Глобальная экономика находится на стадии всеобщей технологической трансформации, которую многие называют четвертой индустриальной революцией.
Потенциальные масштабы последствий, несмотря на большое количество споров на эту тему, могут превзойти все предыдущие вместе взятые. Так, например, многие отрасли, виды профессий с большой вероятностью существенно изменятся или исчезнут. В конце XVIII века изобретение парового двигателя привело к переходу от аграрной экономики к промышленной, к развитию транспорта, а дальнейшие открытия (электричество, телефон, интернет) вызвали электрификацию, поточное производство, автоматизацию и робототехнику.
За последнее десятилетие мы стали свидетелями банкротств гигантов рынка, таких как ToysRus, Sears, RadioShack – по причине развитие E-коммерции.
Как следствие, уровень экономического развития резко изменился. Масштабы экономического скачка, вызванные инновациями настоящего времени, вероятно, смогут привести к созданию многотриллионных рынков. За последнее десятилетие мы стали свидетелями банкротств гигантов рынка, таких как ToysRus, Sears, RadioShack – по причине развитие E-коммерции.
Аналогичные изменения происходят практически во всех отраслях. Например, развитие технологии автономного управления транспортом может привести к потери более 3,5 млн рабочих мест, а также к изменению всей инфраструктуры, которая обслуживает отрасль.
Читайте также: Что ждать инвесторам и бизнесу в 2020 году. Прогноз Fidelity
Традиционные методы оценки экономики в целом, оценки отраслей или отдельных компаний, которые используются большинством аналитиков, не успевают за изменениями, которые происходят. И, как следствие, мы не всегда имеем объективное представление о справедливой стоимости компаний или о потенциале развития экономики.
Например, компания Tesla оценивается подавляющим большинством аналитиков как автомобильная компания, и, как следствие, учитываются традиционные факторы, которые влияют на ее стоимость — это количество произведенных автомобилей, уровень маржи, уровень долга, доход, доля рынка, качество корпоративного управления и т.д. Однако Tesla представляет из себя технологическую компанию, включая технологии искусственного интеллекта, разработки в сфере хранения электроэнергии, программного обеспечения, которые рынок не учитывает и не знает, как оценивать.
Читайте также: Бизнес-аквариум: что помогло «Нафтогазу» договориться с «Газпромом»
При этом совокупная стоимость такого бизнеса существенно отличается от консервативной стоимости, которая состоит из оценки компании только как автомобильного бизнеса.
Tesla представляет из себя технологическую компанию, включая технологии искусственного интеллекта, разработки в сфере хранения электроэнергии, программного обеспечения, которые рынок не учитывает и не знает, как оценивать.
Кроме того, в последние десятилетия в экономике многих стран появилась такая проблема, как дефляция, в основе которой лежат различные причины. Однако существенное влияние такого фактора, как повышение производительности труда, вызванного инновационными технологиями и искусственным интеллектом, серьезно не изучено, в то время как влияние этого фактора со временем будет только увеличиваться.
Развитие инновационных технологий, по мнению некоторых экономистов, лежит также в основе такого явления, как перевернутая кривая доходности по долговым бумагам Минфина США. Таким образом, темпы развития инновационных технологий опережают реакцию большинства участников рынков, в том числе регуляторов, инвесторов, политиков и экспертов.
Основные пять платформ, определяющие глобальную трансформацию и создание многотриллионной капитализации на рынке, лежат в следующих областях:
Технология deep learning – форма искусственного интеллекта, при которой компьютеры/машины способны к самообучению, определению задач и их выполнению. Уникальность этой технологии в том, что она использует массивы данных для автоматизации процесса программирования от начала и до конца. Классическое программирование требует, чтобы люди в ручном режиме определяли все части программы. Технология deep learning позволяет решать более сложные задачи, такие как опознавание лиц, объектов и голоса, делать логические заключения, заменять целые стадии программирования, используя массивы данных. Результатом использования технологии является более точные результаты, большие возможности, сокращение участия человека.
Эндрю Нг, бывший глава научного направления компании Baidu, сравнивает эффект от использования искусственного интеллекта с изменениями, которые произошли после появления электричества.
Пример — умные часы компании Apple, которые могут предсказать апноэ (остановку дыхания во время сна), диабет, артериальную фибрилляцию. Автомобили Тесла могут самостоятельно ездить на высокоскоростных дорогах, распознавая с помощью сенсоров любые объекты на дороге. Google переводчик переводит более миллиарда слов в день. Salesforce’s Einstein совершает более четырех миллиардов бизнес-прогнозов в день. Технология Amazon go использует камеры и сенсоры с программой deep learning для распознавания покупателей и того, что они выбрали для покупки, без использования касс. До 2021 планируется открытие более 3 тыс. магазинов.
Читайте также: 2019 год: Турборежим работодателей в борьбе за кадры
Эндрю Нг, бывший глава научного направления компании Baidu, сравнивает эффект от использования искусственного интеллекта с изменениями, которые произошли после появления электричества.
