两位朋友在不同群里分享了同一份深度报告。

一位是LH美女，她在“AIGC时代”群里上传了这份文档，响应寥寥，可能是因为这些报告没有像八卦文那样容易带来冲击。

你看韩彬的这篇《金融妲己：基金公司女销售的瓜，一个比一个渣》，阅读量轻松上千，再看他公众号其它技术文，阅读量基本保持在两三百。

今天KV大神在“一起学英语”群里也分享了这份文档。

大神分享频次多，说明文档质量高，于是我借助ChatGPT快速学习了这份报告。

报告是麦肯锡发布的。如果不知道麦肯锡，大伙一定听说过《金字塔原理》，这本书就是作者在麦肯锡工作期间整理和编写的。

麦肯锡是全球顶级管理咨询公司之一。世界排名前100家公司中70%左右是麦肯锡的客户，包括中国平安保险集团、AT&T、花旗银行、柯达、壳牌、西门子、雀巢、奔驰汽车等。

麦肯锡公布的15项技术分别是：应用人工智能、机器学习产业化、生成式人工智能、下一代软件开发、信任架构和数字身份、Web3、先进连接技术（5G/6G、Wi-Fi 6/7等）、沉浸式现实技术（VR/AR）、云计算和边缘计算、量子技术、未来交通、未来生物工程、未来航天技术、电气化和可再生能源、电气化和可再生能源之外的气候技术。

1. 应用人工智能：机器学习所训练的模型可用于解决一些分类、预测和控制问题，以使某些工作自动化、增加或增强某些能力和产品，以及做出更好的决策。

2. 机器学习产业化：快速发展的软件和硬件解决方案生态系统正在推动各种工作实践，从而可以加快机器学习解决方案的开发、部署和维护工作，并降低其风险。

3. AIGC（生成式人工智能）：AIGC可以通过挖掘非结构化混合模态数据集来创建文本、视频、代码甚至蛋白质序列等各种形式的新内容，从而实现工作的自动化，并且做得更好更快。

4. 下一代软件开发：新的软件工具(包括那些可支持现代代码部署管道和自动完成代码生成、测试、重构和翻译的工具)可以提高应用程序的质量和改进开发流程。

5. 信任架构和数字身份：数字信任技术使企业能够在使用其数据、数字产品和服务时建立、扩大和维护利益相关者的信任。

6. Web3：Web3 包括各种平台和应用程序，旨在通过开放的标准和协议，实现向未来的去中心化的互联网转变，同时还可保护数字所有权。这不仅仅是加密货币投资，而是为特定目的设计软件的一种变革方式。这种转变有可能为用户带来更大的数据所有权，并催生新的商业模式。

关于Web1、Web2、Web3的区别，打个比方来解释：

• 从内容呈现角度来看，Web1是文本的、Web2是图片和视频多媒体的、Web3是3D全息的；

• 从内容存取技术角度来看，Web1是可读、Web2是可写、Web3是生成；

• 从内容生产角度来看，Web1是PGC（记者写）、Web2是UGC（大众写）、Web3是AIGC（人工智能写）；

• 从内容组织角度来看，Web1是集中化（统一门户信息和统一搜索入口信息）、Web2是社交网络分散式中心（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. 先进连接技术：低功耗无线网络、5G/6G 蜂窝网络、Wi-Fi 6/7、低地轨道卫星以及其他技术可以为一系列数字解决方案提供支持，从而这些解决方案可推动当今和未来各行业的发展和提高生产力。

8. 沉浸式现实技术：沉浸式现实技术利用传感技术和空间计算，帮助用户通过混合现实或增强现实技术“以不同的视角看世界”，或通过虚拟现实技术“看不同的世界”。

9. 云计算和边缘计算：在云计算和边缘计算领域，工作负载分布在不同地点(例如超大规模远程数据中心、区域中心和本地节点)，以缩短延迟，降低数据传输成本，遵守数据主权法规、数据自主权，以及保证安全性。

10. 量子技术：基于量子的技术可为处理某些问题提供指数级增长的计算性能，并可使通信网络变得更安全。

11. 未来交通：交通技术旨在利用自主、互联、电动和共享解决方案，提高人员和货物在陆地和空中运输的效率以及可持续性。

12. 未来生物工程：生物技术和信息技术的融合可改善人类健康和人体机能，改变食物营养价值链，设计出创新型产品和服务。

13. 未来航天技术：卫星、发射器和居住技术的进步以及成本的降低，使创新型航天业务和服务成为可能。

14. 电气化和可再生能源：电气化和可再生能源有助于推动实现净零排放承诺，所涵盖的能源包括太阳能、风能、水能和其他可再生能源；核能、氢能、可持续燃料，以及电动汽车充电。

15. 电气化和可再生能源之外的气候技术：气候技术包括碳捕集、利用和封存 (CCUS)；碳清除、自然气候解决方案、循环技术、替代蛋白质和农业、水和生物多样性解决方案和适应性，以及追踪净零排放进度的技术。

对于生成式人工智能实际应用，麦肯锡在报告中展示了多个案例，帮助用户更好地看到其技术优势。

• 匈牙利最大金融机构之一的OTP银行，在内部自研了生成式AI产品并应用在30多家银行中，通过语音和文本交互的方式，用来检测金融欺诈、网络安全等。

• 英国著名AI医药研究机构Exscientia，在药物研发的多个阶段中使用生成式AI，将研发时间从54个月降至11个月，整体成本降低了80%。

• 美国医药研发机构Insilico Medicine，开发了一种生成式AI用于预测临床试验的成功率，其准确率高达80%以上。

• Jasper通过OpenAI的GPT-3、GPT-4系列模型API，搭建了一个可生成各种文案的生成式AI平台，目前用户已超过10万人。

生成型人工智能有可能通过促进新产品开发，提升客户体验，从而重新定义企业和价值链。

该报告内容较多，有81页的篇幅，如果想查看对应技术的详细介绍，可以关注“王不留”公众号，回复“麦肯锡”三个字，下载这份《McKinsey Technology Trends Outlook 2023》（麦肯锡2023年技术趋势展望）深度研究报告。