架構

1. 證明不是泡沫

   （AI會不會像Metaverse 成為下一個泡沫）

   給數字，看已有應用（現有改變改善）

2. 需求有什麼

3. 相對應的供給（商業）價值

AI 產業應用，商機與投資價值

接下來分享我們對於這股 AI 熱潮的商機還有投資價值的看法

AI會不會像Metaverse 成為下一個泡沫

前面提到市場預估AI將對經濟帶來的影響，但這些預估準嗎?

會不會像metaverse還是其他科技泡沫一樣，到頭來不過就是一場夢?

脫離需求 吹太大Metaverse的泡泡撐不住

從2021年10月Facebook更名為Meta，市場對Metaverse的期待便開始快速竄升，然而把現有資訊科技服務直接更名為元宇宙，就好像營收能夠瞬間跟著翻倍，而不是透過實際應用，顯然是有問題的。

在當時，McKinsey甚至預估2030前光是元宇宙題材就能帶來5T USD的量能，這數字剛好也就是世界第三大經濟體日本全國的GDP數字，僅次於美國與中國。(其他研究機構諸如Gartner, Deloitte, Accenture 和 BCG 也都產出相似報告，顯示對Metaverse巨大潛力、前景樂觀的看法。)

Reality lab: https://thetechportal.com/2023/04/19/meta-facebook-reality-labs-layoffs-new/

https://appinventiv.com/blog/metaverse-use-cases-and-benefits/

元宇宙相關領域題材曾獲多家機構 (包含McKinsey、Gartner, Deloitte, Accenture 和 BCG等) 表態預估2030年前能為世界帶來5兆美金產值增長。

然而實際場有投入的遠比說會投入的少。(為什麼會這樣我們可以從需求看到…)

以終為始，沒有實際需求，以上layers全部都空談。

AI熱潮與Metaverse等其他科技泡沫的不同

Gatner研究報告指出，已有37%企業已輕度至重度採用AI至企業流程商品或服務中，甚至在大型企業中，比例高達90%。光是2015年至2019年間，有直接或間接使用AI技術的公司就成長了270%。

從下面的圖我們可以看到在美國這幾個 AI 應用有 聽過或是做過研究的人大概佔 30-40%，其中認為這些 AI 應用的超過 50%甚至到 80%都對這類領域能夠得到 AI 應用的幫助感到信心。而我們可以思考科技泡沫 的形成大概有兩種，分成輕微的價值暫時被高估以及，較嚴重的，除了被高估 外，無法被實際應用或者沒有需求的泡沫，Metaverse 屬於後者，AI 則有可能 會是前者，因此找出有實際需求並不跟風追高很重要。不過可以確定的是需求 的推動，AI 熱潮有可能出現的泡沫，後者這種原因可能比較不必被擔心。

相比，其他科技泡沫大概分兩種:

• 價值被高估（差）: 再好的公司或前景，價格都有可能被短暫高估，但有價值的公司不怕變壁紙
• 無法被實際應用或沒有需求（最差）: 這就真的比較慘了

從報告中可以看到實際應用與需求都是持續成長，那只要我們不跟風，找到基本價值，這些在手上的標的變壁紙的的一天的機會都可以被最小化。

更何況chatgpt只不過是ai應用中generative ai的其中一種應用的其中一個品牌

https://www.pewresearch.org/short-reads/2023/02/22/how-americans-view-emerging-uses-of-artificial-intelligence-including-programs-to-generate-text-or-art/

AI應用百花齊放

（有哪些應用？需求分哪些類？）

(ChatGPT 5天達到1M 用戶 Netflix 用了3.5年 facebook 用了10個月，在美國有七成的speaker被Echo佔據，而echo當然使用Alexa為voice assistant)

https://race.reva.edu.in/race-lab/solving-life-with-ai/

https://race.reva.edu.in/wp-content/uploads/2021/02/infographics.png

食衣住行育樂

• 食 AI食譜, nutritionist.ai, nuro ai, Uber eats

  https://indatalabs.com/blog/top-ai-companies-in-the-usa#:~:text=Big%20fortune%20companies%20such%20as,in%20AI%20and%20machine%20learning.