Капитализация компаний, которые стоят за инновационными технологиями
Deep learning проникает массово в абсолютно все индустрии, включая медицину, транспорт, производство, банки, оборону, сельское хозяйство.
Глобальные изменения происходят с сфере банкинга, когда на смену традиционным формам деятельности приходят технологии с использованием криптовалют и электронного кошелька. В совокупности идет процесс создания финансовой экосистемы, способствующей доступу к различным услугам, включая управление благосостоянием, страхование, переводы.
Читайте также: Пошлины США и Китая и отток депозитов: экономические итоги 2019 года и прогнозы на 2020-й
Традиционные банки полагаются на физическую инфраструктуру c расходами $350-$1500 на человека, в то время как использование электронного кошелька дает возможность сократить расходы до $20 на человека, позволяя быть кратно эффективнее.
Традиционные банки полагаются на физическую инфраструктуру c расходами $350-$1500 на человека, в то время как использование электронного кошелька дает возможность сократить расходы до $20 на человека, позволяя быть кратно эффективнее.
Технологии deep learning в состоянии создать трехкратный размер от капитализации интернета. Так, за 20 лет интернет достиг 15% от общемировой капитализации рынка. При условии таких же темпов роста технология deep learning в состоянии достигнуть $30 трлн долларов за 20 лет.
Изменение стоимости литиево-ионных батарей привело к созданию новой «транспортной и экономической реальности».
Аккумуляторные батареи, достигнув своего предела в начале 1990-х, в настоящее время проходят критическую точку, связанную с их экономической эффективностью. Так, в 2018 году в мире было продано около 1,8 млн машин с электродвигателем, а к 2023 году ожидается 26 млн. Так, цилиндрические аккумуляторы, имеющие массовое применение, являются более экономными в сравнении с пакетными литиевыми, однако технологии пакетных быстро развиваются, имея потенциал быть более доступными. Учитывая постоянное сокращение расходов на литиево-ионные аккумуляторные батареи, рост на электромобили будет постоянно расти.
Многие крупнейшие автомобильные компании начали менять стратегию развития в пользу развития только электромобилей, существенно изменяя отрасль.
Системы по хранению электроэнергии уже являются конкурентными в сравнении с иными формами хранения топлива для производства электроэнергии. Так, в Калифорнии на смену традиционным заводам по сжиганию газа принято решение построить резервы на основе литиево-ионных аккумуляторов, позволяющих хранить электроэнергию в размере 2 ГВт.
В последующие 10 лет доля солнечной и ветровой энергии в общем объеме генерации энергии в США ожидается в размере 40%. Даже несмотря на инициативы государств стимулировать процесс создания экологичных источников энергии, современные технологии уже обеспечили высокие темпы роста возобновляемых источников.
Потенциал роста рынка оценивается в $800 млрд.
Технологии автономного такси
Технологии автономного такси уже готовы и в течение двух лет начнут широкое распространение. Поездки на такси будут недорогими, возможно, с использованием удаленного оператора.
Читайте также: Что нас ждет в 2020 году
Расходы на использование личных автомобилей не менялись до момента выхода модели Т компании Форд. По некоторым оценкам, расходы на автономное такси достигнут уровня $0.26 за милю с $0.7 за милю, которые было с 1934 по 2016 гг.
Очевидно, что массовое распространение автономного такси повлечет сокращение спроса на нефть и нефтепродукты, а также расходы на страхование.
К 2028 году капитализация рынка автономного такси может достичь $7 трлн. Компании, такие как Uber, Tesla, Google, Nvidia, являются лидерами в разработках с большим потенциалом роста капитализации.
Очевидно, что массовое распространение автономного такси повлечет сокращение спроса на нефть и нефтепродукты, а также расходы на страхование.
Next-generation DNA sequencing (секвенирование нового поколения) является технологией, ставшей доступной в 21-м веке. Она обеспечивает высокую эффективность, скорость и низкие затраты при расшифровке ДНК в сравнении с технологиями, которые получили развитие в 70-х годах. Технология постоянно улучшается и получает широкое распространение в различных сферах биологии с 2004 года. В 2009 году секвенирование нового поколения нашло применение в нескольких сферах вирусологии, включая расшифровку генных вирусов.
С 2003 года расходы на расшифровку всего человеческого генома упали с $3 млрд долларов США до менее чем $1 тыс. Расходы в дальнейшем продолжат уменьшаться, позволяя использовать знания при принятии решений во всей системе здравоохранения, сельском хозяйстве.
Читайте также: Детали транзитного договора, французское послевкусие от саммита и чего хотел МВФ
Объем рынка с использованием технологии секвенирования нового поколения оценивается в настоящее время в порядка $4 млрд, а к 2023 году объем рынка ожидается до $20 млрд.
Развитие в 2012 году технологии CRISPR/Cas9 (короткие палиндромные повторы, расположенные группами через равные промежутки) по редактированию генов послужило началом исследований о том, как использовать технологию, чтобы изменить медицинский подход к лечению заболеваний.
