Глобальна економіка перебуває на стадії загальної технологічної трансформації, яку часто називають четвертою індустріальною революцією.
Потенційні масштаби наслідків, попри велику кількість суперечок щодо цього, можуть перевершити всі попередні разом узяті. Так, наприклад, певні галузі та види професій з великою ймовірністю істотно зміняться або зникнуть. Наприкінці XVIII століття винахід парового двигуна призвів до переходу від аграрної економіки до промислової, до розвитку транспорту, а подальші відкриття (електрика, телефон, інтернет) викликали електрифікацію, потокове виробництво, автоматизацію та робототехніку.
За останнє десятиліття ми стали свідками банкрутств гігантів ринку, як-от ToysRus, Sears, RadioShack – через розвиток E-комерції.
Як наслідок, рівень економічного розвитку різко змінився. Масштаби економічного стрибка, викликаного інноваціями цього часу, ймовірно, зможуть привести до створення багатотрильйонних ринків. За останнє десятиліття ми стали свідками банкрутств гігантів ринку, як-от ToysRus, Sears, RadioShack – через розвиток E-комерції.
Аналогічні зміни відбуваються практично у всіх галузях. Наприклад, розвиток технології автономного керування транспортом може призвести до втрати понад 3,5 млн робочих місць, а також до зміни всієї інфраструктури, яка обслуговує галузь.
Читайте також: Що чекати інвесторам і бізнесу в 2020 році. Прогноз Fidelity
Традиційні методи оцінки економіки в цілому, оцінки галузей або окремих компаній, які використовуються більшістю аналітиків, не встигають за змінами, які відбуваються. І, як наслідок, ми не завжди маємо об'єктивне уявлення про справедливу вартість компаній або про потенціал розвитку економіки.
Наприклад, компанія Tesla оцінюється переважною більшістю аналітиків як автомобільна компанія, і, як наслідок, враховуються традиційні чинники, які впливають на її вартість — це кількість вироблених автомобілів, рівень маржі, рівень боргу, прибуток, частка ринку, якість корпоративного управління і т. д. Однак Tesla являє собою технологічну компанію з технологіями штучного інтелекту, розробками у сфері зберігання електроенергії, програмного забезпечення, які ринок не враховує і не знає, як оцінювати.
Читайте також: Бізнес-акваріум: що допомогло «Нафтогазу» домовитися з «Газпромом»
Водночас сукупна вартість такого бізнесу суттєво відрізняється від консервативної вартості, яка складається з оцінки компанії тільки як автомобільного бізнесу.
Tesla являє собою технологічну компанію з технологіями штучного інтелекту, розробками у сфері зберігання електроенергії, програмного забезпечення, які ринок не враховує і не знає, як оцінювати.Крім того, в останні десятиліття в економіці багатьох країн з'явилася така проблема, як дефляція, що виникла з різних причин. Однак істотний вплив такого фактору, як підвищення продуктивності праці, викликаного інноваційними технологіями та штучним інтелектом, серйозно не вивчений, проте вплив саме цього фактора з часом буде тільки збільшуватися.
Розвиток інноваційних технологій, на думку деяких економістів, лежить також в основі такого явища, як перевернута крива прибутковості боргових паперів Мінфіну США. Таким чином, темпи розвитку інноваційних технологій випереджають реакцію більшості учасників ринків, зокрема регуляторів, інвесторів, політиків і експертів.
Основні п'ять платформ, що визначають глобальну трансформацію та створення багатотрильйонної капіталізації на ринку, знаходяться в наступних галузях:
Технологія deep learning – форма штучного інтелекту, при якій комп'ютери/машини здатні до самонавчання, визначення завдань та їх виконання. Унікальність цієї технології в тому, що вона використовує масиви даних для автоматизації процесу програмування від початку і до кінця. Класичне програмування вимагає, щоб люди в ручному режимі визначали всі частини програми. Технологія deep learning дозволяє вирішувати більш складні завдання, як-от впізнання осіб, об'єктів і голосів; робити логічні висновки; замінювати цілі стадії програмування, використовуючи масиви даних. Результатом використання технології є більш точні результати, великі можливості, скорочення участі людини.
Приклад — розумні годинник компанії Apple, які можуть передбачити апное (зупинку дихання під час сну), діабет, артеріальну фібриляцію. Автомобілі Тесла можуть самостійно їздити на високошвидкісних дорогах, розпізнаючи з допомогою сенсорів будь-які об'єкти на дорозі. Google перекладач перекладає понад мільярд слів щодня. Salesforce's Einstein здійснює понад 4 млрд бізнес-прогнозів на день. Технологія Amazon go використовує камери та сенсори з програмою deep learning для розпізнавання покупців і того, що вони обрали для покупки, без використання кас. До 2021 планується відкриття понад 3 тис. магазинів.
Читайте також: 2019 рік: Турборежим роботодавців у боротьбі за кадри
Ендрю Нг, колишній голова наукового напряму компанії Baidu, порівнює ефект від використання штучного інтелекту зі змінами, які сталися після появи електрики.
