อินเทอร์เน็ตเป็นรากฐานที่ทำให้ AI สามารถก้าวไปข้างหน้าได้: ตัวเลขเบื้องหลังการปฏิวัติเทคโนโลยีครั้งยิ่งใหญ่

การปฏิวัติทางเทคโนโลยีที่กำลังเร่งตัวเร็วที่สุดในปัจจุบันคือปัญญาประดิษฐ์

อินเทอร์เน็ตได้เปลี่ยนแปลงเกือบทุกด้านของชีวิตสมัยใหม่ มันเปลี่ยนวิธีการสื่อสาร การซื้อของ การเรียนรู้ การทำงาน การโฆษณา การสร้างธุรกิจ และการเข้าถึงข้อมูลของเรา

แต่การเปิดตัวระบบดังกล่าวจำเป็นต้องสร้างรากฐานดิจิทัลใหม่ทั้งหมดทั่วโลก

ในปี 1995 มีเพียง 14% ของผู้ใหญ่ในสหรัฐอเมริกาเท่านั้นที่สามารถเข้าถึงอินเทอร์เน็ตได้ ในขณะนั้น 42% ไม่เคยได้ยินเรื่องอินเทอร์เน็ตมาก่อน ในขณะที่อีก 21% มีเพียงความคิดคร่าวๆ ว่ามันคืออะไร ขนาดของการขยายตัวนั้นชัดเจนขึ้นเมื่อมองย้อนกลับไปในประวัติศาสตร์: ศูนย์กลางโฮสต์อินเทอร์เน็ตเติบโตจากสี่แห่งในทศวรรษ 1960 เป็นประมาณ 300,000 แห่งภายในปี 2000 ภายในปี 2025 ประมาณ 6 พันล้านคน หรือ 74% ของประชากรโลก เข้าถึงอินเทอร์เน็ตได้ การเติบโตนั้นยังคงทิ้งช่องว่างทางดิจิทัลระหว่างชุมชนที่เชื่อมต่อและไม่เชื่อมต่อไว้

ปัญญาประดิษฐ์ไม่จำเป็นต้องเริ่มต้นจากศูนย์

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ถือกำเนิดขึ้นบนพื้นฐานของเครือข่ายอินเทอร์เน็ตระดับโลกที่มีอยู่แล้ว ซึ่งประกอบไปด้วยสมาร์ทโฟน คอมพิวเตอร์ แพลตฟอร์มคลาวด์ ศูนย์ข้อมูล ผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ และผู้ใช้งานที่เชื่อมต่อกันหลายพันล้านคน รากฐานดังกล่าวทำให้ AI แพร่กระจายได้อย่างรวดเร็วในแบบที่นวัตกรรมทางเทคโนโลยีในอดีตไม่สามารถเทียบได้

สำหรับผู้นำ นักการตลาด นักพัฒนา และผู้เชี่ยวชาญด้านอื่นๆ ที่พยายามตัดสินใจในทางปฏิบัติ ความเร็วเป็นสิ่งสำคัญ เพราะ AI กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการประมวลผลข้อมูล วิธีการตัดสินใจ และวิธีการทำงานทั้งในชีวิตประจำวันและธุรกิจ การวิเคราะห์ต่อไปนี้จะพิจารณาอัตราการนำไปใช้ การลงทุนและการใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐาน ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมในด้านต่างๆ เช่น การตลาด การพัฒนาซอฟต์แวร์ การดูแลสุขภาพ การศึกษา วิทยาศาสตร์ และการขนส่ง และข้อจำกัดที่ยังคงส่งผลต่อความน่าเชื่อถือ การนำไปใช้งาน และความต้องการพลังงาน

การนำ AI มาใช้เร็วกว่าการเติบโตของอินเทอร์เน็ต: การปฏิวัติทางเทคโนโลยี

ดัชนี AI ปี 2026 ของมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดได้เปรียบเทียบการนำ AI แบบสร้างสรรค์มาใช้กับการนำคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลและอินเทอร์เน็ตมาใช้ในช่วงเริ่มต้น

จากการใช้ข้อมูลจากการสำรวจกลุ่มผู้ใหญ่ที่มีอายุระหว่าง 18 ถึง 64 ปี นักวิจัยประเมินว่าปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) มีการใช้งานอย่างแพร่หลายประมาณ 53% ภายในสามปีหลังจากการเปิดตัวสู่ตลาดวงกว้าง ซึ่งเร็วกว่าอินเทอร์เน็ตและคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลในขั้นตอนการเปิดตัวที่เทียบเคียงกันได้มาก

