2 月初，用"真金白银"做押注的《Big Ideas 2025》报告新如期而至，深入剖析了涵人工智能（AI）、机器人、能源存储、公共区块链和多组学测序五大技术领域，全方位展现了科技领域未来发展的潜力与趋势。在这众多前沿科技中，AI 占据重要板块和篇幅。AI4AI 社区将带领大家解读《Big Ideas 2025》报告中 AI 相关部分，关注 AI4AI 社区公众号，后台回复关键词“木头姐”，即可免费获取报告原文。

 

随着数据不断演进的计算系统和软件将破解复杂难题、实现知识工作自动化，并加速技术向各个经济领域的渗透。神经网络的普及影响或将超越电气化革命，且可能创造数十万亿美元的价值。大规模应用时，这些系统将需要史无前例的计算资源，AI 专用计算硬件将主导训练和运行AI 模型的下一代云数据中心。对于终端用户而言，前景清晰可见：渗透生活各个角落的AI驱动型智能设备集群，将彻底改变人类的消费、工作与娱乐方式。AI 的普及将重塑所有行业、影响每家企业，并催化每一个创新平台。

 

到 2030 年，全球 AI 产业整体潜在市场 （TAM）规模最高将高达 37 万亿美元，届时生产力提升多达 6.5 倍、软件供应商获取生产力提升的百分比为 20%。

 

一、计算性能飞跃，加速技术革新

 

1. AI 计算性能提升

 

AI 的发展正处于前所未有的加速阶段，其中计算性能的提升尤为显著。从历史数据来看，自集成电路问世，计算性能持续提升，而 AI 的出现更是极大地加快了这一进程。2018 年进入 AI 周期后，计算机性能实现了 40 次翻倍，到 2023 年更是突破 48 次。预计到 2030 年，得益于 AI 系统架构的改进，每美元 AI 计算性能将提升超 1000 倍，届时计算性能自集成电路诞生起将实现 64 次翻倍。这一趋势与国际象棋棋盘麦粒奖励的故事相似，前期增长看似缓慢，但进入快速发展阶段后，成果将呈指数级增长。如今，AI 计算性能的提升已进入快速增长阶段，其带来的影响将愈发显著。

 

AI 性能翻倍的速度正在加速

 

AI 正在加速硬件和软件的应用，OpenAI 在 2025 年的营收预计将超过 100 亿美元，其盈利速度比过去十年的社交媒体公司还要快。如果以 ChatGPT 的应用情况为参考，AI 应该会推动一系列新技术的快速需求增长。

 

ARK 通过衡量技术作为创新平台间催化剂的作用程度来评估其影响力。这些技术之间的融合正在加速，网络密度在过去一年提升了 30%。事实证明，AI 对释放精准治疗和多组学技术的价值至关重要。智能合约生态系统正成为试验场，自主AI智能体可通过提升自身能力获得收益。下一代云服务的能源需求正在加速分布式能源发电的时间表。

 

技术革命的融合正在加速

 

1. 多领域赋能与技术协同

 

AI 计算性能的提升为各领域技术突破提供强大支撑，也加速了其他技术的创新与融合。在机器人出租车领域，AI 技术的进步使特斯拉 FSD 系统每两次关键干预间行驶里程增加，事故率降低，为未来出行模式变革奠定基础；药物研发中，Recursion 公司利用 AI 提高研发效率，缩短周期、降低成本；软件工程方面，AI 智能体改变传统开发模式，自主解决问题、自动监测修改，提升软件质量和开发效率。同时，在精准治疗和多组学技术领域，AI 助力研究人员理解生物数据、开发针对性治疗方案；智能合约生态系统里，AI 智能体通过执行任务提升自身并推动区块链技术发展；能源领域，AI 促进分布式能源发展，提高能源利用效率。作为关键催化剂，AI 推动各创新平台联系更紧密，促进了各技术领域的协同发展 。

 

AI 的进步将释放出巨大的市场机遇

 

• AI 智能体：重塑交互模式，拓展商业边界

 

1. 什么是 AI 智能体

 

