인간에게는 고정된 ‘가용성 편향’이 있다. 이는 반사적으로 개인적으로 직면했던 과거의 현상들이나 힘들었던 것들이 하나의 렌즈가 되어 이 렌즈로 이후의 모든 현상을 보는 것이라 할 수 있다. X세대와 밀레니얼 세대에게는 다음에 도래할 위기가 2008년에서 2009년 사이 일어났던 서브 프라임 위기의 반복일 것이라는 필연적인 두려움이 있다. 베이비붐 세대에게도 2000년 닷컴 붕괴에 대한 기억이 있을 것이다.

현재 인구의 대다수를 차지하고 있는 이들 세대들의 이러한 인식은 큰 문제일 수 있다. 오늘날 의사 결정권자 중 제2차 세계 대전 이후 전개된 대량 생산 기술-경제 혁명의 황금기를 직접 경험한 사람이 거의 없기 때문이다. 전례 없었던 경제성장과 번영의 시대가 거의 잊혀져가고 있는 것이다. 그러나 오늘날 다가올 번영의 시대는 서브 프라임 위기나 닷컴 붕괴보다 훨씬 더 의미심장한 것이다.

그 이유를 이해하려면 18세기 말까지 우리가 누렸던 풍요에 대한 현실을 기억하는 것이 좋을 것이다. 그 당시까지 풍요란 농업을 기반으로 했다. 그리고 풍요란 것도 수천 년 동안 지속적으로 낮은 수준에서 이뤄졌다. 이후 1770년경에 시작하여 다섯 번의 연속적인 혁명적 기술 변화의 물결이 이전에는 상상할 수 없는 정도로 인류의 생활수준을 높였다. 이러한 물결은 증기엔진으로 시작되어, 철도와 조립 라인으로 이어졌다.

각각의 물결은 ‘초기 구축 단계’, 터닝 포인트로 명명되는 ‘전환 단계’, 그리고 각 산업별로 완성적 형태가 도입되는 ‘전개 단계’로 구성된다. 구축 단계는 ‘기술적 빅뱅’으로 시작되는데, 이는 새로운 범용 핵심 기술이 갑자기 등장하는 것이다. 예를 들어, 이번 다섯 번째의 물결은 기술 경제 혁명으로 그 구축 단계는 1972년 인텔 4004 마이크로프로세서의 도입으로 시작되었다.

혁신 기술의 적용이 확산되기 시작하면서 각 설치 단계는 필연적으로 ‘투기 광란’의 시간을 거친다. 다섯 번째 물결의 경우, 이 광란은 닷컴 붕괴로 끝났다. 그렇다면 모든 기술 경제 혁명의 초기 구축 단계가 불가피하게 투기적 충돌로 끝나는 이유는 무엇일까?

이는 현재 사용 가능한 ‘기술’, ‘비즈니스 모델’, ‘연구소나 기업 등 주요 관계 조직들’의 현실이 투자자에게 약속한 것을 비용 효율적으로 이행할 수 없기 때문이다. 요컨대, 새로운 기술 경제 패러다임 이것 하나만으로는 경제를 꾸준하게 탈바꿈시킬 준비가 불가능하기 때문이다. 경제를 근본적으로 뒤바꾸려면, 여전히 근본적 혁신이 동반되어야 한다. 그리고 그것은 종종 고통스러운 창조적 파괴가 필수적이라는 것을 의미한다.

예를 들어, 오늘날 기가비트 스트리밍 플랫폼을 가능하게 하려면 90년대 광섬유 네트워크의 대역폭을 기하급수적으로 증가시켜야 한다. 2000년에는 검색 엔진, 스마트폰, 음성 인식은 모두 값비싼 개념에서 출발했다. 이들이 시장에 안착하려면 약속한 고성능을 갖추고 대중 시장 솔루션으로 진화해야 했다. 이들은 모두 전환 단계에서 그러한 진화를 이뤄냈다. 결과적으로 비즈니스 방정식의 수요와 공급 양 측면에서 마침내 급진적인 변화와 폭발적인 성장이 가능한 준비를 마친 것이다. 이것이 바로 황금시대의 촉매제이다.