นี่ไม่ได้หมายความว่าผลกระทบระยะยาวของ AI จะยิ่งใหญ่กว่าอินเทอร์เน็ตโดยอัตโนมัติ การวัดผลนั้นต้องใช้เวลาหลายสิบปี

สิ่งนี้พิสูจน์ให้เห็นถึงสิ่งที่เห็นได้ชัดเจนยิ่งกว่านั้น นั่นคือ ปัญญาประดิษฐ์กำลังเข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันเร็วกว่าเทคโนโลยีสมัยใหม่ในยุคก่อนๆ อย่างเห็นได้ชัด

อินเทอร์เน็ตต้องการเวลาในการสร้างฐานผู้ใช้งาน ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้รับช่วงต่อมาแล้ว และ AI แบบสร้างสรรค์กำลังถูกนำไปบูรณาการเข้ากับผู้ช่วยส่วนตัวและงานแบบเรียลไทม์อื่นๆ แล้ว

ปัญญาประดิษฐ์สำหรับผู้บริโภคกำลังใช้งานอยู่แล้วในระดับแพลตฟอร์มระดับโลก

OpenAI รายงานในปี 2026 ว่า ChatGPT มีผู้ใช้งานประจำสัปดาห์มากกว่า 900 ล้านคน พร้อมด้วยสมาชิกผู้บริโภคที่ชำระค่าบริการมากกว่า 50 ล้านราย และผู้ใช้ทางธุรกิจที่ชำระค่าบริการมากกว่า 9 ล้านราย ส่วนผลิตภัณฑ์พัฒนาซอฟต์แวร์ Codex มีผู้ใช้งานประจำสัปดาห์ถึง 1.6 ล้านคน เพิ่มขึ้นมากกว่าสามเท่าตัวนับตั้งแต่ต้นปี

ตัวเลขเหล่านั้นเป็นเพียงตัวเลขจากบริษัท AI แห่งเดียวเท่านั้น

ผู้บริโภคยังโต้ตอบกับ AI ผ่านทางเครื่องมือค้นหา เครือข่ายสังคม สมาร์ทโฟน แพลตฟอร์มการทำงาน เครื่องมือสร้างสรรค์ ระบบบริการลูกค้า ผลิตภัณฑ์ทางการศึกษา บริการด้านสุขภาพ และซอฟต์แวร์ที่อาจไม่ได้ระบุอย่างชัดเจนว่าเป็นปัญญาประดิษฐ์

นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดประเมินว่า มูลค่าที่ผู้บริโภคชาวอเมริกันได้รับจากปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (AI) จะสูงถึง 172 พันล้านดอลลาร์ต่อปีภายในต้นปี 2026 เพิ่มขึ้นจาก 112 พันล้านดอลลาร์ในปีก่อนหน้า คิดเป็นเพิ่มขึ้น 54% ในขณะที่มูลค่าเฉลี่ยที่ผู้ใช้ได้รับต่อรายเพิ่มขึ้นเป็นสามเท่าในช่วงเวลาเดียวกัน

คุณค่าส่วนใหญ่เหล่านั้นถูกส่งมอบผ่านผลิตภัณฑ์ที่ยังคงให้บริการฟรีหรือมีราคาไม่แพงนักสำหรับผู้บริโภค นี่คือความแตกต่างที่สำคัญอีกประการหนึ่งจากการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีในอดีต: ผู้คนสามารถเริ่มใช้ AI ขั้นสูงได้โดยไม่ต้องซื้อเครื่องจักรเฉพาะทาง ติดตั้งโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพใหม่ หรือได้รับปริญญาทางเทคนิค

ปริมาณเงินที่ไหลเข้าสู่ปัญญาประดิษฐ์นั้นมหาศาลจนยากที่จะประเมินค่าได้

มีหลายวิธีในการวัดปริมาณเงินที่ไหลเวียนผ่านปัญญาประดิษฐ์ การใช้จ่าย การลงทุนภาคเอกชน การเข้าซื้อกิจการของบริษัท และการใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐาน เป็นหมวดหมู่ที่แตกต่างกันและไม่ควรนำมาบวกกันโดยตรง

