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      J型曲線下的增長陷阱,AI投資何時見回報?人工智能擴(kuò)散的挑戰(zhàn)

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      AI這東西現(xiàn)在火得不行,但要說它真能拉動全球經(jīng)濟(jì)增長,恐怕還差點意思。

      問題就出在它跑得太不均衡了科技公司玩得風(fēng)生水起,醫(yī)院工地上卻還是老樣子。

      這種瘸腿走路的情況,正在拖慢整個世界的生產(chǎn)力提升。



      今天咱們就來聊聊,為啥會出現(xiàn)這種情況,以及有沒有什么辦法能讓AI真正惠及所有行業(yè)。

      要說AI在哪些地方最牛,科技和金融行業(yè)肯定得站出來。



      OpenAI的GPT模型都更新到第五代了,寫代碼、做分析樣樣在行,華爾街那些高頻交易算法,一秒鐘能完成上萬次交易,比人工快不知道多少倍。

      聽說全球前100家科技公司靠AI,投資回報率都到了18%,這錢賺得確實漂亮。

      但轉(zhuǎn)過頭看看醫(yī)療和建筑行業(yè),那又是另一番景象。



      哈佛醫(yī)學(xué)院的數(shù)據(jù)顯示,AI診斷系統(tǒng)在醫(yī)院的使用率還不到15%,大部分醫(yī)生還是靠經(jīng)驗看病。

      建筑行業(yè)更慘,BIM這種智能設(shè)計技術(shù)普及率剛過兩成,工地上還是靠人工搬磚。

      要知道這兩個行業(yè)可是養(yǎng)活了全球35%的人,拿到的AI投資卻連10%都不到。



      這種差距,就像有人開跑車,有人還在步行,怎么可能一起前進(jìn)?

      經(jīng)濟(jì)學(xué)家老說技術(shù)擴(kuò)散有個J型曲線,意思是剛開始要砸錢投入,過段時間才能看到回報。



      現(xiàn)在全球AI投資都砸到1850億美元了,結(jié)果2023年生產(chǎn)力只提升了0.3%,斯坦福那本AI指數(shù)報告里寫得清清楚楚。

      諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎得主斯賓塞就擔(dān)心,要是再這么不均衡下去,未來五年全球GDP增速可能要降0.5到0.8個百分點。



      這就像種地,你光給一塊地施肥,其他地都不管,總產(chǎn)量肯定上不去。

      AI現(xiàn)在就是這種情況,好鋼都用在科技金融這幾個"尖子生"身上了,其他行業(yè)得不到滋養(yǎng),整體經(jīng)濟(jì)自然跑不起來。



      為啥AI在不同行業(yè)的命這么不一樣?說到底還是三個坎過不去,技術(shù)、人才和制度。

      先看技術(shù)門檻,全球能用上5G的國家剛過三分之一,發(fā)展中國家的數(shù)據(jù)中心算力更是只有發(fā)達(dá)國家的二十分之一,這差距可不是一點半點。



      想用上還得看人家臉色,這不就把路堵死了嗎?

      人才方面更是愁人,全球AI人才缺口都700萬了,醫(yī)療AI這種交叉領(lǐng)域,既懂算法又懂看病的人簡直是熊貓級別的。

      教育也跟不上趟,OECD國家只有29%的高校開了AI應(yīng)用課程,學(xué)生畢業(yè)出來還是老一套技能,怎么跟得上AI時代?



      本來想說是技術(shù)問題最嚴(yán)重,后來發(fā)現(xiàn)制度環(huán)境也挺要命。

      醫(yī)療數(shù)據(jù)東一塊西一塊,AI診斷模型準(zhǔn)確率才68%,歐盟那個GDPR數(shù)據(jù)法規(guī),把中小企業(yè)的AI項目嚇跑了三分之一。

      建筑行業(yè)更搞笑,AI安全標(biāo)準(zhǔn)都沒統(tǒng)一,智能施工機(jī)器人審批要多等兩三年,黃花菜都涼了。



      不過也不是沒辦法,看看中美歐三國的做法,還是能學(xué)到點東西的。

      中國走的是"應(yīng)用驅(qū)動"路線,"十四五"規(guī)劃直接圈了10大應(yīng)用場景,2024年制造業(yè)機(jī)器人裝了全球一半還多,自動駕駛也有18%的車在路上跑。



      平安醫(yī)保科技搞的AI審核系統(tǒng),把醫(yī)保結(jié)算效率提了40%,人工錯誤少了三成,這就很實在。

      美國則是"技術(shù)突破"的路子,GPT-5都10萬億參數(shù)了,生成式AI占了全球72%的市場。

      但毛病也明顯,醫(yī)療AI被FDA審批卡得死死的,一臺達(dá)芬奇手術(shù)機(jī)器人要200萬美元,哪個醫(yī)院買得起?



      歐盟最有意思,搞"監(jiān)管先行",《AI法案》搞分級監(jiān)管,醫(yī)療AI審批時間縮到6個月。

      德國工業(yè)4.0計劃讓汽車行業(yè)AI質(zhì)檢普及率到了67%,缺陷率降了一半多,這平衡術(shù)玩得可以。

      說到底,AI能不能真正拉動經(jīng)濟(jì),不在于模型多厲害,而在于能不能讓每個行業(yè)都用上。



      技術(shù)上要開源共享,人才上要培養(yǎng)實用型,制度上要靈活監(jiān)管。

      就像斯賓塞說的,得讓所有行業(yè)都搭上這趟技術(shù)快車。

      只有這樣,AI才能真正成為全球經(jīng)濟(jì)的新引擎,而不是少數(shù)行業(yè)的獨角戲。



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