Антон Евгеньев
Ценность ваших решений: Как современные технологии и искусственный интеллект меняют наше будущее

В книге упоминаются социальные сети Instagram и/или Facebook – продукты компании Meta Platforms, Inc., деятельность которой (в т. ч. по реализации соцсетей Facebook и Instagram) запрещена в Российской Федерации как экстремистская.

Знак информационной продукции (Федеральный закон № 436-ФЗ от 29.12.2010 г.)

Руководитель проекта: Анна Давыдова

Арт-директор: Татевик Саркисян

Дизайнер: Екатерина Голубева

Корректоры: Елена Сербина, Наташа Казакова

Верстка: Белла Руссо, Олег Щуклин

Все права защищены. Данная электронная книга предназначена исключительно для частного использования в личных (некоммерческих) целях. Электронная книга, ее части, фрагменты и элементы, включая текст, изображения и иное, не подлежат копированию и любому другому использованию без разрешения правообладателя. В частности, запрещено такое использование, в результате которого электронная книга, ее часть, фрагмент или элемент станут доступными ограниченному или неопределенному кругу лиц, в том числе посредством сети интернет, независимо от того, будет предоставляться доступ за плату или безвозмездно.

Копирование, воспроизведение и иное использование электронной книги, ее частей, фрагментов и элементов, выходящее за пределы частного использования в личных (некоммерческих) целях, без согласия правообладателя является незаконным и влечет уголовную, административную и гражданскую ответственность.

© Евгеньев А., 2024

© Оформление. ООО «Альпина ПРО», 2024

* * *

Воображение важнее знаний. Знания ограничены.

Воображение охватывает весь мир.

Альберт Эйнштейн

Благодарности

В работе над книгой мне помогало множество людей, и хотелось бы отметить тех, кто внес наибольший вклад в результат, который вы держите в руках.

Прежде всего, это Сергей Кузнецов, сделавший развернутые комментарии по некоторым сложным математическим представлениям основ искусственного интеллекта. Я имел удовольствие обсуждать с ним все возникавшие у меня вопросы, и наши дискуссии зачастую превращались в увлекательные интеллектуальные сражения.

Наша совместная научная работа над созданием новых больших языковых моделей в области квантовых нейронных сетей во многом стала основой для более глубокого понимания современных направлений развития нейронных сетей, что, по мнению автора, станет следующим впечатляющим шагом к формированию сверхразумного искусственного интеллекта (ASI).

Роман Васильев – один из самых компетентных специалистов в вопросах информационной безопасности. Его предположения и примеры зачастую ставили меня в тупик и требовали глубокого погружения в тонкости этого важнейшего предмета. Благодаря Роману появился целый раздел, написанный простым языком о невероятно сложных технологиях.

Особую благодарность хотелось бы выразить всем авторам произведений и научных публикаций, которые я использовал в книге, а также тем, кто сформировал мое представление о различных областях и исследованиях, посвященных искусственному интеллекту.

Вступление

Каждая эпоха существования человечества – это уникальное сосредоточение событий природного характера и усилий человеческой цивилизации, направленных на формирование безопасной и комфортной жизни людей на нашей планете. История человечества должна была бы многому нас научить: сделать объективные выводы и быть гораздо более предусмотрительными, планируя свое будущее, избегая при этом любых разрушительных последствий от этих решений как для Земли, так и для будущего нашей цивилизации и каждого его представителя.

Именно сейчас, в информационную эпоху, которая предваряет следующую страницу нашей цивилизации, которая впоследствии может стать эпохой сверхразумного интеллекта, чрезвычайно важно осознавать основополагающие для будущего развития человечества цели и роль научно-технического прогресса.

Локомотивом развития человечества является наука и она многие десятилетия формирует современный мир, незаметно предоставляя нам различные товары и услуги, существенной составляющей которых стали научные открытия, сделанные ранее. Учитывая, что интенсивность научно-технического прогресса возрастает, а цифровизация ускоряется с созданием новых интеллектуальных алгоритмических моделей, способных к автономности и самообучению, можно не сомневаться, что эти алгоритмы, называемые искусственным интеллектом, в не самой отдаленной перспективе приведут нас к моменту времени, в котором функция принимает бесконечное значение.

Именно об этом рассказывает книга, которую вы держите в руках, – о роли науки в жизни современного общества, о том, что такое квантовые технологии и искусственный интеллект (который многие называют «новым электричеством») и как их синергия изменит нашу жизнь в самое ближайшее время.

К сожалению, в российской литературе довольно мало посвящено полноценному и в то же время понятному описанию того, что же такое искусственный интеллект и почему такое внимание ему уделяется во всем мире на самом разном уровне, и почему по-прежнему актуальны слова Стивена Хокинга о том, что «Искусственный интеллект может стать последним технологическим достижением человечества, если мы не научимся контролировать риски».

Одно из основных направлений деятельности компании «Дата Инструментс» – создание программных продуктов, позволяющих нашим заказчикам становиться все более эффективными. Основой большинства современных решений стали технологии управления данными и алгоритмы их использования. В последние годы наиболее прогрессивными инструментами работы с данными стали различные решения искусственного интеллекта, и именно по этой причине мы уделяем этому направлению большое внимание. Помимо решений для коммерческих продуктов компания «Дата Инструментс» развивает научно-исследовательскую деятельность, проводя изыскания в расчетах наиболее эффективных математических моделей на основе квантовых нейронных сетей, создавая и экспериментируя с новыми большими языковыми моделями. Одним из составляющих нашей научной направленности стало участие в издании этой книги.

Желаем вам приятного чтения и захватывающего погружения в технологическое будущее на основе искусственного интеллекта.

ООО «Дата Инструментс»

www.Datainstruments.ru

О чем эта книга?

Задумываясь над написанием этой книги, автор прежде всего ставил перед собой цель описать довольно простым языком то, с чем приходится сейчас повсеместно сталкиваться, работая над различными инновационными решениями, а именно необходимость каждый раз учиться и постигать что-то новое. Зачастую для реализации очередного нового проекта нам не хватает знаний и опыта. Сегодня, в век ускоряющейся цифровизации и проникновения технологий искусственного интеллекта буквально во все сферы нашей жизни, практически каждое инновационное решение требует обучения, получения новых знаний.

Название книги «Ценность ваших решений» в трех словах описывает важность решений, принимаемых нами сегодня. Мы живем в эпоху невероятных научных достижений, рождения новых индустрий, стремления к инновациям, необходимости постоянного обогащения себя новыми знаниями и навыками, поскольку мир вокруг нас меняется с беспрецедентной скоростью. Все это требует принятия быстрых и выверенных решений в работе, где нас уже окружают многочисленные помощники, способные сформировать необходимую для этого информацию, а в некоторых случаях и принять эти решения на основе искусственного интеллекта, который становится все привычнее. Это актуально не только в операционной деятельности, но и при принятии решений о направлениях развития бизнеса и инвестирования. Нам приходится делать это и в жизни, где необходимо понять устремления родных и близких, спланировать вместе с ними важнейшие вещи, как то: в каком направлении обучать детей, кем мы хотим их видеть, когда они вырастут, чему обучаться, чтобы иметь востребованную и интересную профессию, какое будущее мы для себя видим, готовы ли мы принимать изменяющийся, все более технологичный мир, открыты ли мы к новым знаниям.

Эта книга издается во время бума технологий искусственного интеллекта, систем GPT и выхода четвертой версии ChatGPT, позволяющей обобщать различную информацию (аудио, видео, текст, различные сигналы и данные многочисленных сенсоров), используя мультимодальную модель работы с информацией, свойственную человеку. Сразу оговоримся, что это не еще одна книга про модный ныне искусственный интеллект. Автором была проделана огромная работа по анализу существующих технологических достижений и принят во внимание практический опыт работы с такими технологиями, что добавило «ложку дегтя» к некоторым из них. Также автор хотел донести до читателей базовые научные моменты для лучшего понимания основ наиболее востребованных новшеств, входящих в нашу жизнь, и дать много полезных ссылок на источники для дальнейшего самостоятельного изучения и анализа. Несмотря на то, что выходит огромное количество статей, подкастов, видео и даже книг по этой тематике, целью этой книги стало изложение на простом и понятном языке трех задач:

 Во-первых, описать многообразие того, что происходит в условиях технологической революции, и рассмотреть не одну отдельно взятую область, а их взаимосвязь друг с другом. Порой эти области не могут быть разделены, как, например, данные и технологии машинного обучения. Данные являются одним из ценнейших активов, за ними идет охота. Важность вопросов безопасности данных, возрастающая сложность нейросетей, алгоритмов и программ требуют экспоненциального роста вычислительных мощностей, включая квантовые технологии для определенных задач. И все эти технологические направления взаимосвязаны.

 Во-вторых, представить нашим читателям фундаментальные и теоретические основы тех технологий, которые приходят в нашу жизнь, для лучшего понимания уровней компетенции различных специалистов и компаний, которые на фоне технологического бума и популярности зачастую используют термины в отрыве от основы, на которой базируются эти технологии, соответствующего математического аппарата (будь то операции над большими матрицами, градиентный спуск или же алгоритмы дискретной оптимизации).

 И, в-третьих, взять примеры достижений и смены экономических парадигм из различных отраслей, которые были бы невозможны без описанных технологий, и рассказать читателям, что же нас ждет буквально завтра из-за надвигающего вихря технологических изменений.

Основной целью было и остается развитие и поддержание научного потенциала общества. Автор постарался привести достаточно много ссылок на всевозможные научные публикации для читателей, которые заинтересуются той или иной тематикой и захотят изучить ее глубже. Читатели найдут реальную статистику со всеми источниками в подтверждение доводов автора. Это даст возможность еще глубже изучить информацию, частичка которой использована в процессе работы над книгой. Все это делалось для того, чтобы подчеркнуть важность постоянных инвестиций, развития науки и технологий для создания всех тех отраслевых решений, которые заставят нас удивляться, восхищаться и развиваться для того, чтобы лучше понимать наш мир и сделать его еще прекраснее!

Введение

Современный человек к двадцатым годам XXI в. настолько привык к окружающим технологиям, что они стали совершенно незаметными и обыденными. Все, что нас окружает, чем мы пользуемся дома, на работе, находясь в дороге, в отпуске, – все эти технологии стали доступными человеческой цивилизации в последние сто лет, а товары, которыми мы пользуемся, были произведены вряд ли более пяти лет назад… Это стало возможным в результате беспрецедентных научно-технических достижений человечества, приведших к изменениям в жизни общества и человека, невиданным за предыдущие тысячелетия, и динамика этих изменений будет экспоненциально возрастать.

Создание интернета и его бурное развитие в конце XX в. преобразило жизнь человечества примерно так же, как более ста лет назад изобретение электричества, без которого мы сейчас не представляем свою жизнь. Однако сегодня мы стали свидетелями «кембрийского взрыва» как в технике и ее миниатюризации, так и в используемых технологиях. Новые образцы рождаются каждый день, развиваются с ошеломляющей скоростью, и каждая новая волна порождает следующую. Изобретение компьютера породило невероятное количество новых инструментов – от смартфона до космического корабля и роботизированной хирургии. И наш разум уже не в силах за всем уследить, хотя мы сами создали это новое царство – техникум[1], которое описывает в своей книге популярный современный писатель Дэн Браун[2].

Один из самых влиятельных ученых ХХ в. Даниел Белл[3] в своей теории экономической цивилизации обозначил три основных общественных уклада развития человечества.

 Доиндустриальное общество – социальный порядок, основанный на неквалифицированном ручном труде, в основном в сырьевых отраслях (лесозаготовка, охота, рыболовство, сельское хозяйство, добыча полезных ископаемых), где деятельность человека практически полностью зависит от погодных явлений. Основной ячейкой общества является расширенное домохозяйство, а само общество представляет собой традиционные аграрные структуры, в основу которых положены цикличность и авторитет. Доиндустриальное общество характеризуется низкой продуктивностью, основное влияние исходит от землевладельцев и военных, власть осуществляется силовым контролем и достигается наследованием или военным захватом.