อย่างไรก็ตาม แต่ละหมวดหมู่แสดงให้เห็นทิศทางเดียวกัน

Gartner คาดการณ์ว่าการใช้จ่ายด้าน AI ทั่วโลกจะสูงถึง 2.59 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2026 ซึ่งเพิ่มขึ้น 47% เมื่อเทียบกับปีก่อนหน้า

รายงานดัชนี AI ของมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดระบุว่า การลงทุนด้าน AI ของภาคธุรกิจทั่วโลก ซึ่งรวมถึงการลงทุนส่วนตัว การเข้าซื้อกิจการ การถือหุ้นส่วนน้อย และการเสนอขายหุ้นต่อสาธารณะ มีมูลค่าสูงถึง 581.69 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2025 เพิ่มขึ้น 129.9% จากปีที่แล้ว และประมาณ 40 เท่าของมูลค่าที่บันทึกไว้ในปี 2013

ในจำนวนทั้งหมดนั้น:

• การลงทุนภาคเอกชนทั่วโลกในด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีมูลค่าประมาณ 344.7 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เพิ่มขึ้น 127.5% ภายในหนึ่งปี
• บริษัท AI เชิงสร้างสรรค์ได้รับเงินลงทุนประมาณ 170.9 พันล้านดอลลาร์ คิดเป็นเกือบครึ่งหนึ่งของการลงทุนภาคเอกชนในด้าน AI ทั้งหมด
• การลงทุนภาคเอกชนในปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์เติบโตขึ้นมากกว่า 200% ในปี 2024

การใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐานก็มีความสำคัญไม่แพ้กัน สำนักงานพลังงานระหว่างประเทศรายงานว่า การลงทุนรวมของบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ 5 แห่งมีมูลค่าเกิน 400 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 และคาดว่าจะเพิ่มขึ้นอีก 75% ในปี 2026 โดยได้รับแรงผลักดันอย่างมากจากการขยายโครงสร้างพื้นฐานด้านศูนย์ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ (AI) การประมวลผลแบบคลาวด์ได้เข้ามาแทนที่การตั้งค่าเซิร์ฟเวอร์ทางกายภาพจำนวนมากสำหรับการจัดเก็บข้อมูล นอกจากนี้ยังช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้ทันที ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งที่อธิบายถึงขนาดของการใช้จ่ายดังกล่าว

นี่ไม่ใช่เพียงแค่กระแสซอฟต์แวร์เฉพาะกลุ่มหรือการพัฒนาเทคโนโลยีในวงแคบๆ เท่านั้น แต่เป็นการสร้างโครงสร้างพื้นฐานระดับโลกที่เกี่ยวข้องกับชิป เซิร์ฟเวอร์ ศูนย์ข้อมูล การผลิตไฟฟ้า แพลตฟอร์มคลาวด์ อุปกรณ์เครือข่าย การพัฒนาซอฟต์แวร์ และการเปลี่ยนแปลงกำลังคน

การนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในภาคธุรกิจ

ปัญญาประดิษฐ์ได้ก้าวหน้าอย่างรวดเร็วจากขั้นตอนการทดลองไปสู่การดำเนินงานทางธุรกิจปกติแล้ว

ผลสำรวจระดับโลกของ McKinsey ในปี 2025 พบว่า 88% ของผู้ตอบแบบสอบถามระบุว่าองค์กรของตนใช้ AI เป็นประจำในอย่างน้อยหนึ่งฟังก์ชันทางธุรกิจ เพิ่มขึ้นจาก 78% ในปีที่ผ่านมา ประมาณหนึ่งในสามกล่าวว่าบริษัทของตนได้เริ่มขยายโครงการ AI ให้ครอบคลุมมากกว่าการทดลองและโครงการนำร่องแบบแยกส่วนแล้ว

องค์กรที่เข้าร่วมสำรวจ 70% ใช้ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) เพียงอย่างเดียวในอย่างน้อยหนึ่งฟังก์ชันทางธุรกิจ

การใช้งานกำลังแพร่หลายไปยังด้านต่างๆ เช่น การตลาด การขาย วิศวกรรมซอฟต์แวร์ บริการลูกค้า เทคโนโลยีสารสนเทศ การพัฒนาผลิตภัณฑ์ การเงิน ทรัพยากรบุคคล การดำเนินงาน การผลิต ห่วงโซ่อุปทาน และการจัดการความรู้ เมื่อการนำไปใช้ขยายตัวมากขึ้น ระบบอัตโนมัติได้เปลี่ยนแปลงงานด้านการผลิตและโลจิสติกส์ไปแล้ว

