1월 31일 아크 인베스트에서 공개한 BIG IDEAS2023자료입니다.총 14부문이 올랐는데, 다 보는 게 아니라 내가 관심 있는 분야만 봤어요. (인공 지능 전기 자동차 자동 운전-승차 공유/로 택시/물류 로봇)지난해 발매된 아크 BIG IDEAS2022년 해당 분야에 대해서 투고한 것은 글 말미에 첨부할께요. 인공 지능-생성 AI는 올해 DALL-E-2에서 ChatGPT로 큰 파장을 불렀다. 이런 도구는 지식 근로자 생산성을 향상시키고 있다. Al코딩 보조자의 경우 생산성이 2배 향상.-모든 훈련 비용의 감소는 연간 70%의 속도로 이어졌다. 대규모 언어 모델을 GPT-3수준의 성능으로 훈련하는 비용은 2020년 460만달러(60억)에서 2022년 45만달러(6억)으로 감소했다. (2년에서 1/10으로 줄)우리는 비용 감소가 2030년까지 70%로 예상.-Al은 2030년까지 지식 근로자 생산성을 4배 이상 증가시키는 것. 100%적용시 현재 지식 노동자의 예상 급여 비용인 32조 달러보다 크게 높은 200조 달러 규모의 노동 생산성 증가가 예상된다.- 짧은 텍스트 프롬프트에 의해 생성 Al 모델은 이미지, 코드, 텍스트, 오디오 및 비디오를 생성할 수 있다. 1년도 안 돼 수십 개의 Al 생성 프로젝트가 세분화된 이미지에서 고품질 3D 모델 및 비디오로 발전하는 모델을 만들었다.-소프트웨어 엔지니어는 Al코딩 비서 GitHubCopilot와 함께 코딩 작업을 절반에도 못 미치는 시간으로 완료-ArcInvest의 조사에 따르면 Al은$0.08의 비용만으로 불과 몇분에서 그래픽 디자인을 만들 수 있다. 이는 인건비가$150대인 데 비해서 매우 적은 수준.-AI훈련 비용이 급락하고 있다. MosaicML(모자이크 ML)은 최근 언어 모델을 GPT-3수준의 성능으로 훈련할 Al훈련 도구를 2년 전 460만달러의 약 10분의 1에 해당하는 45만달러로 발매했다. 모든 훈련 비용은 연간 70%감소했으며 이는 ARK의 BigIdeas2022에서 제시된 연구를 기초로 추정치 60%보다 빠르다.https://www.mosaicml.com/blog/gpt-3-quality-for-500k-모든 하드웨어 및 소프트웨어 비용은 연간 70%감소한다.라이트의 법칙(Wright’s Law)에 의하면 누적 RCU(Al-Relative Computer)생산 원가와 소프트웨어 비용은 각각 연간 57%로 47%감소해야 한다.즉, 하드웨어와 소프트웨어의 융합에 의한 Al훈련 비용이 2030년까지 연간 70%감소할 가능성이 있다.-Al은 훈련 데이터에 대한 폭발적 수요를 창출하고 있다. 2020년에 최첨단 GPT-3을 훈련하는데 드는 비용은 460만달러였다. 리모델링에 따르면 GPT-3보다 57배 많은 파라미터로 720배 많은 토큰을 갖고 Al모델을 훈련한 비용은 현재의 170억달러에서 2030년까지 60만달러로 줄것.-예컨대 오늘 위키 피디아의 42억어는 약 56억개의 토큰을 나타내고 있다. 162조 단어, 즉 216조 개의 토큰에서 모델을 훈련하는 것은 2030년에 가능하다는 것.저비용 컴퓨팅의 세계에서는 데이터가 주요 제약 조건임.-독점 데이터는 해자를 만들 수 있다. 고품질 도메인별 Al훈련 데이터는 특정 산업 및 도메인에서 승자가 가장 많은 성과를 얻을 수 있다.