 Индустриальное общество – в нем на смену добыче ресурсов пришло производство, в котором основное место занимает машина. Это общество, в котором люди, сырье и рынки обеспечивают производство товаров и их распределение. Капитал обеспечивает деятельность промышленного предприятия и преобразует природные ресурсы в изделия технического прогресса. Основа индустриального общества – распределение и использование капитала. Основная экономическая единица – компания во главе с руководителем, порядок основан на механической энергии. Власть осуществляется косвенным влиянием компаний на политику. Организации ориентированы на потребности ролей, а не конкретных личностей. Власть осуществляется на основе баланса собственности, политического авторитета и технических навыков и достигается наследованием, патронажем и образованием[4].

Остановимся на втором укладе подробнее. В книге «Homo Deus: краткая история будущего» Юваль Харари об этой экономической эпохе пишет: из веры в наивысшую ценность экономического роста капитализм выводит свою первую заповедь – ты обязан вкладывать прибыль в увеличение роста. На протяжении истории почти все монархи и церковные бонзы растрачивали доходы на великолепные дворцы, пышные карнавалы и ненужные войны – или же наполняли золотыми монетами сундуки, которые запечатывали и хранили в подземельях. Сегодня истинные капиталисты тратят прибыль на расширение производства, увеличение штата или разработку новых видов продукции[5]. В индустриальную эпоху компании стремились к увеличению экономической выгоды производства за счет удешевления сырья, повышения производительности за счет наращивания объемов выпускаемой продукции и эффективности использования трудовых ресурсов. Станки и оборудование стали определяющими в формировании экономической ценности компаний. Прибыль была направлена на техническое перевооружение производств, расширялось количество производственных линий, позволяющих улучшить качество выпускаемой продукции.

В этот период появляются технологии, позволяющие обеспечить автоматизацию промышленности, что приводит к существенному повышению производительности. Промышленное оборудование, станки и механизмы становятся все более сложными, производительными и позволяющими автоматизировать все большее количество операций, что приводит к более эффективным процессам планирования и управления компаниями. Все это позволяет капиталу работать эффективно и обеспечивать экономический рост как в отдельных компаниях, так и в целых индустриях и даже странах. Технологические инновации приносят человеческому обществу процветание, однако они также ведут к замене старого новым, уничтожению экономических привилегий и политического влияния некоторых людей. Для устойчивого экономического роста необходимы технологии, новые способы производства, что неминуемо приводит к процессу созидательного разрушения[6].

Именно в индустриальную эпоху научные открытия начинают играть ключевую роль в жизни общества. Научные открытия и изобретения становятся важнейшими составляющими экономической деятельности компаний, жизни общества и формирования его потребностей. Кроме того, второй закон термодинамики гласит, что «все медленно разрушается», и поддержание имеющегося в компаниях оборудования в рабочем состоянии требует дополнительной энергии и усилий, от оптимального использования которых зависит экономический результат производственного процесса. Поэтому для поддержания даже текущего уровня производительности, позволяющего выпускать конкурентную продукцию, требуется внедрять современные технологии, базирующиеся на новейших научных открытиях. Каждый успешный процесс автоматизации стимулирует появление новых производственных подходов, которые мы и представить себе не могли без внедрения этого процесса автоматизации. И этот циклический виток повторяется из раза в раз.

Здесь и далее хотелось бы обратить внимание читателя на то, что научно-технический прогресс имеет множество аналогий с явлениями природы и повторяет достижения эволюции посредством научных открытий и переосмысления в той или иной научной интерпретации. Так, мы с вами знаем, что на протяжении тысячелетий в процессе эволюции различных форм жизни на нашей планете любая неразрешимая проблема рано или поздно решается самой природой, если за этим стоит большая выгода. Так и в нашем современном, технологическом мире: «Когда новая технология предлагает десятикратный выигрыш в ценности – будь то дешевизна, скорость или лучшее качество, – мало что сможет замедлить ее шествие»[7]. Вместе с тем для изобретений и последующего использования их в промышленности необходимо создать предпосылки, важнейшая из которых – интеллектуальная готовность работников и экономическая обоснованность применения новшеств, а также общее состояние экономики. Технологические прорывы происходят только в богатых странах с высокими зарплатами и ценами. Там, где труд стоит дешево, нет смысла заменять его дорогими машинами. Внедрение новых идей зависело и от охраны интеллектуальной собственности: патенты обещали заработок изобретателям-одиночкам, на которых опирался технический прогресс[8].

 Постиндустриальное общество основано на оказании услуг. Общество построено на взаимодействии людей, базисом его является информация, а не мускульная сила или механическая энергия. «Если индустриальное общество определяется через количество товаров, обозначающее уровень жизни, то постиндустриальное общество определяется качеством жизни, измеряемым услугами и удобствами, доступными для каждого: медициной, образованием, отдыхом и культурой». Главный элемент этого общества – профессионал, обладающий навыками, образованием, необходимым в постиндустриальном обществе. Это ведет к зарождению интеллектуальной элиты – работников умственного труда, и здесь все большее значение обретают наука и исследования, а также образовательные программы и учебные заведения.

Можно смело сказать, что в постиндустриальном обществе сила страны определяется ее научным потенциалом, а главным ресурсом является информация, знания и технологии, которые превращаются в деньги. Чем обширнее, точнее и актуальнее сведения, тем больше денег и власти. В центре внимания находятся университеты, а исследователи и ученые, в том числе специалисты в сфере информационных технологий, становятся ключевыми игроками. Классовая структура определяется техническими навыками и уровнем образования. Образование открывает доступ к власти. Знания и информация являются основными ценностями постиндустриальной эпохи.

Термин «постиндустриальное общество» принадлежит авторству Даниела Белла. Под информацией он подразумевал обработку данных в широком смысле слова. Хранение, сбор и обработка данных становятся источником всех видов обмена, осуществляемого в экономике и обществе. В своих трудах Д. Белл описал зарождающуюся на наших глазах информационную эпоху, которую возглавит новая элита – профессионалы-технократы, время, когда ученые и инженеры заменят состоятельную буржуазию и станут новым господствующим классом.

Пол Ромер, экономист из Нью-Йоркского университета, специализирующийся на теории экономического роста, уверен, что настоящий устойчивый рост происходит благодаря не новым ресурсам, а уже существующим. Они перераспределяются и таким образом повышают свою ценность[9]. По мнению одного из самых уважаемых в мире экспертов в области технологического развития, автора множества инновационных решений Рэя Курцвейла[10], «суть в том, что для создания каждой новой технологии мы всегда используем самую последнюю из существующих технологий. Технологии выстраиваются друг на друге по экспоненциальному закону[11], и этот процесс легко оценить»[12]. В биологии этот эволюционный процесс описан следующим образом: «Животные, особенно позвоночные, такие сложные существа, что они не могут себе позволить экспериментировать с чем-то настолько маловероятным, как изобретение нового фермента. Их эволюция почти всегда направлена на новые формы и комбинации уже имеющихся молекул и клеток»[13].

Необходимо отметить, что научно-технический прогресс, по мнению большинства экспертов и руководителей компаний, является сейчас важнейшим критерием успешности отдельных компаний, целых индустрий и национальных экономик. Как пишут Питер Диамандис и Стивен Котлер: «Перемены – единственное, что постоянно в нашей жизни, и их темпы все ускоряются. Каждое действие опирается на предыдущее и усиливает эффект следующего, а в совокупности они ускоряют наш прогресс, производя за год больше перемен, чем видывали на своем веку наши деды»[14]. По мнению Юваля Харари[15], «на самом деле видов ресурсов три: сырье, энергия и знания. Сырье и энергия – невозобновляемы, чем больше вы их используете, тем меньше у вас остается. Знание, напротив, накапливаемый ресурс, чем больше вы его используете, тем больше его у вас становится. Кроме того, увеличение объема знаний может обеспечить больше сырья и энергии. Если я вложу $100 млн в поиски нефти на Аляске и найду ее, тогда у меня будет больше нефти, зато у внуков ее станет меньше. Если же я вложу эти $100 млн в изучение солнечной энергии и открою новый и более эффективный способ управлять ею, тогда энергии будет больше и у меня, и у моих внуков. Каждому следующему поколению наука помогала открывать незнакомые ранее источники энергии, новые виды сырья, лучшие механизмы и более эффективные методы производства»[16]. Будет уместно также упомянуть и сформулированный английским экономистом Уильямом Стэнли Джевонсом (William Stanley Jevons) в 1865 г. «парадокс Джевонса», который говорит о том, что при повышении эффективности использования того или иного ресурса объем потребления данного ресурса увеличивается (а не уменьшается), что характерно при применении достижений научно-технического прогресса. Можно сказать, что это верно и в наши дни для большинства сфер экономики, а не только применительно к углю, о котором писал Джевонс.

При этом каждая новая волна автоматизации и цифровизации приводит к появлению целого пласта совершенно новых специальностей, и эта эволюция профессий предъявляет все более высокие образовательные требования к уровню знаний в области технологий и взаимодействию со все более сложным их окружением. По оценкам ученых, в конце ХХI в. до 80 % современных профессий будут автоматизированы либо исчезнут. Даже если мы верим, что многие области нашей жизни далеки от вмешательства в них технологий, по всей видимости, мы очень сильно заблуждаемся.

В начале XX в. святитель Лука Войно-Ясенецкий дал довольно точное определение научной деятельности: «Наука есть система достигнутых знаний о наблюдаемых нами явлениях действительности. Другими словами, наука – это система, не случайный набор знаний, но стройное, упорядоченное сочетание. Оно достигается классификацией, то есть распределением однородных данных по группам и обобщениям – иначе говоря, установлением тех общих формул и законов, которым подчиняется природа. Наука включает достигнутые знания, то есть еще не все, а только те, которые пока достигнуты. Научная деятельность движется, она есть процесс «созидания истины путем опыта и умозрения». Этот процесс в науке есть нечто динамическое, становящееся: оно проходит через вопросы, искания, сомнения, предположения, которые потом могут оказаться и ложными. И только знания, то есть подлинные отражения действительности, – составляют установленное, статическое содержание науки, знания, то есть доказанные, общеобязательные, общепризнанные, объективные суждения, оправданные и логически, и эмпирически, и умозрением, и опытом. Это знания о явлениях, то есть проявлениях жизни, природы, но не о ее сущностях (феноменах, а не ноуменах), о мире, как мы его видим, созерцаем, но не о мире, как он есть сам по себе, по существу»[17]. А за 400 лет до этого представитель другого направления христианства Жан Кальвин, известный как один из основателей кальвинизма, считал техническую изобретательность, умение логически мыслить и открывать законы природы талантом и особой благостью Бога, призывал своих последователей изучать науку и утверждал, что наука помогает увидеть всемогущество Бога[18]. Здесь хотелось привести слова Альберта Эйнштейна, выгравированные на камине в гостиной Принстонского университета: «Господь Бог изощрен, но не злонамерен», которые он впоследствии объяснил следующим образом: «Природа скрывает свои секреты из-за присущего ей величия, а не путем уловок»[19].

При этом понятие Бога имеет основополагающее значение, когда мы говорим о сознании, поскольку во многом сознание определяет наши духовные устремления. Британский психолог и писатель Стюарт Сазерленд в международном словаре по психологии пишет следующее: «Сознание – удивительный, но неуловимый феномен; невозможно сказать, что это такое, в чем его функция или почему оно появилось»[20]. «Но на самом деле само слово «дух» часто используют в качестве эквивалента слова «сознание». Таким образом, эволюцию можно рассматривать как духовный процесс, в том смысле что она создает духовность, то есть носителей сознания. Кроме того, эволюция ведет к усложнению, к накоплению знаний, к усилению разума, красоты, творчества и к способности выражать трансцендентные эмоции, такие как любовь. Заметим, что все эти определения люди используют для описания Бога»[21]. Современный мир, такой, каким мы его знаем, беспрецедентно зависит от научных открытий и изобретений, подобной зависимости не было за всю историю человеческой цивилизации, и эта зависимость становится все сильнее. Человечество все больше зависит от изделий, которые используются в повседневной жизни, и с каждым годом необходимость в инновациях требует новых и все более смелых инновационных идей, все более технологичных товаров…

Здесь хотелось бы вновь процитировать Юваля Харари: «В начале ХХI века поезд прогресса снова отправляется в путь. По вероятности, это последний поезд, отъезжающий от станции под названием Homo Sapiens. Тем, кто опоздает, второго шанса не представится. Чтобы занять место в этом поезде, нужно понимать возможности технологий ХХI века – в частности, компьютерных алгоритмов и биотехнологий. Эти возможности несравнимо больше, чем у пара и телеграфа, и будут использованы не только в производстве еды, текстиля, автомобилей и вооружений. Главными продуктами экономики ХХI века станут тела, мозги и интеллект, и пропасть между теми, кто научится создавать тела, мозги и умы, и теми, кто не научится, будет шире, чем пропасть между Британией Диккенса и Суданом Махди. И даже шире, чем пропасть между сапиенсами и неандертальцами. В XXI веке те, кто успел занять места в поезде прогресса, обретут божественные способности созидания и разрушения, а те, кто остался на станции, будут обречены на вымирание»[22].

