Большая цифра. Как цифровизация и цифровые гиганты меняют мир, экономику и финансы, и как меняются сами бесплатное чтение

Николай Николаевич Ермошкин, кандидат экономических наук, преподаватель факультета мировой экономики и мировой политики (Департамент мировой экономики) Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ), преподаватель кафедры международных отношений и дипломатии Московского гуманитарного университета.

А. А. Тарасов, региональный руководитель в Microsoft, Adobe, Siemens, Cisco, IBM, PTC, Deloitte;

В. А. Байков, кандидат экономических наук, заведующий кафедрой международных отношений и дипломатии Московского гуманитарного университета, Чрезвычайный и Полномочный Посол.

О книге

Вы держите в руках чрезвычайно актуальную книгу. В мире, где цифровые технологии меняют глобальные финансы, бизнес, международные отношения и саму ткань общества, крайне важно осмысливать, анализировать и предвосхищать происходящую трансформацию. Как соавтору двух предыдущих книг Николая Ермошкина, мне особенно приятно видеть, как в «Большой Цифре» развивается тема влияния современных информационных технологий (которые сейчас все чаще принято называть цифровизацией) на нашу жизнь.

История технологического прогресса имеет цикличный характер, и каждый новый виток приносит как типичные, так и уникальные вызовы и возможности. В период интернет-революции мы наблюдали рождение крупных горизонтальных B2C-сервисов, затем – появление инновационных B2C-приложений, таких как Airbnb и Booking. Затем последовал бум SaaS-решений для B2B, породивший 300 новых единорогов. А теперь наступает новая эра – эра корпоративных AI-агентов. В ближайшие три-пять лет появятся 500+ новых компаний-единорогов, создающих B2B-решения на основе ИИ для различных отраслей и бизнес-функций.

Но эта революция открывает не только новые горизонты, но и несет серьезные вызовы. Корпорациям понадобятся специалисты, умеющие формулировать задачи для ИИ. При этом очень многие, к сожалению, окажутся не у дел, став «лишними» людьми, живущими на минимальный гарантированный доход, не выходя из дома, потребляя цифровой контент и минимально необходимый уровень материальных благ. Цифровизация 2020–2030-х гг. принесет в мир сервисных отраслей то, что Китай принес в мир промышленного производства три десятилетия тому назад: огромный и баснословно дешевый ресурс, способный в корне трансформировать структуру занятости и соотношение силы и влияния в мире.

Особую тревогу вызывает и тот факт, что социальные сети впервые в истории человечества «взломали» дофаминовые механизмы мозга, создавая мощнейшую зависимость. Особенно ярко это проявляется в таких платформах, как TikTok. Еще одна острая проблема современности – детский буллинг в соцсетях, ломающий судьбы и психику молодых людей, что уже приводит к введению ограничений на использование социальных сетей несовершеннолетними.

Даже фантасты 90-х гг. не могли предсказать все технологии и изменения в поведении людей, которые мы наблюдаем в 2025 г. Эта книга не только анализирует путь, который мы прошли, но и дает возможность прогнозировать и создавать будущее. Используйте этот шанс, чтобы осознанно формировать свою роль в грядущем мире. Дерзайте!

Арсений Тарасов,соавтор стратегий внедрения искусственного интеллекта российскими и международными компаниями,CEO в HiPer It,региональный руководитель в Microsoft, Adobe, Siemens, Cisco, IBM, PTC, Deloitte

Глава 1

Первые победы цифровизации

Эта книга родилась из курса «Цифровая экономика», который я читаю для магистров и бакалавров на факультете мировой экономики и мировой политики Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ) и на факультете международных отношений в Московском гуманитарном университете.

При создании этого курса я изначально опирался на свой опыт уже почти 20-летней давности, когда я работал в консалтинговом подразделении Cisco Systems, тогдашнего лидера интернет-технологий и сетевой инфраструктуры и заодно передовой на тот момент корпоративной стратегии, культуры и организации. К тому времени относятся две мои предыдущие книги, 2002 и 2006 гг. выпуска: «Стратегия информационных технологий предприятия» и «Демистификация информационных технологий», написанные как руководство для менеджеров.

Полтора последних десятилетия я работал в финансовом консалтинге и в индустрии инвестиций, где мне регулярно приходилось иметь дело с цифровыми проектами и с компаниями «новой экономики».

Работая над курсом и книгой, я поставил себе цель обобщить все то новое, что было опубликовано за последние годы по тематике цифровизации, и составить картину нынешнего состояния мира цифровых технологий; описать те возможности и риски, которые он несет для мировой экономики и политики. Почему на рынке информационных технологий, в отличие от подавляющего большинства остальных рынков, доминирование узкого круга стран и планетарных по масштабам игроков является практически неизбежным? Как цифровизация перестала быть уделом только бизнеса, а стала трансформировать общество в целом, мировые финансы, политику и международные отношения?

Разбирая со студентами перипетии цифровой экономики последних лет, я постепенно пришел к пониманию того, что сегодня мы имеем дело с особой и в чем-то даже обособленной сферой, где работают свои законы и правила. На мой взгляд, сегодня имеет смысл говорить именно о «Большой Цифре», о специфической модели развития цифровых гигантов и о том, какие объективные закономерности делают бизнес-модели, экономику, социальную и геополитическую роль цифровых компаний столь отличной от большинства.

Сегодня невозможно быть специалистом в финансах, экономике, международных отношениях, не углубившись в те макроэкономические процессы, которые были запущены цифровизацией.

Мой курс «Цифровая экономика» был «обкатан» на гуманитариях, которым нужно было сформировать глобальное, мировоззренческое понимание того, что такое цифровая экономика, как она вписывается в современный этап экономического и политического развития и как она влияет на общество и на систему международных отношений.

Это не курс по менеджменту, не набор практических навыков по реализации ИТ-проектов или тем более не набор советов, как заработать деньги на создании стартапов или на инвестициях в крипту.

Эта книга будет полезна для всех тех, кому интересна тематика биржевых финансов, инвестирования, политэкономии, экономической истории, мировой экономики и политики, «большая картина» цифровизации в целом. Я уверен, что она может стать полезным подспорьем для экономистов, финансистов, международников, юристов и управленцев, и особенно «айтишников», причем всех поколений, кому интересен глобальный взгляд на свою отрасль. Не только студентов, но и зрелых специалистов.

Для того чтобы внести структуру в рассказ о современном этапе цифровизации, я решил опереться на несколько закономерностей, на которые обратили внимание в разное время вовлеченные в процесс цифровизации практики и исследователи.

Книга начинается с описания волн цифровизации. Это одновременные долгая 60-летняя волна роста производительности и трансформации экономики, обусловленная сменой доминирующей технологии; средние по продолжительности волны, связанные с переходом каждые 15–20 лет на новый уклад и на новый рынок внутри самой цифровизации; и короткие волны, завязанные на экономические и инвестиционные циклы.

Каждая глава книги начинается с определения одного из этих ключевых понятий цифровизации, взятого из общедоступных источников, и исследует его эволюцию и нынешнее состояние. Это смена технологических циклов и их влияние на производительность труда, два (из нескольких) закона цифровизации – закон Мура и закон Меткалфа, цепочка создания стоимости в отрасли полупроводников и войны процессоров, сетевой эффект и сетевые платформы-монополии, искусственный интеллект, криптовалюты и новая эра наземного транспорта. В заключении учебного пособия – анализ того, как цифровизация и цифровые гиганты привели к радикальнейшему за послевоенные годы перераспределению богатства и власти в мире. В книге использовано много графиков и иллюстраций, большинство из которых приведены в оригинале – это позволяет читателям осваивать англоязычную терминологию (которая нередко используется и в самом тексте книги).

Первым делом мне пришлось снять розовые очки, через которые мы все смотрели на мир технологий два десятилетия тому назад. Тогда информационные технологии и цифровизация были инструментом в руках менеджмента для повышения эффективности работы традиционных компаний и для создания новых сервисов и услуг. Сегодня, когда суммарная биржевая капитализация всех автомобильных компаний Европы составляет лишь 1/10 от капитализации Apple или Microsoft, 1/5 Google или Meta[1], приходится (хотя и не хочется) говорить о том, что отныне традиционные компании всего лишь обслуживают цифровую экономику, довольствуясь ролью поставщика игральных жетонов в глобальном цифровом казино, где ставки выросли до небес. Это стало первой «победой» цифровых гигантов: биржевая капитализация Большой Цифры, или «биг теха»[2], затмила остальную производственную экономику.

В середине 2010-х гг. стало очевидно, что Силиконовая долина победила еще и доселе недосягаемый Уолл-стрит[3], крупнейшие банки США. Зарплаты, биржевые капитализации, привлекательность как работодателей, медийное присутствие цифровых гигантов из Силиконовой долины далеко опередили банки с Уолл-стрита, десятилетиями бывшими в центре жизни корпоративного Запада.

Мир бизнеса, глобальная экономика, центры сил, власти, денег, таланта изменились в корне в сегодняшнем мире, где суммарная капитализация американского рынка акций (почти исключительно за счет цифровых гигантов) выросла за последние 10 лет от размера в суммарно менее чем «две Европы» до четырех капитализаций всех европейских рынков акций, или около 63 трлн долл. Это для понимания того, почему о Европе в книге можно долго не рассказывать. Достаточно посмотреть на график, приведенный на рис. 1.1, – количество компаний с капитализацией более 10 млрд долл., созданных за последние 50 лет в Европе и США, – разница в капитализации в 70 раз[4]! К 2020-м стало ясно, что американская Большая Цифра победила еще и Западную Европу как более эффективная экономическая и финансовая модель.

Нет гарантии, что эти невиданные биржевые капитализации удержатся на нынешних высотах, – те, кто постарше, помнят лопнувший пузырь доткомов 2000–2001 гг., биржевую капитализацию Cisco Systems, достигшую полутриллиона долларов впервые в истории и затем упавшую в пять раз и по прошествии 25 лет так и не вернувшуюся к прежним высотам. И серию банкротств компаний технологического сектора в 2001–2004 гг. Второе президентство Трампа может быть подпорчено, как и первое, только теперь уже не самой большой за век пандемией, а самым большим за век финансовым кризисом, вызванным новым лопнувшим пузырем. Первые признаки этого, возможно, дали о себе знать к марту 2025 г. в виде серьезной коррекции на биржевых рынках. Это привело к снижению биржевой капитализации крупнейших игроков на 10–20%. Но гигантам цифровизации банкротство или утеря лидерства не грозит в той экономической и политической парадигме, в которой они работают сегодня, ни при каком сценарии. They are here to stay – они пришли, чтобы остаться.

Рисунок 1.1

Источник: A Visualization of Europe’s Non-Bubbly Economy. Andrew McAfee (MIT). Dec 02, 2024. URL: https://geekway.substack.com/p/a-visualization-of-europes-non-bubbly (дата обращения: 15.03.2025)

А частое обращение автора к биржевой капитализации лидеров рынка как к важнейшему мерилу их показателей – это не воспоминание о работе в одной из технологических компаний, где курс акций был источником каждодневных радостей и разочарований для сотрудников, получивших так и не реализованные большинством сток-опционы (право на выкуп акции по фиксированной цене, приносящее прибыль в случае ее удорожания). Это важный фактор оценки доступных для компании ресурсов, ее перспектив и ожидаемой доли от мирового «пирога». Рост капитализации означает удешевление капитала, ключевого ресурса. Компании дешевле «поднимать» капитал на рынке, привлекать самых талантливых людей за счет сток-опционов, но и долго функционировать, аккумулируя прибыль и не выплачивая или недоплачивая дивиденды, – акционеры готовы удовольствоваться ростом стоимости акций[5]. Рост капитализации – это еще, как правило, и отражение положительных мнений аналитиков по поводу компании и прогнозов роста рынка, далеко не всегда точных и правильных, но лучшего не найдешь.

