，以及有多大的潛在價值可供爭奪。人工智慧可以在2030年為全球經濟貢獻高達15.7萬億美元，超過目前中國和印度的總經濟產出。其中，6.6萬億美元可能來自生產力提高，9.1萬億美元可能來自消費者效應。

雖然一些市場、行業和個體業務比其他業務更先進，但AI仍處於整體發展的早期階段。從宏觀經濟的角度來看，新興市場有機會超越更發達的同行。在你的商業領域，作為今天的初創企業之一或尚未成立的企業，可能在十年內成為市場領導者。

大獎勵，大影響：為什麼人工智慧很重要

從我們手機中的個人助理，到我們越來越多的商業互動背後的分析、定製和網路保護，人工智慧幾乎觸及生活的方方面面。而這只是剛開始。

根據我們的分析，由於人工智慧的加速發展，全球國內生產總值在2030年將增長14%，相當於額外的15.7萬億美元。 AI的經濟影響將由以下因素驅動：

1.企業自動化流程(包括機器人和自動駕駛汽車的使用)帶來的生產力提升。

2.企業通過人工智慧技術(輔助和增強智能)擴大現有勞動力隊伍，從而提高生產率。

3.由於提供個性化和/或更高質量的AI增強產品和服務而導致消費者需求增加。

我們如何衡量人工智慧的影響和潛力

為了估計AI的影響和潛力，我們團隊進行了一項雄心勃勃的雙階段自上而下和自下而上的分析。除了利用廣泛的客戶網路以及普華永道的部門和職能顧問的投入，還與合作夥伴Fraunhofer合作。我們共同確定了每個行業價值鏈中最具吸引力的人工智慧應用示例，並設計了一個框架來評估每個行業的影響程度和速度。總的來說，我們確定並評估了近300個用例。

然後，我們的計量經濟學部門將這種自下而上的投入作為自上而下分析的一部分，評估人工智慧對經濟關鍵要素(包括勞動力，生產力，商業和政府)的影響和相互作用。這些模型由全球經濟數據集，廣泛的學術文獻以及普華永道現有的自動化工作提供信息。該分析考察了人工智慧的總體經濟影響，考慮到提高生產率(可能涉及一些現有工作崗位的轉移)，創造新的就業機會，新產品和其他影響。

在過去的十年中，我們的工作方式以及生活方式，從零售到製造再到醫療保健，幾乎所有方面都變得越來越數字化。互聯網和移動技術推動了第一波數字化，即人聯網。然而，普華永道人工智慧專家進行的分析預計，物聯網(IoT)產生的數據將超過人聯網多次生成的數據。這種增加的數據已經導致標準化，自然而然導致自動化，以及產品和服務的個性化，這引發了下一波數字化浪潮。人工智慧將利用人和事物的數字數據推動自動化，協助我們今天所做的事情，並找到一種全新的方式做我們以前從未想像過的事情。

1.提高生產力

在短期內，人工智慧最大的潛在經濟增長可能來自提高生產力(見圖1)。這包括日常任務的自動化，增強員工的能力，並使他們能夠專註於更刺激和更高價值的工作。製造業和運輸業等資本密集型行業可能會享受人工智慧帶來的最大生產力增長，因為它們的許多運營流程都非常容易受到自動化的影響。

對生產力的影響可能是具有競爭性的變革性，未能適應和採用的企業很快就會發現自己在周轉時間和成本方面都處於弱勢。因此，他們將失去大量的市場份額。然而，人工智慧應用初期階段的潛力主要集中在提高已經完成的工作，而不是創造太多的新工具。

2.消費者需求增加

最終，增強產品帶來的GDP增長以及人工智慧產生的消費者需求、行為和消費的後續變化將超過生產率的提高，可能在2030年實現超過9萬億美元的額外GDP。消費者將被吸引到更高質量以及更個性化產品和服務，但也有機會更好地利用他們的時間，想想如果你不再需要開車去工作，你可以做些什麼。反過來，增加的消費創造了更多數據接觸點，形成一個良性循環，因此獲得更多的數據、更妙的見解、更好的產品和更多的消費。

由於成熟企業和新進入者推動創新和開發新的商業模式，人工智慧引發的消費者革命為大規模顛覆開闢了道路。人工智慧影響的一個關鍵部分來自於它能夠充分利用物聯網連接等並行開發的能力。

