技术预测

2 3 Contents 04GPBULLHOUND的 观点 05我们的2024技术预测 06回顾2023年预测 08预测1 大型语言模型变得更小，扰乱了AI 市场 11预测2 数十亿美元：传统数据刺激了收购热潮 14预测3 私营部门率先振兴太空 17专家视图丹·塞佩利，LeoLabs 20预测4 随着创作者挑战AI，真实性的上升 23预测5 AR/VR和AI推动了沉浸式教育投资的激增 26专家视图理查德·文森特，FundamentalVR 29预测6 苹果通过无广告搜索引擎扩展了订阅服务 31预测7 反洗钱和支付保护成为焦点 34预测8 AI正在通过个性化内容和收购来重塑媒体 36预测9 AI竞赛加剧了半导体短缺 39预测10 随着新法规的出台，碳会计的加速 43A回头看 GPBULLHOUND的过去预测 49方法学和作者 50免责声明 4GPBULLHOUND的观点 视图 来自GPBULLHOUND GPBullhound的技术预测报告已经第17年，以其行业领先的准确性而享有盛誉，实现了我们近90％的预测。利用我们在尖端软件和全球市场洞察力方面的经验，我们很高兴公布对2024年的预测，继续我们在确定技术领域变革趋势方面的遗产。 市场状况 随着我们从2023年过渡到2024年，人工智能对技术及其充满希望的未来的深远影响是不可否认的。在经济不确定的环境下，人工智能是我们未来一年预测的基石。主要趋势包括遗留数据的组织 每罗马人 管理合作伙伴，GPBULLHOUND ，大型语言模型的商品化以及持续的半导体短缺，这是由对AI优化硬件的需求不断增长所驱动的。 AlecDafferner 合作伙伴，GPBULLHOUND 这些发展开辟了新的途径，例如振兴太空探索。当我们驾驭这个复杂而令人振奋的景观时，我们自豪地提出了对2024年的预测，提供了对即将到来的机遇和挑战的见解，等待着我们所有人。 THEVIEWFrom5 GPBULLHOUND 我们的2024预测 在经历了动荡的一年之后，2024年预示着人们对技术潜力的重新乐观。人工智能继续发挥着越来越重要的作用，企业重新评估其整个产品以利用其力量。但创作者正在反击人工智能，重新关注人类创造的内容的价值。技术不仅仅是象征性地进入太空，私营部门率先发起了一场新的太空竞赛，利用了轨道上的商业机会。世界上最有价值但未完善的资源数据继续推动我们在网上做的一切，因为企业转向geer-AI来利用其潜力。这是2024年的商店。 1：大型语言模型变得更小，扰乱了AI市场 2：几十亿：遗留数据刺激收购热潮 ▪大型模型需要更多的资源，费用更高，响应时间更慢 ▪较小的模型在某些情况下产生更好的结果，打破 竞争壁垒 3：私营部门率先振兴空间 ▪绕地球运行的卫星将从今天的c.8,000增加到10年内的>100,000(3) ▪随着航天工业的发展，私营部门公司正在引领潮流 5：AR/VR和AI推动了沉浸式教育投资的激增 ▪美国edtech公司在2022年筹集了52亿美元(4)，由对AI驱动的学习的需求驱动 ▪企业利用AR/VR以前所未有的方式培训和提升 员工技能 7：反洗钱和支付保护成为焦点 ▪由数字交易推动的反洗钱市场，2023-2030年的复合年增长率为15.9%(5) ▪随着非法钱包发送约20％的资金，法规合规性不 断增长(6)通过DeFi 9：AI竞赛加剧了半导体短缺 ▪AI驱动的应用程序倍增，增加了满足它们的半供应压力 ▪大型云提供商竞相投资GPU或面临落后的风险 ▪90%的公司数据是非结构化的(1)，但它不再是无用的感谢gen-AI ▪新一代AI仅使用1/10的数据(2)传统架构 4：随着创作者挑战AI，真实性的上升 ▪2024年将是AI-生成和人类内容之间的战场 ▪阻碍AI训练人类创造内容的工具将激增 6.