Книгу можно упрекнуть в определенном, но, на мой взгляд, почти неизбежном американоцентризме. Связано это с тем, что история цифровизации до последнего десятилетия, когда Россия и Китай[6] в некоторых областях смогли сделать существенный рывок вперед, определялась достижениями «за океаном», причем и для нас, и для КНР – скорее за Тихим, чем Атлантическим, – в Калифорнии. Говорить о сегодняшнем американском доминировании вполне уместно, «гегемоном» цифровизации пока еще (надолго ли?) остаются США.

Если бы я задумал книгу о цифровизации в 1980-е, то это, скорее всего, было бы пособие о том, как пользоваться компьютером. Спустя 20 лет, в нулевые, я и мои соавторы писали, как цифровизация меняет бизнес и как много всего полезного (лишь с небольшими оговорками) объединенные в сети компьютеры способны привнести в большие организации. Спустя еще 20 лет и еще одна ступень вверх – теперь надо говорить о цифровизации как чуть ли не о ключевом факторе мирового развития и порядка, причем далеко не столь комплиментарно, как в нулевые, о разочаровании и несбывшихся надеждах от того, как этот в общем-то нейтральный по своей природе инструмент используется теми, кто его сегодня контролирует.

Сложно себе представить сюжет похожей книги через 20 лет: будет ли это рассказ о том, как под аккомпанемент обаятельных футурологов вроде Харари или Курцвейла будут предприниматься попытки разрушить цифровизацией саму природу человека и ткань нашего общества? Или как спрятаться от технологий, навязываемых все более влиятельными корпорациями, от цифровых олигархов с их довольно специфическим мировоззрением? Хотелось бы этого избежать.

Ваш автор остается на стороне тех, кто верит, что технологии – это прогресс и благо. Что, по крайней мере в России, цифровизация лишь в начале пути, и многие замечательные достижения последних лет будут закреплены и развиты сугубо в позитивном русле.

Откуда появился сам этот термин – «цифровизация»? Было ли в начале слово? Ведь не просто так, не на пустом месте американский предприниматель, инвестор и публицист «со связями» Николас Негропонте (брат Госсекретаря США при Буше) ввел его в оборот в 1995 г.?

В индустрии информационных технологий к словам отношение трепетное, поскольку под знамена обозначаемой новым термином коммерческой концепции затем собираются мощные пиар, маркетинговые, консалтинговые силы и средства, под которые затем мобилизуются миллиардные, а порой и триллионные (в масштабах планеты) ресурсы. Информатизация, интернет, е-бизнес, проблема двухтысячного года (Y2K), облако, цифровизация, искусственный интеллект, большие данные – за каждым из этих понятий стояли и стоят огромные, потраченные на протяжении десятилетий корпоративные и личные бюджеты. В индустрии, где традиционно было сложно объяснить, почему, как и с какой результативностью все купленное будет работать, всегда было важно найти емкое, интуитивное, маркетинговое и понятное слово, которое могло бы увлечь за собой «принимающих решение» и их инвест-бюджеты.

Это может прозвучать иронично, но по-арабски «сыфр» означает «пустое место». К арабам это слово пришло из древнеиндийского языка – санскрита, где имело тот же смысл. Оно обозначалось кружком с точкой внутри. Этот смысл слово «цифра» сохраняло еще в XVIII в., хотя уже с XV в. известен латинский термин «нуль» (ничто).

С середины XVIII в. слово «цифра» приобрело новое значение – знак числа.

Цифры – это отдельные числа, используемые для представления значений в математике. 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 и 9 используются в различных комбинациях и повторениях для представления всех значений в математике. Любое из десяти чисел от 0 до 9 может быть представлено символом, известным как цифра. Числом именуется понятие, которое отражает количество чего-либо. Числа записываются с помощью цифр.

Русское понятие «цифры» (как синонима информационных технологий) является точным переводом английского digital[7], долгие годы фигурировавшего в названии ныне не существующей компании Digital Equipment Corporation (DEC), когда-то одного из крупнейших технологических игроков США.

Оцифровка (digitization) – описание объекта, изображения или аудио- или видеосигнала (первоначально в аналоговом виде) в виде набора дискретных цифровых замеров (выборок) этого сигнала/объекта при помощи той или иной аппаратуры, т. е. перевод его в цифровой вид, пригодный для записи на электронные носители. Полученный в результате оцифровки массив данных («цифровое представление» оригинального объекта) может использоваться компьютером для дальнейшей обработки, передачи по цифровым каналам, сохранения на цифровой носитель.

Оцифровка – это процесс преобразования информации из физического формата в цифровой. Например, Иван сканирует подписанный договор и сохраняет его в формате PDF. Затем он сохраняет этот PDF-файл на диске C своего компьютера.

Цифровизация, digitalization, в отличие от оцифровки, – это процесс использования цифровых технологий для улучшения бизнес-процессов. Цифровизация – это внедрение современных цифровых технологий в различные сферы жизни и производства. Например, Мария сканирует подписанный контракт и сохраняет его в формате PDF. Затем она загружает этот PDF-файл в облачное хранилище данных, чтобы иметь доступ к нему в любое время и в любом месте, и не только для себя лично, но и для других сотрудников.

В приведенных выше примерах и Иван, и Мария оцифровали часть своих бизнес-процессов, но бизнес-процесс Марии в большей степени «цифровой». Она использует цифровизацию для более масштабного улучшения бизнес-процессов. В то время как цифровизация несет в себе неявный позитивный подтекст, оцифровка – скорее нет, это нейтральное понятие.

Цифровая трансформация – это еще одно словосочетание, которое часто появляется в одном ряду с оцифровкой и цифровизацией. Цифровая трансформация – это комплексное и далекоидущее воздействие, вызванное процессом цифровизации. Это процесс внедрения организацией цифровых технологий, сопровождаемый оптимизацией системы управления.

Цифровая трансформация призвана увеличить продажи, эффективность и рост бизнеса или увеличить эффективность деятельности организаций, не относящихся к чисто коммерческим (например, университетов и других образовательных учреждений). Показателем цифрового развития организации, характеризующим степень и успешность его цифровой трансформации, является уровень цифровой зрелости организации.

Широко распространенное словосочетание «цифровая трансформация» на сегодня не имеет четкого определения, а с течением времени оно получает все больше толкований. В более узком смысле «цифровое преобразование» может означать «безбумажный офис» или достижение «цифровой зрелости бизнеса», влияя как на отдельные предприятия, так и на целые сегменты общества, такие как правительство, массовые коммуникации, искусство, медицина и наука.

Цифровизация – более емкий, всеобъемлющий и удобный термин, чем все, что ей предшествовали, поскольку по большей части они обозначали или отталкивались от определенной доминирующей на каждом этапе эволюции технологии – кибернетика, вычисления, внедрение ЭВМ, компьютеризация, информационные технологии, интернет-технологии, облако.

А трехуровневая концепция: «оцифровка – цифровизация – цифровая трансформация» – наилучшим образом позволяет представить инструмент, метод работы и конечную цель этой технологии.

Глава 2

Волны цифровизации, прогресс и борьба за производительность и равенство

Первые главы книги посвящены истории – трем видам волн цифровизации и тому, как эту историческую эволюцию оценивает западный «интеллектуальный мейнстрим».

Цифровизацию принято рассматривать как очередную «технологию общего назначения» и как инструмент роста производительности труда, который неожиданно для всех перестал работать в 2010-е гг.

Внутри этой долгой волны, пришедшей на смену предыдущей технологии общего назначения (электрификации), – пять периодов начиная с 1960 г., основанных на сменяющихся в каждый период приоритетах от централизованных вычислительных систем до сегодняшнего бума искусственного интеллекта.

И наконец, важным для понимания того, почему цифровизация развивается поэтапно, является анализ инвестиционных циклов, когда с момента появления и по наши дни чередовались периоды бурного роста и периоды замедления внедрения информационных технологий.

Технологии общего назначения (ТОН) – это технологии, которые радикально влияют на всю экономику в целом, на весь экономический уклад, выводя производительные силы на новый уровень развития и производительности.

ТОН обладают потенциалом радикально изменить общество благодаря своему опосредованному воздействию на сложившиеся экономические и социальные структуры.

Эти технологии обычно вначале бывают опробованы в месте своего зарождения на локальном уровне (как массовое использование силы ветра в Северных Нидерландах в XVII в. для таких новых применений, как откачка воды или изготовление более дешевых пиломатериалов для производства морских судов) или национальном уровне (использование энергии угля и пара в Великобритании в XIX в.). Затем они более или менее быстро распространяются в глобальных масштабах. Типичными примерами ТОН являются, например, одомашнивание лошади, использование силы ветра, паровой двигатель, электричество и информационные технологии. Другие, более узкие и несколько более спорные примеры включают железную дорогу, взаимозаменяемые детали, электронику, контейнеризацию транспортных перевозок, механизацию, методы управления (автоматизацию), автомобиль, компьютер, интернет, медицину и искусственный интеллект. Однозначное определение того, что является ТОН, а что нет, и их исчерпывающий список до сих пор остаются дискуссионными. Более того, такие технологии постепенно наслаиваются, дополняют друг друга, сосуществуют веками, но могут и превратиться в тормоз для нового поколения и быть полностью вытесненными, по крайней мере на продолжительное время, но потом вернуться, как это произошло с энергией ветра.

Технологии общего назначения увеличивают производительность всех факторов производства, но в первую очередь труда. А рост производительности всех трех факторов производства (земли, капитала и труда) – это определяющий фактор роста благосостояния населения.

Наращивание объема рабочей силы или используемого капитала может увеличить производство, но эффект от этого постепенно уменьшается, если не будут найдены более эффективные способы использования этих ресурсов. Когда Испания в XVI в. подчинила себе огромные новые территории в Америке с большим, чуждым ей населением и получила там же новые источники капитала (месторождения золота и особенно серебра в Перу, в Потоси), это обернулось краткосрочной эйфорией, но затем долгосрочной катастрофой для экономики метрополии и последующими веками экономического упадка. Капитал перетек к более производительным северным соседям Испании, а население новых колоний резко сократилось из-за эпидемий и жестоких колониальных порядков.

Читатели, заставшие советское время, помнят ленинскую фразу: «Коммунизм – это советская власть плюс электрификация всей страны». Современные студенты ее не слышали и не знают. Проживший долгие годы в эмиграции в самых передовых на тот момент странах, Ленин своими глазами имел возможность наблюдать за стремительным внедрением в начале XX в. электричества во все сферы жизни, в том числе в производство. Поэтому план электрификации (ГОЭЛРО), наряду с нэпом (новой экономической политикой), оказался в числе приоритетов новой власти после катастрофы, которую породил внедрявшийся ей в 1918–1921 гг. военный коммунизм. Он должен был позволить новому режиму преодолеть накопившееся отставание от Запада.

А тем временем на Западе рост производительности труда за счет электрификации и обеспеченный этим рост благосостояния рабочего класса на том этапе развития позволил избежать разрушительного революционного кризиса, вызванного обнищанием пролетариата, который предсказывал Маркс, спасая тем самым капиталистическую систему от краха. Произошло это и под влиянием внешних факторов: страха перед Октябрьской революцией и коммунизмом, благодаря росту влияния профсоюзов в западных экономиках. По сути дела, технологический прогресс и рост производительности труда оказались главными факторами, которые Маркс не учел в своей теории, поскольку рассматривал капитализм как статичную формацию, а рост неравенства – как данность в абсолютных показателях, за счет обнищания народных масс. Технологический прорыв, новая технология общего назначения спасли тогдашний капитализм как минимум от серьезного кризиса.

Как определяют понятие производительности англоязычные экономисты?

Производительность – это способность предприятия или компании производить товары или услуги в определенном количестве и качестве.

Этот показатель измеряется с помощью различных индикаторов. Чаще всего производительность выражается как отношение общего объема производства к общим затратам или к отдельным расходам, которые были использованы в процессе производства. Например, это может быть выпуск продукции на единицу затрат за определенный период времени. Один из наиболее распространенных показателей производительности – это совокупная производительность труда. В качестве примера можно привести ВВП на одного работника.