특정 도메인 또는 산업에서의 AI시스템 훈련을 위한 고품질 데이터의 가용성이 다른 기업에 비해서 엄청난 경쟁 우위를 제공할 수 있는 보다 많은 고객 → 독점적인 데이터 생성 → 더 좋은 AI모델 → 더 좋은 제품도메인 자율주행 소프트웨어 개발 대화 데이터 메트릭 실제 주행 마일 기록 코드라인 대화 기록 피드백 루프 자율주행 모드 해제 거부된 코드 질문을 다시 쓰는 경우 기업 예시 테슬라 리플잇(Replit) 트윌리오(Twilio)도메인 자율주행 소프트웨어 개발 대화 데이터 메트릭 실제 주행 마일 기록 코드라인 대화 기록 피드백 루프 자율주행 모드 해제 거부된 코드 질문을 다시 쓰는 경우 기업 예시 테슬라 리플잇(Replit) 트윌리오(Twilio)- Al은 코딩 생산성을 10배 증가시킬 수 있다. 트레이닝 비용과 피드백 루프의 연간 70% 절감을 바탕으로 코파일럿과 같은 Al코딩 보조 프로그램은 2030년까지 소프트웨어 엔지니어 생산량을 10배 증가시킬 수 있다.-비용 삭감은 정교한 AI채팅 봇의 대량 채용을 가능하게 한다. 2022년 11월 OpenAl로 발매된 ChatGPT는 사용자 프롬프트에 응답하여 텍스트를 생성하기 위해서 대규모 언어 모델을 사용한다. 발매로부터 5일로 이용자 수가 100만명에 달했다. 모델을 대규모로 실행하기 위한 추론 비용은 쿼리에~$0.01이지만, 라이트의 법칙(Wright’s Law)는 2030년까지 하루에 85억개의 검색을 처리하는 Google Search규모로 ChatGPT스타일 애플리케이션을 배포할 수 있다는 제안.Chat GPT사례 질문:주식 시장의 투자가의 청중에게 반향을 부르며 전문 용어를 피해은유를 사용하고 chat GPT를 간략히 설명하세요.Chat GPT의 답:주식 시장 투자가에 chat GPT를 설명하는 하나의 방법은 과거의 실적 데이터와 시장 동향을 사용하고 미래 투자에 대한 예측을 하는 재무 고문과 비교하는 것입니다. 숙련된 재무 고문과 마찬가지로, chatGPT는 대량의 훈련 데이터를 사용하여 질문에 대한 지성으로 정보에 근거한 응답을 생성하고 사용자에게 귀중한 통찰과 제안을 제공합니다.- 비용 절감은 정교한 AI 챗봇 대량 채용을 가능하게 한다. 2022년 11월 OpenAl에 의해 출시된 Chat GPT는 사용자 프롬프트에 응답하여 텍스트를 생성하기 위해 대규모 언어 모델을 사용한다. 출시 닷새 만에 이용자 수가 100만명에 달했다. 모델을 대규모로 실행하기 위한 추론 비용은 쿼리 당 ~$0.01이지만, 라이트의 법칙(Wright’s Law)은 2030년까지 하루에 85억 개의 검색을 처리하는 구글 서치 규모로 채트 GPT 스타일 애플리케이션을 배포할 수 있다고 제안.Chat GPT 예제 질문: 주식 시장 투자자 청중에게 반향을 일으키고 전문 용어를 피하는 은유를 사용하여 chat GPT를 간단히 설명하십시오.Chat GPT의 답: 주식시장 투자자에게 chat GPT를 설명하는 한 가지 방법은 과거 실적 데이터와 시장 동향을 사용하여 미래 투자에 대한 예측을 하는 재무 어드바이저와 비교하는 것입니다. 숙련된 재무 어드바이저와 마찬가지로 chat GPT는 대량의 교육 데이터를 사용하여 질문에 대한 지능적이고 정보에 기반한 응답을 생성하여 사용자에게 귀중한 통찰과 제안을 제공합니다.-전기 자동차는 기하 급수적인 성장으로 회의론자들을 꺾기. 투자가는 미래 전기 자동차에 오를지 의문을 제기한 바 있다. 상품 가격 충격에 의한 비용 감소의 중단에도 불구하고 EV에 대한 수요는 증가했다. 이제 투자가들은 그 성장이 기하 급수적인지를 의심하고 있다. -전기 자동차에 관한 논의는 수요에서 공급으로 옮겼다. 