兩位朋友在不同群里分享了同一份深度報告。

一位是LH美女，她在“AIGC時代”群里上傳了這份文檔，響應寥寥，可能是因為這些報告沒有像八卦文那樣容易帶來沖擊。

你看韓彬的這篇《金融妲己：基金公司女銷售的瓜，一個比一個渣》，閱讀量輕松上千，再看他公眾號其它技術(shù)文，閱讀量基本保持在兩三百。

今天KV大神在“一起學英語”群里也分享了這份文檔。

大神分享頻次多，說明文檔質(zhì)量高，于是我借助ChatGPT快速學習了這份報告。

報告是麥肯錫發(fā)布的。如果不知道麥肯錫，大伙一定聽說過《金字塔原理》，這本書就是作者在麥肯錫工作期間整理和編寫的。

麥肯錫是全球頂級管理咨詢公司之一。世界排名前100家公司中70%左右是麥肯錫的客戶，包括中國平安保險集團、AT&T、花旗銀行、柯達、殼牌、西門子、雀巢、奔馳汽車等。

麥肯錫公布的15項技術(shù)分別是：應用人工智能、機器學習產(chǎn)業(yè)化、生成式人工智能、下一代軟件開發(fā)、信任架構(gòu)和數(shù)字身份、Web3、先進連接技術(shù)（5G/6G、Wi-Fi 6/7等）、沉浸式現(xiàn)實技術(shù)（VR/AR）、云計算和邊緣計算、量子技術(shù)、未來交通、未來生物工程、未來航天技術(shù)、電氣化和可再生能源、電氣化和可再生能源之外的氣候技術(shù)。

1. 應用人工智能：機器學習所訓練的模型可用于解決一些分類、預測和控制問題，以使某些工作自動化、增加或增強某些能力和產(chǎn)品，以及做出更好的決策。

2. 機器學習產(chǎn)業(yè)化：快速發(fā)展的軟件和硬件解決方案生態(tài)系統(tǒng)正在推動各種工作實踐，從而可以加快機器學習解決方案的開發(fā)、部署和維護工作，并降低其風險。

3. AIGC（生成式人工智能）：AIGC可以通過挖掘非結(jié)構(gòu)化混合模態(tài)數(shù)據(jù)集來創(chuàng)建文本、視頻、代碼甚至蛋白質(zhì)序列等各種形式的新內(nèi)容，從而實現(xiàn)工作的自動化，并且做得更好更快。

4. 下一代軟件開發(fā)：新的軟件工具(包括那些可支持現(xiàn)代代碼部署管道和自動完成代碼生成、測試、重構(gòu)和翻譯的工具)可以提高應用程序的質(zhì)量和改進開發(fā)流程。

5. 信任架構(gòu)和數(shù)字身份：數(shù)字信任技術(shù)使企業(yè)能夠在使用其數(shù)據(jù)、數(shù)字產(chǎn)品和服務時建立、擴大和維護利益相關(guān)者的信任。

6. Web3：Web3 包括各種平臺和應用程序，旨在通過開放的標準和協(xié)議，實現(xiàn)向未來的去中心化的互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)變，同時還可保護數(shù)字所有權(quán)。這不僅僅是加密貨幣投資，而是為特定目的設(shè)計軟件的一種變革方式。這種轉(zhuǎn)變有可能為用戶帶來更大的數(shù)據(jù)所有權(quán)，并催生新的商業(yè)模式。

關(guān)于Web1、Web2、Web3的區(qū)別，打個比方來解釋：

• 從內(nèi)容呈現(xiàn)角度來看，Web1是文本的、Web2是圖片和視頻多媒體的、Web3是3D全息的；

• 從內(nèi)容存取技術(shù)角度來看，Web1是可讀、Web2是可寫、Web3是生成；

• 從內(nèi)容生產(chǎn)角度來看，Web1是PGC（記者寫）、Web2是UGC（大眾寫）、Web3是AIGC（人工智能寫）；

• 從內(nèi)容組織角度來看，Web1是集中化（統(tǒng)一門戶信息和統(tǒng)一搜索入口信息）、Web2是社交網(wǎng)絡分散式中心（如微信和微博）、Web3是去中心化（去年以太坊2.0性能合并完成，并且PoS代替了PoW）。

