「普華永道重磅AI報告」2030年AI撬動15.7萬億經濟，中國成最大贏家

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報告要點：

• 人工智慧(AI)能夠改變全球經濟的生產力潛力和GDP潛力。需要對不同類型的AI技術進行戰略投資，才能實現這一目標。

• 隨著企業尋求利用AI技術「提高」勞動生產率，並將某些勞動任務和角色自動化，勞動生產率的提高將推動GDP的初步增長。

• 我們的研究還顯示，到2030年，45%的經濟增長將來自於產品增值，刺激消費需求。這是因為AI將推動產品種類擴大，隨著時間的推移，產品的個性化、吸引力和可承擔能力將會增強。

• AI帶來最大經濟收益的國家將是中國（2030年GDP增長26%）和北美（14.5%），相當於10.7萬億美元，佔全球經濟影響的近70%。

15.7萬億——遊戲規則的改變者

商業領袖們問：AI對我的公司會產生什麼影響？我們的商業模式是否會受到AI破壞的威脅？當這些領袖們希望利用AI的機會時，他們又問：我們應該把投資的目標定在哪裡，什麼樣的能力能讓我們表現得更好？在所有這些考慮中，最重要是如何以負責任、透明的方式構建人工智慧，以保持客戶和更廣泛的利益相關者的信心。

這些是我們將在一系列報告中提出的問題，這些報告旨在幫助企業為人工智慧投資和開發創造一個清晰而令人信服的商業案例。儘管有很多關於自動化影響的研究，但自動化只是故事的一部分。在普華永道最新的一系列報告中，我們想強調人工智慧如何增強企業的能力，其價值潛力何等巨大，甚至比自動化的價值潛力更大。

這份報告的分析評估了從現在到2030年間AI的經濟潛力，包括區域經濟和全球經濟8個行業。我們提出AI影響指數（AI Impact Index），研究個性化/定製、質量和功能的改進如何在近300個AI用例增加價值、選擇和需求。該研究的其他關鍵因素包括深入的行業分析。

從這份報告所做的分析中，我們可以看到，AI作為遊戲規則的改變者將有多大的可能性，以及有多大的潛在價值。到2030年，AI將為全球經濟貢獻高達15.7萬億美元，比中國和印度目前經濟產值的總和還多。其中，6.6萬億美元可能來自生產率的提高，9.1萬億美元可能來自消費端的影響。

儘管一些市場、行業和私人企業比其他企業更先進，但整體上AI仍處於發展的早期階段。從宏觀經濟的角度看，新興市場有機會超越相對更發達的市場。而在某些行業，今天的初創企業或尚未成立的企業，可能會在10年後成為市場的領導者。

如何衡量AI的影響力和潛力

生產力的增長

在短期內，AI帶來的最大的潛在經濟增長可能來自生產力的提高(見圖1)。這包括常規工作的自動化，員工能力增強，以及將他們從重複任務中解放出來，令他們專註於更有價值的工作。製造業和運輸等資本密集型行業可能會利用AI獲得最大的生產率增長，因為它們的許多操作流程都高度易於自動化。

圖1：AI的價值收益將來自哪裡?

對生產率的影響可能會有競爭性的變革——那些無法適應和採用AI的企業可能會很快發現自己在周轉時間和成本上都處於不利局面。結果，他們將失去大量的市場份額。不過，AI應用的初始階段的潛力主要集中在加強已經完成的工作，而不是創造新的事物。

消費者需求的增長

最終，由產品增長帶來的GDP增長，以及隨之而來的消費需求、消費行為和消費轉變的升值，將超過生產率的增長，到2030年可能帶來超過9萬億美元的額外GDP。消費者將會更青睞高質量、更個性化的產品和服務，但也有機會更好地利用他們的時間——例如，如果你不再需要自己開車去上班，多出的時間你可以做很多事情。反過來，消費的增加創造了更多數據接觸點的良性循環，從而產生更多的數據、更好的見解、更好的產品，從而又進一步促進消費。