그렇다면 2020년과 2025년 사이에 폭발적인 상업적 도약에 필요한 ‘임계 질량’에 도달할 9가지 기술들은 무엇일까? 다음과 같다.

1. 딥 러닝 및 인공 지능

2. 새로운 시대의 컴퓨팅 플랫폼(GPU, ARM 및 RISC-V 프로세서 포함)

3. 가상 및 증강 현실

4. 공장 및 서비스에서의 비즈니스 자동화

5. 자율 주행차 및 트럭

6. 상업용 무인항공기

7. 궤도 우주항공 솔루션

8. 3D 프린팅의 적층 제조

9. LRS, 암 스크리닝, 유전자 치료를 포함하는 3세대 유전체학 솔루션

이러한 기술들이 각종 혜택을 제공할 준비를 갖췄다는 것에서 그치지 않고, 오늘날 소비자와 기업들이 이러한 솔루션을 소비하고 투자하려는 것이 중요하다. 다행히 오늘날의 기술 수준과 소비, 투자에 대한 온도는 전후 황금시대와 상당히 닮아 있다. 그 결과, 우리에게 제공될 기회는 이제 현실이 되었다. 투자자들은 이러한 기회를 식별해야 이익을 얻을 수 있을 것이다. 워렌 버핏에 따르면 남들이 두려워하고 보지 못할 때가 장기적으로 우위에 서는 핵심이다.

이러한 추세를 고려하여 우리는 향후 다음과 같은 예측을 내릴 수 있다.

첫째, 2037년까지 딥 러닝 및 인공 지능은 누적 시가 총액 30조 달러를 창출할 것이다.

이 혁신적인 범용 기술은 마침내 오늘날 기술 경제 혁명의 판도를 바꿀 잠재력을 발휘하고 노동인력의 노령화로 인한 인구 통계학적 난국을 극복할 것이다. 2020년 말 기준, 딥 러닝은 이미 전 세계적으로 총 2조 달러만큼 시가 총액을 증가시킨 것으로 추정된다. 그러나 이는 시작에 불과하다.

ARK 인베스트는 이 분야가 2037년까지 연 17%의 속도로 성장할 것으로 추정한다. 그 시점이 되면 기계 학습과 인공지능은 전 세계적으로 약 30조 달러의 시가총액을 형성하고, 전체 주식 시장 가치의 15%를 차지할 것이다. 이는 딥 러닝과 인공지능이 훨씬 더 짧은 시간에 인터넷보다 50% 더 많은 누적 가치를 창출할 것임을 의미하는 것이다. 주목해야 할 점은 인공지능이라는 도구를 발명하는 회사가 아니라 데이터를 독점적으로 접근할 수 있는 기업이 가장 큰 보상을 받게 될 것이란 점이다.

둘째, 클라우드가 향후 10년 동안 확장되고 이러한 인공지능 기능의 대부분을 호스팅함에 따라 가장 큰 하드웨어적인 기회는 그래픽 처리 장치, 텐서 처리 장치, 필드 프로그래밍 게이트 어레이와 같은 소위 프로세싱 가속기에 있을 것이다.

2030년까지 ‘서버 가속기’의 연간 매출은 410억 달러에 도달할 수 있다. GPU가 인공지능, 빅 데이터 분석 및 클라우드 게임에서 중요한 역할을 수행하기 때문에 향후 5년 동안 그래픽 처리 장치의 수익은 다른 클라우드 하드웨어 범주보다 더 빠르게 성장할 것이다. 엔비디아는 이 분야와 다른 경쟁 분야에서 특히 더 유리한 위치에 있는 것 같다.

셋째, 향후 5년 동안 가상현실, 증강현실의 세계 시장은 연간 35억 달러에서 약 280억 달러로 매년 59%씩 성장할 것이다.