아크·인베스트는 라이트의 법칙에 근거하여 EV가격이 하락하고 판매는 2022년의 약 780만대에서 2027년에는 6000만대로 연평균 50%인 7배 이상 증가한다고 예상.-우리의 예측의 가장 큰 단점은 가격과 전통적인 자동차 메이커가 전기 자동차로 전환하는 속도에 계속 영향을 미칠 수 있는 공급 제약에 해당.세계 자동차 판매 성장률- 그래프를 보면 전기차 판매가 계속 점유율을 차지하고 있다-글로벌 자동차 업체는 이 4년간 EV와 배터리에 대한 투자 계획을 10배 이상 늘렸다-자동차 1대를 생산하는 데 14,000달러가 걸렸다. 역사적인 자동차 산업의 자본 효율성에서 연간 6,000억달러의 EV투자 배정액은 연간 4,300만대 생산에 상당한다. 모든 자동차 업체가 EV에 관련하는 자본 효율성을 실현하면(전기 자동차를 1대 만드는 데 7000달러에 이르면), 6,000억달러의 투자는 전기 자동차 8,600만대 생산을 가능한 오늘의 총 자동차 생산 수에 접근하기.(오른쪽) 제조사가 EV 생산량을 2배로 증가시킬 경우 LFP 배터리보다 니켈 배터리를 더 많이 생산해야 한다는 것을 의미한다.-라이트의 법칙은 배터리 비용 감소를 정확하게 모델링 하는 이로 인한 LFP세포가 배터리를 지배하는 것-EV의 최대의 비용 구성 요소는 배터리인 이 배터리의 비용 삭감은 EV가 가솔린 차와 같은 가격에 도달하는 데 매우 중요합니다. 라이트의 법칙에 따르면 생산되는 유닛의 누적으로 2배가 될 때마다 배터리 셀 비용은 28%감소합니다. 최근 상품 가격 급등과 관련한 배터리 가격 상승에도 불구하고 이런 관계는 장기적으로 계속될 것. 낮은 생산 기반은 비용과 가격 하락을 가속시킬 가능성이 있습니다. Q. 낮은 생산 기반이 비용과 가격 하락을 가속시킬까? LFP는 누적 생산량이 2배이지만, EV1000만대로 끝나지만, 니켈은 3500만대이어야 한다. 이미 니켈은 많이 개발되어 전기 자동차에 많이 들지만 LFP는 그렇지 않다는 것이다.-라이트의 법칙은 보다 빠른 EV충전 속도를 보였다. 아아크 인베스트먼트는 EV충전 속도가 시스템의 효율성, 범위 및 전력 기능을 포착된 전반적인 성능에 대한 좋은 프록시(대용물)이라고 생각한다. 이 4년간, 충전 속도는 200마일의 범위에서 40분부터 15분에 거의 3배 향상했다. 향후 5년간 그것은 거의 4분에서 4배 향상될 가능성이 있다. EV충전이 허용 가능한 속도에 이를수록 아크 인베스트는 업계가 자동 운전, 안전 및 엔터테인먼트 같은 다른 기능을 최적화할 것으로 예상하고 있다.-EV는 휘발유 차와 가격이 동등하게 됐다.-(왼쪽 그래프)신차 거래 가격(평균)vs가장 싼 EV가격(300마일 이상의 범위)-(오른쪽 그래프)미국의 전기 차 소형차(light-duty)모델(300마일 이상의 범위)*참고(총 중량, 운반 용량에 따라서 차를 나눠)light duty:승용차 suv, 픽업 트럭 medium duty:배달 트럭, 셔틀 버스 heavy duty:트랙터 트레일러, 덤프 트럭-배터리 비용의 감소는 EV판매의 기하 급수적 성장을 지속하는 것.(그래프)전기 자동차 시장 점유율(매출)VS전기 자동차 가격 짙은 색:2021년 자동차 전체 글로벌 매출액 점유율(MSRP) 연한 색:글로벌 EV시장 점유율(평균 MSPR)MSPR(Manufacturer’s Suggested Retail Price):권장 소비자 가격 설명:ARK는 2027년에 EV가격이 2만달러(2600만원)이하 점유율은 70%이상이 예상된다-EV판매가 기하 급수적으로 증가했지만 합의 전망은 선형적. 2017년에 아크 인베스트는 2022년에 200마일 이상의 전기 자동차 세계 판매량이 1700만대에 달할 것이라고 예측했다. 