Именно эта формула производительности труда (ВВП / Количество занятых, ВВП / Количество отработанных часов в экономике) является основной в подавляющем большинстве научных, околонаучных, популяризаторских книг, а также в менеджерском и консалтинговом новоязе.

Однако справедливости ради стоит отметить, что традиционно экономическая наука выделяет, помимо труда, следующие факторы производства:

• земля (природные ресурсы);

• труд (трудовые ресурсы);

• капитал (инвестиционные ресурсы).

В настоящее время некоторые экономисты (например, К. Р. Макконнелл и С. Л. Брю) к ним добавляют предпринимательский потенциал, информацию, инновации.

Интересно, что о влиянии цифровизации на производительность капитала мало кто говорит и пишет, и за информацией об этом лучше обращаться к аналитикам финансовых и биржевых рынков.

Рост производительности является важнейшим источником повышения уровня жизни. Рост производительности означает увеличение добавленной стоимости в производстве, а значит, и увеличение доходов, которые могут быть распределены.

На уровне фирмы или отрасли выгоды от роста производительности могут распределяться различными способами:

• для сотрудников – за счет улучшения заработной платы и условий труда;

• акционеров – за счет увеличения прибыли и выплаты дивидендов;

• клиентов – за счет снижения цен;

• окружающей среды – посредством более строгой охраны окружающей среды;

• правительств – за счет увеличения налоговых платежей.

Рост производительности – увеличение выпуска продукции за счет уже имеющихся ресурсов – является основным источником долгосрочного увеличения доходов населения в целом, в отличие от экстенсивного роста. Как однажды заметил лауреат Нобелевской премии по экономике Пол Кругман, рост производительности – это еще не все, но в долгосрочной перспективе это почти все[8].

Статистические данные, охватывающие почти восемь веков, по Англии и Соединенному Королевству хорошо иллюстрируют долгосрочный тренд роста ВВП на душу населения. Мы видим, что заметный рост приходится на три недавних периода: промышленная революция и использование пара (с 1800 г.), эпохи электричества (с 1880-х гг.) и информационных технологий (с 1960-х гг.) после веков практически стагнации. На коротких промежутках положительно сказывались и некоторые демографические явления, например падение численности населения из-за эпидемий в XIV и XVII вв. (одновременно с началом довольно массовой эмиграции в североамериканские колонии), что приводило к некоторому краткосрочному увеличению доступной земли и капитала на одного работника, «улучшению статистики», но их эффект был очень недолгим (рис. 2.1).

График на рис. 2.2, основанный на данных статистики США, дает возможность сопоставить рост производительности труда в эпоху электрификации в сравнении с эпохой информационных технологий (цифровизации). Мы видим, что при наложении друг на друга эти два независимых друг от друга графика показывают практически идентичный тренд роста производительности труда на 50-летнем промежутке времени, несмотря на весьма разные факторы и механизмы влияния на производительность в случае электрификации или цифровизации.

Рисунок 2.1

Источник: Data source: Broadberry, Campbell, Klein, Overton, and van Leeuwen (2015) via Bank of England (2020). URL: https://ourworldindata.org/grapher/gdp-per-capita-in-the-uk-since-1270 (дата обращения: 15.03.2025)

Рисунок 2.2

Источник: Commission expert group on the taxation of digital economy 2014. P. 17. Citing C. Syverson (2013). URL: https://www.diplomacy.edu/wp-content/uploads/2021/10/COMMISSION-EXPERT-GROUP-ON-TAXATION-OF-THE-DIGITAL.pdf (дата обращения: 15.03.2025)

Что происходит с производительностью труда сегодня?

Во всем мире рост производительности труда резко замедлился в 1970-х гг. по сравнению с ошеломляюще высокими темпами в послевоенные десятилетия. В последующие за 1970-ми десятилетия в экономически развитых странах темпы роста тоже не показывали однозначно высоких показателей.

На графике из журнала The Economist (рис. 2.3) мы видим довольно заметный тренд на снижение роста производительности труда в развитых экономиках: с 3% в год в 1980-х гг. до менее 1% на рубеже 2020-х.[9] Да, с середины 1990-х до начала 2000-х гг. в богатых странах мира во главе с США наблюдался некоторый всплеск роста производительности труда, вызванный существенными инвестициями в технологии в период эйфории стартапов и инвестиций в решение так называемой проблемы 2000 г.

В течение десятилетия, предшествовавшего глобальному финансовому кризису 2007–2008 гг., на развивающихся рынках также наблюдался быстрый рост производительности, чему способствовали высокие объемы инвестиций и расширение торговли, которые позволили участникам и главным бенефициарам переноса глобальных цепочек поставок из числа развивающихся стран использовать более совершенные методы и технологии. Однако после кризиса 2007–2008 гг. началось масштабное и упорно продолжающееся замедление роста производительности. По данным Всемирного банка, это затронуло около 70% экономик мира. В ЕС последние годы (2019–2024) ежегодный рост производительности труда не достигает и половины процента, но в США, по данным European Central Bank, он неожиданно немного ускорился – до 2% в год.

Еще в нашумевшей в начале 1990-х гг. книге «Ценность компьютеров для бизнеса» американский экономист Пол Страссманн продемонстрировал, что информационные технологии стали крупнейшей статьей капитальных вложений американских компаний[10]. При этом ему не удалось проследить линейной зависимости между ценностью компаний для акционеров и размером инвестиций в ИТ[11]. Как заметил еще в 1987 г. экономист и нобелевский лауреат Роберт Солоу, обосновавший роль технологического прогресса в экономическом развитии, «компьютеры видны везде, но не в статистике производительности труда»[12].

Рисунок 2.3

Источник: URL: https://www.economist.com/finance-and-economics/2020/12/08/the-pandemic-could-give-way-to-an-era-of-rapid-productivity-growth (дата обращения: 15.03.2025)

Объяснений этому находят несколько, и скорее всего в той или иной степени они проявляют себя одновременно.

Для раскрытия потенциала экономики необходимы дополнительные инвестиции. А их в последние десятилетия хронически не хватало, в первую очередь из-за того, что промышленное производство (а частично и сервисы, такие как программирование или центры телефонного обслуживания) переезжало («делокализовывалось») в развивающиеся страны, где продолжался опережающий рост производительности (в силу как раз более существенных и растущих инвестиций и прихода новых, импортированных с запада технологий).

Еще одно объяснение: несмотря на весь энтузиазм по поводу технологий, которые меняют мир, последние инновации просто не так революционны с точки зрения увеличения производительности, как утверждают оптимисты. Искусственный интеллект не изменил пока мировую экономику такими радикальными темпами, как некоторые ожидали пять-десять лет назад, и надо просто ждать выхода технологий на новый, однозначно более производительный уровень.

А может быть, экономисты просто не умеют правильно учитывать полный положительный эффект от технологий? Они игнорируют в экономической статистике те услуги или улучшения, которые пользователи получают бесплатно в рамках «пакета услуг», который обеспечивают современные экосистемы (такие как Яндекс, Сбербанк, Apple или Tencent) и гаджеты, в первую очередь смартфоны. Их consumer surplus, т. е. неучтенная полезность для потребителя, не учитывается должным образом в расчете ВВП и искажает данные о росте производительности труда, занижая «числитель» дроби производительности, т. е. общий размер «благ», производимых в обществе. Хорошим примером является исчезновение из мира производства изготовителей фотопленки или виниловых дисков, которые вносили определенный вклад в ВВП вплоть до 2010-х гг., а сейчас при кратном росте числа (электронных) фотографий и прослушиваний (цифровой) музыки нигде в общепринятых методологиях расчета ВВП продажи физических носителей фото или музыки не фигурируют.

Еще одно объяснение дает немного больше оснований для оптимизма, поскольку известно уже довольно давно и показало себя неоднократно: требуется время, чтобы начать использовать новые технологии эффективно. Искусственный интеллект – это пример того, что может повысить производительность во многих отраслях. Но оптимальное использование таких технологий требует времени и экспериментов. Такое постепенное накопление ноу-хау является инвестицией в «нематериальный капитал».

«Положительный эффект от ИТ отсрочен», – автор писал об этом уже почти два десятилетия тому назад[13]. Минимум на три-пять лет, считают и западные практики, такие как бывший генеральный директор Cisco Джон Чемберс и западные теоретики – в числе последних профессор Массачусетского технологического института Эрик Бринджолфссон. От нескольких месяцев до трех лет (для ERP-систем) – чуть более оптимистично полагают российские ИТ-директора. Характерно, что со временем растет число тех, кто верит в отсроченный эффект от ИТ. Связано это с тем, что учтенные расходы на цифровизацию – только верхушка айсберга. По мнению Бринджолфссона, 90% инвестиций приходятся на человеческий и организационный капитал. Из 20 млн долл. инвестиций в ERР-систему, как он считает, 1 млн долл. приходится на «железо», 3 млн долл. – на программные продукты, а оставшиеся 16 млн долл. – на перестройку процессов, консалтинг, обучение менеджеров (пропорция 1:5), которые совершенно невидимы в бюджете информационных технологий. Пока эти 16 млн долл. не освоены – а здесь без временного лага не обойтись, – никакого эффекта «железо» само по себе не даст. Именно поэтому казавшиеся бессмысленными траты на ИТ эпохи эйфории второй половины 1990-х гг. принесли плоды только в 2002–2003 гг.

Работы Эрика Бринджолфссона и Дэниела Рока из Массачусетского технологического института, а также Чеда Сайверсона из Чикагского университета объясняют феномен «J-образной кривой производительности»[14]. По мере внедрения новых технологий фирмы переориентируют ресурсы на инвестиции в нематериальные активы, особенно в выстраивание новых бизнес-процессов. Такое перераспределение ресурсов означает, что объем производства фирмы не растет пропорционально инвестициям, и это интерпретируется как снижение темпов роста производительности. Позже, когда инвестиции в нематериальные активы принесут свои плоды, производительность резко возрастет, поскольку и объем производства увеличится.

Как бы там ни было, но учитываемый статистикой рост производительности труда за последнее десятилетие был «ниже тренда». Это вызывает определенное беспокойство западного истеблишмента по поводу того, какими могут быть источники и механизмы роста благосостояния населения развитых стран в ближайшее десятилетие и не приведет ли такая ситуация к еще большим потрясениям, чем брексит, «трампизм», победы новых правых и новых левых партий в Европе. Особенно на фоне старения и убыли населения в европейских странах.

Еще больше усложняет сегодняшнюю картину мира существенное изменение распределения «бонусов» от роста производительности между трудом и капиталом (рис. 2.4 и 2.5). При росте производительности труда на 72% за 50 лет средняя заработная плата выросла в США всего на 42%, а медианная – всего на скромные 9% (за 50 лет!). Это означает, что рост производительности не только не привел к пропорциональному росту уровня жизни, но и существенно увеличил неравенство в доходах от труда: верхние 50% зарплат росли существенно быстрее низших 50%, которые практически и не увеличились. Этому можно найти много причин, среди которых наиболее очевидные – перенос наименее квалифицированных рабочих мест за пределы США и иммиграция в развитые страны, увеличивающая предложение труда на рынке и оказывающая давление на доходы наименее оплачиваемых.

Можно предположить, что выигрыш от производительности труда «не испарился», а превратился в выигрыш производительности капитала. И был перераспределен в новых областях, не связанных с материальным производством в развитых странах. В частности, в пресловутое «управление цепочками поставок», которое нередко выступает в качестве словесной ширмы для «делокализации».

Удешевление потребительской корзины, рост зарплат в госсекторе, улучшение экологии, на что также мог положительно повлиять рост производительности труда, должны были бы опосредованно отразиться в ускоренном росте средней и медианной заработной платы, но и этого не происходит.