AI 智能体有望加速数字应用的普及，并带来人机交互的划时代转变。AI 智能体具备诸多强大能力，它能够通过自然语言理解人类意图，运用推理和恰当的上下文进行规划，借助工具采取行动以达成意图，并通过迭代和持续学习不断改进。从智能水平和实用性来看，存在不同类型的 AI 智能体。较为基础的是孤立的单一用途智能体，这类智能体功能相对局限；平台级智能体在实用性和智能水平上更进一层，能够提供更广泛的服务；而通用智能体则处于更高层次，随着模型更加智能，它们可运用更多工具来完成更高价值的任务。

 

不同类型的 AI 智能体

 

1. AI 智能体的应用加速落地

 

AI 智能体应用广泛，正深刻改变各领域。在消费领域，AI 智能体将彻底改变消费者的搜索与发现方式。当AI 智能体被嵌入消费者硬件的操作系统时，消费者能够将所有发现和研究任务委托给AI处理，从而大幅节省时间。经过筛选的AI生成结果将根据上下文情境优化数字广告的展示效果，提升广告相关性。

 

到 2030 年，AI 广告收入应占据数字广告收入的最大份额。如果将搜索转向个人 AI 智能体，预计 2030 年，AI 广告收入将占 1.1 万亿美元数字广告市场的 54% 以上。消费者购物中AI智能体的日益普及将优化产品发现、个性化和购买流程。ARK 研究表明，到 2030 年，AI 智能体可能推动全球在线消费总额达到近 9 万亿美元，且 AI 介导购物或占全球可寻址在线销售额近 25%，AI 驱动数字钱包或占电商交易 72%。

 

AI 智能体将变革消费者搜索与发现

 

对企业而言，部署 AI 智能体的企业将能在维持同等劳动力规模的情况下提升单位产量，和/或将人力资源优化配置至高价值业务。随着 AI 技术演进，智能体有望承担更高比例的工作负荷，并独立完成更高价值的任务。AI 智能体可自动化客户服务，如 OpenAI 和 Salesforce 产品辅助人工客服降成本，还能助力数据分析等，提升运营效率与竞争力，应用将更广泛深入。

 

AI成本下降将对智能体经济产生重大影响。OpenAI 和 Salesforce 的新产品正在以低成本补充人类客服。即使单次对话成本固定为 1 美元，当 AI 智能体能处理 35% 的客户咨询时，企业仍可节省巨额费用。AI 智能体还将降低员工培训与招聘成本、按席位计费的软件成本，且比人工劳动力更易扩展。

 

AI 成本的下降将对智能体经济产生显著影响

 

软件行业，AI 智能体的编码能力正在快速提升，从而加速软件开发生命周期。随着软件开发成本下降，软件生产将加速并影响企业的"自建与购买"决策，颠覆那些适应缓慢的传统软件厂商。随着定制化软件激增，软件技术栈各层的增长都将提速，尽管市场份额会向平台层集中。

 

AI 正在重塑软件价值链

 

知识工作领域，AI 正在引发软件的"寒武纪大爆发"，AI 将为知识工作注入超级动力。ARK 预测，到 2030 年，随着企业持续投资生产力解决方案，每位知识工作者部署的软件数量将大幅增长。根据采用率的不同，全球软件支出年增长率可能从过去十年的 14% 加速至 18%-48%。

 

AI 将极大地提升知识工作

 

三、AI 与机器人出租车

 

1. 提升安全性与可靠性

 

AI 是推动机器人出租车发展的核心要素，在提升其安全性与可靠性方面发挥着关键作用。以特斯拉的全自动驾驶（FSD）系统为例，随着 AI 技术的不断进步，该系统的性能得到了显著提升。在不同的发展阶段，FSD 系统每两次关键干预之间的行驶里程持续增加。预计到 2025 年第二季度推出新版本时，这一里程数有望实现更大幅度的提升。这意味着在实际行驶过程中，车辆能够在更长的距离内保持稳定的自动驾驶状态，从而减少人为干预的需求，有效降低事故发生的概率。