AI領跑者將擁有卓越的客戶洞察力。直接的競爭優勢包括提高利用消費者偏好的能力，根據這些個人需求量身定製產品，並在此過程中佔據市場更大份額。而領先者圍繞這些豐富的客戶數據來塑造產品開發的能力，將使速度較慢的競爭對手更加難以跟上，並最終使其優勢無懈可擊。我們已經可以看到這種數據驅動的創新和差異化，包括書籍、音樂、視頻和娛樂的製作、分發和消費方式，從而產生新的商業模式、新的市場領導者以及淘汰那些無法快速適應的傳統參與者。

根據我們的分析，醫療保健、汽車和金融服務是最有潛力因人工智慧使產品增強和顛覆的領域。然而，在其他行業的特定領域也存在巨大的競爭優勢潛力，從按需製造到更加清晰的娛樂內容，我們在下一部分列出了每個行業中具有最大AI潛力的業務領域。

3.一些崗位消失，但也有新的就業機會

技術的提高意味著一些職位將不可避免地變得多餘，但其他職位將由人工智慧產生的生產力和消費者需求的變化，以及人工智慧本身的價值鏈所創造。除了新類型的工人，他們將專註於創造性地思考如何開發和應用AI，還需要一組新的人員來構建、維護、操作和管理這些新興技術。例如，我們需要相當於空中交通管制員來控制道路上的自動駕駛車輛。當天交付、機器人包裝和倉儲也為機器人和人類帶來了更多的工作。所有這些都將有助於創造新工作，而在一個沒有人工智慧的世界中是不存在的。

4.對不同地區的影響

如圖2所示，一些經濟體在絕對和相對方面都有可能獲得比其他經濟體更大的利益。雖然所有經濟體都應受益，但中國和北美可能會看到受益最大。

人工智慧的凈效應，而不是增長預測

我們的結果是使用全球經濟的大規模動態經濟模型產生的。該模型建立在全球貿易分析項目(GTAP)資料庫之上。 GTAP提供了不同經濟部門規模的詳細信息(總共57個)以及它們如何通過供應鏈相互交易。它為140個不同的國家提供了一致的詳細信息。

在考慮結果時，你應該考慮兩個重要因素：

1.我們的結果僅顯示AI的經濟影響。我們的結果可能不會直接顯示未來的經濟增長數據，因為會有很多正面或負面的因素放大或抵消人工智慧潛在影響(例如全球貿易政策的變化，金融繁榮與蕭條，主要商品價格變化，地緣政治衝擊等)。

2.將我們的經濟模型結果與長期穩態經濟增長的基線進行比較。基線由三個關鍵要素構成：人口增長、資本存量增長和技術變革。假定的技術變化基線率基於平均歷史趨勢。很難區分出人工智慧將幫助各經濟體實現長期平均增長率(意味著現有技術的貢獻隨著時間的推移而逐漸消失)，或者僅僅是對歷史平均增長率的補充(鑒於這些因素將早期的主要技術進步考慮在內)。

這兩個因素意味著我們的結果應該被解釋為與人工智慧相關的潛在「經濟獎勵的大小」，而不是對未來經濟增長的直接估計。

北美

在北美，人工智慧對GDP的潛在提升將被巨大的機遇所強化，從而引入更多生產技術，其中許多技術已準備好應用。隨著人工智慧的技術進步和消費者準備就緒，以及資產快速積累而加速增長 —— 不僅僅是技術，還有數據接觸點以及隨之而來的信息流和客戶洞察力，這些收益也會增加。

未來幾年北美可能會出現最快的增長。雖然從20世紀20年代中期開始就影響很大了，但可能不會像前幾年那麼高。其中一個主要原因是，隨著中國的生產力開始趕上北美，這將刺激從中國到北美的人工智慧產品的出口。

中國

中國GDP很高比例來自製造業，潛在增加了引入更多生產技術的需求。建立實施這些能力所需的技術和專業知識可能需要一些時間，因此GDP增長速度不會像美國那麼快。但在大約十年的時間裡，中國的生產率增長可能會取得進展。

與歐洲和北美相比，中國經濟中資本再投資的比率更高，這是價值潛力的一個關鍵部分，因為來自中國企業的利潤被輸入到提高人工智慧能力和回報中。人工智慧還在更加面向消費者的經濟轉變中發揮重要作用，並將價值鏈向更高層次和高科技驅動的製造業和商業化轉變。中國提交的AI專利激增充分證明了重點和投資。在分析等領域促進人才發展，對於實現人工智慧在中國經濟中的潛在收益至關重要