7. 先進連接技術(shù)：低功耗無線網(wǎng)絡、5G/6G 蜂窩網(wǎng)絡、Wi-Fi 6/7、低地軌道衛(wèi)星以及其他技術(shù)可以為一系列數(shù)字解決方案提供支持，從而這些解決方案可推動當今和未來各行業(yè)的發(fā)展和提高生產(chǎn)力。

8. 沉浸式現(xiàn)實技術(shù)：沉浸式現(xiàn)實技術(shù)利用傳感技術(shù)和空間計算，幫助用戶通過混合現(xiàn)實或增強現(xiàn)實技術(shù)“以不同的視角看世界”，或通過虛擬現(xiàn)實技術(shù)“看不同的世界”。

9. 云計算和邊緣計算：在云計算和邊緣計算領(lǐng)域，工作負載分布在不同地點(例如超大規(guī)模遠程數(shù)據(jù)中心、區(qū)域中心和本地節(jié)點)，以縮短延遲，降低數(shù)據(jù)傳輸成本，遵守數(shù)據(jù)主權(quán)法規(guī)、數(shù)據(jù)自主權(quán)，以及保證安全性。

10. 量子技術(shù)：基于量子的技術(shù)可為處理某些問題提供指數(shù)級增長的計算性能，并可使通信網(wǎng)絡變得更安全。

11. 未來交通：交通技術(shù)旨在利用自主、互聯(lián)、電動和共享解決方案，提高人員和貨物在陸地和空中運輸?shù)男室约翱沙掷m(xù)性。

12. 未來生物工程：生物技術(shù)和信息技術(shù)的融合可改善人類健康和人體機能，改變食物營養(yǎng)價值鏈，設(shè)計出創(chuàng)新型產(chǎn)品和服務。

13. 未來航天技術(shù)：衛(wèi)星、發(fā)射器和居住技術(shù)的進步以及成本的降低，使創(chuàng)新型航天業(yè)務和服務成為可能。

14. 電氣化和可再生能源：電氣化和可再生能源有助于推動實現(xiàn)凈零排放承諾，所涵蓋的能源包括太陽能、風能、水能和其他可再生能源；核能、氫能、可持續(xù)燃料，以及電動汽車充電。

15. 電氣化和可再生能源之外的氣候技術(shù)：氣候技術(shù)包括碳捕集、利用和封存 (CCUS)；碳清除、自然氣候解決方案、循環(huán)技術(shù)、替代蛋白質(zhì)和農(nóng)業(yè)、水和生物多樣性解決方案和適應性，以及追蹤凈零排放進度的技術(shù)。

對于生成式人工智能實際應用，麥肯錫在報告中展示了多個案例，幫助用戶更好地看到其技術(shù)優(yōu)勢。

• 匈牙利最大金融機構(gòu)之一的OTP銀行，在內(nèi)部自研了生成式AI產(chǎn)品并應用在30多家銀行中，通過語音和文本交互的方式，用來檢測金融欺詐、網(wǎng)絡安全等。

• 英國著名AI醫(yī)藥研究機構(gòu)Exscientia，在藥物研發(fā)的多個階段中使用生成式AI，將研發(fā)時間從54個月降至11個月，整體成本降低了80%。

• 美國醫(yī)藥研發(fā)機構(gòu)Insilico Medicine，開發(fā)了一種生成式AI用于預測臨床試驗的成功率，其準確率高達80%以上。

• Jasper通過OpenAI的GPT-3、GPT-4系列模型API，搭建了一個可生成各種文案的生成式AI平臺，目前用戶已超過10萬人。

生成型人工智能有可能通過促進新產(chǎn)品開發(fā)，提升客戶體驗，從而重新定義企業(yè)和價值鏈。

該報告內(nèi)容較多，有81頁的篇幅，如果想查看對應技術(shù)的詳細介紹，可以關(guān)注“王不留”公眾號，回復“麥肯錫”三個字，下載這份《McKinsey Technology Trends Outlook 2023》（麥肯錫2023年技術(shù)趨勢展望）深度研究報告。