전 세계적 전염병, 공급 문제, 상품 가격 급등, 그리고 보다 긴 범위에 대한 소비자 선호에 의한 단위 판매가 800만으로 제한됐고, 그래도 2017년 합의 추정치의 4배에 이르렀다.즉 아크 인베스트의 예측은~45% 빠졌지만 컨센서스 추정치는~400%를 빗나갔다. 그런데, 2027년 예측의 차이를 보라. EV는 전체 자동차 판매의 25%가 될 것인가? 또는 65%가 될까?-내연 기관(ICE)차량의 점유율이 대폭 하락할 가능성이 존재.2027년까지 자동차 구매자들은 아마도 중고 차와 신형 EV가 신형 ICE차량보다 경제적으로 합리적이라고 결론짓기. 그렇다면, ICE차량 판매의 감소는 많은 현재 존재하는 자동차 업체에 죽음의 소용돌이를 일으킴. 가격 하락에 대응하고 소비자는 EV의 구입을 미루거나 새로운 내연 자동차를 살 돈으로 중고 차를 구입할 수 있다.-계획된 투자 수준은 향후 5년간 EV생산량이 780만대에서 6000만대로 7배 증가할 수 있도록 지원하기. 아크·인베스트의 2027년 예측이 정확하면 EV판매 대수는 2022년 약 780만대에서 2027년 6000만대로, 향후 5년간 50%수준으로 늘리는 것*참고:글로벌 자동차 산업 시장 조사 기관 LMC오토 모티브 등에 따르면 2022년 세계 전기 자동차 판매 대수는 2021년 대비 68%증가의 약 780만대. 자동 운전 승차 공유 서비스/로 택시-자동 운전 차는 광범위한 상업적 채용을 위한 확장된다. 오늘 자동 운전 승차 공유 서비스는 국제적으로 15도시에 걸쳐서 이용자에게 편의를 제공하고 있으며 향후 10년 이내에 광범위한 상업적 채용을 확대하기.-자동 운전 기술은 이동 비용을 오늘의 사람이 운전하는 승차 공유 서비스 평균 비용의 12%로 줄이기.-아크 인베스트의 연구에 따르면 글로벌 자동 운전 차량 공유 플랫폼은 향후 5년간 4조 달러의 수익을 기반으로 14조 달러의 기업 가치를 창출하는 것으로 예상된다-자동 운전 승차 공유 서비스는 편리한 포인트 투 포인트 교통 접속을 증가시킬 수 있다. 인플레에 연동된 개인용 자동차의 소유 및 운영 비용은 거의 100년 전 최초의 자동차 모델인 모델 T가 출시된 이래 변하지 않았다. 아크·인베스트는 규모에 맞는 자동 운전 택시가 소비자에게 마일리지당 0.25달러의 비용을 청구할 수 있고, 이는 광범위한 채용을 촉진하는 것으로 추정하고 있다.- 자율주행 승차공유 서비스는 편리한 포인트 투 포인트 교통 접근성을 증가시킬 수 있다. 인플레이션에 따라 조정된 개인용 자동차 소유 및 운영 비용은 거의 100년 전 첫 번째 자동차 모델인 모델T가 출시된 이후 변함이 없다. 아크인베스트는 규모에 맞는 자율주행 택시가 소비자에게 마일당 0.25달러의 비용을 청구할 수 있으며 이는 광범위한 채택을 촉진할 수 있을 것으로 추정하고 있다.- 자율주행 택시는 오늘날의 상상이 아니라 현실이다. 몸집을 키우는 첫 번째 주체가 시장 리더가 되는 것(왼쪽 그래프) 로보택시가 상업적으로 출시된 해(오른쪽 그래프), 오늘 데이터를 수집하는 자동차의 수-자동 운전 전기 자동차의 전환을 바탕으로 2030년까지 석유 수요는 30%감소할 가능성이 있다. 아크·인베스트의 전기 차 예측에 의하면, 석유 수요는 최고조에 달하고 있으며 2030년까지 하루 5%또는 500만배럴, 2035년까지 10%감소할 가능성이 있다. 또 자가용보다 활용도(capacity utilization)이 10배 높아져자동 운전 차 채용까지 더하면 2035년까지 석유 수요가 하루 3천 만배럴 감소할 가능성이 있다.