Рисунок 2.4

Источник: Understanding the Historic Divergence Between Productivity and a Typical Worker’s Pay Why It Matters and Why It’s Real Report / by Josh Bivens and Lawrence Mishel. September 2, 2015. URL: https://www.epi.org/publication/understanding-the-historic-divergence-between-productivity-and-a-typical-workers-pay-why-it-matters-and-why-its-real/ (дата обращения: 15.03.2025).

Рисунок 2.5

Источник: Autor D., Mindell D. and Reynolds E. The Work of the Future. URL: https://docs.yandex.ru/docs/view?tm=1741677174&tld=ru&lang=en&name=2020-Final-Report4. P. 15 (дата обращения: 15.03.2025)

Попытку объяснить растущее неравенство можно найти в недавнем труде лауреатов Нобелевской премии по экономике 2024 г. Дарона Аджемоглу и Саймона Джонсона «Власть и прогресс» и в двух увесистых томах француза Тома Пикетти «Капитализм в XXI веке» и «Капитализм и идеология».

Экономистов из Массачусетского технологического института, центра американских инноваций Дарона Аджемоглу и Саймона Джонсона трудно назвать врагами прогресса. При этом в своей последней книге, предшествовавшей полученной ими в 2024 г. Нобелевской премии, они задают вопрос: является ли технология везде и всегда неоспоримым благом? Считается, что новые технологии в конечном счете создают лучшие рабочие места и процветание. Так гласит общепринятая экономическая теория. Но что, если это не всегда так? Это отправная точка «Власти и прогресса».

Кривая Кузнеца (также лауреата Нобелевской премии по экономике) – гипотеза о том, что в странах, стоящих на ранних ступенях экономического развития, неравенство доходов вначале возрастает, но по мере роста экономики имеет тенденцию снижаться. Данная гипотеза была впервые выдвинута 29 декабря 1954 г. экономистом Саймоном Кузнецом и оформлена в виде перевернутой U-образной кривой.

С. Кузнец считал, что экономический рост приводит к изменению в распределении доходов. Он выдвинул гипотезу, что неравномерность в производительности приводит к высокому уровню доходов в промышленном секторе и к увеличению его доли в экономике, способствуя росту неравенства. Естественное перераспределение рабочей силы из отраслей с низкой производительностью труда (например, сельское хозяйство) в отрасли с более высокой производительностью (промышленность) ведет к постепенной тенденции к снижению неравенства доходов.

Неоклассическая экономическая теория, опираясь в том числе на идеи С. Кузнеца, утверждает, что технический прогресс всегда увеличивает среднюю заработную плату. И даже если это усиливает неравенство, в конечном счете это поднимает заработную плату в нижней части распределения доходов. Аджемоглу и Джонсон называют это «стимулом повышения производительности».

Но, по мнению ученых, история изобилует и другими примерами, когда технологии не привели к общему процветанию. Так, улучшения в сельском хозяйстве почти не приносили пользы крестьянам; достижения в судостроении позволили процветать работорговле; фабрики, которые вывели гибкую ремесленную работу из дома и поставили ее под контроль менеджеров, увеличили продолжительность рабочего дня и снизили доходы. На нынешнем этапе в качестве такой угрозы воспринимаются автоматизация или роботизация и грядущая революция в области искусственного интеллекта, которая может уничтожить миллионы рабочих мест, в том числе и не связанных напрямую с материальным производством.

Но автоматизация – возможно, самое важное технологическое достижение со времен индустриальной эры – не направлена на повышение производительности труда, а скорее нацелена на замещение и вытеснение трудовых процессов. Автоматизация не обязательно приводит к снижению заработной платы, если существуют стимулы или давление (со стороны профсоюзов или правительства), которые вынуждают к переподготовке работников и созданию для них новых рабочих мест. Но если новые рабочие места не создаются, то автоматизация может в конечном итоге вызвать сокращение рабочих мест и заработной платы, даже если она повышает производительность и отдачу от капитала. Это и происходило последние несколько десятилетий, поскольку менеджеры активно увеличивали лишь возврат на капитал и относились к работникам как к издержкам, а не как к активу.

Так было не всегда. В эпоху электрификации как основной технологии общего назначения в XIX в. количество рабочих мест для инженеров и менеджеров – «белых воротничков» увеличилось, поскольку они использовали инновации для изменения облика фабрик и создания новых и более эффективных рабочих мест.

Этот процесс длился десятилетиями, и этому способствовали, в том числе, законы «Нового курса» Рузвельта. Они стимулировали коллективные переговоры и ограничивали монополистическую власть корпораций, а также способствовали укреплению профсоюзов. Это позволило включить переподготовку и переквалификацию работников в социальный договор. К 1960-м гг. доля доходов 1% населения, относящегося к наиболее состоятельной группе, составляла лишь 13% от общего объема богатства, в то время как в 1920-е гг. этот показатель достигал 22%. Средняя заработная плата росла так же быстро, если не быстрее, чем производительность труда.

Начиная с 1970-х гг. эта связь начала разрушаться в значительной степени из-за снижения активности профсоюзов, изменений в антимонопольной политике и в финансовой структуре компаний, которые стимулировали наращивание долга над производительными капитальными затратами, и общего сочетания технологических сдвигов, переноса производств, появления целого класса работников на аутсорсинге (временные и подрядные контракты, то, что стало называться «уберизацией» труда, которые привели к снижению доходов по сравнению со штатными сотрудниками). Все это означало, что даже когда работники становились более продуктивными, они не пользовались плодами этого роста производительности.

Итогом стало внедрение того, что авторы называют «так себе автоматизацией» (so-so automation). Примером такой автоматизации является появление программного обеспечения для отслеживания работы сотрудников или ботов колл-центра, которые на самом деле не намного продуктивнее людей, и если они вообще продуктивны, то только в том смысле, что они не уменьшают общие затраты времени, а перекладывают временные затраты на клиентов компании, несколько снижая их для ее сотрудников (которые в большинстве случаев и так на аутсорсинге или вообще в другой стране). Такое «новшество» просто снижает издержки работодателей, принося минимальный эффект для сотрудников и клиентов.

Сейчас мы находимся на поворотном этапе в истории технологий. Даже титаны Кремниевой долины – такие люди, как Илон Маск и сооснователь Apple Стив Возняк, – призывают замедлить внедрение искусственного интеллекта, чтобы можно было лучше изучить его последствия. Google и Microsoft же говорят, что беспокоиться не о чем.

Это происходило на протяжении всей недавней истории и отражает силу убеждения влиятельных деятелей, которую авторы книги «Власть и прогресс» подробно иллюстрируют. Эти люди часто имели возможность диктовать правила. Так, крупный предприниматель в области технологических инноваций француз Фердинанд де Лессепс, который был ответственен как за успех Суэцкого, так и за фиаско при строительстве первой версии Панамского канала, смог «продавить» изначально нерабочий проект строительства в Панаме. Это верно и для современных титанов так называемого капитализма слежки (surveillance capitalism). Они навязали правила, позволяющие им добывать личные данные и извлекать из них прибыль, использовали власть и влияние, чтобы сформировать в своих целях представление о технологиях, которое затем начинает жить своей собственной жизнью. Собственно, эта часть книги и есть объяснение ее названия – «Власть и прогресс». Власть нужна Большой Цифре для подготовки почвы для нового технологического уклада.

Авторы призывают не допустить, чтобы это повторилось. Технология создала общее процветание только тогда, когда были разработаны соответствующие инструменты, гарантирующие, что ее плоды перераспределятся в пользу общества в целом.

Искусственный интеллект представляет угрозу как для демократии, так и для рабочих мест во всех группах доходов. Результат может быть довольно мрачным. Профсоюзы и правительство должны действовать так, чтобы эта последняя попытка повысить производительность не закончилась плачевно. Влиятельный либеральный обозреватель Financial Times, сама автор книг о цифровых гигантах, Рана Форухар так озаглавила свою рецензию об этой книге: «Если цифровые технологии является движущей силой “повышения производительности”, то пришло время нажать на тормоза»[15].

Учитывая, что Аджемоглу и Джонсон (обильно цитирующие Ф. Энгельса, но старательно избегающие упоминания К. Маркса) удостоились Нобелевской премии, а хвалебные рецензии на книгу появились, в том числе, и в таких изданиях, как Financial Times, нельзя не признать, что такие «осторожные» взгляды на цифровизацию становятся частью новой доктрины либерального центризма.

Тома Пикетти – французский экономист, получивший известность благодаря исследованию причин и последствий неравенства доходов в течение последних 250 лет, доктор, профессор Высшей школы социальных наук и Парижской школы экономики, автор бестселлера «Капитал в XXI веке» (2013), утверждает, что скорость накопления капитала в развитых странах стабильно превышает темп экономического роста, и это приводит к имущественному неравенству, которое лишь увеличивается со временем. Для решения проблемы Пикетти предлагает изменение налоговой политики, например прогрессивный всемирный налог на имущество.

Центральный тезис его книги заключается в утверждении того, что неравенство – не случайность, а основополагающая характеристика капитализма. Концентрация богатства постоянно растет, и не происходит самокоррекции. Решить эту проблему можно только путем государственного вмешательства. В этом отличие от подхода Аджемоглу и Джонсона, которые не считают рост неравенства предопределенным и смотрят на государство скорее как на арбитра, а не как на непосредственный механизм по выравниванию доходов. Пикетти явно отдает дань французской традиции этатизма, прямого государственного вмешательства.

После выхода книги Пикетти стали считать марксистом и даже называют «современным Марксом». Но сам Пикетти считает, что его книга хотя и содержит критику, но лишь отражает историю капитализма, его рекомендации направлены на сохранение рыночной системы и демократии, а не на их разрушение. На вопрос журнала The New Republic о том, как на него повлиял Маркс, Пикетти ответил, что так и не смог прочитать его «Капитал» – он показался очень трудным для прочтения.

«Капитал и идеология» (фр. Capital et idéologie, 2019) – вторая крупная книга Тома Пикетти, посвященная проблеме экономического неравенства в контексте истории человеческой цивилизации. Является продолжением «Капитала в XXI веке».

В этой книге Пикетти раскрывает тезис о том, что неравенство является не экономическим и технологическим, а идеологическим и политическим явлением, связанным в первую очередь с представлениями каждого общества о социальной справедливости и справедливой экономике, с интеллектуальным, а не материальным противостоянием различных групп.

Такой подход отличается от консервативных теорий, которые говорят о «естественных» основах неравенства: элита всегда и везде представляет неравенство как естественный и объективный процесс, а существующие социальные различия – как структуру, созданную в интересах бедных граждан и общества в целом, при этом изменение такой структуры повлечет страшные бедствия. Но исторический опыт говорит об обратном: революционные и политические процессы, которые позволили уменьшить и преобразовать прошлое неравенство, стали огромным успехом. Именно изменения лежат в основании самых ценных институтов, что сделали идею человеческого прогресса действительностью: всеобщее голосование, бесплатное и обязательное школьное образование, всеобщее медицинское страхование, прогрессивный налог. Скорее всего, эта тенденция продолжится в будущем.

По мнению целого ряда обозревателей, книга «убедительно доказывает, что идея о том, что экономический рост решит проблему неравенства, была иллюзией»[16].

Если Пикетти считает рост неравенства предопределенным и нерешаемым в рамках самой системы, то Аджемоглу и Джонсон считают это временным искажением, которое может быть откорректировано набором достаточно косметических и проверенных историей XIX и XX вв. мер. При этом все они сходятся во мнении, что существующий уклад общества основан на глубоко укоренившихся и внедрившихся в общество убеждениях, «идеологиях», которые порождают и систему власти.

И Пикетти, и Аджемоглу с Джонсоном основывают свой анализ на цифрах национальной статистики, в масштабах отдельных стран. У них далеко не на первом плане и данные, и методологии для анализа глобального неравенства в планетарных масштабах, где картина еще более вопиющая. Естественно, что политическому классу западных стран важнее принимать решения с оглядкой на собственный электорат в своей стране, а нарастающая пропасть в богатстве между США и остальным миром пока находится на втором плане.