1990년대와 2020년대 기술의 차이를 가상현실 분야보다 더 잘 설명하는 것은 없을 것이다 1992년의 가상현실은 틈새시장으로서 게임의 일부였다. 하지만 현재의 기술은 향후 5년 동안 증강 현실과 가상현실을 연평균 59%의 성장률 산업으로 만들었고, 이로 인한 전 세계 게임 수익은 연간 4,000억 달러에 이를 것으로 추정된다.

넷째, 비즈니스 자동화만으로도 2025년 미국 GDP에 1조 5천억 달러를 추가하는 동시에 경제 성장을 연간 1%씩 증가시킬 수 있을 것이다.

글로벌 성장에 대한 광범위한 불확실성이 2020년 공장 로봇에 대해 가속화되고 있는 수요를 중단시켰지만, 이제 상황이 바뀔 것 같다. 저금리와 급증하는 소비 수요, 하락하는 로봇 가격은 자동화를 점점 더 매력적으로 만들고 있다. 더욱이, 훈련 로봇에 적용된 기계 학습의 최근 발전은 마침내 소규모 회사들에서조차 공장 자동화 도입을 비용 효율적으로 만들고 있다. 향후 5년 동안 자동화는 제조 비용에서 노동력이 차지하는 비중을 줄여 제조 생산성을 직접 높일 것이다. 이는 더 높은 임금, 더 낮은 가격, 더 높은 마진, 더 많은 자본 투자를 가져올 것이다.

다섯째, 자율 주행 자동차와 트럭은 앞으로 10년 동안 전 세계 육상 운송의 경제를 변화시킬 것이다.

100년 이상, 사용자가 소유하는 구조의 자동차가 선진국의 운송 산업을 지배해 왔다. 하지만 이제 자율주행 기술이 더 안전하고 더 저렴하면서도 더 신뢰할 수 있는 대안을 제공할 태세를 갖추고 있다. 자율 주행 자동차는 최소한 1950년대까지 거슬러 올라간다. 그러나 비용 절감과 소비자 수용이 수렴되기 시작한 것은 인터넷 기반 라이딩 해일링(Ride-Hailing)의 등장 이후이다. 라이드 해일링이란 전화나 스마트폰 어플 등을 이용해서 택시 등 자동차를 직접 불러 이용할 수 있는 새로운 형태의 교통수단이다.

오늘날 미국의 차량 호출 모델은 마일당 1.85달러로 대중적 매력을 구현했고, 연구에 따르면 자율 주행 자동차 호출이 마일당 1달러에 이르는 수익성 있는 승차 환경을 제공할 수 있다는 연구 결과가 있다. 물론 아직도 극복해야 할 규제 및 기술 장벽이 있지만 테슬라, 바이두, 알파벳의 웨이모, 제너럴 모터스  등이 채택한 여러 기술 대안 중 하나 이상이 빠르면 2022년에 상용화될 준비가 된 것 같다.

여섯째, 2020년대에 승객과 짐을 실은 상업용 드론이 마침내 그들을 억누르던 규제 장벽을 극복하게 될 것이다.

천천히 그리고 꾸준히 무인 택배 배송 드론은 일련의 기술적 장애물을 극복했다. 소비자 행동, 규제 우선순위, 기술 인프라 및 성능은 제한적인 상업화를 2025년까지, 광범위한 시장 확대를 2030년까지 극복할 준비를 위해 빠르게 수렴되고 있다. 아마존, 페덱스, UPS와 같은 회사는 모두 이 시장에 뛰어들 준비가 되어 있다. 한편, 릴리움(Lilium)과 우버 엘리베이트(Uber Elevate)의 후계자 조비(Joby)는 비행 자동차 호출 서비스 제공을 주도할 것으로 보인다. 스펙트럼 전반에 걸쳐 드론이라는 대안은 속도와 비용 면에서 기존의 택시 및 배송 솔루션에 비해 분명한 이점이 있다. ARK는 2030년까지 드론 배송 플랫폼이 서비스 수익에서 연간 2,750억 달러, 하드웨어 판매에서 500억 달러, 매핑 수익에서 120억 달러를 창출할 것으로 추정했다.