การนำ AI มาใช้ไม่ได้จำกัดอยู่เฉพาะบริษัทเทคโนโลยีเท่านั้น ในปี 2025 พนักงานทั่วโลก 58% รายงานว่าใช้ AI ในที่ทำงานเป็นประจำหรือกึ่งประจำ ในอินเดีย จีน ไนจีเรีย สหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ อียิปต์ และซาอุดีอาระเบีย การใช้งานในที่ทำงานสูงกว่า 80% แพลตฟอร์มดิจิทัลในปัจจุบันสนับสนุนการทำงานแบบกระจายศูนย์และรูปแบบการจ้างงานที่ยืดหยุ่นมากขึ้น ขยายขอบเขตความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีออกไปนอกสำนักงานแบบดั้งเดิม

ตลาดแรงงานก็กำลังตอบสนองเช่นกัน โดยส่งผลกระทบไปทั่วสังคม PwC พบว่าแรงงานที่มีทักษะด้าน AI ได้รับค่าจ้างเพิ่มขึ้นโดยเฉลี่ย 56% ในปี 2024 ในขณะที่ทักษะที่นายจ้างต้องการเปลี่ยนแปลงเร็วขึ้น 66% ในงานที่มีความเสี่ยงต่อ AI สูง ถึงแม้จะมีข้อกังวลว่าระบบอัตโนมัติจะทำให้ตำแหน่งงานเหล่านั้นหายไปในทันที แต่จำนวนตำแหน่งงานในอาชีพที่มีความเสี่ยงต่อ AI สูงก็ยังคงเพิ่มขึ้น 38% แรงงานต้องการทักษะใหม่ๆ มากขึ้น และหลายคนใช้แพลตฟอร์มการเรียนรู้แบบปรับตัวได้เพื่อพัฒนาตนเองอย่างต่อเนื่องทางออนไลน์ เนื่องจากนวัตกรรมกำลังเปลี่ยนแปลงเส้นทางอาชีพ

การพัฒนาซอฟต์แวร์และการตลาด

สำหรับทีมที่พัฒนาเว็บไซต์ แอปพลิเคชัน แคมเปญ และประสบการณ์ดิจิทัล ผลกระทบของ AI นั้นสามารถวัดผลได้แล้ว

จากการศึกษาที่รวบรวมไว้ในดัชนี AI ปี 2026 ของสแตนฟอร์ด พบว่าประสิทธิภาพการทำงานดีขึ้นประมาณ 26% ในด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์ และ 50% ในด้านการตลาด สำหรับงานที่มีโครงสร้างซึ่งสามารถประเมินผลลัพธ์ได้อย่างชัดเจน ซึ่งเป็นตัวอย่างหนึ่งของการวัดผลกำไรที่ได้รับ

ปัจจุบัน AI สามารถช่วยนักพัฒนาสร้างโค้ด แก้ไขข้อผิดพลาด เขียนเอกสาร ตรวจสอบคลังเก็บโค้ด ทดสอบอินเทอร์เฟซ วิเคราะห์ข้อกำหนด และทำให้กระบวนการทำงานบางส่วนเป็นไปโดยอัตโนมัติได้

สำหรับนักการตลาด เทคโนโลยีนี้สามารถช่วยเร่งกระบวนการวิจัย การคิดค้นเนื้อหา การสร้างโฆษณาหลากหลายรูปแบบ การแบ่งกลุ่มลูกค้า การวิเคราะห์ข้อมูล การปรับแต่งให้เหมาะสมกับแต่ละบุคคล การผลิตงานสร้างสรรค์ การรายงาน และการทดลองแคมเปญต่างๆ

อินเทอร์เน็ตทำให้ทีมงานเข้าถึงข้อมูลได้มากขึ้นและเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายได้กว้างขึ้น แตกต่างจากการปฏิวัติทางดิจิทัลในอดีตที่เปลี่ยนแปลงการเข้าถึงและการเผยแพร่ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเริ่มเปลี่ยนแปลงความเร็วในการแปลงข้อมูลให้เป็นผลงานที่เสร็จสมบูรณ์ของทีมงานเหล่านั้น