Мы вернемся к этому важнейшему аспекту глобального неравенства несколько позже, когда будем рассматривать глобальные последствия цифровых монополий.

Пока же подведем итог: производительность труда в западных экономиках, несмотря на положительный, пусть и отсроченный во времени эффект от цифровизации, перестала расти теми же темпами, что в течение предыдущих 100 лет. Это сузило возможности для увеличения уровня жизни всех категорий работающих, но особенно сказалось на наименее оплачиваемых. Их доходы практически перестали зависеть от роста производительности и не увеличиваются. В этом видят причину «протестного» выбора в западных странах.

Интеллектуальный и относительно независимый мейнстрим активно ищет варианты того, как найти выход из этой ситуации, особенно в условиях исчезновения занятости во многих сферах и ожидания скорого массового внедрения искусственного интеллекта, замещающего труд. Пока в качестве вариантов рассматриваются либо «инициатива снизу» – борьба за свои экономические права, или же вмешательство государства как арбитра или «распределителя» доходов от богатых бедным.

При этом Большая Цифра как новая доминирующая формация создает собственную реальность и собственный дискурс, строит новый идейный фундамент для появившегося во многом нового экономического уклада, рост неравенства в котором становится нормой. Цифровизация не только создает новую стоимость в экономике, которая «проходит мимо» глобального большинства, превращаясь в богатство небольшого круга людей, но и формирует новые правила распределения этого богатства. О механизмах этого – в следующих главах.

А пока большинство аналитиков на Западе уповают на небольшой скачок в производительности труда в США в последние три-четыре года, предполагая перелом тренда на падающий рост производительности (рис. 2.6, с. 34).

Рисунок 2.6

Источник: URL: https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-02-01/us-productivity-increases-at-rapid-pace-labor-costs-edge-higher (дата обращения: 15.03.2025)

Глава 3

Смена доминирующих технологий внутри «долгого цикла», 15-летние волны и борьба идей

Исторически, с момента зарождения на рубеже 1950–1960-х гг., цифровизация прошла через несколько важных технологических трансформаций, связанных с постепенной заменой доминирующей цифровой технологии на более передовую. Это происходило с завидной регулярностью, приблизительно через 15–20 лет.

Внутри долгой волны, пришедшей на смену предыдущей технологии общего назначения (электрификации), можно выделить пять периодов, начиная с 1960 г. Каждый из этих периодов характеризуется своими приоритетами – от централизованных вычислительных систем до сегодняшнего бума искусственного интеллекта.

Это нашло свое отражение в том числе и в терминологии, менявшейся с каждым новым циклом. «Цифровизация» – это понятие, которое стало ключевым в последние 15–20 лет. Оно заменило собой множество других терминов, которые раньше использовались для обозначения новых технологий в области вычислений и обработки информации: внедрение ЭВМ, кибернетика, компьютеризация, информационные технологии (ИТ, IT), интернет-технологии, электронное (е-)правительство, электронное (е-)образование и т. п. Тогда каждый из них обозначал какой-то определенный этап технологического развития и определенную доминирующую на каждом этапе технологию. В этом отношении «цифровизация» – более всеобъемлющий термин, который стремится соединить в себе как средства (внедрение вычислительных устройств, программного обеспечения), так и цели – новое состояние бизнес- и управленческих процессов, что обеспечивает большую эффективность.

Через какие этапы прошла цифровизация с начала 1960-х гг.?

Самым элегантным графическим представлением эволюции информационных технологий, на мой взгляд, являются «волны» американца Дэвида Москеллы, которые он предложил еще в середине нулевых (рис. 3.1). Даты его волн указывают начало и апогей, т. е. середину, а не конец каждой волны; число – количество пользователей «доминирующим орудием производства» в его апогее:

• 1960–1975 гг. – «эпоха систем», 50 млн пользователей в мире (ее мы условно делим на эпоху централизованных вычислений и систем клиент – сервер);

• 1975–1995 гг. – эпоха персональных компьютеров, 500 млн пользователей;

• 1993–2005 гг. – эпоха сетей, 1 млрд пользователей;

• 2005–2020 гг. – эпоха пользователей-заказчиков, 3 млрд пользователей.

Рисунок 3.1

Источник: Ермошкин Н., Тарасов А., Арутюнян М. Демистификация ИТ: что на самом деле информационные технологии дают бизнесу. М.: Альпина Бизнес Букс, 2006; журнал The Economist, 10/05/2003

Выцветшая Джоконда на стене лаборатории, составленная из распечатанных прописных букв А, компьютерная игра Quake, почти магический, как казалось, доступ к электронной почте, личная страница в социальной сети и подписка в онлайн-кинотеатре – вот, наверно, основные культовые атрибуты каждого периода.

В каждой эпохе был свой символический технологический лидер, который достигал к тому же и наибольшей биржевой капитализации на пути к апогею, закрепляя тем самым в массовом сознании свой технологический успех щедрым вознаграждением своих инвесторов и сотрудников. По крайней мере, на какое-то время, пока его не опережали лидеры новой эпохи. Это IBM для эпохи централизованных систем и ЭВМ, Microsoft для эпохи персональных компьютеров, Cisco Systems для сетевой эпохи и, наверное, Apple[17], или, коллективно, одна из аббревиатур на выбор – GAFA, GAFAM, FAANG, для эпохи пользователей (первые буквы названий компаний – Google, Apple, Facebook_*, Amazon, Microsoft, Netflix).

Возможно, не всем эта классификация «волн» или «эпох» кажется стопроцентно точной, но с точки зрения наглядности она является наиболее простой и понятной.

Каждая эпоха с этого графика породила и свою «идеологию», своих теоретиков и идейных вдохновителей.

Не претендуя на исчерпывающий список, перечислим несколько наиболее известных и «хорошо состарившихся» теорий, связанных с цифровизацией. Они наиболее ярко демонстрируют потенциал ИТ и ограничения, накладываемые ими. Срок «полезной жизни» большинства подобных концепций, за исключением нескольких «фундаментальных», около двух лет – это то время, пока продаются книги авторов и на базе их идей происходят какие-то концептуальные изменения в бизнесе или общественном сознании. Несмотря на их «мотыльковый век», они смогли произвести серьезную трансформацию в умах западных управленцев, «опустив» цифровизацию до уровня простых смертных и увязав ее с реальными потребностями деловых людей.

В числе мыслителей первой волны смело можно назвать американского публициста и ученого Питера Друкера. С 1939 по 2005 г. он написал 39 книг, а также сотни статей в The Wall Street Journal и Harvard Business Review. Продолжал профессиональную деятельность до самой смерти.

Друкер сформировал теорию об инновационной экономике и предпринимательском обществе. В основе его теории лежит представление о новом информационном обществе, характеризуемом постоянными изменениями. В мире будущего «творческая деструкция» (creative destruction) – замена одной технологии и одного лидера новыми, более изобретательными – будет основополагающим признаком общества в целом, а не только его экономической сферы. Профессионалы-управленцы наступающей эпохи окажутся перед необходимостью приспосабливаться к ситуации периодических трансформаций, когда последние перестанут восприниматься как исключения и станут нормой жизни. П. Друкер в своей книге, изданной в России в 2003 г. под названием «Задачи менеджмента в XXI веке», пишет: «В периоды коренных структурных преобразований выживают только лидеры перемен – те, кто чутко улавливает тенденции изменений и мгновенно приспосабливается к ним, используя себе во благо открывающиеся возможности»[18].

К концу жизни Друкер задумался, как будет выглядеть организация третьего тысячелетия. Он приводит отличительные черты организации будущего в своем исследовании «Следующее общество» (The Next Society):

• знания становятся главным инструментом производства, и те, кто ими владеет, – партнерами в бизнесе, а не просто наемной силой;

• многие работники будут сохранять постоянные контракты и постоянную связь с организацией, но большинство будет взаимодействовать с ней лишь ограниченное время – как контракторы, временные сотрудники, консультанты и т. д.;

• теория фирмы Коуза[19] по-прежнему верна, но, во-первых, стоимость транзакций упадет за счет информационных технологий, а во-вторых, поддерживать знания в рамках одной организации становится слишком дорого в силу того, что они устаревают слишком быстро. Это приводит к тому, что компании станут специализироваться только на определенных элементах цепочки создания продукта. Уже сейчас некоторые фирмы прекращают физически производить ту продукцию, благодаря которой они получили известность (например, Apple или Coca-Cola и, с негативными последствиями для себя, даже Boeing);

• резко увеличилось количество информации, которой располагает клиент. Это усиливает его роль и власть над производителем;

• «уникальные» знания в той или иной индустрии исчезают. Революционные открытия приходят из принципиально иных отраслей, например оптоволоконная связь родилась в индустрии стекла (Corning), а транзистор – в индустрии телефонной связи (Bell Lab)[20].

Традиционная вертикально интегрированная структура корпорации (классическим примером которой была компания Ford Motor 1920-х гг., владевшая всем, что было необходимо для производства, вплоть до лесов красного дерева для отделки панелей) претерпит серьезные изменения и на ее месте появятся организации иного типа. Компании обрастут партнерами, которые будут брать на себя задачи, которые раньше решались только в рамках одной организации. Встанет задача взаимодействия, мотивации и координации усилий с сотрудниками партнерских организаций.

Резко возрастет роль работников – носителей знаний. Корпорации должны понять, что они зависят от работников больше, чем эти работники зависят от них. Носители знаний будут требовать интересной работы и постоянного обучения и переподготовки.

Появятся компании-«конфедерации», реализующие продукцию других производителей (П. Друкер относит к их числу General Motors и Merck), а также компании, которые будут специализироваться на инжиниринге и сборке оборудования (как это делает Toyota).

П. Друкер верил, что можно создать экономический прогресс и социальную гармонию. Но, как многие великие создатели, он ужаснулся своему детищу. «Корпорации, которые строились, чтобы стоять, как пирамиды, теперь похожи на палатки», – не без скорби признавал он в последние годы жизни[21].

К сожалению, глядя на сегодняшнее состояние дел того же Boeing, ему было бы много еще чему удивиться.

Вторая волна цифровизации, с 1980-х гг., родила уже целый пласт менеджерской литературы самого разного качества. Можно выделить две концепции, которые остаются актуальными по сей день.

1. ИТ и реинжиниринг бизнес-процессов. Одной из главных идей организационной науки 1990-х стала концепция реинжиниринга бизнес-процессов, сформулированная в одноименной книге американцев Хаммера и Чемпи[22].

В то время актуальность книги состояла в том, что внедрение инструментов автоматизации с учетом накопленного за 1980–1990-е гг. опыта стало необходимо рассматривать через призму перестройки бизнес-процессов. Не вдаваясь в детали работы Хаммера и Чемпи, под такой перестройкой процессов можно понимать:

• переход от последовательного совершения операций к одновременной работе. При бумажном обороте с документом, как правило, работает один исполнитель. К электронной базе данных могут иметь одновременный доступ сразу несколько сотрудников;

• делегирование полномочий. Задача состоит в том, чтобы иметь в числе своих сотрудников людей, способных и готовых самостоятельно принимать решения. Искусство управления теперь состоит не в том, чтобы говорить людям, что они должны делать, а в том, чтобы обучать их, как достичь новых целей;

• видение организации как набора процессов, проходящих через всю компанию, а не суммы структурных подразделений. Организациям следует концентрироваться на том, что должно быть сделано, а сотрудники решают сами, как это должно быть сделано[23].

2. Технологии торнадо и как преодолеть технопропасть. По-прежнему остается бестселлером вышедшая в 1991 г. книга по маркетингу Джеффри Мура «Преодоление пропасти» (Crossing the chasm). В ней исследуется рыночная динамика, с которой сталкиваются инновационные продукты, с особым акцентом на разрыв или «пропасть» в их освоении, который лежит между ранними и основными рынками. Преодоление пропасти тесно связано с жизненным циклом внедрения технологий, в котором выделяются пять основных сегментов: новаторы, ранние последователи, раннее большинство, позднее большинство и отстающие. Многие продукты умирают на этапе перехода от новаторов и ранних последователей к основному рынку.

