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专题：春季假期重要国际财经新闻回顾

“木头姐”押注技术革命，预计未来7年股价复合增速超40%！163页重磅年度报告来了

来源：华尔街见闻  葛佳明

木头姐能成功押注下一个暴涨奇迹吗？

科技股的闪耀也让华尔街明星基金经理、方舟投资管理公司的首席执行官“木头姐”凯茜·伍德（Cathie Wood）2023年重振旗鼓，公司旗舰基金ARK Innovation ETF（ARKK）全年涨幅达68%，在同类基金中排名前1%。

走出“失落的两年”后，近期，“木头姐”带领她的ARK研究团队如期发布了名为《Big Ideas 2024》报告。

在这份长达163页的报告中，“木头姐”继续把目光锁定“颠覆性创新技术”领域，预计技术融合、AI、数字钱包、精准疗法和3D打印等将改变世界的方方面面，到2030年科技将推动世界经济加速至7%：

主要亮点包括：

1．人工智能、公共区块链、多组测序、能源存储和机器人这五大技术平台正相互交融形成合力，使全球经济增速可能从过去125年平均3%加速至未来7年超过7%的水平。

2．与颠覆性创新相关的股票市值将以每年40%的速度增长，从当前占全球股市总额的16%激增至2030年占比超60%，市值从当前的约19万亿美元增长到2030年的约220万亿美元。

3．截至2030年，硬件和软件的融合可以使AI培训成本以每年75%的速度下降。到2030年，全球软件市场可能会增长10倍。

4．预计到2040年，AI领域硬件的投资规模将达到1.3万亿美元，这笔巨大的投资将推动AI软件销售额达到13万亿美元，使得软件行业的毛利率维持在75%的水平。

5．机器人出租车平台将重新定义个人出行，并在未来5-10年创造28万亿美元的企业价值，每年卖出的机器人出租车数量约为7400万辆，占汽车市场的大部分。

6．随着制造业的整合，电池成本正在下降，压低汽车的价格。电池占电动车价值的20%，电池制造商为电动汽车原始设备制造商带来的营收为每年300亿美元。

7．得益于3D打印技术，汽车生产进入了一个前所未有的领域，预计将降低汽车开发时间50%，降低模具设计验证成本97%。

8．精准疗法占新上市药物的25%，到2030年，药物的收入将增加15%，约合3000亿美元。

9．在人工智能增强型多组学技术的全面渗透下，与药物开发相关的研发效率将提高一倍。到2035年研发的实际回报率提高了10%。

10．早期检测多种癌症的血液化验已成为治疗标准，使某些年龄阶段的癌症死亡率降低了25%。在发达市场，30%的患者受益于新的诊断制度。

11．数字休闲支出应该会从实体经济中获得更大的市场份额，并在未来七年以每年19%的年复合增长率增长，从2023年的7万亿美元增至2030年的23万亿美元。

12．截至2030年，智能设备、娱乐和社交平台的收入达到5.4万亿美元，其中广告和商务收入占80%。

颠覆性技术创新平台

根据ARK的研究，颠覆性技术的融合将定义下一个十年的发展，五个主要技术平台——AI、公共区块链、多组学测序（Multiomic Sequencing）、能源存储和机器人——正互相融合，改变全球经济活动，经济增速可能从过去125年平均3%加速至未来7年的7%：

我们认为，技术融合可能会带来比第一次和第二次工业革命更具影响力的宏观经济结构转变。在全球范围内，机器人的出现重振制造业、机器人出租车改变交通运输、AI提高知识工人的生产力，实际经济增长将加速。

在AI技术突破的推动下，到 2030 年，与颠覆性创新相关的全球股票市场价值可能会从占总市值的16%增加到60%以上。因此，与颠覆性创新相关的年化股票回报率可能会在2030年超过40%。未来七年，其市值将从目前的约19万亿美元增加到2030年的约220 万亿美元。