일곱째, 궤도 우주항공 솔루션은 향후 10년 동안 출시 비용이 200배 감소함에 따라 주요 비즈니스 기회를 창출할 것이다.

저궤도 상에 탑재물을 발사하는 비용은 스페이스 셔틀(Space Shuttle)의 경우 kg당 65,400달러였지만, 현재 스페이스X 팔콘(SpaceX Falcon) 9의 경우 kg당 2,600달러이다. 스페이스X는 이에 그치지 않고 새로운 스타십(Starship)으로 이 비용을 kg당 10달러에 이르게 할 것이라고 이야기하고 있다. 그리고 스타십은 궤도에서 연료를 보급할 수 있도록 설계되었기 때문에 우리는 저궤도에 150톤을 발사하고 지구 궤도를 도는 동안 연료를 보급한 다음 목성의 위성까지 동일한 탑재량을 지니고 비행할 수 있다. 메타 분석에 따르면 (지구에서의) 물동량은 운송비용과 대략적으로 반비례 관계에 있다. 이 관계가 우주에 적용된다면 지구와 저궤도 간의 운송비용이 200배 감소하면 지구와 저궤도 간의 물동량은 200배 증가해야 할 것이다. 이는 지구와 달, 또는 지구와 화성 사이에 이동할 수 있는 물동량에 상당한 의미를 부여한다. 이것이 정확히 무엇을 의미하는지는 좀 더 기다려야 하지만, 스페이스X는 이미 스타십 플랫폼의 프로토타입을 테스트하고 있다.

여덟째, 향후 10년 동안 3D 프린팅의 ‘적층 제조’는 ‘최종 생산 제품’을 점점 더 다루기 시작하면서 연간 6천 억 달러의 기회를 창추랄 것이다.

초기의 3D 적층 제조는 속도가 중요하지 않은 프로토타입 제작에 중점을 두었다. 그러나 앞으로 가장 큰 시장 부문은 우주항공용 ‘최종 생산 부품’은 물론 자동차 부품, 기계용 금형 및 도구가 될 것이다. 그리고 이는 시작에 불과하다. 오늘날의 바이오 프린팅에 대한 선구적인 연구를 보자. 적층 제조의 이와 같은 또 다른 발전을 활용하여 빠르면 10년 말에 인간에게 이식할 최초의 상업용 장기 또한 생산될 가능성이 크다.

아홉째, 2020년대에는 소위 ‘3세대 유전체학’이 LRS, 액체 조직검사, 개선된 유전자 요법을 활용하여 의료 경제에 혁명을 일으키게 될 것이다.

LRS는 롱 리드 시퀀싱(Long-Read Sequencing)의 약자로, 유전자를 잘게 쪼개 분석하는 숏 리드 시쿼싱(Short-Read Sequencing)과 대비되는 유전자 분석 방식이다. 이 방식은 현재 사용되는 소위 숏건(shot-gun) 접근법보다 훨씬 더 나은 정보를 제공할 수 있다. 2023년까지 롱 리드 스퀀싱 비용은 게놈당 3,500달러에서 1,000달러 미만으로 하락하여 대규모 시장 수요를 개척할 것으로 예상된다. 액체 조직검사는 단일 다중 암 스크리닝 혈액 검사로 수십 개의 초기 암을 감지할 수 있다. 2015년에 3만 달러의 비용이 든 프로토타입 테스트가 2025년까지 환자당 250달러에 이용할 수 있는 상업화에 이르러, 이에 대한 대규모 시장  수요가 열릴 것으로 보인다. 마지막으로 개선선 유전자 요법은 자신의 세포를 사용하는 맞춤형 유전자 요법이 ‘기성 세포’를 기반으로 하는 소위 동종이계 유전자 요법으로 전환됨을 의미한다. 이로 인해 비용이 90% 절감되고 이에 따른 수익은 연간 2,500억 달러 이상 증가할 것이다. 이러한 혁신이 가져올 결과는 ‘생산과 소비, 여가를 훨씬 더 건강한 상태에서 누릴 수 있는, 더 건강한 인구의 보유’가 가능해진다는 것이다.