-2017년 세계 자동차 판매가 절정에 이른 가능성이 있다. -2017년 아크 인베스트는 인간이 운전하는 승차 공유 및 자동 운전 택시가 2025년에 대한 합의된 기대에 비해서 전체 자동차 판매를~2400만까지 감소시킨다고 전망했다.-2017년 이후 자동차 판매가 예상보다 크게 줄었지만 이는 신종 코로나 바이러스 감염증과 관련한 서플라이 체인 위기의 영향이 크다.-자동 운전 차는 사람이 운전하는 자동차보다 이용률이 높은 승객 수와 한명당 마일 수가 많지만 도로 위의 차량 수는 줄이기.-자동 운전 택시가 도시 교통을 지배하기 시작할수록 아크 인베스트는 지금, 판매, 생산 또는 배송된 제품 또는 서비스의 총 단위 수가 2025년과 2027년에 대한 오늘의 공감대 전망치보다 각각~2600만대 줄어들 것으로 예상된다.->세계 전체 자동차 판매량이 줄어들 것으로 예상-자동 운전 택시는 단거리 항공 편의 60%를 없앨 수 있다. 가격이 마일 당 4달러에서 0.25달러에 이르기에 공항 간 수송을 포함한 시간 및 비용 절감을 바탕으로 로보 택시는 단거리 항공 편의 60%보다 매력적인 옵션이 될 수 있다.-위험에 노출된 단거리 비행은 현재 세계의 항공사 수익의 20%인 1,000억달러를 낳고 있다. 가격이 1마일당 0.50달러의 로봇 택시 서비스는 단거리 항공 편의 절반 이상보다 싼 경우. 1마일당$0.25로 로봇 택시 서비스는 단거리 여행의 95%보다 비용 효율적일 가능성이 있다.-단체 여행의 경우 비용과 시간적 이점이 더 극적임.단거리 항공 편의 75%-84%보다 2-3인용 자율 택시가 더 나은 선택이 될 수 있다.EBIT = 당기순이익+이자비용+세금, 기업가치(EV) = 시가총액+순부채- 자율주행 택시는 2027년 4조달러의 수익을 창출할 수 있다.(그래프) 자동 플랫폼 제공업체의 매출, 수익 및 기업가치 추정치-자동 운전 플랫폼 공급 업자는 2027년에 자동 운전에서 창출되는 기업 가치를 지배할 수 있다(왼쪽 그래프:2023년 1월 기준 승차 공유&자동 운전 시작, 자동차 회사인 자동차 대여 회사의 기업 가치)(오른쪽 그래프:2027년에 예상되는 자동 운전 플랫폼 제공 업체, 자동 운전 전기 자동차 제조 업체 fleetowners의 기업 가치)자동 운전에 의한 물류의 변화-자동 운전 물류는 글로벌 물류 체인을 개편. 트럭 드론, 로봇을 포함한 자동 운전 물류는 배송 비용을 낮추고 편리성을 높이는 것.-아크 인베스트는 가격에 대한 업데이트된 가정에 의하여 자동 운전 물류 수익이 현재의 거의 0에서 2030년까지 1~2조 달러로 증가할 가능성이 있다고 추정한다. 자동 배송료는 주행당 0.20달러에서 10달러 사이임.-도로를 주행하거나 하늘로 이동하는 자동 운전 차는 유통 전반의 비용을 감소시킨다. 아크·인베스트의 연구에 따르면 자동 운전 차는 루프 내의 인간 시스템보다 높은 활용률에서 작동하는 라스트 마일로 소량을 위한 보다 비용 효율적인 배송 시스템을 만들자는 것.(그래프 설명)트럭 적재 배송비(탕-마일 운송 비용):자율 전기 트럭은 인간이 운전할 디젤 트럭보다 낮은 관리 및 인건비뿐 아니라 보다 높은 활용률의 혜택을 받은 로컬 일괄 배송 비용(배송당):도로를 걷는 로봇은 싸고 소비자의 쇼핑 습관을 바꾸기.현지 소형 품목 배송비(배송당):자동 운전 드론 판매 분은 상당한 점유율이 얻을 것으로 보인다.-자동 운전 차처럼 로봇과 드론은 배송비가 높은 나라에서 더 큰 영향을 미칠 것이다.