Отставание в науке и инновациях сегодня повлечет невозможность компенсировать это отставание завтра, и упущенный момент в конце концов приведет к технологической деградации и существенному снижению экономических показателей, к зависимости и невозможности проведения самостоятельной политики в различных областях деятельности. Для инноваций необходимы научные исследования и открытия. Научные исследования позволяют нам достичь самого важного в современном мире – обрести способность заглянуть в будущее, в завтрашний день, обеспечить независимость и адаптивность, позволяющие своевременно приспосабливаться к грядущим переменам.

Вместе с тем основным стимулом для научных исследований, разработки новых технологий и их последующего широкого внедрения всегда становились кризисы. Первая мировая война положила начало фабричным процессам, широкому применению конвейера и других нововведений для развития промышленного производства, которые существуют и широко распространены до сих пор. Вторая мировая и последовавшая за ней холодная война привели к осознанию важности научных достижений, результатом чего стало множество научных открытий и инновационных решений на их основе, например таких, как сети передачи данных перспективных исследовательских центров (Arpanet, прообраз интернета) и электронные вычислительные машины (впоследствии компьютеры, серверы, системы хранения данных и т. п.), а также интенсификация многочисленных исследований в других направлениях. Также в ХХ в. было сделано невероятное количество открытий в области математики, что позволило удостовериться в невероятной ее силе: с помощью математического аппарата возможно не только описывать окружающий нас мир, но и открывать неизвестные его стороны, определять законы его существования.

В качестве примера можно привести самую известную из всех формул: E = mc². Это равенство, сформулированное Альбертом Эйнштейном[23], соотносит массу и энергию физических объектов. Но только задумайтесь: принцип функционирования нашей Вселенной, который до сих пор остается одним из самых захватывающих и невообразимых, выражается математической формулой, состоящей всего из пяти символов. Как говорил Эйнштейн: «Самое непостижимое в этом мире – это то, что он постижим». И устроен он по законам, открытие которых принадлежит этому величайшему ученому: теория относительности является определяющей на макроуровне, а квантовая механика на микроуровне. Остается домыслить, что постичь его можно с помощью математики. В 1960 г. физик Юджин Вигнер[24] сформулировал это как «непостижимую эффективность математики». При этом уже не ставится под сомнение, что нынешнее столетие – и, возможно, несколько последующих – будет эпохой доминирования алгоритмов, в которой достижения науки основаны на огромном массиве данных исследований, гигантских объемах научных работ и открытий прошлого, проверке многочисленных гипотез, их реализации и последующей коммерциализации.

«Жизнь любой научной теории имеет свои фазы; так, все начинается с гипотезы, сомнений, ошибок, прогресса и предположений. Затем наступает время доказывания, проведения опытов, в результате чего гипотеза или подтверждается, или окончательно отвергается. И тогда наступает самый желанный момент, когда теория имеет достаточно оснований, чтобы с ее помощью делать выводы об окружающем мире, без эмпирического подтверждения. Момент, когда уравнения могут предшествовать полученному опыту и даже предсказывать не наблюдавшиеся ранее явления, которые могут оказаться совершенно неожиданными. Прежде чем получить признание, все великие научные открытия делаются с помощью математики, алгебраических уравнений и геометрических построений. Математика продемонстрировала свою невероятную силу, и сегодня ни одна серьезная теория физики не осмелится говорить на другом языке»[25].

Здесь будет уместно привести слова Рэя Курцвейла: «Эволюционный процесс имеет тенденцию ускоряться (за счет усложнения абстракций), и его результаты по сложности и возможностям изменяются экспоненциально. Я называю этот феномен законом ускорения отдачи (ЗУО), и он имеет отношение как к биологической, так и к технологической эволюции. Самый яркий пример действия закона заключается в предсказуемом экспоненциальном росте объема памяти и производительности информационных технологий. Эволюция технологий привела к созданию компьютера, который, в свою очередь, позволил в значительной степени расширить наши знания и связать между собой информацию из разных областей знания. Интернет также является подходящим и выразительным примером способности иерархической системы охватывать большой объем информации, сохраняя при этом свою структуру. Сам мир устроен по принципу иерархии: деревья имеют ветви, на ветвях растут листья, на листьях есть жилки. Дома имеют этажи, на этажах расположены комнаты, в комнатах есть двери, окна, стены и полы»[26].

Более того, большинство процессов в мире так или иначе укладываются в законы природы, и можно провести огромное количество аналогий. Так, например, вся современная жизнь, от бифидобактерий до носорогов, работает по одному и тому же принципу: информация хранится в ДНК и выражается (на языке биологии – экспрессируется) в белках при посредничестве РНК, а рибосому вообще можно считать древнейшим компьютером, работающим по алгоритму генетического кода[27], поэтому у человечества, по всей видимости, имеется огромный потенциал для копирования законов мироздания.

Для достижения лидерства в своей индустрии компании вынуждены быть инновационными, то есть не только инвестировать в повышение эффективности производства и взаимоотношения с клиентами, но и проводить научные исследования, делать свои решения технологичнее, внедряя самые современные инновации, обогащать их новыми сервисами и свойствами… Все это требует от лидеров рынка и их конкурентов проведения политики новых научно-технических открытий, защиты интеллектуальной собственности, формируя тем самым круговорот инновационной деятельности (рис. 1).

Рис. 1. Круговорот инновационной деятельности

«Хотя наши знания увеличиваются, скорость появления новых вопросов тоже растет. Этот разрыв между вопросами и ответами и есть наше невежество, и оно увеличивается. Другими словами, наука – это метод. Который прежде всего расширяет наше невежество, а не знание. У нас нет причин ожидать, что в будущем ситуация станет обратной; чем революционней технология или инструмент, тем более смелые вопросы она породит. Можно ожидать, что в будущем такие технологии, как искусственный интеллект, генетические манипуляции и квантовые компьютеры (если взять лишь несколько примеров, которые уже маячат на горизонте), обрушат на нас поток новых вопросов, которые мы ни за что бы не стали задавать раньше. Более того, можно с уверенностью утверждать, что самые важные вопросы мы еще не задали»[28].

Объемы документов, в которых отражена вся история научно-технического прогресса человечества, потрясают воображение, и наши современники уже много лет переводят их в цифровой вид, чтобы обеспечить удобство работы с этим огромным массивом информации. Конечно, сегодня многие школьники принимают знания, правила, формулы как само собой разумеющееся, но когда-то это были великие открытия, авторы которых посвящали им свою жизнь, а некоторые и расставались с ней, отстаивая свою точку зрения. Каждое новое поколение ученых все больше использует современные технологии, строя свои открытия на «кирпичиках» результатов исследований своих предшественников. Этот процесс выдающийся немецкий физик, нобелевский лауреат, основоположник квантовой теории Макс Планк описал следующим образом: «Не следует думать, что новые идеи побеждают путем острых дискуссий, в которых создатели нового переубеждают своих оппонентов. Старые идеи уступают новым таким образом, что носители старого умирают, а новое поколение воспитывается в новых идеях, воспринимая их как нечто само собой разумеющееся»[29]. А Стив Джобс[30] в своей знаменитой речи перед выпускниками Стэнфордского университета сказал: «Смерть, наверное, самое лучшее изобретение Жизни. Она – причина перемен. Она очищает старое, чтобы открыть дорогу новому»[31]. Альберт Эйнштейн выразил свое мнение на этот счет так: «Что-либо по-настоящему новое можно выдумать только в юности. Дальше человек становится более опытным, более известным – и более тупым»[32], а современные психологи формулируют это несколько иначе, они отмечают, что чем выше коэффициент интеллекта, тем больше вероятность следования стереотипам, поскольку в таком случае человек быстро распознает закономерности и цепляется за них. То есть чем человек умнее, тем сложнее ему менять свои убеждения. Проклятье знаний в том, что они перекрывают путь к восприятию непознанного[33].

Стремительное развитие технологий и расширение сфер их применения делают науку поистине вездесущей, основным двигателем развития нашего общества, обогащая одни компании и страны и обрекая на банкротство и нищенское существование другие. Человечество накопило гигантские объемы научных данных, и разобраться в этом, а тем более эффективно использовать эту информацию, формируя на ее основе новые гипотезы, искать их подтверждение, делая эти инновации частью нашей жизни, позволяют всевозможные цифровые технологии. Вместе с тем сейчас практически все стороны жизни человека «опекаются» наукой, и зачастую разобраться, что является технологией завтрашнего дня или дня позавчерашнего, неподготовленному человеку почти невозможно.

Часть 1. Технологии и данные – «топливо» современной науки

Давайте задумаемся, насколько сложными стали научные наблюдения в наше время, ведь сейчас необходимо учитывать огромное количество исследований и сортировать колоссальные объемы информации. В 2009 г. исследователи из Университета Оттавы отметили, что после 1665 г. было опубликовано более 50 млн научных работ, а в наше время ежегодно публикуется около 7,5 млн.

Существует расхожий миф о том, что глава Патентного ведомства США Чарльз Холланд Дуэлл[34] в конце XIX в. заявил: «Все, что можно изобрести, уже изобрели», – и предложил на этом основании закрыть патентное ведомство. На самом деле его высказывание в 1902 г. звучало следующим образом: «По моему мнению, все предыдущие достижения в различных направлениях изобретательства окажутся совершенно незначительными по сравнению с тем, что нас ожидает в нынешнем столетии. Я бы хотел иметь возможность прожить свою жизнь снова, чтобы увидеть чудеса, находящиеся на нашем пороге».

Научные исследования и публикации

Вселенная научных исследований поистине безгранична, но наука старается измерить даже то, у чего нет границ, погружаясь и открывая шаг за шагом все то, что остается еще скрытым. Это очень напоминает работу нашего мозга, его нейронной природы. Именно необходимостью измерения научного мира обусловлено появление и использование множества метрик, позволяющих это сделать с разной степенью абстрактности, и с этого количественного описания важнейшей области человеческой деятельности, обеспечивающей эволюцию нашего существования, мы и начнем. Прежде чем переходить непосредственно к показателям, представляющим определенный интерес для анализа, следует упомянуть крупнейшие организации и исследовательские центры, собирающие, обобщающие, классифицирующие, анализирующие и публикующие информацию обо всех значимых научных публикациях и текущем состоянии научно-технического прогресса по всему миру:

 Clarivate[35] является одной из крупнейших в мире компаний, специализирующихся на сборе, классификации, анализе и предоставлении информации для международных и национальных государственных и коммерческих организаций, позволяющей им планировать свое развитие и инновационную деятельность. Clarivate на платной основе предоставляет всю самую значимую информацию на основе собранных гигантских массивов данных по всему миру, а также готовит аналитические отчеты с глубокими экспертными комментариями. Компания является глобальным партнером множества клиентов, в числе которых научные, исследовательские и учебные учреждения, некоммерческие организации, технологические корпорации и многие другие. Компания обеспечивает управление несколькими информационными платформами, включая Платформу формирования индексов Web of Science и связанных с ними продуктов и услуг, функционирование которой обеспечивает Институт научной информации (ISI). Выборочные, структурированные и полные данные в Web of Science предоставляют исчерпывающую информацию о вкладе и ценности самых влиятельных научных и исследовательских журналов и представителей научного сообщества. В Web of Science реализовано взаимодействие с национальными сервисами, такими как Китайская база данных научных цитирований (CSCD – Chinese Science Citation Database)[36], Японская база данных цитат (CJP – Citation Database for Japanese Papers)[37], Корейский индекс научного цитирования[38], Научная электронная библиотека стран Латинской Америки (SciELO – Scientific Electronic Library Online)[39], Арабский индекс цитирования (ARCI – Arabic Citation Index)[40], Российский индекс научного цитирования (РИНЦ)[41] и соответствующие сервисы других стран.