Между новаторами и основной массой потребителей существует пропасть, которую новая, готовая к коммерциализации технология должна преодолеть, чтобы стать коммерчески успешной и быть востребованной на рынке. Уникальность интернета в том, что эта пропасть была преодолена за кратчайшие по историческим меркам сроки.

Интернет – одна из технологий торнадо. Этот термин был предложен Джеффри Муром позже, в 1995 г., в книге, которая ознаменовала идейный переход к уже следующему этапу цифровизации, к эпохе интернета и новому набору концепций и идей[24].

Развитие интернета можно рассматривать как прекрасную иллюстрацию восприятия новых технологий. Сначала ей пользуются только энтузиасты или те, кому она приносит ощутимое конкурентное преимущество. Этот этап для интернета длился до середины 1990-х гг. Если технология оказывается успешной, через некоторое время количество ее потребителей стремительно увеличивается, нарастая, как снежная лавина. Это этап «торнадо». В это время формируется новый рынок или рыночная ниша, которая «засасывает» большую часть потребителей. В западных странах «торнадо» интернета пришлось на конец 1990-х гг. и характеризовалось взрывным спросом на сетевое и компьютерное оборудование. После того как почти все начинают пользоваться технологией, она выходит в «поток». Спрос на нее стабилизируется, и она воспринимается обществом как нечто совершенно обычное.

На рубеже 2000-х вдруг стало модно говорить, что информационные технологии – «коммодити» (англ.commodity), т. е. безликий биржевой товар, у которого много производителей и потребителей и который покупается по стандартному набору спецификаций – у кого дешевле. Никто не платит дорого за «коммодити».

На Западе компьютерная индустрия на тот момент уже стала зрелой отраслью, подобной коммунальному хозяйству и производству электричества. Все хотят иметь горячую воду и стабильное напряжение в сети, но мало кто хочет глубоко вникать в устройство бойлеров или ГРЭС[25].

Так же и в области компьютеров: мне надо сделать расчет прибыльности клиентской базы – несколько нажатий клавиш, и все, а кто эту задачу решает и как эта информация мне передается, мне все равно (ну кого, например, волнует мощность подстанции в микрорайоне?!). Тогда, в начале нулевых, многие серьезные аналитики, возможно, на волне очередной моды, хором заговорили о зрелости индустрии ИТ, о ее «коммодитизации» (т. е. о превращении в безликий товар, у которого есть одно измерение – цена). Никого, кроме специалистов, «кухня» ИТ отныне не должна интересовать. Интересно умное, инновационное, а информационные технологии – уже пройденный этап.

По мнению Ирвинга Владавского-Бергера, мирового авторитета в сфере ИТ и главного стратега компании IBM, на рубеже 2010-х гг. индустрия ИТ вступила в «посттехнологическую эру». С развитием техники, средств хранения и программного обеспечения акцент сместился с технологий с их невразумительным жаргоном, скоростями быстродействия и гигабитами к тому, чего можно добиться благодаря внедрению этих технологий[26].

Упрощение и удешевление цифровизации, которые потенциально несет с собой «коммодитизация», означают, что многим компаниям доступ к новейшим технологиям упростится – это создаст еще больше возможностей для бизнес-инноваций.

Информационные технологии не «коммодити»: «Вдребезги». Книга «Вдребезги»[27], написанная сотрудниками The Boston Consulting Group в 1999 г., стала бестселлером. Ее авторы, Вустер и Эванс, убедительно продемонстрировали тот факт, что новое поколение информационных технологий, которое окрестили модным словом «интернет», позволяет разрешить издревле существовавший конфликт между доступностью информации и ее насыщенностью (или «персонализацией»). Ранее все традиционные каналы предлагали или «насыщенную» индивидуализированную информацию, доступную одному пользователю, или очень неглубокие сведения для широкого круга пользователей. Получить и то и другое через один информационный канал было невозможно.

Приведем пример. У каждого из нас есть выбор, например между прослушиванием рекламы лекарства по радио и посещением врача. В первом случае мы получаем вместе с миллионами других слушателей информацию о медикаменте без всякой привязки к нашему диагнозу. В другом – строго индивидуальные данные о конкретном заболевании и необходимых именно нам препаратах. Естественно, эти каналы различны по стоимости – радио существенно дешевле, чем визит к специалисту, но в подавляющем большинстве случаев малопригодно для получения информации о курсе лечения.

Интернет, по мнению Эванса и Вустера, – первый информационный канал в истории человечества, который сломал барьер между насыщенностью и доступностью информации, т. е. он дает возможность каждому получить максимально полную и затребованную именно им информацию.

Эта теория приобрела новое дыхание, когда экономисты стали говорить о том, что интернет создает не существовавшую доселе возможность при минимальных расходах находить на рынке и группировать маржинальных (или нетипичных) потребителей, которые раньше были незаметны и неинтересны для больших компаний, ориентированных на массовое производство. Так, теперь есть возможность выпускать диски всего для нескольких сотен меломанов, чего ни одна студия ранее не могла себе позволить. Это концепция так называемого длинного хвоста статистического распределения потребителей, для которого появились новые специфические формы «монетизации».

Книга Эванса и Вустера предварила следующий этап цифровизации – эпоху пользователей (customer-centric), начавшуюся с середины нулевых, и сетевую эпоху в целом. Информация стала насыщенней и доступней, в том числе благодаря сетевому эффекту (об этом – отдельная глава).

«Уничтожьте ваш бизнес». Этот парадоксальный лозунг в 1999– 2000 гг. выдвинул Джек Уэлч, руководитель General Electric. «Нейтронный Джек» знал, как «подстегнуть» людей и добиться от них большего. Несмотря на завышенные в те годы ожидания от интернета, Уэлч вряд ли был столь наивен, чтобы ждать слишком радикальных изменений. Скорее, он старался использовать технологический прорыв, чтобы заставить менеджеров по-новому взглянуть на свою деятельность и переосмыслить казавшиеся незыблемыми постулаты.

Созвучной идеям П. Друкера стала концепция фирмы будущего: «сетевая виртуальная организация», «организация, построенная на взаимодействиях или свободно сочетающихся процессах». Эти концепции объединяет понимание того, что в целом ряде производств происходит ослабление позиций вертикально интегрированной иерархии в качестве доминирующей организационной модели. Традиционные вертикально интегрированные иерархические модели во многом под воздействием новых технологий уступают место рыночным и сетевым.

Это касается не только поставщиков компонентов, но и тех, кто выполняет вспомогательные функции, такие как управление кадрами, финансы, тренинг и т. п. Эту концепцию, перекликающуюся с идеями позднего П. Друкера, использовали в том или ином виде разные консалтинговые организации. Чуть позже на основании этих идей и с помощью цифровых технологий родились Uber, Airbnb и прочие сетевые компании четвертой волны.

Четвертая волна, эпоха потребителей – это время, когда появились новые книги. Прошло десятилетие, и оптимистично-благостный тон публикаций со стороны американского левоцентристского мейнстрима резко поменялся. Это произошло по мере того, как цифровые технологии перестали быть исключительной прерогативой крупных корпораций и стали частью повседневной жизни миллиардов людей по всему миру.

Из источника безусловных благ новые прогрессивные корпорации, которых еще не было в начале нулевых, стали источником монополистических тенденций в сфере высоких технологий, распространяют вызывающие привыкание приложения на смартфоне, сыграли чуть ли не решающую роль в избрании Дональда Трампа (о, ужас), обвиняются в «русском вмешательстве», превратились «в прожорливый антидемократический капитализм слежки».

В качестве примера можно привести нашумевший бестселлер 2019 г. «Не будь злодеем: как техногиганты предали свои основополагающие принципы – и всех нас» Раны Форухар, обозревателя Financial Times (Don’t Be Evil: How Big Tech Betrayed Its Founding Principles – and All of Us by Rana Foroohar).

Эта книга – лауреат премий и названа одной из лучших книг года по версии авторитетных изданий Foreign Affairs и Evening Standard.

«Проницательное обвинение в том, как крупнейшие технологические компании современности захватывают наши данные, средства к существованию, социальную структуру и наши умы. “Не будь злодеем” было изначальной корпоративной мантрой Google на заре существования, когда жизнерадостный логотип компании еще воплощал утопическое видение будущего, в котором технологии неизбежно сделают мир лучше, безопаснее и приведут его к процветанию. К сожалению, прошло довольно много времени с тех пор, как Google или большинство крупных технологических компаний еще придерживались этой основополагающей философии. Сегодня утопия, которую они стремились создать, выглядит еще более мрачной, чем когда-либо: от цифровой слежки и потери неприкосновенности частной жизни до распространения дезинформации и разжигания ненависти, от хищнических алгоритмов, нацеленных на слабых и уязвимых, до продуктов, созданных для манипулирования нашими желаниями. Как мы до этого дошли? Как эти некогда незатейливые и идеалистичные предприятия превратились в хищные монополии, обладающие властью коррумпировать наши выборы, присваивать все наши данные и контролировать крупнейшую долю корпоративного богатства, избегая при этом какого-либо подобия регулирования и налогов? В книге “Не будь злодеем” обозреватель Financial Times Рана Форухар рассказывает историю о том, как большие технологии потеряли свою душу – и съели наш обед. Благодаря своим квалифицированным репортажам и беспрецедентному доступу, который она завоевала за почти тридцать лет работы в сфере бизнеса и технологий, она показывает истинную степень того, насколько гиганты, такие как Google, Facebook_*, Apple и Amazon, монетизируют как наши данные, так и наше внимание, при этом мы не получаем ни копейки из этих непомерных прибылей. Наконец, Форухар предлагает план того, как мы можем противостоять этому, создав структуру, которая поощряет инновации и в то же время защищает нас от темной стороны цифровых технологий», – анонсирует содержание книги официальный сайт книготорговца Amazon[28].

В схожей мрачной и обвиняющей тональности выдержан и нашумевший фильм Social Dilemma – «Социальная Дилемма», снятый Netflix в 2022 г. «Только две отрасли называют людей “пользователями-юзерами”: наркоторговля и цифровые гиганты»; «Если Вам предлагают товар бесплатно, значит товар – это Вы» – такими двумя фразами можно резюмировать содержание этого документального фильма.

Если говорить о популярной литературе уже наших дней, мы можем наблюдать, как тональность меняется от обвинений (как у Р. Фо-рухар) к страху – не счесть, сколько мрачных предсказаний о будущем искусственного интеллекта. В то же время авторы пытаются найти выход из сложившейся ситуации – как в подробно описанной выше «Власти и прогрессе» нобелевских лауреатов Д. Аджемоглу и С. Джонсона, книге уже последней, пятой волны.

Какая волна будет доминировать завтра и как можно дополнить картинку Д. Москеллы? Очевидно, что это будет волна искусственного интеллекта, отправной точкой которой можно считать середину 2010-х гг.. Конечно, в каких-то отдельных сферах ИИ начал появляться и до этого – в виде поединков между шахматными звездами и суперкомпьютерами IBM или систем автоматизированного перевода, которые с 1960-х гг. были главной точкой притяжения для специалистов по ИИ.

Но только в 2020-х сложные аббревиатуры Yandex GPT, GPT 4.0 (от Generative pre-trained transformer – разновидность языковой модели) входят в каждодневный оборот. А с 2023 г. биржевые аналитики переключаются с аббревиатур предыдущей эпохи – GAFAM, FAANG, состоящих из первых букв лидеров роста той эпохи (Google, Apple, Facebook_*, Amazon, Microsoft, Netflix) на «новых» героев – Magnificent Seven, «великолепную семерку», но почти в том же составе.