苹果通过无广告搜索引擎扩展订阅服务 ▪苹果搜索引擎是其互联网战略中缺失的一块 ▪与谷歌竞争的搜索引擎正在进行中，尽管后者竞购iOS默认值 8：AI正在通过个性化内容和收购来重塑媒体 ▪AI迫使企业重新考虑整个产品以保持竞争力 ▪AI在市场低迷中具有弹性，仅在美国就在2023年获得了230亿美元的资金(7) 10：随着新法规的到来，碳会计的加速 ▪只有10%的公司在2022年全面测量了排放足迹(8) ▪Greentech公司竞相开发更多自动化碳会计软件 资料来源：（1）IDC白皮书：“未开发的价值：每个高管都需要了解的非结构化数据”，（2）BCG：“数字化转型的关键”，（3）联合国外层空间事务厅，（4）到达首都，（5）大观点研究，（6）投资基金，（7）Pitchbook，（8）BCG 6回顾预测2023 GP猎犬的回顾 2023年预测 随着2023年的帷幕结束，这是充满胜利和考验的变革性一年，有很多事情需要考虑。一方面，自然语言处理（NLP）显著影响了业务战略，实现了实时分析，并将消费者参与度提高到了前所未有的水平 。另一方面，随着企业越来越多地采用零信任架构来加强防御，我们目睹了网络安全的巨大变化。如果所有这些变化背后都有一个一致的主题，那就是半导体的关键作用，它为从智能手机到自动驾驶汽车和高速数据中心的一切提供了动力。 自然语言处理适用于业务战略的水域 YES TIKTOK下一个社交媒体广告之王 YES 该技术已经验证了预测，并在应用中超出了预期。一ofthemostcompetitivereasonsthispredictedaccurateistheexpendentdevelopmentofNLPtechnologies.NLPhaveadvancedtothepointofunderstandingcontextandnuance. 这导致了机器和人类之间更智能的交互。公司迅速采用了这些功能-财富500强公司中有一半以上使用NLP进行情绪分析，从而改变了他们的营销策略(1). 2023年，TikTok巩固了其作为社交媒体广告领先平台的地位，全球下载量达到20亿次，广告收入同比增长75%(2)。CBInsights预测其广告收入将达到150亿美元 年，eMarketer将其列为美国第三大广告平台。此外，根据SproutSocial的数据，89％的营销人员计划在2023年使用TikTok进行广告。Adweek认为它是达到Z世代的最有效平台。 YES 节能应用程序和下一代电池推动技术竞赛 交互性和频道选择是广告流游戏的变化 YES NO 延迟的Googlecooie政策对广告业向交互性和渠道选择的转变产生了双重影响。虽然它使广告客户有时间适应无烹饪环境，但它可能会减慢数据驱动广告格式的吸收。然而，IAB的数据显示，60%和70%的CTV广告商计划在2024年分别增加对交互式广告和可寻址广告的投资。这表明对这些格式的持续信任。 替代靶向方法，如上下文和基于队列的靶向，仍然可行 在一个无法烹饪的世界中，这表明延迟不会显着阻碍交互式和可寻址广告的增长。 节能应用程序正在获得吸引力，因为它们可以实现更智能的能源消耗，到2025年，家庭能源管理系统市场估计将达到62亿美元(3)这些进步服务于环境目标并推动技术创新，从而带来更高效的设备和系统。物联网和人工智能的进步正在增强这些应用程序的功能。 《清洁生产杂志》指出，将物联网设备与节能应用程序集成可以使家庭能耗减少15-18％。 资料来源：（1）德勤，（2）CBInsights（3）市场和市场 RECAP预测7 2023 网络安全的提示点和信任的中断 YES 市场数据支持网络安全作为长期增长领域的想法。 Gartner预测 2023年，全球网络安全支出同比增长12%，达到 1540亿美元。主要供应商已经迅速适应。 Cisco和PaloAltoNetworks等公司已积极整合，收购较小的公司以提供完整的端到端解决方案。Cisco收购DuoSecurity YES 23.5亿美元和帕洛阿尔托网络公司以4.2亿美元收购CloudGenix就是很好的例子。 