萬億美元級機會在哪里？電商、AI及云服務領跑

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全球知名咨詢公司麥肯錫全球研究院（McKinsey Global Institute，MGI）近日發布了一份題為《下一個大型競爭領域》的報告，預測未來到2040年，全球經濟格局將被重塑，將涌現出18個極具發展潛力且充滿活力的“競技場”（Arenas）產業，總收入將達到29萬億美元至48萬億美元。報告特別指出，其中電子商務、人工智能軟件及服務以及云服務這三個行業，將引領未來經濟發展。

這18 個潛在的未來競技場分別是：

E-commerce 電子商務

AI software and services AI 軟件和服務

Cloud services 云服務

Electric vehicles 電動汽車

Digital advertising 數字廣告

Semiconductors 半導體

Shared autonomous vehicles 共享自動駕駛汽車

Space 空間

Cybersecurity 網絡安全

Batteries 電池

Modular construction 模塊化結構

Streaming video 流式視頻

Video games 電子游戲

Robotics 機器人

Industrial and consumer biotechnology 工業和消費生物技術

Future air mobility 未來的空中交通

Drugs for obesity and related conditions 治療肥胖和相關疾病的藥物

Nuclear fission power plants 核裂變發電廠

麥肯錫指出，電商行業將持續高速增長，到2040年，其收入將達到14萬億至20萬億美元。這得益于社交電商和即時零售等新興模式的興起，發達國家電商品類擴張以及發展中國家電商滲透率的提升。未來，社交電商、人工智能的應用以及線下零售模式的創新都將成為影響電商行業發展的關鍵因素。

生成式AI引爆增長

人工智能軟件及服務領域，得益于分析型AI和生成式AI的廣泛應用，將進一步提升企業效率和個人生產力。報告預計，到2040年，該領域的收入將達到1.5萬億至4.6萬億美元。生成式AI的大規模投資和應用，將使得少數大型企業能夠脫穎而出，而細分市場則將呈現碎片化競爭格局。未來，半導體供應、算力、地緣政治發展以及開源模型的影響都將成為影響該行業發展的關鍵因素。

隨著世界邁向AI驅動的時代，充分釋放生成式AI的潛力將成為各大組織取得商業成功的重中之重。麥肯錫在另一份報告中指出，生成式AI的價值創造潛力極為驚人。到2030年前，它有望為全球經濟貢獻7萬億美元的價值，比傳統AI或分析的潛在經濟效益高出50%。作為AI研發高地的中國，將憑借戰略性投資分享生成式AI總效益的1/3（見圖）。

在中國，生成式AI對先進制造、電子與半導體及消費品等行業將帶來最大效益。而生成式AI對制造、電子、消費品、能源和銀行等行業的生產力增益最大：

麥肯錫預測，云服務行業也將持續高速增長，到2040年，其收入將達到1.6萬億至3.4萬億美元。這主要源于企業持續將本地計算和存儲資源遷移至云端，以及人工智能等新興技術對算力的巨大需求。未來，數據主權法規、生成式AI的應用、云遷移成本以及網絡安全事件的應對都將影響云服務行業的發展。

“競技場”引領新經濟

麥肯錫全球研究所的這份報告確定并描述了“競技場”（Arenas）這一類行業，如何影響未來商業格局并改變世界。“競技場”（Arenas）產業由兩個特征定義：它們占據了經濟增長的很大份額，并且其中的市場份額易手程度過高。這兩個屬性的存在表明一個新的競技游戲已經開始，通常由一系列新的技術和商業模式推動。

麥肯錫認為，了解競技場很重要，首先，它們是重塑商業世界的地方。他們解釋了投資、研發和價值的許多重大轉變，以及許多新的和成長中的全球公司的出現。其次，一旦我們開始認識到可能指向一個競技場可能形成的因素，我們就可以確定一組可能在未來 15 年內出現的競技場。如果以過去為鑒，它們將成為競爭、創新和價值創造的中心。

麥肯錫該報告首先討論了 2005 年至 2020 年間出現的 12 個競爭領域，包括云服務、電子商務、生物制藥和電動汽車 （EV）。通過利用市值排名前 3000 的大型定制數據集來確定當今的競技場，并探討了這些競技場與其他行業的區別。報告使用 2005 年至 2020 年作為分析區間，以劃定一個清晰的十年邊界，并確保一致、完善的數據。一些差異是驚人的：2005 年，這些領域僅產生了我們樣本經濟利潤的 9%，但到 2019 年，它們占最大公司所有經濟利潤的 49%。

報告研究了當今的競技場是如何隨著公司進入激烈競爭模式并進行競技場特有的不斷升級的投資而出現和發展的。了解這種行業邏輯至關重要，因為了解今天的場館是如何誕生的可以幫助我們發現明天的潛在競技場。

麥肯錫指出，地緣政治、人工智能發展和綠色轉型等因素也將在未來經濟發展中扮演重要的角色。不過，在這場AI的競爭中，中國的AI普及率僅為41%，落后于德國、美國、日本等領先國家，仍有進步空間。同時，在工作內容的自動化方面，中國達到50%自動化采用率的節點較發達國家晚兩年左右。

此外，研究顯示，僅9%的中國企業計劃憑借部署AI實現超10%的營收增長，而領先國家有19%的企業有望實現這一目標。同樣，就利潤貢獻率而言，僅有7%的中國企業稱AI對EBIT的貢獻率突破20%，而領先國家有14%的企業突破了這一比例。對比結果表明，中國企業亟需提高變現能力，將AI技術的潛力轉化為切實的經濟效益。這也說明，AI技術在中國具有非常大的發展潛力。

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