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References List :

1. Edward Elgar Publishers. April 26, 2003. Carlota Perez. Technological Revolutions and Financial Capital: The Dynamics of Bubbles and Golden Ages.

2. Trends. January 15, 2021. Trends Editors. Putting the Great Stagnation Behind Us.

3. Trends. January 15, 2021. Trends Editors. The Tumultuous Birth of Our New Golden Age.

4. Trends. June 15, 2012. Trends Editors. Understanding the Great Inflection Point Ahead.

5. Trends. August 15, 2015. Trends Editors. America’s 4% Growth Challenge.

6. Ark Invest. January 26, 2021. ARK Investment Management LLC. Big Ideas Report 2021.

Human beings have a hard-wired “availability-bias.” Reflexively, we see every major challenge through the lens of the previous challenges we’ve personally faced. For Xers and Millennials, there’s an inevitable fear that the next crisis will be a repeat of the 2008-to-2009 sub-prime crisis. For Boomers, the subprime crisis is familiar, but clearly not as “relevant” as the Dot-Com crash of 2000.

That’s really dangerous because few of today’s decision-makers have first-hand experience of the Golden Age of the Mass Production Techno-Economic Revolution which unfolded after World War II. That period of unprecedented economic growth and rising prosperity is almost forgotten. And yet, it is far more relevant to today’s situation than the SubPrime Crisis or even the Dot-Com Crash.

To understand why, it’s important to remember that until the end of the 18th century, affluence was based on agriculture and it had remained at persistently low levels for thousands of years. Then, beginning in around 1770, five successive waves of revolutionary technological change, raised standards of living to an extent that was previously unimaginable. Each of these revolutions was based on a transformational technological advance such as “the steam engine,” “the railroad,” or “the assembly line.”

 

And each of these five techno-economic revolutions consisted of three phases called “the installation phase,” “the transition phase” (or turning-point) and “the deployment phase.” Each installation phase began with a “technological big bang” in which a new general-purpose core technology suddenly appeared on the scene; for instance, the installation phase of the fifth techno-economic revolution began with the introduction of the Intel 4004 microprocessor in 1972.

As applications of the revolutionary technology began to proliferate, each installation phase inevitably became a time of “speculative frenzy.” In the case of the Fifth Techno-Economic Revolution, this frenzy ended in the Dot-Com crash.

Why does the installation phase of every techno-economic revolution inevitably end in a speculative crash? Because the reality of the technologies, business models, and underlying institutions which are currently available falls short of being able to cost-effectively deliver on the promises made to investors. In short, the new techno-economic paradigm will not be ready to transform the economy for a long time. A great deal of fundamental innovation is still required. And that often means that a lot of painful creative-destruction is required; for instance, exponentially increasing the bandwidth of 90s-era fiber networks to enable today’s gigabit streaming platforms. In 2000, search engines, smart phones, and speech recognition, all had to evolve from expensive concepts to high-performance, mass market solutions. They did so during the transition phase. And as a result, both the supply and demand sides of the business equation are finally poised to enable radical change and explosive growth. That’s the catalyst for the Golden Age.

In previous issues of Trends , we’ve examined nine complementary technologies which finally have the “critical mass” required for explosive commercial take-off between 2020 and 2025:

1. Deep Learning & Artificial Intelligence;

2. New-Era Computing Platforms (including GPUs as well as ARM & RISC-V processors);

3. Virtual & Augmented Reality;

4. Business Automation (in Factories & Services);

5. Autonomous cars & trucks;

6. Commercial Unmanned Aerial Vehicles;

7. Orbital Aerospace Solutions;

8. Additive Manufacturing; and

9. 3rd Generation Genomics solutions including LRS, Cancer Screening & Gene Therapy.