 Scopus[42] считается крупнейшей базой данных, содержащей аннотации и сведения о цитировании рецензируемой литературы, в том числе научных журналов, книг и материалов конференций. На 2022 г. насчитывала свыше 84 млн записей и около 10 000 обновляемых статей ежедневно. Scopus предоставляет комплексный обзор результатов международных исследований в области технологий, медицины, социальных наук, искусства и гуманитарных наук. Scopus создана издательством Elsevier[43], одним из лидеров в области информации и аналитики в научной сфере. Elsevier активно развивает сервисы, основанные на классификации и обработке научной информации. Один из них – информационная система Digital Commons Data[44].

 Сервис Google Scholar[45] – бесплатная поисковая система по научным публикациям, запущенная компанией Google, с использованием технологий поиска, разработанных инженерами компании. Поисковые роботы индексируют метаданные и осуществляют полнотекстовый поиск по всем видам научной литературы с возможностью классифицировать и ранжировать их. На сегодняшний день Google Scholar считается крупнейшей в мире академической поисковой системой и интегрирована с сервисами Google Patents[46] и Google Books[47], совместно с которыми использует единые технологические решения, позволяющие обеспечить богатую функциональность в экосистеме сервисов Google.

 Сервис публикаций научных статей PeerJ[48], который фактически является рецензируемым научным журналом. Журнал придерживается политики публикаций работ, имеющих научную значимость, в следующих областях знаний: науки о жизни и окружающей среде; компьютерные науки; физическая химия; органическая химия; неорганическая химия; аналитическая химия и материаловедение. Для публикаций журнал использует интернет-технологии, а также модель, предполагающую оплату публикаций за счет авторов, и предлагает авторам пожизненное членство в издательстве, что дает им возможность публиковать некоторое количество своих статей бесплатно.

 Платформа для обмена академическими исследованиями Academia[49], предоставляющая бесплатный доступ и позволяющая знакомиться с результатами исследований, рецензиями, статьями и публикациями, используя многочисленные поисковые и аналитические инструменты, экспертную оценку надежности и достоверности размещенных материалов. В 2022 г. в рамках проведения раунда D одноименная компания – создатель платформы Academia привлекла $23 млн. При этом отметим, что раунд возглавил Tencent при участии таких известных фондов, как Khosla Ventures, Spark Capital и True Ventures.

Логично, что одним из косвенных показателей науки как индустрии можно считать отношение к научному миру в обществе, измеряемое огромным количеством метрик, в частности популярностью, международным авторитетом и престижем научных изданий. Познакомим читателя с рейтингом самых престижных научных журналов мира, сформированным на показателях средневзвешенного количества цитирований публикаций в указанных журналах за три предыдущих года. Рейтинг составлен международной рейтинговой организацией Scimago Journal & Country Rank на основе данных Scopus по состоянию на апрель 2023 г., включающих 27 955 изданий (табл. 1).

Одним из важнейших показателей, по которым оценивают состояние науки в той или иной стране, является количество статей в научных изданиях (в том числе указанных выше), индексируемых в Scopus. Далее приведем информацию о числе публикаций с разбиением по странам, к которым принадлежат авторы этих статей, по состоянию на апрель 2023 г. (рис. 2).

Количество статей, индексируемых исключительно Scopus, в одном лишь 2022 г. составляет 5 134 621 научную публикацию. Что же тогда можно сказать обо всем объеме научных данных – структурированных и неструктурированных, каталогизированных, очищенных, сортированных и несортированных, анализируемых и многих других? «Мы живем в цифровом мире, ежедневно генерируя умопомрачительные объемы данных»[50].

Таблица 1. Рейтинг 50 самых престижных научных журналов мира[51]

Рис. 2. Статьи в научных изданиях, индексируемых в Scopus в 2022 г.[52]

Какие же направления научных исследований наиболее перспективны с точки зрения научно-технического прогресса современного мира, веры в их инновационный потенциал и будущую востребованность? В какие научные исследования верят компании – технологические лидеры современного мира, превращающиеся в главных инвесторов и проводников научно-технического прогресса? Это заслуживает отдельного анализа, именно это привело нас к тому, что «знание, которое связано с информацией, но не идентичное ей»[53], переживает такой же взрывной рост, как и информация, лежащая в его основе. Число научных статей, публикуемых ежегодно, в последние десятилетия растет двузначными темпами.

Помимо количества научных статей, еще одним важнейшим индикатором состояния науки и ее инновационного потенциала является их качество, определяемое количеством цитирований этих публикаций в научных изданиях, индексируемых в Scopus, поскольку демонстрирует актуальность и востребованность этих публикаций в новых исследованиях. С учетом того, что за последние несколько лет показатель цитирований достиг 9 071 122 публикаций, можно считать его достаточно объективным. Из довольно поверхностного изучения этой информации можно сделать интересные выводы относительно основных векторов развития глобальной научной мысли. Прежде всего, не перегружая читателя деталями, представим наиболее популярные направления научных исследований на основе общего количества цитирований по состоянию на 1 сентября 2022 г.[54] (табл. 2).

Таблица 2. Популярные направления научных исследований по состоянию на 1 сентября 2022 г.

Изобретения и патенты

Помимо развития теоретической науки, важным измерением является применимость подобных открытий в жизни. Измерить это можно с помощью патентов на новые изобретения, лекарства, алгоритмы и т. д. «За прошлый век ежегодное число заявок на патенты во всем мире выросло по экспоненте»[55]. По данным исследования WIPO IP FACTS AND FIGURES 2022[56], по итогам 2021 г.[57] количество заявок на патенты в мире увеличилось на 3,6 %, на полезные модели[58] отмечено снижение на 2,5 %, количество заявок на товарные знаки выросло на 5,5 %, а на промышленные образцы – на 9,2 %, в абсолютных цифрах было подано 3 401 100 патентных заявок, 18,1 млн заявок на товарные знаки и 1,5 млн на промышленные образцы. Полезные модели продемонстрировали небольшое снижение количества заявок до 2,9 млн по сравнению с ростом годом ранее на 28,1 %.

Если говорить об общем количестве действующих патентов в мире, то оно выросло за 2020 г. на 5,9 % и достигло примерно 15,9 млн. Наибольшее количество действующих патентов зарегистрировано в США – 3,3 млн, Китае – 3,1 млн, Японии – 2 млн.

В 2021 г. в мире было зарегистрировано 16,5 млн действующих патентов (рост 4,2 %), из которых на Китай приходится 3,6 млн, на долю США – 3,3 млн, Японии – 2 млн. Также в мире насчитывалось 73,7 млн действующих регистраций товарных знаков (рост 14,3 % по отношению к показателю 2020 г.), самое большое количество из которых приходится на Китай – 37,2 млн, США – 2,8 млн, Индию – 2,6 млн.

Количество действующих регистраций промышленных образцов в мире достигло 5,3 млн, продемонстрировав рост на 10,9 %, а лидерами по этому показателю оказались Китай – 2,6 млн, Республика Корея – 388 500 и США – 381 549.

Статистика по национальным ведомствам, регламентирующим и регистрирующим интеллектуальную собственность, демонстрирует количество патентных заявок, поданных за 2021 г. (рис. 3).

Рис. 3. Количество патентных заявок по странам

Анализируя поданные патентные заявки в различных разрезах, можно извлечь колоссальный объем уникальной и полезной информации, выявить сильные и слабые направления научной деятельности разных стран, их специализацию по индустриальным исследованиям. Например, наибольшее количество заявок Китая (10 % всех опубликованных заявок), США (12,2 %) и Республики Корея (8,4 %) подавались по разделам компьютерных технологий; заявки в Японии (9,9 %), Германии (9,1 %) и Южной Корее (8,4 %) – по разделам электротехники; США – по медицинской технике (9,0 %) и цифровым коммуникациям (7,6 %); Германии (10,6 %) и Японии (6,2 %) – по разделам транспорта.

Приведенные выше данные отражают продолжающийся рост наукоемких исследований во всем мире и их концентрацию в различных направлениях научной и экономической деятельности. Как мы увидим ниже, большинство таких научных открытий и достижений стали возможными благодаря растущей вычислительной мощности и новым технологиям анализа увеличивающихся объемов данных.

Научный и инновационный потенциал мировых держав определяется по многим показателям, и один из важнейших из них – национальные расходы на научные исследования и опытно-конструкторские работы[59].

Мировые расходы на НИОКР с 2000 г. выросли в 3 раза: с $726 млрд в 2000 г. до примерно $2,4 трлн в 2019 г. Лидерство по объемам инвестиций в научные исследования принадлежит Соединенным Штатам, занимающим долю в размере около 27 % всех глобальных инвестиций в исследования и разработки. Сопоставимый объем инвестиций в науку направляет Китай – около 22 % всех мировых расходов на НИОКР. В абсолютных цифрах страны-лидеры в 2019 г. по бюджетным ассигнованиям в R&D расположены в следующем порядке:

Ежегодный прирост расходов на НИОКР Китая, составлявший в среднем 10,6 % в год с 2010 по 2019 г., значительно превышает аналогичный показатель США – в среднем 5,4 % в год в тот же период. что привело к снижению доли США в глобальных НИОКР с 29 до 27 %, при этом в последние годы рост инвестиций в НИОКР в Китае замедлился до уровня, аналогичного США.

Интенсивность НИОКР[60] в США в течение почти двух десятилетий колебалась от 2,5 % до чуть менее 3,0 % в год, при этом в 2019 г. впервые за этот период превысила 3,0 %. Наибольший рост интенсивности НИОКР наблюдался в Южной Корее – с 2,1 % в 2000 г. до 4,6 % – в 2019 г. и Китае – с 0,9 до 2,2 % соответственно. Этот показатель вырос и в Германии – с 2,4 до 3,2 %.

Разложим структуру НИОКР на три составляющие: фундаментальные[61] и прикладные[62] исследования, экспериментальные разработки – и проанализируем ее более детально. Оказывается, США обеспечивает бóльшую долю финансирования фундаментальных исследований в рамках НИОКР, чем Китай, в то время как КНР больше, чем США, тратит на финансирование экспериментальных разработок от общего объема в своих бюджетах на науку. Так, расходы США на экспериментальные разработки в 2018 г. составили $388,6 млрд, а Китай израсходовал $387,9 млрд, то есть примерно одинаковые суммы в абсолютных цифрах. При этом на фундаментальные исследования США направили $101,1 млрд, а Китай – «всего» $26 млрд по итогам 2018 г. Некоторые страны, как, например, Франция, направляют на финансирование фундаментальной науки большую долю в процентном соотношении от своих научных расходов, но ни одна из стран не тратит больше, чем США и Китай, в абсолютном выражении.

В большинстве стран с крупнейшими бюджетами, направляемыми на НИОКР, корпоративный сектор финансирует большую часть исследований, то есть 60 % и более, а в таких странах, как Китай, Япония, Южная Корея, – более 75 %.

В качестве примера приведем статистику по США, где компании потратили $538 млрд на исследования и разработки в 2020 г., что на 9,1 % больше, чем в 2019 г. Финансирование из собственных источников компаний составило $466 млрд в 2020 г., что на 8,7 % больше, чем в 2019 г. В 2020 г. из $538 млрд, которые компании потратили на исследования и разработки, 36 млрд (7 %) были потрачены на фундаментальные исследования, 76 млрд (14 %) – на прикладные исследования и 426 млрд (79 %) – на развитие. Довольно интересно выглядит отраслевая структура по классификации NAICS[63] корпоративных расходов на НИОКР в США, приведем основные направления инвестиций (рис. 4).