การดูแลสุขภาพ

ในด้านการดูแลสุขภาพ การใช้งานจริงกำลังก้าวข้ามขั้นตอนการทดลองใช้แชทบอทไปแล้ว

สำนักงานคณะกรรมการอาหารและยาของสหรัฐฯ อนุมัติอุปกรณ์ทางการแพทย์ที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) จำนวน 258 รายการในปี 2025 โรงพยาบาลต่างๆ ยังขยายการใช้ระบบที่สร้างบันทึกทางการแพทย์โดยอัตโนมัติจากการสนทนากับผู้ป่วย ในระบบสาธารณสุขหลายแห่ง แพทย์รายงานว่าใช้เวลาในการเขียนบันทึกน้อยลงถึง 83% และระบบโรงพยาบาลแห่งหนึ่งรายงานผลตอบแทนจากการลงทุนในเทคโนโลยีนี้ถึง 112%

ระบบวินิจฉัยแบบหลายตัวแทนที่ได้รับการประเมินจากกรณีศึกษาทางการแพทย์ที่ซับซ้อน พบว่ามีความแม่นยำ 85.5% เมื่อเทียบกับ 20% สำหรับแพทย์ที่ทำการวินิจฉัยด้วยตนเองในกรณีเดียวกัน แสดงให้เห็นว่าปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องสามารถวิเคราะห์ข้อมูลและสนับสนุนการตัดสินใจในบริบททางคลินิกได้อย่างไร แพทย์ในงานวิจัยนี้ไม่สามารถเข้าถึงเครื่องมือที่ใช้เป็นประจำได้ ดังนั้นการเปรียบเทียบนี้ไม่ควรตีความว่า AI มีประสิทธิภาพเหนือกว่าแพทย์ในทุกกรณี แต่เป็นการแสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของระบบวินิจฉัยที่ใช้ AI ช่วย

บทสรุปที่สร้างโดย AI ปรากฏในผลการค้นหาที่เกี่ยวข้องกับสุขภาพบน Google ประมาณ 84% ถึง 92% ขึ้นอยู่กับประเภทของคำค้นหาทางการแพทย์ ในขณะเดียวกัน การเก็บรวบรวมข้อมูลอย่างแพร่หลายทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวและข้อกังวลด้านจริยธรรมที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับสิทธิส่วนบุคคลในการดูแลสุขภาพ เช่นเดียวกับระบบดิจิทัลอื่นๆ ความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลจึงมีความสำคัญมากขึ้น สื่อสังคมออนไลน์ก็เช่นกัน ได้เปลี่ยนแปลงพลวัตของการสื่อสารไปพร้อมๆ กับการเพิ่มความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัว

การศึกษา

การนำ AI มาใช้ในหมู่นักเรียนนั้นเติบโตเร็วกว่านโยบายที่ออกแบบมาเพื่อควบคุมการใช้งานเสียอีก

ปัจจุบัน นักเรียนมัธยมปลายและนักศึกษามหาวิทยาลัยในสหรัฐอเมริการาว 4 ใน 5 คน ใช้ AI ในงานที่เกี่ยวข้องกับการเรียน การค้นคว้าข้อมูล การระดมความคิด และการแก้ไขเรียงความ เป็นแอปพลิเคชันที่พบได้บ่อยที่สุด แพลตฟอร์มการเรียนรู้ดิจิทัลยังช่วยให้ทุกคนเข้าถึงความรู้ได้มากขึ้น นอกเหนือจากห้องเรียนแบบดั้งเดิม

ในขณะเดียวกัน มีเพียงประมาณครึ่งหนึ่งของโรงเรียนมัธยมต้นและมัธยมปลายเท่านั้นที่มีนโยบายเกี่ยวกับ AI และมีครูเพียง 6% เท่านั้นที่กล่าวว่านโยบายของโรงเรียนมีความชัดเจน ซึ่งแสดงให้เห็นว่าหลายระบบยังคงไม่พร้อมสำหรับอนาคตของการใช้ AI ในการศึกษา

ปัจจุบันกว่า 90% ของประเทศต่างๆ ให้การศึกษาด้านวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ในระดับประถมศึกษาหรือมัธยมศึกษา แต่การศึกษาด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) อย่างเป็นทางการยังคงแพร่หลายน้อยกว่า จีนและสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ได้เริ่มใช้การศึกษาด้าน AI เป็นภาคบังคับตั้งแต่ปีการศึกษา 2025–2026 เป็นต้นมา

