Экспонента. Как быстрое развитие технологий меняет бизнес, политику и общество
Шрифт:
Этот закон легко трактовать неправильно: он не похож на законы физики. Законы физики, основанные на эмпирических наблюдениях, обладают предсказуемостью. Законы Ньютона не могут быть опровергнуты повседневным человеческим поведением. Ньютон утверждал, что сила равна массе, умноженной на ускорение, – и это почти всегда так [18] . Не имеет значения, что вы делаете или не делаете, какое сейчас время суток или какую прибыль вы намерены получить.
Напротив, закон Мура не предсказывает, это описательный закон. Как только Мур его изложил, компьютерная индустрия – от производителей чипов до обслуживающих их многочисленных поставщиков – начала рассматривать его как цель. Он стал социальным фактом – не чем-то присущим самой технологии, а тем, что существует благодаря пожеланиям компьютерной индустрии. Компании, поставляющие материалы, разработчики электроники, производители лазеров – все они хотели, чтобы закон Мура работал. И он работал [19] .
18
Newton’s laws work at the scale of the everyday and in what is known as “inertial reference frames.” At the very small – the levels of atoms and smaller – we need to rely on quantum physics to describe what is going on. “Non-inertial reference frames,” such as those found when studying cosmology, require different approaches.
19
Cyrus C. M. Mody, The Long Arm of Moore’s Law: Microelectronics and American Science, Inside Technology (Cambridge, MA: The MIT Press, 2017), pp. 5 and 125.
Но
Посмотрим на следующие графики. На рис. 1 показан рост количества транзисторов на микрочип с 1971 по 2017 год. То, что этот график выглядит таким унылым до 2005 года, свидетельствует о мощности экспоненциального роста. На рис. 2 отражены те же данные, но по логарифмической шкале – шкале, где экспонента изображается прямой линией. Мы видим, что между 1971 и 2015 годами количество транзисторов на чипе увеличилось почти в десять миллионов раз.
Рис. 1. Число транзисторов на микропроцессор в млрд (линейная шкала)
Источник: Our World In Data [20]
Рис. 2. Число транзисторов на микропроцессор в млрд (логарифмическая шкала)
Источник: Our World In Data
Грандиозность этих изменений с трудом поддается осмыслению, но мы можем попытаться это сделать на примере стоимости одного транзистора. В 1958 году компания Fairchild Semiconductor продала компании IBM 100 транзисторов по 150 долларов за штуку [21] . К 1960-м годам цена упала примерно до 8 долларов за транзистор. К 1972 году (когда я родился) его средняя стоимость составляла 15 центов [22] , а полупроводниковая промышленность выпускала от ста миллиардов до триллиона транзисторов в год. К 2014 году человечество производило 250 квинтиллионов (то есть миллиардов миллиардов) транзисторов в год – это во много раз больше, чем число звезд в нашей Галактике. Каждую секунду мировые «фабы» – специализированные фабрики по производству интегральных схем – выплевывали восемь триллионов транзисторов [23] . Стоимость одного транзистора упала до нескольких миллиардных долей доллара.
20
Our World in Data – некоммерческий электронный проект, публикующий в открытом доступе данные о глобальных проблемах человечества, таких как болезни, голод, глобальное потепление, войны, катастрофы, социальное неравенство, бедность. Прим. пер.
21
Computer History Museum, “1958: Silicon Mesa Transistors Enter Commercial Production.”
22
Ray Kurzweil, “Average Transistor Price,” Singularity.com. http://www.singularity.com/charts/page59.html.
23
Dan Hutcheson, “Graphic: Transistor Production Has Reached Astronomical Scales,” IEEE Spectrum, April 2, 2015. https://spectrum.ieee.org/computing/hardware/transistor-production-has-reached-astronomical-scales.
Почему это важно? Потому что в результате компьютеры стали совершенствоваться в невероятном темпе. Скорость, с которой компьютер может обрабатывать информацию, приблизительно пропорциональна количеству транзисторов в его процессоре. Чем больше в чипе становилось транзисторов, тем они становились быстрее. Намного быстрее. А сами чипы становились все дешевле.
Это необычайное падение цены и привело к компьютерной революции, случившейся, когда я был подростком, и по этой причине мой BBC Master был намного лучше моего ZX81. А потом из-за этого же вся наша жизнь снова изменилась. Когда вы берете в руки свой смартфон, вы держите устройство с несколькими чипами и миллиардами транзисторов. Компьютеры – когда-то бывшие сферой военных или научных исследований – стали обыденностью. Вспомните первый электронный компьютер, который Алан Тьюринг использовал для взлома кодов в Блетчли-парке в 1945 году. Десятилетие спустя в мире существовало всего 264 компьютера, месячная аренда которых стоила десятки тысяч долларов [24] . Прошло шесть десятилетий, и в мире насчитывается более пяти миллиардов компьютеров – в их число входят и смартфоны, наши карманные суперкомпьютеры. Наши кухонные шкафы, кладовки, чердаки завалены вычислительными устройствами, им всего по несколько лет, но они уже слишком устарели, и использовать их не имеет смысла.
