Life after capitalism - Gilder
Шрифт:
Интервал:
Закладка:
Квантовые туннельные электроны, самые быстрые из всех, практически не выделяют тепла. Инженер Кембриджского университета по имени Брайан Дэвид Джозефсон придумал квантовые туннельные диоды из сдвоенных сверхпроводников, которые стали называться джозефсоновскими переходами и использовались в суперкомпьютерах, датчиках и других приложениях.
Сам акт перехода от макромира к микромиру - сам по себе прорыв в обучении - означал создание промышленного процесса, который вырвался из уз термодинамической энтропии и случайного беспорядка, поразивших все другие отрасли. В квантовой области, по мере того как отдельные компоненты становились быстрее и полезнее, они также работали холоднее и потребляли меньше энергии.
Однако если вы хотите понять экономический рост, то все эти расчеты физики полупроводников, ценовой эластичности спроса и особенностей рынков микрочипов на самом деле являются отвлечением. Точно так же анализ Уильямом Нордхаусом всех деталей различных систем освещения, от пещер неандертальцев и хижин племен до свечей Версаля и ламп из китового жира в рабочих квартирах, от керосина в конце XIX века до методов усиления уличного освещения, лампочек и флуоресцентных ламп, отвлекал его от реального явления, которое он изучал.
Как вспоминает Мид: "Гордон не создавал проекцию из какой-либо физической вещи. Гордон сделал проекцию, наблюдая за тем, что происходит. И он увидел, что эта вещь идет в довольно широком диапазоне, и сказал: "Экспоненты - это интересно". Эти экспоненты повлияли на все процессы экономического роста".
Ничто так не оправдывало Мура, как предсказанный провал закона Мура, когда геометрия схем не могла сокращаться дальше. Вопреки этому предсказанию, чипы продолжали набирать мощность и падать в цене в темпе закона Мура, даже когда дополнительное уменьшение ширины линий замедлилось или стало менее актуальным. Закон Мура был обусловлен не шириной линий, а обучением, как в случае с Cerebras, когда компания выбрасывала чипы и производила устройства непосредственно на пластинах. Именно обучение является общим для всех этих достижений - не только в высоких технологиях, но и в любой отрасли - которые приводят к экономическому росту и снижению потребительских расходов.
Это едва ли можно назвать новым явлением. Генри Адамс в книге "Образование Генри Адамса" изложил то, что он называл "законом ускоряющейся отдачи". Адамс, писавший в конце девятнадцатого века, имел все графики по энергетике, от китового жира до угля, чтобы показать, как кривая обучения работает в экономике. Кривая обучения с таким же успехом могла бы называться законом Адамса.
Обучение - это лучшее определение экономического роста. Это не просто что-то, что применяется в университетах, лабораториях или технологиях. Оно определяет, что такое экономический рост, даже в большей степени, чем рыночная динамика. Если богатство - это знания, то рост - это обучение, увеличение знаний. Это то, что Поппер называл эвристическим процессом.
Рональд Коуз, лауреат Нобелевской премии по экономике из Чикагского университета, ввел в заблуждение несколько поколений экономистов, неправильно определив причину роста компаний. В 1937 году в работе "Природа фирмы", которая стала одной из самых цитируемых работ в истории экономики бизнеса, он представил теорию эффективности для объяснения корпоративного роста. Согласно его теории, корпорации растут до тех пор, пока выполнение операций внутри компании является более эффективным и дешевым, чем транзакционные издержки, связанные с передачей их на аутсорсинг.
Но в своем эссе в Harvard Business Review мудрецы Силиконовой долины Джон Хейгел III и Джон Сили Браун отмечают, что правило Коуза применимо только к стабильным компаниям в статичных экономиках. Они пишут: "В институтах, основанных на масштабируемой эффективности, ответственность человека заключается в том, чтобы соответствовать поставленным задачам и ролям. В институте, движимом масштабируемым обучением, институт должен найти способы эволюционировать и адаптироваться к потребностям людей в организации". Информационная теория экономики объясняет, почему это так. Сюрпризы, кривые обучения и информация ведут к прибыли и экономическому росту.
В условиях турбулентности удивительных перемен компании обнаруживают, что существующие знания всегда устаревают. Компаниям необходимо постоянно учиться и приобретать новые знания, тем самым приобретая новое богатство, испытывать его и продвигать в исследованиях и разработках. Это обучение происходит не за счет стремления к эффективности, делая существующие вещи немного лучше, а за счет стремления к новизне, делая новые вещи.
Этот вид обучения происходит из исключений и неудач, экспериментов и фальсификаций, которые проявляются в основном внутри компаний. Оно часто неуловимо и неявно. Негласное означает, что оно не может быть выражено в контракте или сделке с аутсорсером. В основном он приходит из непосредственного опыта в рамках надежного предприятия, в котором люди могут свободно общаться.
Появление интернета принципиально не изменило эту реальность. Он облегчает и стимулирует явное обучение. Но рост негласных знаний, торговых секретов и интеллектуальных достижений остается интимным и органичным процессом обучения внутри границ.
Любой производственный процесс подчиняется кривой обучения. В теории кривой обучения Хендерсона объем имеет решающее значение: именно накопленное удвоение объема приносит эффективность и снижение затрат на 20-30%. Но не существует меры того, как быстро можно производить большие объемы. Закон Мура показывает, как кривая обучения работает во времени. Однако временные периоды могут быть разными. Начиная с 1915 года, для удвоения объема производства автомобилей потребовалось не 18, а 60 месяцев, и еще 60 месяцев для повторного удвоения объема производства. В первые десятилетия XXI века темпы закона Мура, составляющие 18-24 месяца, кажутся медленными по сравнению с темпами развития оптики, которые в три раза быстрее. Являясь проявлением электромагнитного спектра, волоконная оптика превратилась в острие мирового промышленного прогресса. В форме мультиплексирования с разделением по длине волны она использует несколько каналов, состоящих из различных "цветов" света, каждый из которых несет миллиарды бит в секунду, вдоль одной волоконной нити шириной с человеческий волос.
Лучшим показателем прогресса этой технологии являются лямбда-биты в километрах, умножая количество длин волн (лямбд) на емкость данных каждой из них и расстояние, которое каждая может пройти без медленной и дорогостоящей электронной регенерации сигнала. В 1995 году уровень техники представлял собой систему с 4 ламбдами, каждая из которых передавала 622 Мбита в секунду на расстояние около 300 километров. В 2004 году компания Corvis представила систему из 280 лямбд, каждая из которых передавала 10 Гбит/с на расстояние более 3 000 километров. Это 11 000-кратный прогресс за девять лет. Но даже