왼쪽 그래프-소포 배달 요금(평균)프랑스>캐나다>US>이탈리아>호주>독일 일본>브라질>노르웨이>인도>중국>드론 배송비(*전망치)오른쪽 그래프-식품 배달료(평균)문 대시&워 바 잇츠(미국)아마존 홀 푸드(미국)월마트 익스프레스(미국)Instacart인 스타카ー토(미국)저스트·잇·감수·원정(유럽)JD징동(중국)메이 투안(중국)배송 실수 프리 시드 론 배송비 예측 값*로봇- 실시간 자동 배송은 2030년에 1-2조 달러의 addressablemarket을 창출할 수 있다.-드론과 로봇 배달은 배달당$0.20-$0.40센트에서 수익성 있는 가격을 책정할 수 있다. 한편 우편 및 실시간 배달에 대한 현재의 요금 구조는 단기적으로 배달당$10이다.(그래프)2030년 식품 및 소포의 자율 배달을 위한 시장-가격대별로 세분화된 시장 2,500억달러:고 비용 시장의 소포 및 음식 배달은 배달인당 3.50-10달러에 배송 가능 5,000억달러:소비자의 시간 가치에 따르고 고비용 시장의 수요가 점진적으로 증가 4,000억달러:저비용 시장의 소포 및 음식 배달당 0.80달러 1,500억달러:자율 배송을 위한 저렴한 가격대 0.40-0.0-식사와 소포 드론 배달은 초기 추정치보다 더 큰 기회가 될 수 있다. 더 높은 초기 가격을 기준으로 2030년까지 드론 배달 비용은 소포에 5000억달러, 식당 식사에 2000억달러로 이전 ARK으로 추정했던 것보다 5배 많을 가능성이 있다. 드론은 2030년의 전자 상거래에서 20조 달러, 식사 2조 달러의 절반 이상을 옮길 수 있다. 과거 10년간 성장의 가속화는 초기하 급수적인 성장세를 보이고 있다(왼쪽 그래프)소포 배달 수익(단위:십 억)2022년:사람이 배달 2500억달러 2027년:사람이 배달 4000억달러, 드론 3000억달러 2030년:사람이 배달 3500억달러, 드론 5000억달러(오른쪽 그래프)푸드 드론 배달료(단위:10억)2022년:사람이 배달 600억달러 2027년:사람이 배달 200억달러, 드론 400억달러 2030년:사람이 배달 2000억달러, 드론 2000억달러-세계의 식료품 판매의 6%만이 온라인에서 이루어지고 있다. 흥미롭게도 미국 쇼핑객들은 온라인 식료품 주문 30~40%를 픽업합니다. “이 수치는 편리하고 저렴한 로봇 배송에 줄것”(그래프)2022년 전체 식료품 판매에서 전자 상거래가 비중(국가)-로봇 식료품 배달은 2030년까지 400억달러의 수수료를 만들 수 있다. 2030년에 전자 상거래(온라인)은 전 세계 11조 달러 규모의 식료품 시장의 35%를 차지할 수 있고 배달의 절반 이상을 로봇이 차지할 수 있다.(위 그래프상에서는 약 65%)(왼쪽 그래프 풀이)식료품 시장 매출 11조 달러의 35%=3.9조원 온라인 매출 3.9조원=2.5조 달러 로봇+1.4조 달러 기존의 배송료를 제외한 식품 구매 매출(오른쪽 그래프)로봇 식료품 배달 수수료 2027년 90억달러 → 2030년 400억달러-소포와 식품 배송 드론은 2030년까지 7천억달러 이상의 수수료를 창출할 것으로 예상된다. Google Wing, Amazon Prime Air, Nuro, Meituan, Alibaba, JD, Walmart및 Domino’s Pizza는 사내 또는 파트너를 통하드론 및 로봇 배송 솔루션을 개발하고 있다. ARK의 관점에서 자율 기술 스택을 소유하고 운영하는 회사는 경제에서 가장 큰 역할을 차지하는 것 2027년:소포 배송 드론 3000억달러+식품 배송 드론 400억달러+식료품 배송 로봇 90억달러 2030년:소포 배송 드론 5000억달러+식품 배송 드론 200억달러+식료품 배송 로봇 400억달러-2030년까지 자동 운전 트럭이 철도보다 비용 효율적이다. 