由AI引發的消費者革命為大規模的顛覆開闢了道路，因為原來的成熟企業和新進企業共同推動創新，開發新的商業模式。AI的影響的一個關鍵部分將來自它能夠充分利用物聯網連接等並行開發的能力。

AI的領先者將具有更好的客戶洞察力。最直接的競爭優勢包括利用消費者偏好的能力，調整他們的產出以滿足這些個人的需求，並且，在這樣做的過程中，他們將獲得更大的市場份額。而且，領先者圍繞這些豐富的客戶數據形成產品開發的能力，將使落後的競爭對手更難跟上步伐，並最終使其優勢無可戰勝。我們已經看到，這種數據驅動的創新和差異化，在生產、分銷和消費的過程中，產生了新的商業模式、新的市場領導者，以及淘汰那些未能迅速適應的傳統參與者。

根據我們的分析，醫療保健、汽車和金融服務是最具潛力的利用AI實現產品增強和顛覆的行業。但是，在其他行業的某些領域，競爭優勢也有很大的潛力，從按需製造到娛樂業的內容指向，我們將在下一部分列出每一個行業中最具AI潛力的業務領域。

一些工作崗位被取代，但也有新的工作機會出現

「no-human-in-the-loop」技術的採用意味著一些職位將不可避免地成為多餘，但另一些職位將由AI帶來的生產率和消費者需求的變化以及AI本身的價值鏈而產生。除了新類型的工人，他們將專註於創造性地思考如何開發和應用AI，還需要一批新的人員來構建、維護、操作和管理這些新興技術。例如，我們需要相當於空中交通管制員的職位來控制道路上的自動駕駛車輛。同樣，送貨機器人和倉儲機器人也為機器人和人類帶來了更多的工作機會。所有這些都將有助於創造新的工作崗位，而這些工作在沒有AI的世界裡是不存在的。

對不同區域的影響

如圖2所強調的，不管在絕對還是相對的條件下，一些經濟體有可能獲得比其他經濟體有更多的獲益潛力。儘管所有的經濟體都將受益，中國和北美可能會受到最大的影響。

圖2：哪些地區將從AI獲益最多?

AI 的實際效應，而非增長預估

我們的研究結果建立在一個基於全球經濟的大規模動態經濟模型之上。該模型基於全球貿易分析模型（Global Trade Analysis Project，GTAP）資料庫。GTAP 持續地為140個國家提供57個不同規模的經濟部門的數據及其之間通過供應鏈交易的數據。

在面對這些研究結果時，有兩個重要因素需要考量：

1. 這些結果僅顯示了 AI 的經濟影響，但並非直接的經濟增長數字。未來必然會有積極或負面的因素放大或消減 AI 潛在的影響（如：全球貿易政策的調整、金融領域的繁榮或蕭條、主要商品價格的調整，地緣政治衝擊等）。

2. 我們的經濟模型結果是與一個長期穩定狀態的經濟增長基線作比較。這一基線基於三個關鍵因素構建：人口增長、資本存量增長和技術革新。假定的技術革新基準率是以歷史平均趨勢為基礎的。經濟在 AI 影響下會實現長期增長（意指現有技術的影響會隨時間推移減弱），還是其增長率僅僅較之歷史平均增長率有所上升（假設這些影響早期就在主要的技術革新中發揮作用）。

上述因素意味著我們的結果應該被解讀為 AI 對未來經濟潛在的影響，而非針對未來經濟增長的預估。

北美

在北美，AI 對 GDP 提升的潛在影響因引入大量生產技術的巨大機遇而被放大，其中很多技術都已經可被直接應用。技術應用的收益會因技術實現的突破和消費者的認可而提升，此外還有技術、數據觸點、資訊傳播及消費者反饋等資源積累的帶來的影響。