Рис. 4. Инвестиции на НИОКР по отраслям экономики

Довольно интересно, что американские компании, которые проводили или финансировали НИОКР, сообщили о чистых продажах на внутреннем рынке в размере $11 трлн в 2020 г. При этом для всех отраслей интенсивность НИОКР составила 4,8 %: для производства – 5,4 %; а для непроизводственной сферы – 4,1 %. Производственными отраслями с высоким уровнем интенсивности исследований и разработок в 2020 г. были фармацевтические препараты и лекарства (код 3254 по классификации NAICS) – 16,6 %, компьютерные и электронные продукты (NAICS 334) – 13,1 % и аэрокосмические продукты и запчасти (NAICS 3364) – 8,5 %. Среди непроизводственных отраслей наиболее высокий уровень интенсивности исследований и разработок демонстрировался в сфере услуг по научным исследованиям и разработкам (NAICS 5417) – 36,4 %, производства программного обеспечения (NAICS 5112) – 13,9 % и услуг по проектированию компьютерных систем (NAICS 5415) – 10,7 %.

Хотя корпоративный сектор США выполняет большую часть НИОКР, другие организации (включая государственные и местные власти, федеральные учреждения, высшие учебные заведения, неакадемические некоммерческие организации) также финансируют НИОКР в США. Во многом благодаря участию корпораций был обеспечен рост финансирования НИОКР с 2010 по 2020 г., из которого на корпоративный сегмент пришлось около 88 %[64].

Учитывая, что американский корпоративный сектор является крупнейшим инвестором в научные исследования и разработки, обеспечивая экономику США новейшими технологиями в различных направлениях деятельности, это позволяет ей на протяжении вот уже нескольких десятилетий оставаться локомотивом мировой экономики, увлекая за собой весь остальной мир к беспрецедентным достижениям научно-технического прогресса, подавляющее большинство которых являются решениями компаний из США. Подобная экспансия американских товаров и услуг позволяет им за счет глобального присутствия и огромных доходов обеспечивать колоссальный приток инвестиций в свои научные и исследовательские программы, большая часть которых сосредоточена в США.

Неудивительно, что компании, обладающие крупнейшими бюджетами на исследования и разработки, являются технологическими гигантами и по совместительству крупнейшими компаниями мира (рис. 5). Согласно данным, собранным Nasdaq.com, первое место в мире по расходам в НИОКР занимает Amazon. Ее инвестиции в исследования и разработки в 2020 г. составили $42,7 млрд, или около 11 % ее доходов. На втором месте разместилась компания Alphabet, которая инвестировала в R&D $27,6 млрд, что составляет 15 % ее совокупного дохода. Третью строчку занимает китайская компания Huawei, которая потратила на инновации $22 млрд, что соответствует 16 % ее дохода. Компания Meta Platforms, Inc.[65] (ранее Facebook), занимающая 7-е место в рейтинге крупнейших инвесторов в исследования и разработки, является крупнейшим инвестором в R&D по отношению к собственному доходу, ее затраты составляют 21 %, или $18,5 млрд. Помимо приведенных ниже компаний, в рейтинг крупнейших инвесторов в научные исследования входят такие компании, как Volkswagen, Intel, Roche и Johnson&Johnson, представляющие также автомобильную и фармацевтическую индустрии[66].

Рис. 5. Рейтинг крупнейших мировых компаний – инвесторов в научные исследования (по итогам 2020 г.)

В информационную эпоху, базирующуюся на сборе и использовании данных, можно констатировать, что наиболее крупные и успешные компании инвестируют огромные средства в технологическое развитие и научные исследования, основанные в первую очередь на цифровых технологиях. Это во многом объясняется тем, что еще в 1965 г. один из основателей Intel Гордон Мур сформулировал свое наблюдение, что «число помещающихся на интегральной схеме транзисторов каждые 24 месяца удваивается», которое позднее получило название «закон Мура». Этот закон также означает, что каждые два года компьютеры удваивают свою мощность, не увеличивая при этом энергопотребление. И хотя сейчас многие говорят, что этот закон уже не работает, и действительно было много пороговых значений для техпроцесса, и как раз сейчас стоит важный вопрос о преодолении 1 нм (10 атомов в толщину), мы понимаем, что человечество переступит и этот порог – придумают новую архитектуру транзистора, будут использовать графеновые наноленты или углеродные нанотрубки. Важно одно – с точки зрения технического прогресса еще с 1960-х гг. все подстроились под такую скорость развития. Недаром в 1990-е Рэй Курцвейл заметил, что стоит любой технологии стать цифровой – в смысле возможности программировать ее при помощи компьютерного кода, – как она подчиняется закону Мура и начинает экспоненциально ускоряться.

Компания IFI Claims Patent Services[67] является одним из ведущих в мире агрегаторов информации по патентным исследованиям, включая аналитические инструменты, позволяющие предоставлять своим клиентам поистине уникальные данные для оценки научных достижений в различных сферах науки и отраслях экономики, а также для формирования новых идей и инноваций.

Один из наиболее показательных индикаторов, являющийся базовым в исследованиях IFI Claims Patent Services, – это показатель патентной активности, необходимый для инновационных компаний, заказчиков различных высокотехнологичных товаров и услуг, ученых и исследователей, аналитиков, инвесторов и всех, кому необходима информация об основных, самых востребованных в корпоративном сегменте направлениях научно-технического развития, прежде всего R&D-подразделений компаний. Подобная информация иллюстрирует рыночные устремления, потребности и запросы общества, сегменты сосредоточения конкуренции, позволяет объективно оценивать нематериальные активы публично торгуемых компаний, оценивать технологические тенденции в различных отраслях и аналитических разрезах.

Приведем один из рейтингов компании IFI Claims Patent Services, демонстрирующий, что практически все крупнейшие компании мира являются главными инвесторами в научно-технический прогресс и именно благодаря этому обеспечивают свое лидерство в рейтинге крупнейших корпораций мира. Очередным доказательством этого является рейтинг крупнейших компаний S&P 50 по количеству их глобальных патентов (табл. 3).

Таблица 3. Крупнейшие компании мира S&P50 по количеству патентов – 2022 г. (по состоянию на 3 января 2023 г.)[68], [69]

Обратим внимание читателя на еще одно подтверждение того факта, что наиболее крупные и успешные международные компании продолжают рассматривать научные исследования в качестве одной из приоритетных задач своего растущего экономического могущества и с каждым годом вкладывают все больше ресурсов, привлекают наиболее талантливых ученых и разработчиков для проведения исследований, что находит отражение в приведенных выше показателях. Отметим лишь одну величину – количество патентов у компании, замыкающей рейтинг 50 крупнейших компаний мира: если компания, расположившаяся на 50-й строчке, имеет 1836 патентов, то у компании, занимавшей ту же самую строчку год назад, было 1673 патента, а еще годом ранее этот показатель составлял 1184, в то время как по итогам 2019 г. компания, занимавшая 50-е место по этому показателю, могла похвастать только 1080 патентами.

В своей книге «Эволюция разума…» Рэй Курцвейл пишет: «Мой главный тезис, который я называю законом ускорения отдачи (ЗУО), заключается в том, что параметры развития информационных технологий следуют предсказуемой экспоненциальной траектории, опровергая общепризнанное суждение, что мы не можем предсказать будущее. Остается еще множество неизвестных, но изменение цены, производительности и емкости информационных технологий абсолютно предсказуемо. Мы должны научиться мыслить экспоненциально. Когда дело касается информационных технологий, именно так и нужно думать. Скорость вычислений – самый важный пример действия ЗУО, что связано со значительным количеством данных, повсеместным применением вычислительной техники и ее ключевой ролью в обновлении всех важнейших технологических процессов. Но это далеко не единственный пример. Как только какая-то технология становится информационной технологией, она начинает подчиняться ЗУО»[70].

Проще говоря, мы используем наши новейшие устройства, чтобы проектировать еще более быстродействующие компьютеры, и это создает петлю положительной обратной связи, которая еще больше усиливает наше ускорение. К технологиям, которые сейчас развиваются такими темпами, относится ряд самых значимых новшеств, о которых мы до сих пор могли только мечтать: квантовые компьютеры и коммуникации, искусственный интеллект, роботизация, нанотехнологии, биотехнологии, материаловедение, сети, сенсоры, 3D-печать, дополненная и виртуальная реальность, блокчейн и многое другое.

Но при всей радикальности этот прогресс не более чем новости вчерашнего дня. А свежие состоят в том, что одни ранее независимо нараставшие волны экспоненциально развивающихся технологий начинают сходиться (конвергировать) с другими. Например, скорость разработки лекарств нарастает не только в силу экспоненциального прогресса биотехнологий, но еще и благодаря искусственному интеллекту, квантовым вычислениям и парочке других экспоненциально развивающихся технологий, которые все вместе сходятся в данной области. Иными словами, эти волны начали перекрываться, громоздиться одна на другую и образовывать волны-гиганты цунамического размаха, угрожающие смести все, что попадается им на пути[71] (рис. 6).

Рис. 6. Долгосрочная временная шкала технологий. Из далекого прошлого в наше время и будущее

Будущее еще никогда не казалось таким светлым для крупных компаний, совершающих цифровую трансформацию. Это происходит по двум причинам. Первая – закон Меткалфа, который гласит: «Ценность сетей повышается по мере роста числа участников». Крупные корпорации выигрывают от применения этого принципа по отношению к собираемым и обрабатываемым данным. При правильном использовании ценность корпоративных данных повышается по мере увеличения масштаба. У крупных компаний обычно гораздо больше данных, чем у новичков, стремящихся вытеснить старожилов. К тому же они собирают информацию заметно быстрее и умеют с ней работать. Если организации смогут измениться в цифровом плане, они создадут «ров» – асимметричное преимущество, которое помешает конкурентам легко войти в их отрасль.

Как оказалось, эти факторы – «рвы» данных и наличие капитала – дают синергетический эффект. Крупные компании с собственными данными, правильными технологиями и капиталом для найма лучших сотрудников получат беспрецедентные и очень благоприятные результаты[72]. Это важный вывод, к нему мы еще вернемся и посмотрим на него с точки зрения развития искусственного интеллекта, для обучения которого необходимы данные. Здесь же хотим отметить, что правильный подход к сбору, обработке и анализу накапливаемых исторических данных является важным преимуществом компаний, что позволяет им создать существенный барьер входа на рынок для новых игроков!

Огромный объем данных во всех областях жизни нашего общества и новейшие алгоритмы работы с ними позволяют не только делать уникальные научные открытия, с помощью беспрецедентных вычислительных мощностей моделировать сценарии их внедрения и дальнейшего использования, но также создавать на его основе новые научные теории, исследовать их, совершать открытия.

По мнению автора, наиболее значимыми причинами невероятных достижений современной науки стали конвергенция научных и технологических решений из различных предметных областей и закон ускоряющейся отдачи. Именно конвергенция, позволяющая использовать знания и технологии, никак на первый взгляд между собой не связанные, приводит к удивительным открытиям. Совместное использование огромного объема данных (включающего в себя информацию об обширном массиве научных достижений человечества и их применении), не имеющие аналогов возможности вычислений на основе облачных и квантовых технологий, невероятно точные приборы и датчики для наблюдений, значительное количество разнообразных сенсоров, позволяющих получать гигантские объемы статистических и транзакционных данных, новейшие разработки и реализованные на их основе решения в самое ближайшее время предопределят поистине революционные открытия во многих областях науки и техники. И самыми многообещающими станут квантовая физика, материаловедение, микроэлектроника, нанотехнологии, биотехнологии, что с большой долей вероятности в очередной раз изменит жизнь людей в самом широком смысле этого слова и, как мы уже отмечали, приведет к очередному витку развития науки и появлению новых технологических лидеров в корпоративном секторе. Именно этим обусловлено желание крупнейших мировых компаний вкладывать миллиарды долларов в исследования, которые и должны гарантировать им дальнейшее экономическое лидерство и сохранение конкурентных позиций.