도어 투 도어 트랙은 철도에 비해서 상당한 속도 이점을 제공하고 전환 간 운송을 분담하기. Aurora, Waymo그리고 Pony.ai 같은 자동 운전 차량 플랫폼을 개발하는 회사의 예에 속한다.2030년 예측:모드별톤-마일당 비용 항공 운송$1.23인간이 운전할 디젤 트럭$0.07철도(기차)$0.04자동 운전 전기 자동차 트럭$0.03바 지 배(Barge)- 짧은 거리의 해상 운송에 사용되는 소형 선박$0.03- 자율주행 트럭이 철도 산업의 위기를 초래할 수 있다. 전 세계적으로 연간 1조2천억달러 이상이 인프라로 쓰이고 있으며, 중국이 전체의 절반 이상을 차지하고 있다. (그래프) 철도 인프라에 대한 연간 투자(단위: 10억달러)- 2030년까지 전 세계 자율배송 매출은 총 1~2조달러에 달할 것으로 예상된다. 자율주행 물류는 기업이 소비자와 기업에 훨씬 빠르고 편리하게 상품을 운송하고 구매 패턴을 바꿔 글로벌 공급망을 재편할 수 있도록 지원하는 것이다. 로봇-로봇 공학과 3D프린팅은 제조업 혁명을 촉진. 개발부터 생산까지 걸리는 시간을 단축하고 물류 체인을 단축하고 낭비를 줄이고 비용을 줄일 수 있습니다. ARK는 제조 로봇과 3D프린팅 기업 가치가 2022년 700억달러에서 2030년에는 9조 달러에 향후 8년간 연간 80%의 비율로 증가할 것으로 추정하고 있다.-자동화의 채용은 보통 불황과 위기 사이에 가속한다. 산업용 로봇의 채용은 2002년 닷컴 붕괴 이후 그리고 2008-2009년 위기 이후 다시 가속했다. 2019년 중국과 미국의 무역 갈등과 2020년부터 2022년까지 물류 체인 병목 현상의 시기에도 이는 마찬가지다.한 시간 물건을 가지고 다니는 건수- 로봇 성능은 컴퓨터 비전과 딥러닝 발전으로 지난 7년간 33배 향상됐다.- 아마존은 로봇 기술 개발에 있어 중대한 순간에 도달하고 있다. 아마존은 하루에 1,000개의 로봇을 생산하고 있다. 향후 몇 년 안에 아마존은 연간 직원 수보다 로봇 수가 많아질 가능성이 있다.-제조업에서 로봇이 침투한 기회는 어마어마하다. 아마존은 다른 산업을 위한 길을 제시하는 대량 로봇 채용의 초기 단계에 있다. 아마존의 로봇량에 도달하기 위해서는 미국 제조 산업이 현재 전 세계의 산업용 로봇의 약 6배인 400만대의 로봇을 추가해야 한다. 장기적으로 로봇 량의 상한은 얼마일까?- 제조업에서 로봇이 침투할 수 있는 기회는 엄청나다. 아마존은 다른 산업을 위한 길을 제시하는 대량 로봇 채용 초기 단계에 있다. 아마존 로봇량에 도달하려면 미국 제조산업이 현재 전 세계 산업용 로봇의 약 6배인 400만대의 로봇을 추가해야 한다. 장기적으로 로봇 양의 상한선은 얼마일까?인공 지능(AI)데이터와 함께 진화하는 계산 시스템과 소프트웨어는 까다로운 문제를 해결하고 지식 작업을 자동화하고 모든 경제 부문에 기술의 통합을 가속시키는 것. 뉴럴 네트워크의 채용은 인터넷의 도입보다 중대한 것이 입증돼야 하고, 10조 달러의 가치를 창출하는 것. 규모에 따라서는 이들의 시스템은 전례 없는 컴퓨팅 자원을 필요로 하여 Al모델을 훈련·운영하는 차세대 클라우드 데이터 센터를 Al별 컴퓨팅 하드웨어가 장악함. 엔드 유저의 잠재력은 분명. Al-driven Intelligent Devices는 사람들의 생활에 넓게 퍼진다 소비, 작업 및 놀이 방법을 변화시킨다. 