Copilot 的 71 分鐘
GitHub 把 95 名開發者隨機分成兩組做同一項程式任務。用 Copilot 的組別花 71 分鐘完成，沒用的組別花了 161 分鐘。
資金十年來第一次下滑 — 企業採用率也第一次停下腳步
AI 指數 2023 第 4 章講的是 2022 年 — 十年來一路向上的投資曲線，終於在這一年折彎。私人投資下降 26.7%，拿到錢的公司變少、交易件數變少，使用 AI 的組織比例不升反降。沒有下滑的是：雇主對 AI 技能的需求、已經導入 AI 的公司把它用得多深，以及中國對工業機器人的胃口。先看數字：
91.92022 年全球 AI 私人投資(十億美元，下降 26.7%)
189.62022 年全球企業 AI 投資(十億美元，比 2021 年低約三分之一)
47.4美國私人 AI 投資(十億美元) — 為中國 13.4 的 3.5 倍
50% 至少在一項職能中採用 AI 的組織(2021 年為 56%、2017 年為 20%)
1,3922022 年全球新獲資金的 AI 公司數(2021 年為 1,669 家)
268,2002021 年中國安裝的工業機器人 — 佔全球總量的 51.8%
4.2 — 十年來第一個下跌年，而且跌得不輕
2022 年全球企業 AI 投資降到 1,896 億美元，約比 2021 年低三分之一；私人投資則下降 26.7%，來到 919 億美元。但兩者都仍遠高於十年前的起點：企業投資自 2013 年以來成長十三倍，私人投資也還是 2013 年的 18 倍。
更少的交易，更少的公司
- 2022 年共有 3,538 件 AI 相關的私人投資案，較 2021 年減少 12% — 但仍是 2013 年的六倍。
- 新獲資金的 AI 公司從前一年的 1,669 家減少到 1,392 家。2013 年這個數字是 495 家。
- 除了最頂端的級距之外，每個募資規模級距都在萎縮。超過 10 億美元的交易從 4 件增為 6 件，5 億至 10 億美元的級距卻從 13 件崩到 5 件，1 億至 5 億美元從 277 件掉到 164 件，5,000 萬美元以下的交易也從 2,851 件減為 2,585 件。
- 這一年最大的幾筆私人投資，以熱潮期的標準來看都算不上大：中國電動車廠廣汽埃安拿到 25 億美元；美國國防產品公司 Anduril Industries 的 E 輪募得 15 億美元；德國商業數據公司 Celonis 募得 12 億美元。
- 全年單筆金額最高的 AI 交易不是募資，而是併購 — Nuance Communications 作價 198 億美元，其後是 Citrix Systems(171.8 億美元)與 Avast(80.2 億美元)。
美國仍然領先 — 但也跌了 35.5%
美國 474 億美元的 AI 私人投資，約為中國(134 億美元)的 3.5 倍、英國(44 億美元)的 11 倍。但領先並不代表免疫：美國的 AI 私人投資年減 35.5%，中國更減少 41.3%。若把 2013 至 2022 年累加起來，排名沒有改變 — 美國吸引了 2,489 億美元、中國 951 億美元、英國 182 億美元，其後是以色列(108 億美元)、加拿大(88 億美元)與印度(77 億美元)。
- 創業活動跟著同一張地圖走。2022 年美國有 542 家新獲資金的 AI 公司，中國 160 家、英國 99 家 — 美國是歐盟加英國總和的 1.9 倍、中國的 3.4 倍。
- 拉長到十年，差距更明顯：美國累計 4,643 家，約為中國 1,337 家的 3.5 倍、英國 630 家的 7.4 倍。
- 以領域來看，2022 年獲得最多資金的是醫療與健康照護(61 億美元)、資料管理處理與雲端(59 億美元)、金融科技(55 億美元)、資安與資料保護(54 億美元)與零售(42 億美元)。
- 多數領域拿到的錢都比 2021 年少。逆勢成長的是半導體、工業自動化與網路、資安與資料保護、無人機、行銷與數位廣告、人資科技、AR/VR 與法律科技。