Акции Apple, Microsoft, Alphabet (материнская компания Google), Amazon, Nvidia, Meta Platforms_* (Facebook_*) и Tesla оправдали свое причисление к лику «семерки» в 2023 и 2024 гг., продемонстрировав значительный рост почти всех показателей. Эти компании рассматриваются финансовыми рынками как основные бенефициары растущего рынка искусственного интеллекта. Они (и особенно производитель микрочипов Nvidia) сегодня находятся на одновременно относительных и абсолютных пиках биржевой капитализации, как и их предшественники (IBM, непотопляемый Microsoft, Cisco и т. п.) находились на гребне предыдущих волн.

Само же название «Великолепная семерка» – аллюзия к одноименному вестерну 1960 г. (с ремейком 2016 г.), в свою очередь основанному на «Семи самураях» Акиры Куросавы из 1950-х.

С актуальными сведениями об этих американских гигантах можно легко и просто ознакомиться на сайтах самих компаний и у финансовых аналитиков, а любое подробное копание в их стратегиях и рыночной позиции, к сожалению, заведомо устареет к моменту выхода этой публикации.

Обратим внимание на несколько моментов.

1. Все компании из семерки – американские. В списке крупнейших IT-гигантов последних десятилетий сохранилась лишь одна западноевропейская компания – SAP, производитель программного обеспечения класса ERP, рассчитанного на компании традиционной экономики, и ASML – нидерландская компания, ключевая, но стоящая несколько особняком в технологическом мире – это агрегатор сложнейших систем и технологий (своих и партнерских, но скорее не ИТ, а традиционных производственных) для производства микрочипов. В Западной Европе нет ни одной компании, которая на рубеже радикальной смены технологической формации могла бы хоть отдаленно претендовать на те уникальные стартовые возможности, которые есть у «Великолепной семерки».

2. Грустным итогом этого может быть банальное отсутствие денег для технологического прорыва. Один из самых перспективных европейских стартапов – французский Mistral AI – получил столь необходимое от Microsoft финансирование в обмен за долю в капитале, поскольку, по словам основателя, «очевидно, что с Microsoft мы будем тратить на разработки больше, но мы все равно сможем тратить лишь небольшую часть того, что тратят наши конкуренты… это не Европа решает»[29].

3. «Великолепная семерка» смогла аккумулировать гигантские ресурсы еще на предыдущих волнах цифровизации начиная с волны персональных компьютеров (а IBM, которого в этом списке «семерки» нет, но вполне мог бы быть благодаря своему долгому послужному списку в области ИИ, еще с 1960-х). Все они пришли к «раздаче карт» ИИ с прекрасными стартовыми позициями: огромные запасы наличности на счетах, главным образом офшорных и необлагаемых налогом, клиентской базой, доминированием на рынке работы с данными, технологическими навыками, отсутствием серьезных конкурентов в своих сегментах и большими лоббистскими возможностями в самых разных частях мира, обкатанными в многочисленных баталиях по защите своих интересов.

4. «Пирог» искусственного интеллекта еще до конца не оценен финансово, рисков на пути к полноценной монетизации еще много, и поэтому эта сфера требует особой защиты с точки зрения национальных интересов США. Конкуренция должна быть, но только между американскими провайдерами технологий и услуг.

Единственные компании, которые могут составить альтернативу американским в сфере ИИ, – в России и КНР. Яндекс, Baidu и Tencent, в меньшей степени Samsung и более мелкие конкуренты.

Глава 4

Короткий, или 10-летний инвестиционный цикл, борьба за рост и эффективность

Для цифровизации, помимо одной долгой волны производительности продолжительностью более чем в полвека и пяти вместившихся в нее технологических волн, справедливо упомянуть также и о более привычных для экономистов инвестиционных циклах, во многом совпадающих с традиционными периодами роста и спада в экономике.

Это важно для понимания того, почему цифровизация развивается поэтапно, когда с момента появления цифровизации и по наши дни чередовались периоды бурного роста и периоды замедления внедрения информационных технологий.

В рамках курса для иллюстрации инвестиционных циклов я использую график, подготовленный аналитической компанией Forrester на базе статистики администрации США (рис. 4.1). На нем в компактном виде представлена почти 60-летняя инвестиционная история информационных технологий. Это очень полезная иллюстрация сразу нескольких трендов одновременно, которую стоит внимательно разобрать и уже в рамках самостоятельного анализа продлить этот график до наших дней.

Как надо читать этот график?

Его авторы берут в расчет три ключевые составляющие ИТ-инвестиций: 1) телекоммуникационное оборудование, 2) компьютерное оборудование, 3) программное обеспечение. Заметим, что авторы не включают в свои расчеты ИТ-консалтинг, возможно, из-за сложности выделения его из общей массы консультационных услуг. Эти три компоненты растут очень разными темпами по отношению к ВВП США на протяжении шести десятилетий. Из-за того «микс» существенно меняется, и программное обеспечение начинает доминировать над двумя другими составляющими, показывая небывалые темпы роста на протяжении всего периода.

Рост весьма неравномерен – приблизительно 10-летний период быстрого ежегодного прироста (11% – в 1960-е, 8% – в 1970-е, 7% – в 1990-е и 5% – в 2010-е гг.) перемежается схожими по длительности периодами околонулевого или «отрицательного» роста.

6% ВВП США для инвестиционной деятельности – одна из главных инвестиционных статей, около трети от совокупных инвестиций (составляющих около 20% ВВП).

В терминологии агентства Forrester периоды роста обозначаются как «Инновации и рост», а периоды стагнации – как «Тонкая настройка и переваривание». Это может показаться не слишком эстетичным, но именно так это звучит в оригинальном тексте. Если сравнить эти периоды с волнами, описанными Д. Москеллой, можно заметить, что инновации и рост соответствуют фазе поднимающейся волны, а «настройка совпадает» с ее гребнем – это предтеча грядущего технологического сдвига и перехода к новому технологическому этапу.

Рисунок 4.1

Источник: рисунок представлен по имеющейся в распоряжении автора презентации (Forging A New Relationship Between IT and Business by George Colony, CEO and Christopher Mines, SVP of Research, Forrester Research May, 2006) и официальных данных Департамента торговли США

Какие еще выводы можно сделать из этого графика и что в нем изменилось со второй половины 2010-х гг.?

• Тренд к замедлению темпов роста с 11 до 5% к 2010 г. связан, скорее всего, с «эффектом базы». В абсолютных цифрах рост продолжался еще более ускоренными темпами в периоды экспансии и сохранялся в плюсе даже в периоды замедления и отрицательного относительного роста в 2000-х (ведь сам ВВП продолжал расти за этот период в абсолютных цифрах).

• Окончание фазы роста бывало связано как со сменой доминирующей технологии, так и с явным, известным еще с XIX в. «кризисом перепроизводства», когда массированные инвестиции в еще непонятный и переоцененный рынок не давали немедленного ожидаемого финансового результата, что и приводило со временем к «лопанью спекулятивного пузыря». В случае с ИТ мы, однако, видим симбиоз между финансовыми (спекулятивное переинвестирование и перепроизводство) и технологическими причинами (необходимость замены технологии), вызывавшими периодическое замедление темпов роста для грядущей вынужденной глубокой перенастройки системы.

Если до 2000 г. большая часть инвестиций в ИТ обеспечивалась за счет бизнеса (а в 1960–1980-е гг. в основном крупного бизнеса), то начиная с 2000-х происходит «демократизация» инвестиций: частные пользователи тратят все больше из своего кармана. Это в официальной статистике не учитывается, что приводит к недооценке совокупного роста инвестиционной составляющей ВВП. При этом именно инвестиции на стороне частных пользователей позволяют компаниям перенести часть своих затрат – и материальных, и временных – на всех нас. Раньше турагент или агент авиакомпании искал нам авиабилет на своем стационарном компьютере в сложной системе резервации, а теперь это делаем мы на своем, купленном за наш счет устройстве. Армии фрилансеров, водителей Uber или Яндекса работают с устройств, которые они приобрели сами. В экономической статистике, аналогично труду домохозяйки (а этот парадокс достаточно детально описан), наши усилия по покупке авиабилета никак не отражены. Равно как и покупка курьером за свой счет смартфона, на котором он выполняет задачи для компании «Озон».

Поскольку спрос со стороны «частников» в последние 25 лет на разного рода устройства и ПО быстро рос (и быстрее, чем у корпоративного сегмента), то справедливо считать, что инвестиции в ИТ остаются недооцененными, и особенно в последнее десятилетие с ростом так называемой гиг-экономики (работы на дому).

Данные США можно экстраполировать и на большинство других западных экономик, пусть и с некоторым временным лагом.

Здесь же полезно вспомнить о так называемой кривой завышенных ожиданий (hype curve), которая часто используется консалтинговой компанией Gartner для иллюстрации текущего рынка инноваций. Большинство новых технологий начинают с бурного роста интереса, инвестиций, упоминаемости. Когда пик интереса пройден, начинается разочарование, которое впоследствии может перейти или в плавный рост применения технологии, или в ее уход с рынка. Иллюстрация такой кривой на 2020 г. приведена на рис. 4.2 (с. 54).

«Хайп», иллюзии, завышенные ожидания от технологии являются, без сомнения, объективным следствием того, что заранее невозможно предсказать полезность, применимость, стоимость, сроки и масштабы внедрения новой технологии. Это верно не только для цифровизации – хайпом оказались, например, так называемые нанотехнологии, широкий спектр самых разных потенциальных инноваций от медицины и фармакологии до производства микрочипов и новых материалов. Лишь немногие из них оправдали ожидания в плане сделанных инвестиций.

Интереснее другое – что хайп активно и много десятилетий используется создателями технологий и ИТ-индустрией в целом как техника продаж, в которой «раздувание пузырей» и манипулирование ожиданиями покупателя является частью инвестиционного процесса внедрения технологий. Это приводит к циклам «бума и спада», «взлета и падения» практически в планетарных масштабах – произведенные инвестиции основываются на сомнительных прогнозах и завышенных ожиданиях в отдельных сегментах (таких как интернет-инфраструктура в 1990-х или ИИ сегодня).

Рисунок 4.2

Источник: URL: https://skillbox.ru/media/code/dannye_eto_novaya_neft_ili_ obyknovennyy_khayp/ (дата обращения: 15.03.2025)

Если говорить о том, как график Forrester вел себя после 2016 г., то в период пандемии и в 2023 г. был заметен спад инвестиций, сокращение персонала в секторе цифровых технологий. Но новая волна – искусственный интеллект – с начала 2024 г. привела к огромному росту инвестиций в хранение данных и разработку моделей ИИ (оборудование и программное обеспечение). Относительно короткий спад сменился невиданным ростом. Об этом росте речь пойдет ниже.

Подведем итог: цифровизация ведет себя как и большинство других технологий общего назначения до нее с точки зрения расширения возможностей в экономике, охвата пользователей и инвестиционной цикличности. Разница в скорости, масштабах (более трети всех инвестиций в экономике, а в реальности и больше), уверенном (пока) преодолении «пропастей» между технологическими этапами и разочарованиями «кривой хайпа».

Сегодня можно с уверенностью сказать, что сами циклы американской и мировой экономики стали определяться инвестиционными решениями Большой Цифры и цифровых гигантов. Экономический цикл экономики в целом стал циклом цифровизации.

Заметим, что нарастающая скорость развития – это еще и риск того, что оказавшегося волей судеб впереди всех не догнать, а вечное отставание – не лучший удел.

Глава 5

Сети, платформы, закон Меткалфа и борьба за монополии и контроль

Закон Меткалфа гласит, что полезность для участников, ценность и, как следствие этого, рыночная стоимость любой сети пропорциональна квадрату числа подключенных к этой сети устройств или участников этой сети, а стоимость ее построения зависит от числа участников линейно.

Эта закономерность работает для любых сетей, будь то телефонные, компьютерные, социальные или «неочевидные», такие как биткойн, поисковые машины или платформенное программное обеспечение.

Возьмем в качестве ретропримера «сообщество» пользователей телефакс-аппаратов (рис. 5.1).