And it’s not just a matter of these technologies being ready to deliver benefits. Consumers and businesses are flush with cash and eager to invest in and consume these solutions. Here again, today’s environment resembles the post-war Golden Age.

The resulting opportunities are real. And retail investors can identify and profit from them, NOW! The fact that many market commentators are comparing the current stock market environment with the 2000 Dot-Com bubble without appreciating the profound differences actually creates an enormous opportunity for those who aren’t fooled.

Why? Because seeing opportunities to which other are blind enables you to “be greedy when others are fearful.” And, according to Warren Buffett that’s the key to long-term superior results.

Given this trend, we offer the following forecasts for your consideration.

First, by 2037, deep learning & artificial intelligence will create $30 trillion in cumulative market capitalization. As the Trends editors have reiterated over the past decade, this transformative general-purpose technology will finally unleash the game-changing potential of the Fifth Techno-Economic Revolution and overcome the demographic drag created by an aging workforce. As of year-end 2020, deep learning was estimated to have already added a total of $2 trillion in market capitalization, worldwide. However, that’s just the beginning! ARK Invest estimates that this will grow at a compound rate of 17% a year through 2037; at that point, machine learning and AI will represent roughly $30 trillion of global market capitalization or 15% of all stock market value. That means deep learning and AI will have created 50% more cumulative value than the Internet, in far less time. Why is this happening NOW? Because of a convergence of inexpensive special-purpose processors, advanced software methods, and mountains of accumulated data that can be used to train applications. And make no mistake, it’s companies with access to proprietary data which will reap the biggest rewards, rather than the companies which invent the AI-tools.

Second, as the cloud expands over the coming decade and hosts much of this AI capability, the biggest hardware opportunity lies in so-called “processing accelerators” such as Graphics Processing Units, Tensor Processing Units, and Field-Programmable Gate Arrays, which perform the most demanding functions cheaply. By 2030 annual sales of “server accelerators” could reach $41 billion a year. Over the next five years, revenues from Graphics Processing Units will grow faster than any other category of cloud hardware, largely because GPUs play such a crucial role in AI, big data analytics and cloud gaming. NVIDEA seems especially well-positioned to benefit in this and other competitive spaces. While CPUs will continue to grow in power and number, falling prices will mean that CPU revenues will actually shrink while ARM & RISC-V CPUs will largely replace Intel’s X-86 processors.

Third, over the next five years, the global market for Virtual & Aug mented Reality will grow 59% annually from just $3.5 billion to roughly $28 billion a year. Nothing illustrates the difference between 1990s and 2020s technologies better than the status of VR: When the Trends editors first saw a demonstration of virtual reality in 1992, we proclaimed that it was “20-to-30 years away from the commercial mainstream” and we noted that “gaming was a just a niche market.” But over the next five years, AR & VR are estimated to grow at a compounded annual rate of 59% and worldwide gaming revenues are expected to approach $400 billion annually.

Fourth, business automation alone could add $1.5 trillion to 2025 U.S. GDP while increasing economic growth by 1% a year. While widespread uncertainty about global growth interrupted the accelerating demand for factory robots in 2020, this is now behind us. Low interest rates, booming consumer demand and falling robot prices make automation increasingly attractive. Furthermore, recent strides in machine learning applied to training robots is finally making factory automation cost-effective for a whole category of smaller companies. Over the next five years, automation will directly raise manufacturing productivity by reducing labor’s share of manufacturing costs. This will result in higher wages, lower prices, higher margins and higher capital investments.