В наше время прослеживается все больше взаимосвязей. Раньше мы многие вещи считали бы неважным совпадением, а зачастую даже и не обратили бы внимания на события, на первый взгляд никак между собой не связанные. Сегодня же алгоритмы позволяют нам на многое взглянуть иначе, сопоставить невероятный объем разрозненных данных и прийти к новым представлениям об окружающем нас мире, что требует от ученых и предпринимателей мыслить не просто иначе, но и гораздо быстрее. Именно нестандартный образ мысли, широкое использование новейших алгоритмов становится источником вдохновения, смелых идей, инноваций и процветания, и можно уже с уверенностью говорить, что новые способы мышления и алгоритмы, обрабатывающие все больше информации, будут находить воплощение во все более фантастических открытиях и изобретениях. И все чаще мы будем вспоминать слова Айзека Азимова: «Самая волнующая фраза, какую можно услышать в науке, – фраза, возвещающая о новых открытиях, и это вовсе не "Эврика!", а "Вот забавно"»[73].

В данном случае развитие современной науки можно спрогнозировать до определенного горизонта, поскольку, накапливая данные, научные открытия, совершенствуя методы исследований, оптимизируя технологические решения в повседневной жизни и совершая на основе этой обратной связи открытия, мы совершенно очевидно обречены на научно-технический прогресс. Но время от времени человечество совершает научно-технологический прорыв принципиально иного масштаба. Последствия таких прорывов производят революцию в десятках отраслей, что ведет к кардинальным изменениям в экономике, научных исследованиях и даже структуре общества. Именно такие технологии экономисты называют технологиями широкого применения (ТШП). В своей книге «Вторая эра машин» профессор MIT (Массачусетский технологический институт) Эрик Бринолфссон и Эндрю Макафи описали ТШП как технологии, которые «достаточно значительны для того, чтобы ускорить нормальный темп экономического прогресса»[74]. Одним из ярких подтверждений этому являются информационные технологии, где изменения значений цены, производительности и емкости (на единицу времени, цены или другого параметра) практически точно следуют экспоненциальному закону и даже обгоняют некоторые научные концепции, на которых они основаны (такие как закон Мура). Но когда одна парадигма выходит из общего потока (например, когда в 1950-е гг. инженеры оказались неспособны дальше уменьшать размер и стоимость радиоламп), возникает такая исследовательская активность, которая рождает новую парадигму, и начинается новая S-образная кривая прогресса (рис. 7).

Рис. 7. S-образная кривая развития технологий

Еще одна технология, развивающаяся по закону ускорения отдачи (ЗУО), – это методы коммуникации, позволяющие нам общаться друг с другом и передавать большие массивы данных. Прогресс в данной область измеряют несколькими способами. Закон Купера, который утверждает, что общий объем информации (в битах), передаваемой по беспроводной связи, удваивается каждый 30 месяцев, действовал с того момента, когда Маркони впервые использовал беспроводной телеграф для передачи символов азбуки Морзе в 1897 г., и до появления современных 4G-технологий. В соответствии с этим законом количество информации, которое может быть передано с помощью беспроводной связи, удваивалось каждые 2,5 года на протяжении столетия[75]. Отслеживая развитие современных технологий и их конвергенций, Рэй Курцвейл в своем законе ускорения отдачи произвел математические расчеты и определил, что за следующее «столетие мы переживем технологические перемены такого же масштаба, на которые в прошлом ушло у человечества 20 000 лет. Это как если пройти весь путь прогресса от зарождения сельского хозяйства до интернета, причем дважды и в пределах одного века. Технологические прорывы, которые вызовут парадигмальные сдвиги, зададут принципиально новые правила игры и не оставят камня на камне от реалий мира сегодняшнего»[76].

И, судя по всему, закон ускорения отдачи начинает разгоняться еще сильнее на технологиях следующего поколения – в 2002 г. учредитель D-Wave, одной из первых компаний, взявшихся за создание квантовых компьютеров, Джорди Роуз[77] выдвинул квантовую версию закона Мура, получившую название закона Роуза: число кубитов в квантовом компьютере каждый год удваивается. Однако закон Роуза характеризуют как «закон Мура на стероидах», поскольку кубиты в суперпозиции обладают намного большей производительностью, чем двоичные биты в транзисторах. Далее мы вернемся к этой технологии и к тем невероятным возможностям, которых ожидают специалисты от ее использования.

Чтобы еще раз подчеркнуть важность исследовательской работы, особенно в части технологий вычисления и обработки информации, обратимся к имеющимся известным данным об основных приоритетных направлениях научных исследований, зрелость которых предполагает патент, подтверждающий научную новизну и уникальность полученного результата. При этом, как мы отмечали, по классификации Александра Белла именно в знаниях и информации заключаются основные ценности постиндустриальной эпохи. И локомотивами научно-технического прогресса современного мира становятся корпорации, поскольку высокая конкуренция и жизненная необходимость постоянного совершенствования и технологического развития не оставляют им выбора. Как утверждает Ричард Фостер из Йельского университета, 40 % компаний, фигурирующих сегодня в списке Fortune 500, в ближайшие десять лет уйдут в небытие, а на смену им в большинстве случаев придут стартапы, о которых мы пока не слышали. А если обернуться и посмотреть в прошлое, то средний возраст корпораций, входящих в список индекса S&P 500, в 1950-е гг. составлял 60 лет, в 2021 г. – меньше 20 лет[78], а половины компаний из списка Fortune 500 образца 2000 г. больше нет[79]. В экономической теории хорошо известен эффект замещения Эрроу, названный так по фамилии лауреата Нобелевской премии Кеннета Эрроу, а позднее популяризованный исследователем бизнеса Клейтоном Кристенсеном под названием «дилеммы инноватора». Эта дилемма гласит: большие корпорации опасаются предлагать что-то новое, поскольку боятся навредить своим прибылям от существующих предложений. Если новый продукт «не зайдет» потребителям, а теми, что предлагает корпорация сейчас, все довольны – к чему рисковать? Напротив, новый участник рынка, которого интересует только новая прибыль, очень постарается предложить что-то необычное. Это умозаключение подтверждается очевидными фактами. Среди фирм-инноваторов те, что помоложе и поменьше, вкладывают в исследования вдвое больше – и поэтому имеют тенденцию расти намного быстрее, чем старые и крупные предприятия[80]. Экономисты все чаще смотрят на изучаемую ими науку, как на систему обработки данных и видят в ней механизм сбора данных о потребностях и возможностях формирования из этих данных решений для инноваций, основанных на научных исследованиях.

Анализ IFI Claims Patent Services и составленный на его основе «Рейтинг 10 самых быстрорастущих технологий на патенты, оформленные в США»[81], [82] – один из наиболее эффективных инструментов, позволяющих определить технологические направления развития крупнейших корпораций мира, погрузиться в изучение самых перспективных трендов и понять, кто и как планирует на них зарабатывать на самом конкурентном технологическом рынке мира, на котором разворачивается борьба за глобальное лидерство в сфере высоких технологий. Для удобства читателя информация представлена в динамике изменений за 2022 г. и для наглядности приведены данные за 2021 г. (табл. 4, 5).

Таблица 4. Самые быстрорастущие технологические направления в 2021 г.

Таблица 5. Самые быстрорастущие технологические направления в 2022 г.

Отчет дает представление о самых быстрорастущих патентных классификациях и компаниях, инвестирующих в эти области. Патентные публикации сгруппированы по кодам CPC (Cooperative Patent Classification–совместной патентной классификации), из которых были выбраны самые крупные из всех 3376 категорий на основе показателя CAGR (Compound Annual Growth Rate)–совокупного среднегодового темпа роста за последний пятилетний период (2017–2021 и 2018–2022 гг.). В качестве первоисточника используются данные USPTO (United States Patent And Trade Office)–Федерального агентства по патентам и регистрации товарных знаков США[83].

Не будет преувеличением отметить, что подавляющее большинство указанных направлений технологического развития, в которых сосредоточены научные изыскания, во многом связано с технологиями обработки больших массивов данных и решениями в области искусственного интеллекта. Так, с развитием новых высокопроизводительных экспериментальных методов биомедицинские исследования все больше превращаются в информатику. Это требует использования как классических подходов и инструментов статистики, сетевого анализа и математического моделирования, так и современных бурно развивающихся методов машинного и глубокого обучения. Отдельные клеточные процессы, которые включают взаимодействие нескольких молекулярных игроков и популяций, такие как клеточная передача сигналов, теперь могут быть количественно охарактеризованы, что позволяет обобщить представления о биологических процессах. Архитекторы и инженеры в своей работе все в большей степени полагаются на алгоритмы и результаты расчетов, предоставляемые моделями нейронных сетей и беспрецедентными по мощности вычислительными комплексами. А моделирование и прогнозирование почти повсеместно стали вотчиной искусственного интеллекта, что предоставляет ученым возможность проводить эксперименты, проверять гипотезы и создавать технологические шедевры в цифровом мире[84]. Если посмотреть шире, то подавляющее большинство современных технологий, претендующих на научную новизну, базируется на решениях в области обработки данных и применении искусственного интеллекта, формируя революционные изменения в науке.

Приведенные выше технологии, являющиеся основными направлениями научных исследований и масштабных инвестиций корпоративного сегмента, говорят о сформировавшихся трендах в наиболее перспективных научных направлениях. Именно указанные технологии, по мнению общества, наиболее востребованы и ожидаемы, позволяют существенно повысить качество жизни, изменить и сделать более эффективной деятельность компаний.

Как отмечалось ранее, в последние несколько десятилетий именно корпоративный сегмент стал в развитых странах локомотивом научно-технического прогресса и обеспечивает основной объем инвестиций в исследования и разработки, имея эффективные механизмы монетизации научных достижений. В этой связи довольно интересно выглядит не только перечень основных быстрорастущих научных категорий, где наблюдается самая высокая динамика патентной активности, но и компании, проявляющие наибольший интерес к исследованиям в этих областях, инвестирующие в технологии завтрашнего дня. Подобные исследования – это возможность вместе с крупнейшими технологическими организациями заглянуть в будущее, сформировать приоритеты в инновациях, порождающих товары и услуги, которыми мир будет пользоваться через несколько лет. И именно они станут источником роста стоимости, прибыли и дальнейшего развития компаний.

Продолжая путешествие по формирующемуся научно-техническому макету будущего человечества, позвольте познакомить вас с еще одним крайне интересным исследованием по тем компаниям, которые уже фактически создают наше будущее, о том, какими решениями эти корпорации будут заботливо вооружать нас, конечно, не забывая зарабатывать на этом.

Итак, в таблице 6 представлен список 50 самых интеллектуально богатых компаний, составленный на основе количества патентных заявок по данным Федерального агентства по выдаче патентов США и регистрации товарных знаков компанией IFI Claims Patent Services[85].

Таблица 6. 50 крупнейших патентообладателей СА, 2022 г.[86], [87]

Уверен, что вы встретили в этом списке много знакомых названий. С их решениями мы сталкиваемся в повседневной жизни, их продукция или услуги во многом определяют нашу жизнь, и, судя по инновационной активности, их влияние будет только возрастать, предоставляя нам все более удобные, качественные товары и сервисы, незаметно делая нас еще более зависимыми от окружающих нас технологий. Данный отчет позволяет понять, какие компании активно работают в новых областях современной науки, а также демонстрирует, как показатели патентной активности могут быть использованы для сравнительного анализа ведущих технологических компаний и объективной оценки конкурентоспособности не только отдельных компаний, но и различных отраслей и национальных экономик для формирования будущих стратегий сохранения завоеванных рыночных позиций, для освоения новых рынков и экспансий. Также это полезная «пища» для повышения эффективности инновационной деятельности любой организации.

Венчурное финансирование

Помимо крупнейших мировых корпораций, инновационное развитие является основой для венчурной экономики. Венчурный капитал – это термин, используемый для обозначения финансовых ресурсов, предоставляемых инвесторами начинающим компаниям, чаще всего технологическим, демонстрирующим потенциал для долгосрочного роста. Он является наиважнейшим источником капитала для предпринимателей, часть которых не имеет истории операционной деятельности, так что у них возникают трудности с финансированием через не склонные к высокому риску банки и другие финансовые институты. Венчурные инвестиции сопряжены с высоким уровнем риска, поскольку немногие компании, поддерживаемые венчурным капиталом, превращаются в успешный и высокодоходный бизнес. Фактически венчурный капитал – это финансирование стартапов и малого бизнеса инвестиционными банками, венчурными и инвестиционными фондами, частными инвесторами и другими финансовыми учреждениями. Процесс привлечения капитала является основой каждого стартапа, но этим инструментарием могут воспользоваться немногие. Так, по данным Business magazine Inc., только 0,62 % стартапов удается получить средства венчурного капитала. Венчурный капитал – высокорисковый инструмент, поэтому венчурные капиталисты ожидают возврата своего капитала с высокой доходностью (риск против дохода), и именно поэтому объектами инвестирования становятся в основном высокотехнологичные, инновационные стартапы, которые имеют предпосылки для получения высокого дохода и долгосрочный потенциал возврата инвестиций, привлекая финансирование на различных стадиях своего развития (рис. 8).