Капіталізація компаній, які стоять за інноваційними технологіями
Deep learning проникає масово в абсолютно всі індустрії, зокрема в медицину, транспорт, виробництво, банки, оборону, сільське господарство.
Глобальні зміни відбуваються у сфері банкінгу, коли на зміну традиційним формам діяльності приходять технології з використанням криптовалют та електронного гаманця. Загалом триває процес створення фінансової екосистеми, що сприяє доступу до різноманітних послуг, зокрема управління добробутом, страхування, перекази.
Читайте також: Мита США і Китаю та відтік депозитів: економічні підсумки 2019 року та прогнози на 2020-й
Традиційні банки покладаються на фізичну інфраструктуру з витратами $350-$1500 на людину, водночас використання електронного гаманця дає можливість скоротити витрати до $20 на людину, дозволяючи бути значно ефективнішим.
Технології deep learning здатні створити трикратний розмір від капіталізації інтернету. Так, за 20 років інтернет досяг 15% від загальносвітової капіталізації ринку. За умови таких самих темпів зростання технологія deep learning в змозі досягти $30 трлн доларів за 20 років.
Зміна вартості літієво-іонних батарей призвело до створення нової «транспортної та економічної реальності».
Акумуляторні батареї, досягнувши своєї межі на початку 1990-х, зараз проходять критичну точку, пов'язану з їх економічною ефективністю. Так, у 2018 році в світі було продано близько 1,8 млн машин з електродвигуном, а до 2023 року очікується 26 млн. Так, циліндричні акумулятори, що мають масове застосування, є більш економними, як порівняти з пакетними літієвими, однак технології пакетних швидко розвиваються, маючи потенціал бути більш доступними. Враховуючи постійне скорочення витрат на літієво-іонні акумуляторні батареї, зростання на електромобілі буде постійно зростати.
Автомобільні компанії з-поміж найбільших почали міняти стратегію розвитку на користь розвитку тільки електромобілів, істотно змінюючи галузь.
Системи зберігання електроенергії вже є конкурентними, як порівняти з іншими формами зберігання палива для виробництва електроенергії. Так, в Каліфорнії на зміну традиційним заводами зі спалювання газу прийнято рішення побудувати резерви на основі літій-іонних акумуляторів, які дозволяють зберігати електроенергію в розмірі 2 ГВт.
У наступні 10 років частка сонячної та вітрової енергії в загальному обсязі генерації енергії в США очікується в розмірі 40%. Навіть попри ініціативи держав стимулювати процес створення екологічних джерел енергії, сучасні технології вже забезпечили високі темпи зростання поновлюваних джерел.
Потенціал зростання ринку оцінюється в $800 млрд.
Технології автономного таксі
Технології автономного таксі вже готові і протягом двох років почнуть широке поширення. Поїздки на таксі будуть недорогими, можливо, з використанням віддаленого оператора.
Читайте також: Що нас чекає в 2020 році
Витрати на використання особистих автомобілів не змінювалися до моменту виходу моделі Т компанії Форд. Згідно з деякими оцінками, витрати на автономне таксі досягнуть рівня $0.26 за милю з $0.7 за милю, як було з 1934 по 2016 рр.
Очевидно, що масове поширення автономного таксі спричинить скорочення попиту на нафту та нафтопродукти, а також витрати на страхування.
До 2028 року капіталізація ринку автономного таксі може досягти $7 трлн. Компанії, як-от Uber, Tesla, Google, Nvidia, є лідерами в розробках з великим потенціалом зростання капіталізації.
Очевидно, що масове поширення автономного таксі спричинить скорочення попиту на нафту і нафтопродукти, а також витрати на страхування.Next-generation DNA sequencing (секвенування нового покоління) є технологією, яка стала доступною в 21-му столітті. Вона забезпечує високу ефективність, швидкість і низькі витрати при розшифровці ДНК, як порівняти з технологіями, які отримали розвиток у 70-х роках. Технологія постійно поліпшується і отримує широке поширення в різних сферах біології з 2004 року. У 2009 році секвенування нового покоління знайшло застосування в декількох сферах вірусології, зокрема у розшифровуванні генних вірусів.
З 2003 року видатки на розшифровку всього людського генома впали з $3 млрд доларів США до менш ніж $1 тис. Витрати надалі продовжать зменшуватися, дозволяючи використовувати знання при прийнятті рішень у всій системі охорони здоров'я, у сільському господарстві.
Читайте також: Деталі транзитного договору, французький післясмак від саміту і чого хотів МВФ
Обсяг ринку з використанням технології секвенування нового покоління оцінюється зараз у близько $4 млрд, а до 2023 року обсяг ринку очікується до $20 млрд.
Розвиток у 2012 році технології CRISPR/Cas9 (короткі паліндромні повтори, розташовані групами через рівні проміжки) з редагування генів став початком досліджень про те, як використовувати технологію, щоб змінити медичний підхід до лікування захворювань.