软件驱动可持续性 根据PitchBook的数据，专注于ESG和可持续性的软件初创公司的投资正在飙升，2023年上半年投资了900亿美元。 这将超过2022年创下的1800亿美元纪录。CBInsights证实了这一趋势，报告称由软件公司领导的250亿美元的气候技术投资。埃森哲的一项研究显示，75%的组织使用软件实现环境目标，60%使用软件实现社会目标 世界经济论坛预测，到2025年，全球可持续发展软件市场将达到1万亿美元。 电子商务，但使其成为社会 NO 尽管有很高的期望，社会 电子商务将在2023年彻底改变市场，这一趋势今年未能获得主流认可。Livestream购物活动显示采用率低于预期，虽然试点项目建议高ROI，但 大多数品牌在2023年表现温和。随着消费者对涉及社交商务平台的数据泄露保持警惕，这一分支 在未来广泛采用之前，电子商务将必须克服一些挑战 ，并更加关注安全性。 人才管理构建工作场所的未来 YES 公司越来越多地采用远程工作选项，导致基于云的人才管理软件使用量增加了40％(4)。这些先进的系统通过持续学习填补了技能空白，并将员工保留率提高了15%(5)此外，数据分析成为人力资源决策的核心，使招聘时间加快了25%(6)。总体而言，现代化的人才管理方法对于追求效率、生产力和员工满意度的公司来说已经变得不可或缺。 机器人不再SCI-FI NO 对具有高级认知能力的机器人在2023年成为主流并大幅取代熟练劳动力的期望已经达不到。主要障碍包括 现有机器人的认知能力有限，阻止它们接管需要复杂决策和适应性的任务。成本也仍然是一个重要因素，平均部署在100万美元左右，使许多企业无法访问(7)美国和欧盟的监管障碍也减缓了医疗保健和交通运输的采用速度。 SEMIS统治世界 YES 尽管最初预期半导体资本设备支出将下降，但投资仍超出市场预期。美国和中国增加了国内生产，以减少对外国供应商的依赖，加剧了竞争。欧盟的倡议 到2030年占领全球半导体制造市场的20%(8)也促进了支出的增加。AI，IoT和5G的突破进一步加速了需求，加剧了现有的短缺。全球半导体市场同比增长12％，在2023年达到6000亿美元的估值(9). 资料来源：（4）GPBullhoundInsights，（5）德勤，（6）Gartner，（7）机器人商业评论，（8）欧盟委员会，（9）麦肯锡公司 8 预测1 01 大型语言模型变得更小，扰乱了AI市场 AI模型的参数计数表示AI模型可以捕获多少复杂性和细微差别。自从谷歌在2017年的开创性论文“注意力是你所需要的一切”以来，他们引入了AI模型的变压器架构，从而产生了像ChatGPT这样的大型语言模型(LLM)，参数计数基本上是衡量模型的好坏，越大越好。但是，大参数并不是没有权衡取舍，而且它们的数量不断增加并不总是等于更好的性能。 要观察的公司 预测1大语言MODELS9 变得更小，破坏 AI市场 在AI中，更大的更好……直到不是 OpeAI的GPT模型稳步增加了参数，GPT-1有1.17亿个参数，最新的GPT-4参数约为1.8t。每一代，参数计数都增加了，性能也随之提高。但是，如果没有相关的妥协，不断增加的参数计数就不会出现。越来越大的模型的副作用是，它们在计算上需要更多的资源来训练和使用，成本和能源使用更高，需要更多的训练时间和更慢的查询响应时间。OpeAI和Athropic等最著名的AI初创公司倾向于与超大规模云提供商(分别为微软和亚马逊)合作，部分原因可能是帮助抵消。 飞涨的基础设施和培训和托管这些越来越大的模型的成本要求。 增加的参数也不一定转化为改进的性能。当AI应用于更集中的用例时，更小、更有针对性的模型可以比更大的模型产生更好的结果。例如，Replit专注于编码的相对较小的30亿参数模型可以胜过ChatGPT等更大的模型。另一个例子是苹果的iOS17更新-i