- 換個角度看：即使經歷這波下滑，大多數領域在 2022 年拿到的私人投資，仍多於 2017 年。
4.1 — 投資在跌，但對 AI 人才的需求沒有
在幾乎每一個有資料的美國產業裡，要求 AI 技能的職缺比例都從 2021 年平均的 1.7% 上升到 2022 年的 1.9%。唯一的例外是農林漁牧業。投資人在收手的同時，雇主仍在為 AI 招人。
- 全球來看，美國要求 AI 技能的職缺比例最高(2.05%)，其後是加拿大(1.45%)、西班牙(1.33%)、澳洲(1.23%)與瑞典(1.20%)。樣本中每一個國家在 2022 年的 AI 職缺數都多於 2014 年。
- 以技能群來看，機器學習的需求最高(佔全美職缺的 1.03%)，其次是人工智慧(0.61%)、自然語言處理(0.20%)、類神經網路(0.16%)與自動駕駛(0.15%)。所有列出的技能群，需求都高於十年前。
- Python 是 AI 雇主最常指名的專門技能。2022 年它出現在 296,662 則美國 AI 職缺中，2010 至 2012 年間只有 12,884 則；它在 AI 職缺中的佔比也從 5.36% 升到 37.13%，成長 592%。
- 佔比成長最快的都是比較新的領域：Amazon Web Services(+4,763%)與資料科學(+3,767%)，相較之下 Java 只有 +52%。
美國 AI 職缺的地圖正在攤開
2022 年加州釋出 142,154 個 AI 職缺，領先德州(66,624 個)與紐約州(43,899 個)。但若以佔該州自身職缺的比例來看，領先者就換人了：華盛頓特區以 2.95% 居首，其後是德拉瓦州(2.66%)、華盛頓州(2.48%)、維吉尼亞州(2.42%)與加州(2.21%)。真正值得看的是集中度的變化。加州仍握有全美 17.87% 的 AI 職缺，領先德州(8.37%)、紐約州(5.52%)與華盛頓州(3.93%) — 但它的佔比自 2019 年起持續下滑，已不再擁有全國四分之一的 AI 工作。這四個州在 2021 至 2022 年間的職缺絕對數，則都明顯增加。
招聘、技能，以及性別落差
- 以 LinkedIn 的相對 AI 招聘指數來看，2022 年香港的 AI 招聘成長最強，達 1.37，其後是西班牙(1.19)、義大利(1.18)、英國(1.18)、阿拉伯聯合大公國(1.15)與南非(1.13)。
- 樣本中多數國家如今聘用的 AI 人才都比 2016 年多，但對許多國家而言，招聘率大約在 2020 年見頂、隨後下滑，之後趨於平穩。
- 以 2015 至 2022 年的相對 AI 技能滲透率來看，印度以 3.23 居首，其後是美國(2.23)、德國(1.72)、以色列(1.65)，加拿大與英國並列(皆 1.54)。3.23 的意思是：在同一組職業中，印度會員列出 AI 技能的機率是全球平均的 3.23 倍。
- 樣本中每一個國家，男性的 AI 技能滲透率都高於女性。女性滲透率最高的是印度(1.99)、美國(1.28)與以色列(0.87) — 同樣三國的男性則分別是 3.27、2.36 與 2.05。
4.3 — 採用率停在原地，已經進去的公司卻愈鑽愈深
在麥肯錫調查的 1,492 個組織中，2022 年有 50% 已在至少一個事業單位或職能導入 AI — 低於 2021 年的 56%，但仍遠高於 2017 年的 20%。採用率已經在 50% 到 60% 之間停留了三年。持續上升的，是這些採用者把 AI 用得有多重。
一個組織在至少一項職能中嵌入的 AI 能力數量，平均值從 2018 年的 1.9 項倍增到 2022 年的 3.8 項。最普遍被嵌入的能力是機器人流程自動化(39%)、電腦視覺(34%)、自然語言文字理解(33%)與虛擬客服(33%)。最常見的應用情境是服務營運最佳化(24%)，其次是打造以 AI 為基礎的新產品(20%)、顧客分群(19%)、客服分析(19%)，以及用 AI 強化既有產品(19%)。把這兩份清單放在一起看，你會看到一種面很廣但不華麗的企業 AI：自動化與文字處理，對準的是營運與顧客。