Суть методу полягає в тому, що ДНК бактерії зберігає всю інформацію про всі віруси, які атакували її у вигляді нуклеотидних послідовностей. Вірус, потрапляючи в клітину, запускає механізм порівняння його генів з генами, що знаходяться в клітці. У разі збігу білок Cas9 розрізає ДНК вірусу. Описаний механізм можна використовувати на клітинному рівні для редагування геному. Тобто метод редагування ДНК передбачено у живих організмах: це роблять віруси стосовно бактерій, бактерії — стосовно рослин.
Нині вченими визначені гени, які викликають близько семи тисяч генетичних захворювань, багато з яких можуть суттєво впливати на якість і тривалість життя людини. Наприклад, Центр з контролю захворювань США стверджує, що генетика відіграє роль у 9 з 10 причин, які призводять до смерті, особливо з причини захворювань, як-от серцеві, онкологія, діабет. Один з 100 народжених має моногенні проблеми, які ефективно вирішуються за допомогою редагування дефектного гена.
Читайте також: СПГ та теплі зими. Чому розраховувати на великі обсяги транзиту було б наївним
Тільки в медицині технологія CRISPR має потенціал ринку в частині моногенетичних хвороб понад $75 млрд щорічно, а також потенціал зростання до двох трильйонів.
Потенціал використання редагування геному враховує можливість запобігати людським захворюванням, а також створювати надійне продовольче забезпечення.
Технологія CRISPR робить більш демократичним підхід до того, як ми розглядаємо хвороби та принципи охорони здоров'я загалом. Ми вже істотно досягли успіху в здатності розшифровувати та редагувати ДНК, а наступним кроком буде програмування ДНК через технологію синтезу ДНК. Зараз проводиться велика кількість клінічних досліджень. І в найближчі роки ми будемо свідками нових можливостей.
Collaborative Robots
На зміну традиційним роботам приходять колаборативні роботи (короботи), які працюють разом з людиною. Вони легко навчаються, істотно підвищуючи продуктивність праці. Витрати на короботів істотно нижчі, ніж на традиційних промислових роботів. Короботи складаються з маніпулятора і перепрограмованого блоку управління, який визначає необхідні рухи органів маніпулятора з урахуванням спільної роботи з людиною. Короботи використовуються в тих виробництвах, де неможливо на 100% автоматизувати процеси.
Коробот працює у фізичному контакті з людиною. Програмне забезпечення 2.0 (Software 2.0) відкриває спільно з технологіями deep learning нові можливості, які раніше були недоступними.Традиційні промислові роботи визначені стандартом ISO 8373:2012, у відповідності з яким вони автоматично контролюються, перепрограмовуються, виконують безліч завдань, однак не можуть працювати спільно з людиною, створюючи їй загрозу.
Коробот працює у фізичному контакті з людиною. Програмне забезпечення 2.0 (Software 2.0) відкриває спільно з технологіями deep learning нові можливості, які раніше були недоступними.
Галузі, де використовуються короботи, практично відповідають галузям, де використовується технологія deep learning.
Читайте також: Новий газовий контракт став важким компромісом
Потенціал зростання ринку короботів до 2025 року складає понад 50% від загального обсягу ринку.
3D Printing змінює традиційний спосіб виробництва
3D printing — це інноваційна технологія, яка змінює традиційний спосіб виробництва. Суть технології в тому, що процес з'єднання матеріалів при створенні об'єкта відбувається на підставі тривимірних моделей, пошарово, а не субтрактивним методом формування. Результатом цієї технології є суттєве скорочення часу між дизайном і виробництвом, ефективність використання виробничих матеріалів.
Технологія 3D Printing активно застосовується в різних галузях, зокрема в авіакосмічній індустрії, додатково забезпечуючи 10-20% прибутку.
Наприклад, використання технології при створенні двигуна Advanced Turboprop призвело до скорочення кількості деталей з 855 до 12, а споживання палива зменшилося на 20%.
При створенні двигуна GEnx Engine Metal Bracket 2 використання технології дозволило об'єднати 20 компонентів в одну частину, виробництво відходів скоротилося до 90%.
Компанія Боїнг оцінює, що використання технології 3D printing може скоротити на $2-3 млн вартість виробництва одного літака.
Читайте також: Чому Грета — людина року, а Трамп — ні
Технологія 3D також використовується компаніями NIKE, Adidas, Ford, Airbus.
Потенціал ринку оцінюється в $94 млрд до 2023 року.
*****
Компанія ALG Capital спеціалізується на інвестиціях в проривні інноваційні технології, використовуючи, окрім традиційних підходів і моделей до оцінки бізнесу, галузі економіки в цілому, також експертизу у галузі спеціальних знань в області фізики, біології, комп'ютерних технологій та ін. Мета цієї статті виключно інформаційна і не є порадою або рекомендацією для прийняття рішень щодо інвестицій.
Редакція не несе відповідальності за зміст матеріалу і може не поділяти точку зору його автора