• 衣 AI網購試衣

• 住 Alexa, 智能家居, Chatgpt

• 行 智慧交通 自動駕駛、輔助駕駛

• 育 寶寶偵測、監視器

• 樂 遊戲，影、音、Gaming

商業領域，工業流程優化

也因為這些需求與應用的蓬勃發展帶動供給成長

未來城市

https://futurecity.cw.com.tw/article/2228#AI%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E6%87%89%E7%94%A8%E6%A1%88%E4%BE%8B

• AI與醫療
• AI與交通
• AI與金融
• AI與其他智慧產業應用

(講應用 需求者 下游)

需求爆量增長，美國在 AI 市場的領先地位

https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/exploring-opportunities-in-the-generative-ai-value-chain

（講中上游）

«««< Updated upstream:content/posts/2023/AI產業應用 商機與投資價值/index.md value chain impact on us

因為這些下游需求，也帶動中上游技術、技能提供者成長。我們可以注意到從上中下游、軟硬體看，美國都包辦了五成以上的品牌，像是Nvidia當然不用說，軟體商巨頭也都嘗試開發自己的晶片像是Amazon跟Google等。在運算平台上基本上除了阿里巴巴外也全都是美國公司，且在資安疑慮存在的一天…在模型與應用上我們也可以看到許多熟悉的美國公司，這都將為美國經濟帶來活水。而我們看這幾年也的確有這樣的趨勢，在2022時有613個， funding is pouring into generative AI, rising from $613 million in 2022 to $2.3 billion in 2023 — money that will only fuel the hype cycle.

https://www.google.com/search?hl=en-US&sxsrf=AB5stBhrpEG3eeLwZfKL9QZif923CDv2ug:1689299684879&q=ai+value+chain&tbm=isch&sa=X&ved=2ahUKEwi_p4vdi42AAxXVP3AKHcqFAigQ0pQJegQIChAB&biw=1180&bih=709&dpr=2#imgrc=Uqx2A_aD3H0PUM

https://beyondexclamation.com/going-make-money-ai/ai-value-chain/

這裡將AI應用分成幾個layers

我們可以看到應用AI公司與AI方案提供者裡面美國佔了很大一部分，那我們愈往上看，到model, platform, chips就集中成美國公司，以platform跟chips來講，美國公司佔了八成

Amazon, Microsoft, google, ibm

Mckensy又預估AI市場價值從2022 70B (30B) to 2030 將成長到1800B

這將使，這波AI熱潮，將對美國經濟帶來正面影響，成為最大的受惠國

這張圖依照以上幾個國家列出各自在 AI 領域具有代表性的公司或品牌。從公 司、產業方案、企業方案、模型、計算再到硬體，可以看到 7 成以上被美國包 辦，在某幾個 layer 甚至幾乎是美國獨霸。再回到我們前面討論到，AI 科技熱 潮與其他科技泡沫不同，具有龐大實際應用需求，美國 AI 產業相關商業價值與 機會可以說是前所未見，也將繼續蓬勃發展。

https://www.fortunebusinessinsights.com/industry-reports/artificial-intelligence-market-100114

Stashed changes:content/posts/2023/draft ai to economy/index.md

AI會不會像Metaverse 成為下一個泡沫

AI的應用 實際、具體且已被執行

就像Metaverse一樣，熱潮當頭時，每個產業都在講，大家都在談。但吸引眼球或媒體關注外，更重要的是企業是否真的了解AI能帶來什麼價值。

從2021年10月Facebook更名為Meta，市場對Metaverse的期待便開始快速竄升，然而把現有資訊科技服務直接更名為元宇宙，就好像營收能夠瞬間跟著翻倍，而不是透過實際應用，顯然是有問題的。

在市場，對元宇宙潛在商機，McKinsey甚至預估2030前光是元宇宙題材就能帶來5T USD的量能，這數字剛好也就是世界第三大經濟體日本全國的GDP數字，僅次於美國與中國。其他研究機構諸如Gartner, Deloitte, Accenture 和 BCG 也都產出相似報告，顯示對Metaverse巨大潛力、前景樂觀的看法。

https://publika.skema.edu/metaverse-bubble-3-0-or-future-internet/

元宇宙相關領域題材曾獲多家機構 (包含McKinsey、Gartner, Deloitte, Accenture 和 BCG等) 表態預估2030年前能為世界帶來5兆美金產值增長。

(就這張圖，我想現場市調，有使用過上面任何元宇宙應用的請舉手，沒有用過ChatGPT的請舉手。)