Метод редактирования ДНК предусмотрен у живых организмов: это делают вирусы в отношении бактерий, бактерии — в отношении растений.
Суть метода состоит в том, что ДНК бактерии хранит всю информацию обо всех вирусах, которые атаковали ее в виде нуклеотидных последовательностях. Вирус, попадая в клетку, запускает механизм сравнения его гена с генами, находящимися в клетке. В случае совпадения белок Cas9 разрезает ДНК вируса. Описанный механизм можно использовать на клеточном уровне для редактирования генома. То есть метод редактирования ДНК предусмотрен у живых организмов: это делают вирусы в отношении бактерий, бактерии — в отношении растений.
В настоящее время учеными определены гены, которые вызывают порядка семи тысяч генетических заболеваний, многие из которых могут существенно влиять на качество и продолжительность жизни человека. Например, Центр по контролю заболеваний США утверждает, что генетика играет роль в 9 из 10 причин, которые приводят к смерти, особенно по причине таких заболеваний, как сердечные, онкология, диабет. Один из 100 родившихся имеет моногенные проблемы, которые эффективно решаются с помощью редактирования дефектного гена.
Читайте также: СПГ и теплые зимы. Почему было бы наивно рассчитывать на большие объемы по транзиту
Только в медицине технология CRISPR имеет потенциал рынка в части моногенетических болезней более $75 млрд ежегодно, а также потенциалом роста до двух триллионов.
Потенциал использования редактирования генома включает возможность предотвращать человеческие заболевания, а также обеспечивать более надежное продовольственное обеспечение.
Технология CRISPR делает более демократичным подход к тому, как мы рассматриваем болезни и принципы здравоохранения в целом.
Технология CRISPR делает более демократичным подход к тому, как мы рассматриваем болезни и принципы здравоохранения в целом. Мы уже существенно достигли успеха в способности расшифровывать и редактировать ДНК, а следующим шагом будет программирование ДНК через технологию синтеза ДНК. В настоящее время проводится большое количество клинических исследований. И в ближайшие годы мы будем свидетелями новых возможностей.
Collaborative Robots
На смену традиционным роботам приходят коллаборативные роботы (короботы), которые работают вместе с человеком. Они легко обучаются, существенно увеличивая производительность труда. Расходы на короботов существенно ниже, чем на традиционных промышленных роботов. Короботы состоят из манипулятора и перепрограммируемого блока управления, который определяет необходимые движения органов манипулятора с учетом совместной работы с человеком. Короботы используются в тех производствах, где невозможно на 100% автоматизировать процессы.
Коробот работает в физическом контакте с человеком. Программное обеспечение 2.0 (Software 2.0) открывает совместно с технологиями deep learning новые возможности, которые ранее были недоступны.
Традиционные промышленные работы определены стандартом ISO 8373:2012, в соответствии с которым они автоматически контролируются, перепрограммируются, выполняют множество задач, однако не в состоянии работать совместно с человеком, представляя для него угрозу.
Коробот работает в физическом контакте с человеком. Программное обеспечение 2.0 (Software 2.0) открывает совместно с технологиями deep learning новые возможности, которые ранее были недоступны.
Отрасли, где используются короботы, практически соответствуют отраслям, где используется технология deep learning.
Читайте также: Новый газовый контракт стал тяжелым компромиссом
Потенциал роста рынка короботов до 2025 года составляет более 50% от общего объема рынка.
3D Printing меняет традиционный способ производства
3D printing — это инновационная технология, которая изменяет традиционный способ производства. Суть технологии в том, что процесс соединения материалов при создании объекта происходит на основании трехмерных моделей, послойно, а не субтрактивным методом формовки. Результатом этой технологии является существенное сокращение времени между дизайном и производством, эффективностью использования производственных материалов.
Технология 3D Printing активно проникает в различные отрасли, в том числе в авиакосмическую индустрию, дополнительно обеспечивая 10-20% прибыли.
Потенциал рынка оценивается в $94 млрд к 2023 году.
Например, использование технологии при создании двигателя Advanced Turboprop привело к сокращению количества деталей с 855 до 12, а потребление топлива уменьшилось на 20%.
При создании двигателя GEnx Engine Metal Bracket 2 использование технологии позволило объединить 20 компонентов в одну часть, производство отходов сократилось до 90%.
Компания Боинг оценивает, что использование технологии 3D printing может сократить на $2-3 млн стоимость производства одного самолета.
Читайте также: Почему Грета — человек года, а Трамп — нет
Технология 3D также принимается на вооружение компаниями NIKE, Adidas, Ford, Airbus.
Потенциал рынка оценивается в $94 млрд к 2023 году.
*****
Компания ALG Capital специализируется на инвестициях в прорывные инновационные технологии, используя, кроме традиционных подходов и моделей к оценке бизнеса, отрасли экономики в целом, также экспертизу в области специальных знаний в области физики, биологии, компьютерных технологий и др. Цель данной статьи исключительно информационная и не является советом или рекомендацией для принятия решений об инвестициях.
Редакция не несет ответственности за содержание материала и может не разделять мнение его автора