Рис. 8. Основные этапы привлечения венчурного капитала[88]

Венчурный капитал лучше всего подходит для молодых компаний, не имеющих доступа к рынкам капитала или возможностей для привлечения корпоративных кредитов. Общий объем венчурного финансирования в мире в 2020 г. достиг $300,5 млрд по сравнению с $281,6 млрд годом ранее и, по оценкам аналитиков, удвоится к 2027 г. В 2020 г. в США был самый большой объем финансирования венчурных сделок в мире, составивший $156 млрд. В Европе ежегодные венчурные инвестиции также достигли рекордной отметки в 2020 г. – $49 млрд. Также в 2020 г. средние размеры глобальных сделок выросли на всех этапах: $1,2 млн для посевных/ангельских инвестиций, $4,5 млн для сделок на ранних этапах и $9,9 млн для сделок на более поздних стадиях[89].

Самый большой объем венчурного финансирования в США был привлечен в компании – разработчики программного обеспечения, за ними следуют фармацевтические и биотехнологические организации. При этом объем венчурных инвестиций в США вырос с $7,3 млрд в 1995 г. до $156 млрд в 2020 г., и подавляющая доля этих средств направлена на создание и развитие инновационных технологических решений, способных озолотить своих создателей и венчурных инвесторов.

Венчурное финансирование имеет ряд особенностей, в частности:

 Венчурные финансисты, как правило, сами являются успешными предпринимателями и поэтому хорошо разбираются в предметной области, а их опыт и участие в органах управления несут дополнительную ценность стартапу, в который они инвестируют.

 Венчурное финансирование подразумевает ограниченный период инвестиций, что предполагает довольно четкое видение всех этапов развития бизнеса и использования привлекаемых средств. Кроме того, компания на этапе привлечения венчурного финансирования имеет план возврата инвестиций (выхода), который чаще всего заключается в приобретении доли, принадлежащей венчурным инвесторам, менеджерами или сторонней организацией, заинтересованной в компании. Также возможен сценарий размещения на бирже (IPO). Венчурный инвестор будет оставаться в компании в течение этого процесса и рассчитывает получить огромную прибыль при реализации одного из сценариев выхода.

 Венчурное инвестирование не подразумевает возврата денег, то есть венчурные фонды являются очень компетентными командами, способными оценить не только перспективы компании, в которую они инвестируют, но и конкретную технологию и ее возможное будущее. Они инвестируют большие средства и ожидают от компании быстрого роста, но, если объект инвестиций потерпит неудачу, предприниматели не обязаны возвращать вложенные в них деньги.

 Сетевой эффект позволяет венчурным капиталистам при инвестиции в тот или иной стартап обеспечивать ему доступ к сетевым возможностям партнера, что может представлять собой новые каналы продаж, обеспечение высококачественными услугами, партнерские программы, направленные на получение взаимной выгоды, возможность привлечения необходимого персонала и расширенные возможности финансирования.

Ключевыми игроками этого рынка являются несколько крупнейших глобальных венчурных фондов. Их можно ранжировать по наиболее показательному коэффициенту, называемому соотношением инвестиций к выходу (Investment to exit ratio), демонстрирующему эффективность деятельности фонда. Список крупнейших по данному показателю венчурных фондов в 2021 г. выглядел следующим образом[90]:

1. Google Ventures – это венчурное подразделение Alphabet Inc., материнской компании Google. Основано в 2009 г. со штаб-квартирой в Калифорнии (США). Общее количество инвестиций составило 918 сделок, в то время как выходов – 219, то есть среднее соотношение инвестиций к выходу соответствует показателю 23,86 %. Google Venture имеет портфель из 300 активных компаний, $8 млрд под управлением, 48 IPO и более 168 сделок по слиянию и поглощению.

2. Bessemer Venture Partners (Калифорния, США) – международная венчурная компания. Общее количество инвестиций составило 1043 сделки, выходов – 221, среднее соотношение инвестиций к выходу соответствует показателю 22,92 %. Управляет активами на сумму более $10 млрд.

3. Insight Partners – основана в 1995 г. со штаб-квартирой в Нью–Йорке (США). Общее количество инвестиций составило 779 сделок, в то время как выходов – 176, то есть среднее соотношение инвестиций к выходу соответствует показателю 22,68 %. Общий портфель фонда оценивается более чем в $30 млрд.

4. Index Ventures – основана в 1996 г. со штаб-квартирой в Лондоне (Великобритания). Общее количество инвестиций составило 864 сделки, в то время как выходов – 183, то есть среднее соотношение инвестиций к выходу соответствует показателю 21,91 %.

5. Sequoia Capital (Калифорния, США) – венчурная компания, основанная в 1972 г. Общее количество инвестиций составило 1438 сделок, выходов – 304, среднее соотношение инвестиций к выходу – 21,28 %.

6. Accel – венчурная компания, основана в 1983 г. со штаб-квартирой в Калифорнии (США). Общее количество инвестиций составило 1514 сделок, в то время как выходов – 306, то есть среднее соотношение инвестиций к выходу – 19,77 %.

7. LightSpeed Venture Partners – венчурная компания, основанная в 2000 г. со штаб-квартирой в Калифорнии (США). Общее количество инвестиций составило 889 сделок, выходов – 173, коэффициент инвестиций к выходу соответствует показателю 18,79 %. Управляет активами на сумму более $10 млрд.

8. General Catalyst – венчурная компания, основанная в 2000 г. со штаб-квартирой в Кембридже (штат Массачусетс, США). Общее количество инвестиций составило 1005 сделок, выходов – 169, среднее соотношение инвестиций к выходу – 16,82 %.

9. Andreessen Horowitz – компания основана в 2009 г. со штаб-квартирой в Калифорнии (США). Общее количество инвестиций составило 879 сделок, выходов – 145, среднее соотношение инвестиций к выходу – 16,71 %. Под управлением находятся активы на $18,8 млрд.

10. GGV Capital – венчурная компания, основана в 2000 г. со штаб-квартирой в Калифорнии (США). Общее количество инвестиций составило 664 сделки, выходов – 104, коэффициент инвестиций к выходу составляет 15,14 %. Портфель компании включает в себя общее финансирование в размере $9,2 млрд.

11. Tiger Global Management – инвестиционная компания, основана в 2001 г. со штаб-квартирой в Нью-Йорке (США). Общее количество инвестиций составило 489 сделок, выходов – 74, среднее соотношение инвестиций к выходу соответствует показателю 15,13 %.

12. Greycroft – основана в 2006 г. со штаб-квартирой в Нью–Йорке (США). Общее количество инвестиций составило 606 сделок, в то время как выходов – 89, то есть среднее соотношение инвестиций к выходу соответствует показателю 14,69 %. Общий портфель фонда оценивается в $15,9 млрд, с общим количеством компаний, прошедших процедуру публичного размещения (IPO), – 2, с оценкой $1,7 млрд.

13. Khosla Ventures (Калифорния, США) – общее количество инвестиций составило 853 сделки, выходов – 116, среднее соотношение инвестиций к выходу – 13,60 %.

14. Sequoia Capital (Китай) – общее количество инвестиций составило 632 сделки, выходов – 77, среднее соотношение инвестиций к выходу – 12,18 %. Портфель компании включает в себя общее финансирование в размере $124,6 млрд с 60 IPO с общей стоимостью $171,8 млрд.

15. Global Founders Capital – основана в 2013 г. со штаб-квартирой в Берлине (Германия). Общее количество инвестиций составило 448 сделок, в то время как выходов – 41, то есть среднее соотношение инвестиций к выходу соответствует показателю 9,15 %. Общий портфель фонда оценивается в $34,2 млрд, с общим количеством компаний в портфеле, прошедших процедуру публичного размещения, – 8 IPO, с оценкой $137,9 млрд.

Именно эти организации дали путевку в жизнь и поверили в безграничные технологические перспективы, предпринимательскую смелость и гигантский экономический потенциал таких компаний, как Facebook[91], Cloudera, Slack, Yelp, LinkedIn, Dropbox, Instagram, YouTube, Google, Zoom, Apple, Skype, Alibaba, Minerva, Didi Chuxing, и многих–многих других задолго до того, как они достигли могущества и статуса крупнейших мировых корпораций, определяющих направления научно-технического развития целых индустрий в глобальном масштабе. Кроме того, именно венчурный капитал через прямые инвестиции в начинающие компании обеспечивает их инновационное развитие, финансируя исследования и разработки в довольно значимых масштабах. За счет присущего венчурным фондам высокого риска и атмосферы инноваций эти исследования проявляют беспрецедентную смелость, что зачастую приносит фантастические результаты, и мировые технологические лидеры, выросшие из некогда маленьких и крайне амбициозных компаний, лучшее тому подтверждение. Приведем список крупнейших компаний-единорогов[92]

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

Сноски

1

Браун Д. Происхождение. – М.: АСТ, 2021. – 576 с. – С. 507.

Вернуться

2

Дэниел Герхард (Дэн) Браун (Dan Brown, род. в 1964 г.) – американский писатель, журналист, музыкант.

Вернуться

3

Даниел Белл (Daniel Bell, 1919–2011) – американский социолог и публицист, создатель теории постиндустриального (информационного) общества, профессор Гарвардского университета.

Вернуться

4

Белл Д. Грядущее постиндустриальное общество. Опыт социального прогнозирования. – М.: Academia, 2004. – CLXX, 788 с.

Вернуться

5

Харари Ю. Н. Ноmo Deus. Краткая история будущего. – М.: Синдбад, 2020. – 496 с.: ил.

Вернуться

6

Аджемоглу Д., Робинсон Дж. Почему одни страны богатые, а другие бедные. – М.: АСТ, 2021. – 672 с.

Вернуться

7

Диамандис П., Котлер С. Будущее быстрее, чем вы думаете. Как технологии меняют бизнес, промышленность и нашу жизнь. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2021. – С. 28.

Вернуться

8

Эткинд А. Е. Природа зла. Сырье и государство. – М.: Новое литературное обозрение, 2020. – С. 241.

Вернуться

9

Romer P. Economic Growth, Concise Encyclopedia of Economics, Library of Economics and Liberty, 2008.

Вернуться

10

Рэймонд Курцвейл (Raymond Kurzweil; род. в 1948 г.) – американский ученый в области информатики, изобретатель, писатель и футуролог. Создатель многочисленных инновационных решений в области распознавания речи, синтеза речи, искусственного интеллекта, а также основатель таких компаний, как Kurzweil Computer Products, Kurzweil Music Systems, Kurzweil Applied Intelligence, Nuance Communications и др. Известен научными технологическими прогнозами, учитывающими появление искусственного интеллекта и средств радикального продления жизни человека. Предложил обоснование технологической сингулярности – феноменально быстрого научно-технического прогресса, основанного на мощном искусственном интеллекте. В 2012 г. занял должность технического директора в области машинного обучения и обработки естественного языка в компании Google. Лауреат Национальной медали за технологии и инновации, лауреат премии Лемельсона – MIT, член Национальной инженерной академии.

Вернуться

11

Экспоненциальный рост – возрастание величины, когда скорость роста пропорциональна значению самой величины.

Вернуться

12

Курцвейл Р. Эволюция разума, или Бесконечные возможности человеческого мозга, основанные на распознавании образов. – М.: Эксмо, 2021. – С. 294.

Вернуться

13

Кукушкин Н. Хлопок одной ладонью: как неживая природа породила человеческий разум. – М.: Альпина нон-фикшн, 2020.

Вернуться

14

Диамандис П., Котлер С. Будущее быстрее, чем вы думаете. Как технологии меняют бизнес, промышленность и нашу жизнь. – С. 97.