인공 지능의 채용은 모든 부문을 변화시키고 모든 사업에 영향을 주고 모든 혁신 플랫폼을 촉진하는 것.에너지 저장소(Energy Storage)고급 배터리 기술의 비용 감소는 폼 팩터의 폭발을 일으키고 사람과 물건을 여기저기에 이동시키는 비용을 붕괴시키는 자율 이동 시스템을 가능하게 한다. 전기 드라이브 트레인의 비용 삭감은, 하늘을 나는 택시를 포함하여 마이크로 모빌리티와 항공 시스템을 개방했고 도시의 풍경을 변화시키는 비즈니스 모델을 가능하게 한다. 자율성은 택시, 배달 및 감시 비용을 몇배로 줄이고 전자 상거래의 속도를 높이고, 규칙은 아닌 개별 자동차 소유권을 예외적으로 마찰 없는 운송을 가능하게 한다. 대규모 고정 배터리와 결합한 이런 혁신은 에너지의 변화를 일으키는 액체 연료를 전기로 대체하는 발전 인프라를 네트워크의 끝에 밀어넣는 것.멀티 오밋크시ー켄싱그(Multiomic Sequencing)디지털 생물학 데이터를 수집, 배열 및 이해하는 비용이 급격히 떨어졌다. Multiomic Technologies는 연구 과학자, 치료 조직 및 건강 플랫폼에 DNA, RNA, 단백질 및 디지털 건강 데이터에 대한 전례 없는 접근을 제공. 암 치료는 범 암 피 검사를 통해서 변화해야 한다. 다중 미생물 데이터는 희귀 질병과 만성 질환을 대상으로 치료하는 새로운 유전자 편집 기술을 사용하는 새로운 정밀 치료법에 포함되어야 한다. 다중 경제학은 산업 전반, 특히 농업 및 식량 생산에 적용되는 새로운 생물학적 구조 설계 및 합성을 포함하고 전혀 새로운 프로그램 가능한 생물학 기능을 제공한다.로봇 공학(Robotics)인공 지능에 의해서 촉매 하는 Adaptive Robots는 인간과 함께 작동하고 기존 인프라를 탐색하고 제품의 제조 및 판매 방식을 바꿀 수 있다. 3D프린팅은 제조의 디지털화에 기여하고 최종 사용자 부품의 성능과 정밀도뿐만 아니라 공급망의 복원력도 높일 수 있다. 한편 세계 최고의 로봇인 재사용 가능 로켓은 위성 별자리의 발사 비용을 줄이고 중단 없는 연결을 가능하게 해야 한다. 초기 혁신 플랫폼인 로봇 공학은 극초음속 여행에 의한 거리 비용, 3D프린터로 인한 제조 복잡성 비용 및 Al유도 로봇에 의한 생산 비용을 붕괴시킬 수 있다.아크 인베스트 2023빅 아이디어 원문 자료:2023년의 큰 아이디어:Innovation is Off Off Big Ideas 2023은 오늘날 진화하고 있는 기술적 혁신을 강조하는 매우 중요한 성장 가능성을 낳고 있습니다. tomorrow.ark-invest.com아크인베스트 2022 빅 아이디어 – 인공지능, 자율주행 관련:아크 인베스트 빅 아이디어 2022(BIG IDEA 2022)-인공 지능-현금 우드가 이끄는 ARK Investment Management에서 빅 아이디어 2022보고서를 공개했습니다.–아…blog.naver.com아크인베스트빅아이디어2022(BIGIDEA 2022) -인공지능-캐시우드가 이끄는 ARK인베스트먼트매니지먼트에서 빅아이디어2022보고서를 공개했습니다. -아… blog.naver.com아크 인베스트 빅 아이디어 2022(BIG IDEA 2022)-자동 운전 승차 공유&물류-현금 우드가 이끄는 ARK Investment Management에서 빅 아이디어 2022보고서를 공개했습니다.–지…blog.naver.com#아크인베스트 #ARK #ARK인베스트먼트 #BIGIDEA #2023아크빅아이디어 #아크빅아이디어 #자율주행 #AI #로봇 #인공지능 #물류 #로보택시 #승차공유