นักเรียนไม่ได้รอให้สถาบันต่างๆ พัฒนากลยุทธ์ด้าน AI ให้เสร็จสมบูรณ์ พวกเขากำลังใช้เทคโนโลยีนี้อยู่แล้ว

การวิจัยทางวิทยาศาสตร์และความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี

ผลกระทบทางวิทยาศาสตร์อาจกลายเป็นหนึ่งในผลงานที่สำคัญที่สุดของ AI ในที่สุด ซึ่งถือเป็นอีกก้าวหนึ่งในวิวัฒนาการทางเทคโนโลยีของการวิจัยเอง

ในปี 2025 นักวิจัยได้ตีพิมพ์ผลงานวิจัยที่เกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในสาขาวิทยาศาสตร์ธรรมชาติประมาณ 80,150 เรื่อง เพิ่มขึ้น 26% จากปี 2024 โดยขึ้นอยู่กับสาขาวิทยาศาสตร์ งานวิจัยที่เกี่ยวข้องกับ AI คิดเป็นสัดส่วนประมาณ 5.8% ถึง 8.8% ของงานวิจัยที่ตีพิมพ์ทั้งหมด เทียบกับน้อยกว่า 1% ในปี 2010

ระบบ AI กำลังถูกนำไปประยุกต์ใช้กับโครงสร้างโปรตีน จีโนมิกส์ เคมี การค้นพบยา ดาราศาสตร์ การพยากรณ์อากาศ ชีววิทยา ฟิสิกส์ การสังเกตการณ์โลก และสาขาที่กำลังเกิดขึ้นใหม่ เช่น คอมพิวเตอร์ควอนตัม ซึ่งอาจเกี่ยวพันกับความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ในวงกว้างนี้

ระบบพยากรณ์อากาศด้วย AI ระบบหนึ่งสามารถสร้างการพยากรณ์อากาศทั่วโลกสำหรับ 60 วันได้ภายในเวลาไม่ถึงสี่นาที ซึ่งทำงานได้เร็วกว่าวิธีการก่อนหน้านี้ประมาณ 8 ถึง 60 เท่า

ระบบเหล่านี้ยังไม่สามารถเป็นนักวิทยาศาสตร์อิสระที่เชื่อถือได้ ในงานวิจัยทางวิทยาศาสตร์อย่างเต็มรูปแบบ ตัวแทน AI ชั้นนำยังคงทำงานได้ในระดับประมาณครึ่งหนึ่งของผู้เชี่ยวชาญระดับปริญญาเอก และบางส่วนยังคงประสบปัญหาในการสร้างผลลัพธ์ที่ตีพิมพ์ซ้ำได้

แต่แม้ระบบอัตโนมัติจะยังไม่สมบูรณ์ ก็สามารถเปลี่ยนแปลงงานวิจัยได้อย่างมาก เมื่อมันช่วยลดขั้นตอนการทดลอง การจำลอง การทบทวนวรรณกรรม และการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งก่อนหน้านี้ต้องใช้เวลาหลายสัปดาห์หรือหลายเดือน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสาขาที่มุ่งเน้นการค้นพบวัสดุใหม่ๆ

การขนส่งและโลกทางกายภาพ

ปัญญาประดิษฐ์กำลังก้าวจากหน้าจอไปสู่สภาพแวดล้อมทางกายภาพมากขึ้นเช่นกัน

แม้ว่าระบบทางกายภาพมักจะเปลี่ยนแปลงไปช้ากว่าระบบดิจิทัลเมื่อเดินทางในระยะทางไกล เนื่องจากได้รับอิทธิพลจากเทคโนโลยีใหม่ๆ ที่เกี่ยวข้องกับโลกาภิวัตน์ก็ตาม

เทคโนโลยีล้ำสมัยอื่นๆ ก็แสดงให้เห็นถึงการผสานกันของระบบดิจิทัลและระบบทางกายภาพเช่นเดียวกัน และการเดินทางในอวกาศก็กำลังกลายเป็นเชิงพาณิชย์มากขึ้นเรื่อยๆ เนื่องจากการท่องเที่ยวในอวกาศมีความก้าวหน้ามากขึ้น โดยมีบริษัทต่างๆ เช่น SpaceX เป็นต้น