哪裡賺得到錢，哪裡真的在用
- 在成本面，導入 AI 後最多受訪者看到下降的職能是供應鏈管理(52%)、服務營運(45%)、策略暨企業財務(43%)與風險(43%)。
- 在營收面，領先的是行銷與業務(70%)、產品或服務開發(70%)，以及策略暨企業財務(65%)。
- 以地區來看，北美的採用率以 59% 領先，其次是亞太(55%)與歐洲(48%)。全球平均 50%，比 2021 年低 6 個百分點；大中華區更下跌 20 個百分點到 41%。
- 產業與職能交叉後最高的組合是：高科技與電信業的風險(38%)、消費品與零售業的服務營運(31%)，以及金融服務業的產品與服務開發(31%)。
- 變化並非全都同一個方向：年增最多的是消費品與零售業的策略暨企業財務(25 個百分點)，跌最多的則是高科技與電信業的產品與服務開發(38 個百分點)。
企業領導者說是什麼卡住了他們
- 組織認為導入 AI 時最相關的風險是資安(59%)、法規遵循(45%)、個人隱私(40%)與可解釋性(37%)。最少被提到的是國家安全(13%)與政治穩定(9%)。
- 擔心的人多，動手的人少。只有 51% 的組織針對資安採取了減緩措施，法規遵循 36%、個人隱私 28% — 與「認為此風險相關」的比例分別差了 8、9 與 12 個百分點。
- 在勤業眾信針對 2,620 位企業領導者的調查中，94% 認為 AI 對組織的整體成功「重要」，82% 同意 AI 能提升績效與工作滿意度。
- 76% 預期下一個會計年度會增加 AI 投資 — 仍是絕大多數，但比 2021 年低 9 個百分點、比 2018 年低 12 個百分點。
- 啟動 AI 專案的三大挑戰是：證明商業價值(37%)、高層承諾不足(34%)與選對 AI 技術(33%)。擴大規模的主要障礙則是管理 AI 相關風險(50%)、取得更多訓練資料(44%)與實際導入技術(42%)。
- 領導者說自己真正達成的成果是：降低成本(37%)、改善跨部門協作(34%)、發掘有價值的洞察(34%)，以及改良或客製化產品與方案(33%)。
章節裡的五個特寫
五件塞不進總體數字裡的事 — 一場關於程式助理的對照實驗、這一年最大的幾筆交易、高階主管公開說了什麼，以及機器人用途上的兩個轉變。
這一年最大的四張支票
2022 年單筆金額最高的 AI 投資是 Nuance Communications 的 198 億美元 — 而且那是併購，不是募資。
財星 500 大在法說會上說了什麼
2022 會計年度有 268 場財星 500 大的法說會提到 AI — 少於前一年的 306 場，但仍高於 2018 年的 225 場。
設計來站在你旁邊的機器人
協作型機器人 — 設計來與人一起工作，而不是替人工作 — 佔新安裝工業機器人的比例，從 2017 年的 2.8% 上升到 2021 年的 7.5%。
不在工廠裡的那些機器人
專業服務型機器人的安裝量在旅宿、醫療、清潔與物流全面上升 — 其中運輸與物流一年成長 1.5 倍。
關於一個轉折年的五個問題
關於 AI 在經濟中的位置，2022 年的數字說了什麼、又沒說什麼。
2022 年的 AI 投資真的崩了嗎？
跌得很重，但是從一個非常高的基期跌下來。2022 年全球 AI 私人投資為 919 億美元，較 2021 年下降 26.7%，是過去十年來第一次年減。企業 AI 投資總額 — 併購、少數股權、私人投資與公開發行加總 — 為 1,896 億美元，約比 2021 年低三分之一。但十年尺度的圖像沒有改變：AI 私人投資仍是 2013 年的 18 倍，企業投資十年間成長了十三倍。這次的退潮是全面的，而不是集中在某一處：私人投資件數 3,538 件，減少 12%；新獲資金的 AI 公司 1,392 家，前一年是 1,669 家。除了超過 10 億美元的交易從 4 件增為 6 件之外，每個募資規模級距都在縮小。
還有哪些國家在投錢？