 

此外，Waymo 的商业机器人出租车服务同样展现出卓越的安全性。其车辆在行驶过程中，每两次被警察报告发生碰撞之间的行驶里程超过 400,000 英里。对于如此规模的车队而言，这一数据充分证明了 AI 技术在保障机器人出租车安全运行方面的有效性。

 

特斯拉预计其自动驾驶软件将在安全性上超越人类驾驶员

 

1. 降低出行成本

 

AI 在降低机器人出租车出行成本方面成效显著。在运营过程中，借助 AI 算法对数据进行精准分析，机器人出租车能够实现高效的路径规划，这不仅提升了乘客的出行体验，还降低了能源消耗和运营成本。随着 AI 技术逐渐成熟以及应用规模不断扩大，机器人出租车的硬件成本也有望随之降低。例如，特斯拉 Cybercab 的电池成本可能低至 2300 美元，这将使车辆的整体成本大幅下降。预计到 2035 年，全球机器人出租车的成本可能低至每英里 0.25 美元 ，凭借显著的价格优势推动出行模式发生变革。

 

自动驾驶网约车有望增加便捷的点对点交通服务的可及性

 

1. 推动行业发展与市场扩张

 

AI 正有力推动机器人出租车行业迅猛发展，促使市场大规模扩张。当前，全球机器人出租车市场呈现蓬勃发展之势，美国和中国作为该领域的领军者，在技术研发与商业应用方面成果斐然。特斯拉、Waymo，以及中国的百度 Apollo Go、Pony.ai 等企业积极投身创新与推广，积累了丰富的运营经验和大量用户数据，有效推动了技术的落地与商业化进程，使得商业运营规模持续扩大。像 Waymo 和百度 Apollo Go 等企业，已完成大量自动驾驶商业出行服务，且服务数量还在不断增长。预计到 2030 年，全球机器人出租车数量将达到约 5000 万辆，市场规模将迎来爆发式增长，这不仅会改变人们的出行方式 ，还将带动相关产业链发展，创造巨大的经济价值。

 

四、AI 与药物研发

 

1. AI 加速药物研发进程

 

在药物研发领域，AI 正掀起一场意义深远的变革。以往，药物研发过程漫长而复杂，需要耗费大量时间和资源。而如今，AI 凭借强大的运算能力，能够快速对海量生物数据进行深度分析，精准挖掘潜在药物靶点。在实验阶段，AI 还能对实验设计进行智能优化，帮助研究人员合理规划实验步骤，减少不必要的尝试，大幅提高研发效率。数据显示，在 AI 的助力下，药物研发周期有望从传统的 13 年缩短至 8 年左右，这将大大加快新药上市的速度，让更多患者能够更快受益于新的治疗药物。

 

更快的商业化进程延长了专利保护期内的收益，使企业能够在更长时间内获得更高回报。目前 AI 的应用使药物研发时间缩短了 2 - 3 年，与行业平均 5 年的研发周期相比，一种药物的生命周期价值提高了 30 - 50%。新兴的 AI 设计有可能将药物上市时间再加快 4 - 5 年，药物价值提升 70 - 80%。

 

缩短开发时间线应会提升专利和商业化的价值

 

1. AI 降低研发成本

 

药物研发是一项投入极高的活动，在传统研发模式下，成本堪称高昂。AI 技术的出现为降低成本带来了转机。数据表明，借助 AI 技术，药物研发的总成本有望降低 4 倍，从传统的 24 亿美元降至 6 亿美元左右。这将使得更多的制药企业能够承担药物研发的费用，促进药物研发行业的繁荣发展。

 

AI 正在改变药物开发经济学

 

展望未来，AI 有望在更多领域取得突破和应用，ARK Invest 的《Big Ideas 2025》报告清晰地展示了 AI 的巨大潜力和发展前景。尽管它们在发展过程中面临诸多挑战，但随着技术的不断进步、法规的逐步完善以及社会的积极应对，AI 有望为人类社会带来更加美好的未来，推动各领域的持续创新和发展。