未來幾年內，北美的增長速度可能是最快的。2020 年代中期以後，其影響仍然很大，但可能不會像前幾年那麼高。主要原因之一是，隨著中國的生產力開始趕上北美，將刺激從中國到北美的 AI 產品出口。

中國

中國 GDP 中很高一部分比例來自製造業，引入更多的生產技術使這一部分繼續升高。建立實施這些能力所需的技術和專門知識可能需要一段時間，因此 GDP 增長速度不會和美國一樣快。但在未來十年左右的時間裡，中國生產力增長可能會領先於美國。

價值潛力的一個關鍵部分在於，與歐洲和北美地區相比，中國經濟的資本再投資比率較高，因為中國企業的利潤被用於提升 AI 能力及相應回報率。一方面，AI 將在向以消費者為導向的經濟轉型中扮演重要角色，另一方面，也將價值鏈轉變為更高級的高科技驅動的製造業和商業。AI 專利的激增充分證明了中國在該領域的投入和投資。在例如分析領域的人才發展的加速對於實現中國經濟中 AI 的潛在收益至關重要。

AI 影響指數：為你的投資找准目標和時機

在今天快速變化的經濟發展中，AI將成為轉型，變革和競爭優勢的關鍵來源。根據我們的AI影響指數的調查結果，我們將呈現變化的速度有多快，以及你的企業將在哪些地方得到最大的回報。

在為本報告進行的研究中，我們已經深入了解AI的對各個行業和各個產品的影響，使你的企業能夠抓住機會，發現威脅並判斷如何解決這些問題。

普華永道AI影響指數中的獨特分析包括對即將解放的自由時間的潛力，提升質量和個性化的評估。我們已經用這個分析創造了近300個用例，為創新，驅動力、時機和當下市場採納的可行性開闢了渠道，此外還有，怎樣維持這些趨勢以及如何克服這些障礙。

我們在這裡高度概述的相關領域最大潛力和時間表旨在幫助你的企業在短期至中期內投資。一些方面的改變，如機器人醫生，可能會更具革命性，不過也會相對遠一些。

AI影響評分從1-5（1是最低的影響，5最高），醫療和汽車都是3.7分，並列第一：

以下是報告中特彆強調的8個領域：

1. 醫療

高潛力用例：基於數據的診斷支持

AI驅動的診斷使用病人的獨有的歷史作為基準，這意味著，即使是很小偏差，也標誌著健康狀況需要進一步調查和治療。人工智慧最初可能被作為人類醫生的輔助來採納，而不是替代人類醫生。這將改善醫生的診斷，但此過程中也為AI學習提供了有價值的見解，讓其可以不斷學習和改進。人類醫生和AI驅動的診斷之間的這種持續的相互作用將提高系統的準確性，並且隨著時間的推移，人類將足夠的信心完全授權AI系統進行自主操作。

需要克服的障礙

有必要解決對隱私和敏感健康數據的保護的擔憂。人類生物學的複雜性和進一步技術發展的需求也意味著一些更先進的應用可能需要一些時間才能實現潛力，並獲得患者，醫療保健提供方和監管者的接受。

2. 汽車

高潛力用例：自動駕駛車隊共享乘車

自動駕駛車隊將使乘客在需要的時候能夠使用汽車，而不用自己再去買保險或者保養汽車，也不用大部分時間都在進行駕駛。大部分必要的數據正在變得可用，技術正在推進。然而，企業仍然需要贏得消費者的信任。

需要克服的障礙

技術仍然需要發展 ，在極端天氣條件下安全執行自主駕駛的車輛可能會更具挑戰性。即使技術到位，也需要獲得消費者的信任和監管接受。

3. 金融服務

高潛力用例：個性化財務規劃

儘管人力財務諮詢費用高昂且費時，AI的發展，例如出現了為大眾市場的消費者開發了定製化投資解決方案的機器人諮詢師，但是直到最近，這一技術也僅僅是對高凈值客戶（HNW）的客戶可用。