以終為始，沒有實際需求，以上layers全部都空談。

AI早已存在你我生活中的一部分 這部分會愈佔愈大

• 普及率=使用率*人數 (ChatGPT大勝)
• 應用場景 (不只遊戲)
• 實際使用 (舉例)

的確就像現場狀況一樣，並且ChatGPT，還只不過是眾多AI應用的其中。因此，AI有沒有可能泡沫，有可能，但比起像是Metaverse這樣的題材，AI，不管是生成式、非生成式，都是有被實際投入，而這些投入也都是因應實際需求的領域與趨勢。

根據Gatner報告指出，已有37%企業已輕度至重度採用AI至企業流程商品或服務中，甚至在大型企業中，比例高達90%。光是2015年至2019年間，有直接或間接使用AI技術的公司就成長了270%。 According to a report by BusinessDIT, 37% of businesses and organizations employ AI. Between 2015 and 2019, the number of businesses utilizing AI increased by 270%¹. The global AI market is expected to reach a size of half a trillion US dollars in 2023¹.

I hope this helps! Let me know if you have any other questions.

Source: Conversation with Bing, 7/13/2023 (1) How Many Companies Use AI 2023: AI Usage Statistics & More - BusinessDIT. https://www.businessdit.com/ai-in-business-statistics/. (2) AI in Business: 70+ Statistics You Should Know - Flyaps Product Development Blog. https://flyaps.com/blog/70-ai-statistics-business-should-know-in-2020/. (3) 65 Artificial Intelligence Statistics for 2021 and Beyond - Semrush. https://www.semrush.com/blog/artificial-intelligence-stats/. (4) The state of AI in 2021 - McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Business%20Functions/McKinsey%20Analytics/Our%20Insights/Global%20survey%20The%20state%20of%20AI%20in%202021/Global-survey-The-state-of-AI-in-2021.pdf. (5) The state of AI in 2022—and a half decade in review | McKinsey. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2022-and-a-half-decade-in-review.

需求仍在 謹慎估價

AI在各行各業

• Finance: AI is used to detect fraud, automate customer service, and provide personalized financial advice¹.
• Manufacturing: AI is used to optimize production processes, predict equipment failures, and improve quality control².
• Healthcare: AI is used to diagnose diseases, personalize treatment plans, and improve patient outcomes¹.
• Logistics: AI is used to optimize shipping routes, reduce delivery times, and improve inventory management¹.
• Retail: AI is used to personalize shopping experiences, optimize pricing strategies, and improve supply chain management¹.
• Search engines: AI is used to provide better search results and improve the accuracy of search queries¹.
• Social media: AI is used to target ads and content, detect fraud, and improve user engagement¹.

These are just a few examples of how AI is being used in different industries. If you’re interested in learning more about this topic, I recommend checking out this article from Built In².

I hope this helps!.

Source: Conversation with Bing, 7/12/2023 (1) Where is Artificial Intelligence Used Today? Powerful Examples Of AI. https://www.bloggersideas.com/where-is-artificial-intelligence-used-today/. (2) 36 Artificial Intelligence Examples to Know for 2023 | Built In. https://builtin.com/artificial-intelligence/examples-ai-in-industry. (3) Applications of artificial intelligence - Wikipedia. https://en.wikipedia.org/wiki/Applications_of_artificial_intelligence. (4) Applications of Artificial Intelligence Across Various Industries - Forbes. https://www.forbes.com/sites/qai/2023/01/06/applications-of-artificial-intelligence/. (5) AI Applications Across 12 Different Industries - HubSpot Blog. https://blog.hubspot.com/marketing/ai-applications.

Value Chain

https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/exploring-opportunities-in-the-generative-ai-value-chain

https://www.gartner.com/en/topics/generative-ai

(針對美國市場)

RFSs

https://publika.skema.edu/metaverse-bubble-3-0-or-future-internet/

AI需求強勁

(https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/artificial-intelligence-ai-market 全球AI產業區域劃分按收益排名，美國位居第一，全球總收益中有36.8%來自北美。這要歸功於美國政府對AI應用的重視，其政府鼓勵所有產業採用AI在各企業中…)

從前面的介紹我們看到美國AI發展對經濟以及市場帶來的影響，但具體來講有哪些產業或領域是我們應該關注的？這裡分為幾個區塊討論。

（具體的發展）