Рисунок 5.1

Очевидно, что ценность самого первого факса равнялась нулю, так как не с кем было обмениваться факсимильными сообщениями. Когда факсы стали появляться в каждом офисе и доме, их значимость для бизнеса возрастала ускоренными темпами за счет того, что все большее число владельцев аппаратов могли обмениваться сообщениями друг с другом. По мере увеличения количества пользователей росла и ценность сети для каждого из них. Кстати, удивительный факт – в Германии факсы по сей день используются 70% компаний (одна из причин, почему периодически звучат голоса о том, что этой стране неплохо бы подтянуться в цифровой гонке). В России же ценность сети пользователей факсовых аппаратов в 2024 г. стремится к нулю по причине их отсутствия.

Положительные сетевые эффекты в 1908 г. были центральной темой Теодора Вейла, первого президента американского телефонного монополиста Bell Telephone, в аргументации пользы создания общенациональной сети и монополии на телефонные услуги в США. Когда Вейл представил эту концепцию, в стране насчитывалось более 4000 полуизолированных местных и региональных телефонных станций, а телефонная сеть была в полном хаосе. Иногда требовалось несколько отдельных линий от разных операторов для того, чтобы разговаривать с разными абонентами в одном городе. Большинство из этих местных операторов в конечном счете были объединены в общенациональную телефонную сеть Bell, что оказалось на тот момент значительным достижением и подтверждало аргументы Вейла о пользе единой, наиболее широкой из возможных сетей.

Роберт Меткалф, в честь которого в итоге и назван закон, был одним из изобретателей технологии передачи данных Ethernet и соучредителем 3Com, компании-производителя сетевого оборудования и звездного гаджета 2000 г., так и «не перебравшегося через пропасть» – Palm Pilot’а. Изначально закон был сформулирован как аргументация для продавцов компании, сделанная на ежегодной конференции в начале 1980-х гг., и относился исключительно к подключенным устройствам, а не к людям-пользователям. В качестве аргумента для продажи устройств подключения к сети (карт Ethernet) Меткалф предложил, что если клиенты хотят воспользоваться преимуществами своей компьютерной сети, то количество подключений у одного корпоративного покупателя должно быть больше определенного порогового значения.

«Затраты на сеть прямо пропорциональны количеству установленных карт, но ценность ее для организации пропорциональна квадрату числа пользователей».

Хотя фактические цифры, стоящие за этим предложением, никогда не были до конца математически обоснованы, эта несложная и наглядная концепция позволяла клиентам 3Com эффективно использовать дорогостоящие ресурсы, такие как дисководы и принтеры, отправлять электронную почту и, когда это стало возможным, выходить в интернет.

Для полноты картины, заметим, что в 2009 г. автор нескольких книг и предприниматель в области высоких технологий Род Бекстром представил свою математическую модель для описания сетей, а также описал «обратный сетевой эффект». По мнению Бекстрома, его закон может быть использован для оценки любой сети, будь то социальные сети, компьютерные сети, группы поддержки и даже интернет в целом. Его модель оценивает сеть, рассматривая все проводимые транзакции на периферии сети и добавленную стоимость каждой из них. По мере того как все больше членов присоединяются к сообществу, они оплачивают услуги за счет своих взносов, однако также требуют услуг для себя, что в конечном счете может привести к задержкам и ухудшению качества для всех. Например, большее число членов гольф-клуба приводит не только к увеличению его доходов, но и к переполнению полей для гольфа и задержкам, что негативно сказывается на игроках. Закон Бекстрома – это модель, которая может определить точку, в которой предельный эффект от вклада каждого нового члена равен нулю и когда добавление еще одного члена ухудшает положение всех остальных. Этот закон работает скорее для физического, чем для цифрового мира, хотя и в цифровом мире рост числа излишних и нежелательных участников может приводить к серьезным проблемам. В том числе это и мошенники, и спамеры, и сталкеры, и боты – все те, кто создает проблемы в цифровом пространстве. Они появляются в каждой новой сети по мере того, как она становится все более популярной и охватывает все больше людей.

Также важно обратить внимание на различие между «сетями Меткалфа», в которых все участники могут взаимодействовать друг с другом и самостоятельно создавать контент (по крайней мере, в теории), и «сетями вещания» (англ. broadcasting), которые доминировали в XX в., где возможностью «вещать» располагает только центр сети, а периферия является лишь пассивным получателем информации. Обратная связь между периферией и центром пусть и присутствовала, но в очень ограниченном виде – в виде опросов или центров телефонного обслуживания («замер аудитории», «звонок от зрителя», «заявка радиослушателя» и т. п.). Классическими примерами таких сетей были теле- и радиовещательные корпорации, которые уже на ранних этапах своего существования перешли в большинстве стран мира под государственный контроль (советское Гостелерадио, BBC, France Televisions тому пример) и оставались в государственной собственности до 1990-х гг., когда начала появляться конкуренция со стороны частного сектора.

В 2014 г. Нобелевская премия по экономике была присуждена французскому экономисту Жану Тиролю за его анализ рыночной власти и регулирования. Тироль хорошо известен, среди прочего, своими исследованиями в области регулирования несовершенных рынков и пользуется уважением за работы, которые имеют как академическое, так и практическое значение. Используя математические модели, Тироль сосредоточил свое внимание на монополистических и олигополистических рынках, где информационная асимметрия между участниками отрасли и регулирующими органами еще более осложнялась возможностью сговора между доминирующими предприятиями. В процессе разработки методов регулирования Тироль разработал две важные концепции, объясняющие принципы работы интернет-компаний: двусторонние рынки и сетевые эффекты.

Двусторонние рынки (или двусторонние сети) – это рынки, в которых две группы взаимодействуют через платформу и где действия групп влияют друг на друга. Одним из классических примеров является газета: читатели (группа 1) и рекламодатели (группа 2) взаимодействуют друг с другом через газету (платформу). Если бы не было читателей, рекламодатели не интересовались бы газетами. Если бы не было рекламодателей, читателям пришлось бы платить за газету гораздо более высокую цену. Газета, как посредник (или многосторонняя платформа), должна угождать обеим группам, интересы которых иногда могут противоречить друг другу, чтобы максимизировать прибыль и избежать оттока той или иной группы.

Другим примером такого двустороннего рынка является социальная сеть, которая также является платформой, где встречаются рекламодатели и пользователи.

Основанная на законе Меткалфа концепция, которую Тироль также помог углубить, – это сетевые эффекты. Термин «сетевой эффект» используется для обозначения ситуации, когда количество пользователей влияет на ценность самого продукта для других. И снова примером является социальная сеть. Каждый раз, когда ваш друг присоединяется к ней, она становится для вас более ценным сервисом. То есть ценность сети растет не только для ее владельца, но и для ее добровольных участников. Напомним, что первоначальная сеть Меткалфа, которую он описал, – это все же корпоративная сеть, обустроенная на средства работодателя, где участники не имели выбора – быть или не быть подключенным. За них решал «хозяин» в зависимости от их служебного положения и роли в организации.

Тироль предсказал, что много компаний в эпоху интернета будут работать как платформы для двусторонних рынков, выступая посредниками между пользователями и рекламодателями или разработчиками программного обеспечения. Однако, по мнению Тироля, двусторонние рынки с большей вероятностью станут монополистическими из-за сетевых эффектов, которые играют на руку их владельцам. В нашем мире, где интернет-гиганты представляют собой многосторонние платформы, такие как Google и Facebook_*, нетрудно увидеть актуальность и дальновидность работы Тироля[30].

В экономике сетевой эффект (также называемый сетевой экстерналией[31], или экономией на масштабе на стороне спроса) – это явление, при котором ценность или полезность, получаемая пользователем от товара или услуги, зависит от количества пользователей совместимых продуктов. Как правило, сетевые эффекты имеют положительный характер, что позволяет пользователю получать больше преимуществ от продукта по мере увеличения количества участников одной сети.

Сетевые эффекты могут быть прямыми или косвенными.

Прямые сетевые эффекты возникают, когда полезность для данного пользователя увеличивается с ростом числа других пользователей того же продукта или технологии, что означает, что использование продукта разными пользователями дополняет друг друга.

Сетевой эффект не увязан с ценой услуги для пользователя, и это не эффект масштаба, приводящий к снижению цен по мере увеличения числа присоединяющихся пользователей. Прямые сетевые эффекты можно наблюдать в социальных сетях, телекоммуникационных устройствах, таких как телефон, и в сервисах обмена мгновенными сообщениями.

Косвенные (или межгрупповые) сетевые эффекты возникают в случае, когда есть как минимум две группы пользователей, которые влияют друг на друга, и полезность хотя бы одной из них увеличивается по мере роста числа пользователей в другой группе. Например, определенное компьютерное оборудование может стать более ценным для потребителей с увеличением функционала и доступности совместимого с ним программного обеспечения. Таким эффектом смог воспользоваться Apple в рамках своей экосистемы «айфон – айпад – макбук» и не смог симбиоз Microsoft и Intel. Не очень последовательные, но неоднократные попытки этих двух компаний создать собственную мобильную операционную систему и процессор для мобильных устройств на рубеже нулевых и десятых годов, поддерживающих и входящих в экосистему Windows (ныне уже почти забытые Symbian и Windows Mobile), не увенчались успехом.

Сетевые эффекты можно ошибочно принять за экономию масштаба, которая описывает снижение средних производственных издержек по отношению к общему объему произведенных единиц продукции. Экономия масштаба является распространенным явлением в традиционных отраслях, таких как обрабатывающая промышленность, в то время как сетевые эффекты наиболее распространены в новых отраслях экономики, в частности в сфере информационных и коммуникационных технологий. Сетевые эффекты являются аналогом эффекта масштаба на стороне спроса, поскольку они действуют за счет повышения готовности потребителя платить за услугу, а не за счет снижения средних издержек поставщика услуги.

В то время как разнообразие платформ сокращается, существует компенсирующая сила, заключающаяся в постоянном расширении функциональности самых больших операторов сетей благодаря новым сервисам, продуктам и приложениям, таким как сервисы потоковой передачи музыки, программы обмена файлами и платформы обмена сообщениями. Другими словами, мегаплатформы хотели бы, чтобы мимо них не прошел ни один рекламный доллар, пожинаемый с каждой возможной «монетизации» любого возможного контента.

Другим важным открытием по мере роста сетей стало резкое увеличение уровня «детской смертности» независимых онлайн-сервисов, когда доминирующие игроки в каждой функциональной нише, однажды утвердившись, охраняют свою территорию более решительно, чем когда бы то ни было, поглощая или провоцируя постепенное исчезновение потенциальных конкурентов.

В отдельных случаях сетевой эффект не приводит к автоматическому увеличению прибыльности. Принесут ли дополнительные пользователи больше прибыли, зависит от умелой «монетизации» предложения, профиля нового привлеченного пользователя и возможных альтернатив для него. Например, социальные сети могут достичь переломного момента, после которого дополнительные пользователи не приносят большей пользы. Это может быть связано с тем, что по мере того как все больше людей присоединяются к сети, оператору сети не получается получать с них ту же норму рентабельности. Для американской сети участник из бедной страны не равен по ценности участнику из богатой страны или региона. На начальной этапе развития сети для нее наиболее важны пусть не самые состоятельные, но самые имиджевые пользователи, с широкими личными сетями, или опора на уже существовавшие сообщества, такие как студенческие «братства» престижных университетов. В университетском дебюте – одно из возможных объяснений первоначального успеха нескольких американских социальных сетей, переросшего в их глобальное доминирование.

Или же сети могут выйти за пределы своего первоначального круга компетенций и изначальной аудитории и потерпеть фиаско с внедрением и монетизацией нового контента, как это случилось с короткими видео у сетей холдинга Meta_*, пытавшегося дать ответ TikTok.

«Я рад, что закон Меткалфа продолжает привлекать к себе такое внимание, – сказал в одном интервью сам Роберт Меткалф. – В отличие от закона Мура, который численно верен с 1965 г., закон Меткалфа никогда не был численно верен, если только вы не позволите мне скорректировать константу пропорциональности в соответствии с каждым случаем. Ценность сети очень сложно измерить»[32].