Fifth, fleets of autonomous cars & trucks will transform the economics of ground transportation around the world in the decade ahead. For over 100 years, user-owned automobiles have dominated transportation in the developed world. Now suddenly, self-driving technology is poised to provide a safer, cheaper, more reliable alternative. While self-driving cars were imagined at least as far back as the 1950s, it wasn’t until the emergence of Internet-based Ride-Hailing that cost-savings and consumer-acceptance began to converge. Today’s American ride-hailing model has mass appeal at $1.85/mile, but studies show that autonomous ride-hailing could deliver an equally profitable ride for $1.00/mile. And while there are still some regulatory and technical barriers to overcome, it seems clear that one or more of the three technical alternatives embraced by Tesla, Baidu, Alphabet’s Waymo and General Motors will be ready for commercial deployment as early as 2022. And notably, much of Tesla’s current valuation rests on its promise to rapidly ramp up deployment of autonomous ride-hailing ahead of competitors.

Sixth, during the 2020s, commercial drones carrying passengers and packages will finally overcome regulatory barriers that have kept them grounded. Slowly and steadily unmanned package delivery drones have overcome an array of technical hurdles. Consumer attitudes, regulatory priorities, technological infrastructure and vehicle performance are all rapidly converging to enable limited commercialization by 2025 and widespread market penetration by 2030. Companies like Amazon, FedEx and UPS are all ready to pounce on the package delivery space. Meanwhile, Lilium and Joby (the successor to Uber Elevate) are likely to lead the way in offering airborne ride-hailing services. Across the spectrum, drone-based alternatives, have a clear advantage over conventional taxi and package delivery solutions in terms of speed and cost. By 2030, ARK’s estimates indicate that drone delivery platforms will generate $275 billion a year in service revenues, $50 billion in hardware sales and $12 billion in mapping revenues.

Seventh, Orbital Aerospace Solutions will become a major business opportunity as launch costs drop by a factor of 200 in the decade ahead. Payload launch costs to Low-Earth Orbit (or LEO) which were $65,400/kg with the Space Shuttle are currently at $2,600/kg for the SpaceX Falcon 9. But now, SpaceX is talking about $10/kg with its new Starship. And because Starship is designed to be refuellable in orbit, space planners will be able to launch 150 tons to LEO, refuel while orbiting Earth, and then fly the same payload the rest of the way to the moons of Jupiter. That’s exciting. But the real impact may be more pedestrian. Meta-analyses have found that trade volume (on Earth) has a roughly inverse-linear relationship to transport costs. If that relationship holds true for space, a 200-times cost reduction in travel between Earth and LEO should increase “trade” between Earth and LEO by 200-times. Commerce between the Earth and the moon, or between the Earth and Mars, starting from a base close to zero, would be stimulated even more. We will have to wait to see exactly what this portends. Notably, SpaceX is already testing prototypes of the Starship platform.

Eighth, over the decade ahead “additive manufacturing” will become a $600 billion a year opportunity as it begins to increasingly address the manufacture of end-use parts. Initially, additive manufacturing focused on prototyping, where speed was not crucial. But going forward, the largest market segments will be end-use parts for aerospace as well as molds & tools for auto parts and machinery. — And that’s just the beginning: As we discuss this month in trend #4, today’s pioneering research in bio-printing will leverage other advances in additive manufacturing to produce the first commercial organs for transplantation to humans as soon as the end of the decade. And,

Ninth, the 2020s will see so-called “3rd Generation Genomics” revolutionize the economics of health care by exploiting LRS sequencing, socalled liquid-biopsies and improved gene therapies. First, reading a genome using Long-Read Sequencing (or LRS) can provide dramatically better information than the “shot-gun approach” currently used; by 2023 the cost of LRS sequencing is expected to fall from $3500 to under $1,000 per genome, opening-up mass-market demand. Second, a single multi-cancer screening blood test (aka “Liquid Biopsy”) can detect dozens of early-stage cancers; by 2025 the prototype test that cost $30,000 in 2015 is expected to be commercially available for just $250 per patient, opening-up mass-market demand for another transformational solution. And third, by shifting from personalized gene therapy using one’s own cells to (so-called Allogeneic) gene therapies based on “off-the shelf cells,” costs will be reduced by 90% and incremental revenues will grow by $250 billion a year. What’s the bottom line? This wave of innovation will enable a dramatically healthier population with many more productive years to produce, consume and enjoy themselves.

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