還是同一批，只是金額變少。2022 年美國投入 473.6 億美元，約為中國 134.1 億美元的 3.5 倍、英國 43.7 億美元的 11 倍，其後是以色列與印度(皆 32.4 億美元)與南韓(31.0 億美元)。兩個領先者都大幅下滑 — 美國的 AI 私人投資減少 35.5%，中國減少 41.3%。若從 2013 年累計，順序完全相同：美國 2,489 億美元、中國 951 億美元、英國 182 億美元、以色列 108 億美元、加拿大 88 億美元。新公司的誕生也跟著同一張地圖：2022 年美國有 542 家新獲資金的 AI 公司，中國 160 家、英國 99 家 — 美國是歐盟加英國總和的 1.9 倍、中國的 3.4 倍。
採用率既然停住了，那已經導入的公司有賺到嗎？
就他們自己的回報來說，有。2022 年有 50% 的受訪組織在至少一項職能中導入了 AI，低於 2021 年的 56%，但仍是 2017 年 20% 的兩倍以上 — 那是停在 50% 到 60% 之間的高原，不是下坡。在這些組織內部，使用還在加深：平均嵌入的 AI 能力數從 2018 年的 1.9 項倍增到 2022 年的 3.8 項。在成本面，受訪者最常回報下降的是供應鏈管理(52%)、服務營運(45%)，以及策略暨企業財務與風險(皆 43%)。在營收面，領先的是行銷與業務(70%)、產品與服務開發(70%)與策略暨企業財務(65%)。本章描繪的是一道正在拉開的差距：採用不再往外擴散，但已經在裡面的組織持續往前走。
中國在工業機器人上有多強勢？
2021 年是中國安裝的工業機器人首次超過全世界其餘國家總和的一年 — 268,200 台對上其他所有國家的 249,000 台。這是日本 47,200 台的 5.7 倍、美國 35,000 台的 7.7 倍，其後為南韓(31,100 台)與德國(23,800 台)。中國在 2013 年超越日本，當時佔全球安裝量的 20.8%；到 2021 年，這個比例已是 51.8%。全球數字也在反彈：2021 年全球安裝 517,000 台工業機器人，較 2020 年成長 31.3%，較 2011 年成長 211.5%；運轉存量則從 3,035,000 台增加 14.6% 到 3,477,000 台。幾乎每個受調國家都成長，以加拿大(66%)、義大利(65%)與墨西哥(61%)居首；新加坡是明顯的例外，為 -35%。
這些機器人到底進了哪裡、在做什麼？
先是電子，再來是汽車。2021 年全球安裝最多工業機器人的產業是電機電子(137,000 台)，其次是汽車(119,000 台)；圖中每個產業的安裝量都高於 2019 年。若以任務來分，搬運遙遙領先 — 2021 年有 230,000 台機器人被裝來做搬運，是焊接(96,000 台)的 2.4 倍、組裝(62,000 台)的 3.7 倍；除了噴塗與加工之外，每個應用類別在 2021 年的安裝量都多於 2019 年。兩大經濟體的形狀不同：中國最大的產業是電機電子(88,000 台)、汽車(62,000 台)與金屬與機械(34,000 台)，而且中國每一個工業部門在 2021 年的安裝量都高於 2019 年。美國則仍以汽車業的 9,800 台居首，但這個產業年減，同時食品(3,400 台)與塑膠及化學製品(3,500 台)上升。
用五句話看這一章
第 4 章「經濟」的頭條發現。
十年來，AI 私人投資首次出現年減。2022 年全球 AI 私人投資為 919 億美元，較 2021 年下降 26.7% — 但仍是 2013 年的 18 倍。
幾乎每一個美國產業對 AI 專業技能的需求都在上升 — 從 2021 年佔職缺的 1.7%，上升到 2022 年的 1.9%。
2022 年投入美國的 474 億美元，約為排名第二的中國(134 億美元)的 3.5 倍。
採用 AI 的公司比例自 2017 年以來成長超過一倍，但近年停在 50% 到 60% 之間。已導入 AI 的組織回報有實質的成本下降與營收成長。
2021 年，中國安裝的工業機器人比全世界其餘國家加起來還多。