Глава 3
Экономика цифровых платформ
Кибернетика – это прежде всего наука о достижении целей, которых простым путем достичь невозможно.
СТАНИСЛАВ ЛЕМ
Кто владеет информацией, тот владеет миром.
НАТАН РОТШИЛЬД
Экономика больших данных: персонализация
Каждый следующий технологический уклад характеризуется более высоким уровнем производительности труда и соответственно жизни. Скачок в производительности при переходе к индустриальному укладу был обусловлен машинным производством, требующим резкого роста энергопотребления. Соответствующий пакет технологий распечатывал новый обильный и дешевый ресурс – запасы ископаемого топлива.
Но сегодня, как мы знаем, энергетика растет вровень с остальной экономикой. За счет какого же ресурса и каким образом новый цифровой уклад обещает кратно увеличить производительность труда и обеспечить растущему населению Земли высокое качество жизни? Ранее мы утверждали, что новым обильным ресурсом цифровой экономики являются информация и знания. Настала пора с фактами в руках обосновать это утверждение.
Главное отличие нового цифрового уклада от предыдущего, индустриального, – персонализация всего и вся. Индустриальный уклад основан на массовом производстве товаров и услуг. Его технологическая основа – гигантские конвейеры, запрограммированные на массовый выпуск типовых изделий как в сфере материального производства, так и в информационном пространстве – в средствах массовой информации.
Машинное производство повысило производительность труда и расширило рынок за счет удешевления продукции. Но ориентация на типовые решения сама по себе ограничивает размеры рынка. Никакое увеличение номенклатуры планово выпускаемых изделий не способно удовлетворить все мыслимые сочетания индивидуальных предпочтений. Рынок персонализированных продуктов намного шире.
Однако в индустриальном укладе отсутствуют технологии, позволяющие определять эти предпочтения и удовлетворять их экономически обоснованным способом, а именно эффективно организовать сбор индивидуальных заказов от пользователей и производство соответствующих штучных товаров и услуг. И в том и в другом случае речь идет об эффективной обработке больших массивов информации, что, в свою очередь, невозможно без массового создания алгоритмов, управляющих этими процессами. А ключевой технологией массового производства алгоритмов обработки данных, как мы выяснили, является машинное обучение.
Поскольку «топливом» для него служат данные, они сегодня становятся «новой нефтью». Соответственно в лидеры цифровой экономики выбиваются так называемые цифровые платформы, имеющие доступ к максимально большим объемам данных, точнее, способные сами генерировать необходимые им данные в процессе общения с пользователями. Платформами их называют потому, что они позволяют зарабатывать деньги большому количеству сторонних производителей, предоставляя им услуги по приему от потребителей и доставке им персональных заказов, основанных на детальном знании предпочтений всех, кто пользуется услугами платформы.
Труд тоже товар, который востребован на рынке, как и всякий другой. В индустриальном обществе работник является частью гигантского конвейера и должен, как и другие его части, соответствовать определенным профессиональным стандартам. Любые, пусть даже уникальные, способности за рамками стандартов воспринимаются как нежелательные отклонения. Соответственно множество талантов, не нашедших себе применения, в индустриальном обществе пропадают. Однако они могут обрести свое место в мире платформ, обслуживая бесконечно разнообразный спрос. Так, на платформе App Store независимые разработчики предлагают ее пользователям более 1 млн приложений для iOS, генерируя $50 млрд выручки в год. Таким образом, платформы организуют и обслуживают «длинный хвост» пользовательских предпочтений, с одной стороны, и «длинный хвост» производителей – с другой.
Наконец, last but not least, с развитием искусственного интеллекта массовое конвейерное производство будет сменяться гибкими производственными системами, каждая со своим собственным интеллектом. Совокупный интеллект человечества станет расширяться за счет бесчисленных программных агентов и роботов, каждый из которых будет обладать сверхчеловеческими способностями в сфере своих компетенций. Иными словами, начнет происходить повышение степени разделения труда. Таким образом, объем знаний и соответственно количество и качество управленческих решений в экономике будет возрастать. Это приведет к снижению издержек, более экономному расходованию ресурсов и, следовательно, к увеличению общего объема товаров и услуг при тех же энергозатратах. Если индустриальный уклад повысил энергетическую мощь цивилизации, то цифровой уклад повысит ее интеллектуальную мощь и, как следствие, энергоэффективность экономики. Каждый джоуль будет контролироваться и расходоваться с максимальной эффективностью, предотвращая тем самым надвигающийся глобальный экологический кризис. Сегодняшний повсеместный тренд на энергоэффективность – один из признаков перехода к новому укладу.
Цифровые платформы – это типовые ячейки новой цифровой экономики, приходящие на смену транснациональным компаниям индустриальной эпохи. Ведущие цифровые платформы быстро превращаются в «естественные монополии» благодаря известному сетевому эффекту, характерному для любых сервисов, основанных на машинном обучении. А именно: чем больше у сервиса пользователей, тем больше у него данных и тем выше его качество, что еще больше увеличивает количество его пользователей, и т. д. Возникает положительная обратная связь, приводящая к появлению лидера данного сегмента и его экспоненциальному росту. Именно за счет этого эффекта не так давно возникшие цифровые платформы превратились в крупнейшие глобальные компании, некоторые из которых перешагнули рубеж капитализации в $1 трлн.
Первые цифровые платформы: интеллект из больших данных
Цифровые платформы использовали машинное обучение с момента своего возникновения во времена «бума доткомов». Так, появившийся в 1998 году Google мгновенно завоевал популярность пользователей качеством своего поиска, основанного на алгоритме рейтингования всех страниц интернета с помощью анализа гигантского графа ссылок между ними. Это позволяло Google выводить на первую страницу наиболее авторитетные источники информации по любому вопросу, чего не могли предложить остальные поисковики, работающие лишь по ключевым словам. Так машинное обучение помогло Google объединить в своем индексе предметные знания всех производителей контента в интернете – через ссылки на авторитетные источники в html-страницах.
Для эффективного использования своего гигантского поискового индекса Google внедрил инновационную технологию массовой распределенной обработки данных (Map Reduce), создав первый поисковый суперкомпьютер, распределенный по нескольким дата-центрам. Но своим главным успехом Google обязан другой инновации – AdWords, превратившей его в цифровую платформу для рекламного бизнеса. С ее помощью Google предоставил доступ к глобальной аудитории мелким рекламодателям, вплоть до индивидуальных предпринимателей. Он сформировал и обслуживает «длинный хвост» рекламного рынка, тем самым увеличивая его объем на $135 млрд в год (¼ мирового рынка рекламы)
[62]. Масштабирование сервиса достигается за счет использования предметных знаний самих рекламодателей: аукционный алгоритм автоматически отбирает наиболее интересные для аудитории объявления и определяет их справедливую цену.