报告称，下图可以看出蒸汽机、铁路与电报等技术、电力与电话、电台等通用技术对经济产生的影响。如今，AI、机器人等颠覆性技术融合对经济的影响将超越此前的通用技术：

这些颠覆性技术彼此之间也会相互融合与影响的程度也各不相同，有的技术融合度非常高（比如 AI），有的比较低（比如精准疗法）。 AI的融合程度可以展现出核心技术催化剂的地位和作用。

报告指出，AI 的发展速度也快于市场预期。2019年市场普遍预期通用 AI 的出现要等 80 年，2020年又从80年减到50 年、2021年减到34年。GPT-4 出现后，预期时间甚至缩短到了 8 年。Ark预期通用AI有早则出现在2026年，晚则2030年出现：

Ark认为，单个颠覆性技术的进步可以若相互融合就可以带来巨大的新市场机会，比如通用机器人市场和自动驾驶出租车市场：

神经网络+电池技术，可以促使自主移动设备（比如自动驾驶出租车）的规模化。除了需要电池和AI加持，通用机器人还需要马达、传感器等部件。随着自动驾驶出租车规模化，这些技术成本也会下降，也会让通用机器人市场迎来飞速发展。

工业机器人、互联网信息技术、蒸汽发动机等技术相比，颠覆性技术（特别是 AI）对经济的影响将是巨大的。

我们预计颠覆性技术创新将主导全球股市市值。2023 年，非颠覆性创新技术（灰色圆环部分）还在主导全球股市市值。到2030年，颠覆性技术不仅让总市值扩大了三倍左右，也将成为主导市值的力量（彩色部分）。

报告认为，AI硬件的投资规模将达到1.3万亿美元，推动AI软件销售额达到13万亿美元，毛利率维持在75%的水平。

人工智能：重新定义工作

2023年，ChatGPT掀起的AI浪潮“一浪高过一浪”，AI迅速融入到人们生活的方方面面，ARK在报告中指出，得益于训练AI成本的快速下降以及科技大厂们的开源，AI带来的远不仅是效率的提高，也将推动全球经济的高速发展。

ARK指出，ChatGPT的出现让企业惊叹，让使用者满意，已经大大提高了生产率：

GitHub、Copilot 和 Replit AI 等编程助手已获得了一定成果，它们的出现提高了软件开发人员的工作效率和工作状态。

文生图的大模型的飞速发展也重塑平面设计，图像模型的输出效果已可与专业平面设计师媲美。

创作文字的成本也正急剧下滑，在过去的一个世纪中，撰写书面内容的成本按实际价值计算相对稳定。但在过去两年中，随着大语言模型写作质量的提高，成本也随之下 降。

相对于绩效优异的员工，此前绩效不佳的员工更受益于AI的出现。

ARK指出，随着AI运用领域的扩大，研究人员正在AI训练和推理、硬件和模型设计方面进行创新，以提高性能并降低成本，推理成本似乎以每年约 86% 的速度下降。预计到2030年，硬件和软件的融合可以使AI培训成本以每年75%的速度下降：

根据企业规模的用例，推理成本似乎以每年约 86% 的速度下降，甚至比培训成本还要快。如今，与 GPT-4 Turbo 相关的推理成本已经低于一年前的 GPT-3。

正如莱特定律所说，加速计算硬件的改进应该每年将人工智能相关计算单元（RCU）的生产成本降低53%，而算法模型的改进进一步每年降低训练成本47%。换句话说，硬件和软件的融合可能会使人工智能训练成本通过2030年每年下降75%。

（注：莱特定律核心内容为某种产品的累计产量每增加一倍，成本就会下降一个恒定的百分比。如汽车领域产量每累计增加一倍，成本价格就会下降15%。）

报告指出，开源模型正与闭源模型展开竞争，总的来说，开源模型的性能比闭源模型的性能提高得更快：

开源模型领域以领军企业 Meta为领导正一步步挑战 OpenAI 和 Google 的闭源模型。

2023年，开源模型在性能基准测试中迅速取得进展，赢得了大型企业、初创公司和学术机构开发人员的持续支持。我们也非常渴望看到开源社区在 2024 年取得的成就。

针对当前有投资者担忧的大语言莫循训练数据是否会耗尽数据，从而限制其表现？Ark在报告中指出，模型的优化需要