Вернуться

15

Юваль Ной Харари (Yuval Noah Harari, род. в 1976 г.) – израильский историк, писатель, профессор исторического факультета Еврейского университета в Иерусалиме. Автор научно-популярных бестселлеров: Sapiens: A Brief History of Humankind (2014), Homo Deus: A Brief History of Tomorrow (2016) и 21 Lessons for the 21st Century (2018).

Вернуться

16

Харари Ю. Н. Ноmo Deus. Краткая история будущего. – М.: Синдбад, 2020. – С. 250–251.

Вернуться

17

Лука (Войно-Ясенецкий В. Ф.; архиеп. Симферопольский и Крымский). Избранные творения. – М.: Сибирская благозвонница, 2010. – С. 665–746.

Вернуться

18

Кальвин Ж. Наставление в христианской вере. – М.: РГГУ, 1997. – Т. 1. – С. 270–271.

Вернуться

19

Айзексон У. Альберт Эйнштейн: его жизнь и его вселенная. – М.: АСТ: CORPUS, 2015. – С. 379.

Вернуться

20

Sutherland S. Consciousness. – Macmillan Dictionary of Psychology. – Macmillan, 1990.

Вернуться

21

Курцвейл Р. Эволюция разума, или Бесконечные возможности человеческого мозга, основанные на распознавании образов. – М.: Эксмо, 2021. – С. 255.

Вернуться

22

Харари, Ю. Н. Ноmo Deus. Краткая история будущего. – М.: Синдбад, 2020. – С. 321.

Вернуться

23

Альберт Эйнштейн (Albert Einstein, 1879–1955) – немецкий физик-теоретик, широко признанный одним из величайших и самых влиятельных физиков всех времен. Наиболее известен разработкой теории относительности, также внес важный вклад в развитие теории квантовой механики, которые являются двумя столпами современной физики. Его формула эквивалентности массы и энергии E = mc², возникающая из теории относительности, была названа «самым известным в мире уравнением». Лауреат Нобелевской премии по физике 1921 г. «за заслуги в теоретической физике и особенно за открытие закона фотоэлектрического эффекта», что стало одной из важнейших вех в развитии квантовой теории. Персона XX века по версии журнала Time.

Вернуться

24

Юджин Вигнер, или Енё Пал Вигнер (Eugene Paul Wigner; венг. Wigner Jenő Pál, 1902–1995) – американский физик-теоретик венгерского происхождения, внесший вклад в математическую физику. Теорема Вигнера считается основой математической формулировки квантовой механики. Лауреат Нобелевской премии по физике 1963 г. «за вклад в теорию атомного ядра и элементарных частиц, в частности за открытие и применение фундаментальных принципов симметрии».

Вернуться

25

Лонэ М. Большой роман о математике. – М.: Эксмо, 2018. – С. 219.

Вернуться

26

Курцвейл Р. Эволюция разума, или Бесконечные возможности человеческого мозга, основанные на распознавании образов. – М.: Эксмо, 2021. – С. 9.

Вернуться

27

Кукушкин Н. Хлопок одной ладонью: как неживая природа породила человеческий разум. – М.: Альпина нон-фикшн, 2020.

Вернуться

28

Келли К. Неизбежно. 12 технологических трендов, которые определяют наше будущее. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2021. – С. 316.

Вернуться

29

Planck M. Treatise on Thermodynamics. 3rd English ed., A. OGG, Trans., Dover, New York, 1944.

Вернуться

30

Стивен Пол Джобс (Steven Paul Jobs, 1955–2011) – американский предприниматель, изобретатель и промышленный дизайнер, получивший широкое признание в качестве пионера эры информационных технологий. Основатель, председатель совета директоров и генеральный директор Apple; основатель, председатель совета директоров и мажоритарный акционер Pixar; акционер и член совета директоров The Walt Disney Company, основатель, председатель совета директоров и генеральный директор NeXT в годы жизни; награжден Национальной технологической медалью и Президентской медалью Свободы (посмертно).

Вернуться

31

https://news.stanford.edu/news/2005/june15/jobs-061505.html

Вернуться

32

Айзексон У. Альберт Эйнштейн: его жизнь и его вселенная. – М.: АСТ: CORPUS, 2015. – С. 401.

Вернуться

33

Грант А. Подумайте еще раз. Сила знания о незнании. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2021.

Вернуться

34

Чарльз Холланд Дуэлл (Charles Holland Duell, 1850–1920) был комиссаром Патентного ведомства Соединенных Штатов (сейчас – Федеральное агентство по патентам и регистрации товарных знаков США, USPTO – United States Patent And Trade Office) с 1898 по 1901 г.

Вернуться

35

https://clarivate.com

Вернуться

36

http://wokinfo.com/products_tools/multidisciplinary/cscd/

Вернуться

37

https://cir.nii.ac.jp

Вернуться

38

https://clarivate.com/cis/solutions/kci-korean-journal-database/

Вернуться

39

https://scielo.org

Вернуться

40

https://clarivate.com/arabic-citation-index/

Вернуться

41

https://elibrary.ru/project_risc.asp

Вернуться

42

https://www.scopus.com/home.uri?zone=header&origin=

Вернуться

43

https://www.elsevier.com

Вернуться

44

https://elsevier.digitalcommonsdata.com/research-data/

Вернуться

45

https://scholar.google.com

Вернуться

46

https://patents.google.com

Вернуться

47

https://books.google.com

Вернуться

48

https://peerj.com

Вернуться

49

https://www.academia.edu

Вернуться

50

Доэрти П., Уилсон Дж. Человек + машина. Новые принципы работы в эпоху искусственного интеллекта. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2019. – С. 103.

Вернуться

51

https://www.scimagojr.com/journalrank.php?order=sjr&ord=desc

Вернуться

52

https://www.scimagojr.com/countryrank.php?year=2022

Вернуться

53

Келли К. Неизбежно. 12 технологических трендов, которые определяют наше будущее. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2021. – С. 316.

Вернуться

54

https://elsevier.digitalcommonsdata.com/datasets/btchxktzyw/4

Вернуться

55

Келли К. Неизбежно. 12 технологических трендов, которые определяют наше будущее. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2021. – С. 315.

Вернуться

56

WIPO (World Intellectual Property Organization) – Всемирная организация интеллектуальной собственности, основана в 14.07.1967.

Вернуться

57

https://www.wipo.int/edocs/pubdocs/ru/wipo-pub-943–2022-ru-wipo-ip-facts-and-figures-2022.pdf

Вернуться

58

Полезная модель (utility model) – это особая форма патентного права, которая имеет менее жесткие требования, чем патент, но обеспечивает более короткий срок охраны.

Вернуться

59

Научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР; R&D, от англ. research and development) – совокупность работ, направленных на получение новых знаний и их практическое применение при создании нового изделия или технологии.

Вернуться

60

Интенсивность НИОКР определяется как отношение затрат компании на исследования и разработки к объему ее продаж.

Вернуться

61

Фундаментальные исследования (наука) – это изучение естественного мира и лежащих в его основе принципов и законов, которые им управляют, т. е. они развивают фундаментальные знания о мире. Они направлены на создание, опровержение или поддержку теорий, которые объясняют наблюдаемые явления.

Вернуться

62

Прикладные исследования – это дисциплины, использующие научные знания для практического применения.

Вернуться

63

Североамериканская система отраслевой классификации (The North American Industry Classification System – NAICS) – это классификация предприятий по видам экономической деятельности (по производственному процессу). Она используется правительством и бизнесом в Канаде, Мексике и Соединенных Штатах Америки.

Вернуться

64

https://ncses.nsf.gov/pubs/nsf22343

Вернуться

65

Деятельность Meta Platforms, Inc. (в т. ч. по реализации соцсетей Facebook и Instagram) запрещена в Российской Федерации как экстремистская. – Прим. ред.

Вернуться

66

https://www.statista.com/chart/27214/companies-that-spent-the-most-on-research-and-development-in-2020

Вернуться

67

Fairview Research/IFI Claims Patent Services – ведущая в мире платформа патентных данных. Официальный источник первичных патентных данных для Google Patents, крупнейших патентных офисов мира, банков, технологических компаний, входит в портфельную компанию Digital Science Global. Основана в 1955 г.

Вернуться

68

https://www.ificlaims.com/rankings-sp100–2022.htm?keep_session=

Вернуться

69

Деятельность Meta Platforms, Inc. (в т. ч. по реализации соцсетей Facebook и Instagram) запрещена в Российской Федерации как экстремистская. – Прим. ред.

Вернуться

70

Курцвейл Р. Эволюция разума, или Бесконечные возможности человеческого мозга, основанные на распознавании образов. – М.: Эксмо, 2021. – С. 287–288.

Вернуться

71

Диамандис П., Котлер С. Будущее быстрее, чем вы думаете. Как технологии меняют бизнес, промышленность и нашу жизнь. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2021. – С. 22.

Вернуться

72

Сибел Т. Цифровая трансформация. Как выжить и преуспеть в новую эпоху. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2021. – С. 174–175.

Вернуться

73

Asimov I Fantastic Voyage II: Destination Brain (Network: Doubleday, 1987), p. 276–277.

Вернуться

74

Кай-Фу Л. Сверхдержавы искусственного интеллекта. Китай, Кремниевая долина и новый мировой порядок. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2019. – С. 150.

Вернуться

75

Курцвейл Р. Эволюция разума, или Бесконечные возможности человеческого мозга, основанные на распознавании образов. – М.: Эксмо, 2021. – С. 290.

Вернуться

76

Диамандис П., Котлер С. Будущее быстрее, чем вы думаете. Как технологии меняют бизнес, промышленность и нашу жизнь. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2021. – С. 27.

Вернуться

77

Джорди Роуз (Geordie Rose) – доктор философии по теоретической физике в Университете Британской Колумбии, соучредитель и генеральный директор Sanctuary. До прихода в Sanctuary основал D-Wave, первую в мире компанию, занимающуюся квантовыми вычислениями.

Вернуться

78

Sheetz M. Technology killing off corporate America: Average life span of companies under 20 years / cnbc.august 24, 2017; https://www.cnbc.com/2017/08/24/technology-killing-off-corporations-average-lifespan-of-company-under-20-years.html

Вернуться

79

Siebel Th. M. Why digital transformation is now on the CEO's shoulders / mcKinseyQuarterly. December 2017; https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/why-digital-transformation-is-now-on-the-ceos-shoulders

Вернуться

80

Аджемоглу Д., Джонсон С. Власть и прогресс. – М.: АСТ, 2024.

Вернуться

81

https://www.ificlaims.com/rankings-tech-growth-2021.htm

Вернуться

82

https://www.ificlaims.com/rankings-tech-growth-2022.htm

Вернуться

83

www.uspto.gov/about-us. USPTO основано в 1802 г.

Вернуться

84

https://www.economist.com/science-and-technology/2023/09/13/how-scientists-are-using-artificial-intelligence

Вернуться

85

Fairview Research / IFI Claims Patent Services – ведущая платформа патентных данных в мире. Официальный источник первичных патентных данных для Google Patents, крупнейших патентных офисов мира, банков, технологических компаний, входит в портфельную компанию Digital Science Global. Основана в 1955 г.

Вернуться

86

https://www.ificlaims.com/rankings-top-50–2021.htm

Вернуться

87

https://www.ificlaims.com/rankings-top-50–2022.htm

Вернуться

88

https://www.svb.com/startup-insights/vc-relations/stages-of-venture-capital

Вернуться

89

https://home.kpmg/xx/en/home/media/press-releases/2021/01/future-looks-bright-as-global-venture-capital-funding-soars-to-usd-300-b.html

90. https://www.clacified.com/business/16/top-10-best-venture-capital-firms-in-the-world

Вернуться

90

https://finance.yahoo.com/news/15-biggest-vc-companies-world-171243936.html

Вернуться

91

Деятельность Meta Platforms inc. (в т. ч. по реализации соцсетей Facebook и Instagram) запрещена в Российской Федерации как экстремистская. – Прим. ред.

Вернуться

92

Компания-единорог (от англ. unicorn company) – компания-стартап, получившая рыночную оценку стоимости в размере свыше $1 млрд.

Вернуться