AI影響力指數：目標定位和投資時機

人工智慧將成為當今瞬息萬變的經濟中轉型、顛覆和獲得競爭優勢的關鍵來源。根據我們的AI影響力指數結果，我們會看到變化的快速發展，以及業務何時獲得最大回報。

我們在此概述了具有最大潛力和相關時間表的領域，旨在幫助你的企業在短期至中期內實現目標投資。變革的某些方面，如機器人醫生，可能更具革命性，但還有更長的路要走。

醫療保健

三個具有最大AI潛力的領域

?支持診斷，例如檢測患者健康數據中基線的微小變化或與類似患者進行比較。

?及早發現潛在的大流行病並追蹤疾病的發病率，以幫助預防和控制其傳播。

?影像診斷(放射學，病理學)。

消費者利益

在短期和中期更快、更準確的診斷和更個性化的治療，這將為智能植入物等領域的長期突破鋪平道路。最終的好處是改善健康和挽救生命。

節省時間

更有效的預防有助於降低患病和住院的風險。反過來，更快的檢測和診斷將允許更早的干預。

時機

準備就緒：醫療保險和更智能的安排(例如預約和運營)。

中期潛力：數據驅動的診斷和虛擬藥物開發。

長期潛力：機器人醫生進行診斷和治療。

要克服的障礙

有必要解決對隱私和敏感健康數據保護的擔憂。人類生物學的複雜性和對技術進一步發展的需求，也意味著一些更先進的應用可能需要時間來發揮其潛力，並獲得患者、醫療保健提供者和監管機構的認可。

高潛力用例：基於數據的診斷支持

人工智慧診斷使用患者的獨特病史作為基準，在此基礎上，小偏差標記出潛在的健康狀況，需要進一步的調查和治療。 AI最初可能被用作人類醫生的輔助，而不是替代。它將增加醫生的診斷，但在此過程中也為AI提供了持續學習和改進的寶貴見解。人類醫生與人工智慧診斷系統之間的這種持續互動將提高系統的準確性，且隨著時間的推移，為人類提供足夠的信心，最高將任務完全委託給AI系統自主運行。

汽車

三個具有最大AI潛力的領域

?共享乘車的自動駕駛車隊。

?半自動功能，如駕駛員輔助系統。

?發動機監控和預測性自主維護。

消費者利益

一種載著你兜風的機器，且具有「按需」的靈活性，例如一個小模型，可以讓你穿過一個城市或一個更大的車輛帶著你過周末。

節省時間

美國人平均每年花費近300個小時駕駛，如果你不必花時間去駕駛，可以考慮一下充分利用騰出的時間。

時機

準備就緒：自動駕駛輔助系統(例如停車輔助，自適應巡航控制等)。

中期潛力：按需零件製造和維護。

長期潛力：發動機監控和預測性，自動維護。

要克服的障礙

技術仍然需要發展 - 在極端天氣條件下汽車進行安全的自動駕駛可能更具挑戰性。即使技術到位，也需要獲得消費者的信任和監管機構的認可。

高潛力用例：用於共享乘車的自動駕駛車隊

自動駕駛車隊將使旅行者能夠訪在特定地點獲得車輛，而不必使用他們所擁有的車輛，或者大部分時間開著車，還有為汽車支付保險和維修費用。大多數必要的數據是可用的，技術正在推進。但是，企業仍然需要贏得消費者的信任。

技術、通訊和娛樂

三個具有最大AI潛力的領域

?媒體存檔和搜索 - 將漫反射內容彙集在一起??以供推薦。

?定製內容創作(營銷、電影、音樂等)。

?個性化營銷和廣告。

消費者利益

越來越個性化的內容生成、推薦和供應。

時機

準備就緒：為消費者提供內容推薦。

中期潛力：能夠與客戶進行真正對話的自動電話營銷。

長期潛力：特定用例和個性化AI創建的內容。

節省時間

消費者更快更容易地選擇他們想要的東西，反映他們當時的喜好和心情。

要克服的障礙

當有如此多的數據時，進行有效切割，其中大部分都是非結構化的。

高潛力用例：媒體存檔和搜索

我們已經在娛樂領域推出了個性化內容推薦。 然而，現在有如此多的現有和新生成的(例如在線視頻)內容，可能難以標記、推薦和貨幣化。 AI為這個巨大的資產庫提供了更有效的分類和歸檔選項，為更精確的定位和增加收入鋪平了道路。

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