24
James W. Cortada, The Computer in the United States: From Laboratory to Market (Armonk, NY: M. E. Sharpe, 1993), p. 117; 95 percent of these were in the US. See also “Early Popular Computers, 1950–1970,” Engineering and Technology History Wiki. https://ethw.org/Early_Popular_Computers,_1950_-_1970.
Закон Мура – это самое известное выражение экспоненциального развития цифровых технологий в чистом виде. За последние полвека компьютеры неуклонно становились быстрее, что принесло с собой стремительные технологические, экономические и социальные преобразования. Цель этой главы – объяснить, как произошел этот сдвиг и почему в обозримом будущем он, похоже, будет продолжаться. Она также служит введением к определяющей силе нашего века – развитию экспоненциальных технологий.
Если выражаться простыми словами, то экспоненциальный рост – это возрастание величины со скоростью, пропорциональной самой этой величине. Линейный процесс – это то, что происходит, например, с нашим возрастом, который увеличивается ровно на один год с каждым оборотом Земли вокруг Солнца. Экспоненциальный процесс подобен сберегательному счету со сложными процентами. Сумма на счете увеличивается на фиксированный процент, скажем на 2 % ежегодно. Но 2 % в следующем году относятся не только к вашим первоначальным накоплениям, но и к накоплениям плюс проценты за прошлый год. Такой рост стартует медленно – это даже немного скучно. Но в какой-то момент кривая поворачивает вверх и взлетает. С этого момента сумма взлетает с головокружительной скоростью.
Многие природные процессы следуют экспоненциальной закономерности, например рост количества бактерий в чашке Петри или распространение вируса среди популяции. Однако одно из последних событий такого порядка – возникновение экспоненциальных технологий. Я называю экспоненциальной такую технологию, которая при приблизительно постоянных затратах обеспечивает увеличение более чем на 10 % в год в течение нескольких десятилетий. Конечно, ревнитель строгости в математике может сказать, что даже увеличение на 1 % в таких условиях тоже является экспоненциальным ростом. Строго говоря, так и есть. Но 1-процентного годового изменения мало для заметных подвижек. Чтобы удвоить число, увеличивающееся на 1 % в год, потребуется семьдесят лет, то есть почти вся жизнь.
Вот почему так важно вести расчеты, отталкиваясь от 10 % в год. Если ежегодный рост эффективности какой-нибудь технологии составляет 10 % при фиксированной стоимости, то за каждые десять лет при тех же затратах технология будет становиться в 2,5 раза мощнее. Наоборот, если мы зафиксируем мощность технологии, то каждые десять лет ее стоимость будет падать на три пятых с лишним. Десять лет – это всего лишь два традиционных цикла бизнес-планирования, что вполне укладывается в пределы работы на одной должности или одного периода карьеры. Это два парламентских срока в Великобритании или Франции, три – в Австралии или два с половиной президентских срока в США.
Вторая часть моего определения также очень важна. Чтобы технология считалась экспоненциальной, это изменение должно охватывать десятилетия, а не просто представлять собой кратковременную тенденцию. Технология, которая прогрессирует более чем на 10 % в течение нескольких лет, после чего ее прогресс останавливается, будет гораздо менее преобразующей, чем та, которая развивается постоянно. По этой причине дизельный двигатель – это не экспоненциальная технология. В первые годы своего существования дизельные двигатели быстро модернизировались. Но за двадцать лет это развитие сошло на нет. А вот бизнес компьютерных чипов – с его примерно 50-процентным ежегодным ростом в течение пяти десятилетий – определенно соответствует понятию.
Представьте, что вы каждые десять лет меняете свой автомобиль. И представьте, что основные его характеристики – скажем, максимальная скорость или топливная экономичность – становились бы лучше на 10 % в год. В результате ваш новый автомобиль имел бы вдвое большую эффективность использования топлива или ездил бы в два раза быстрее. Как правило, с автомобилями такого не случается. Но со многими технологиями, о которых говорится в этой книге, происходит именно это. На самом деле есть несколько технологий, которые совершенствуются со скоростью от 20 до 50 % (и выше) в год. Такие темпы инноваций означают, что за десятилетие мы получим 6–60-кратное увеличение возможностей за ту же цену.