通過增強資產管理人員的能力，甚至是在某些情況下取代人類僱員，AI可用動態管理財務以匹配目標（例如，為抵押貸款進行儲蓄），並優化客戶的可用資金。在這一領域，技術和數據已經到位，儘管客戶的接受度仍然需要增加才能實現全面的潛力。

需要克服的障礙

消費者信任和監管接受度。

4.零售和消費

高潛力用例：個性化設計和生產

可以根據需要定製服裝和耗材，而不是一致性地生產。如果以時尚和服裝為例，我們最終可以進行完全互動和定製化的設計和供應，其中AI創建的搭配模型在線提供服務和銷售，使用自動化生產以小批量進行生產，隨後基於用戶反饋更改設計。

需要克服的障礙

使設計和生產適應這種更靈活和量身定做的方法。企業還需要加強對數據使用和保護的信任。

5. 技術，通訊和娛樂

高潛力用例：媒體歸檔和搜索

我們已經在娛樂部門內提供個性化的內容推薦。然而，現在有這麼多現有和新生成的（例如在線視頻）內容，可能難以標記，推薦和轉化為收入。 AI為這種巨大的資產庫進行分類和存檔提供了更有效的選擇，為更精確的定位和增加的收入鋪路。

需要克服的障礙

當有這麼多數據時，切割噪音，因為其中大部分是非結構化的。

6. 製造業

高潛力用例：增強監控和自動校正功能

自學習監控使製造過程更可預測和可控，從而減少昂貴的延遲，缺陷或偏離產品規格。通過製造過程可以獲得大量數據，從而實現智能監控。

需要克服的障礙

充分利用供應鏈和生產機會，要求各方擁有必要的技術，並準備進行合作。目前，只有最大，最資源最多的供應商和製造商才能加快速度。

7. 能源

高潛力用例：智能電錶

智能儀錶可幫助客戶量身定製其能源消耗並降低成本。更大的使用也將開闢大量的數據源，這可能為更多的定製稅收和更有效的供應鋪平道路。

需要克服的障礙

技術開發和較高的投資要求，使得這一技術集中在部分較先進地區。

8. 運輸和物流

高潛力用例：自主運輸

自主運輸可以通過允許增加資產利用率來降低成本，因為24/7運行時間是可能的。此外，運輸和物流（T＆L）的整體業務模式可能會受到新興市場參與者的干擾。

需要克服的障礙

自主車隊的技術還在發展中。

向前邁步：最大化利用AI的四個步驟

了解AI對你的業務意義

戰略評估的出發點是概覽你所在行業內的技術發展和競爭壓力，到達時間以及你將如何回應。然後，你可以確定自動化和其他AI技術可以解決的操作難點，現在可用的AI帶來了什麼破壞性的機會，以及即將發生的事情。

確定你的回應的優先順序

在確定你的戰略回應時，主要問題包括不同的AI選擇如何幫助你實現業務目標，以及你的興趣和對變化的準備情況。你想成為一個早期採用者，快速跟隨者還是追隨者？ 你的AI戰略目標是改變業務或顛覆業務？

確保你擁有合適的人才和文化以及技術

雖然投資AI似乎現在似乎很貴，普華永道主題專家預計，隨著軟體變得更加商品化，未來十年的成本將會下降。最終，簡單的商業活動中，我們將轉向免費（或「免費增值」模式），或者為商業差異化服務提供高級模式。雖然使能技術可能日益商品化，但數據的供應及其使用方式將成為主要資產。

建立適當的管理和控制

信任和透明度至關重要。例如，就自動化車輛而言，人工智慧需要人們將生命委託給機器，這對乘客和公共政策制定者來說都是一個巨大的信仰跳躍。任何事情出錯，無論是故障還是崩潰，都是頭條新聞。這種聲譽風險適用於所有形式的AI，而不僅僅是自主車輛。

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