Gospodarka wykładnicza Myhrvolda

Nathan Myhrvold jawi się jako jeden z wielkich dzisiejszych erudytów. Ukończył studia magisterskie z geofizyki i fizyki kosmicznej w wieku 19 lat, doktorat z fizyki matematycznej i teoretycznej oraz praktykę u Stephena Hawkinga, prezesa firmy programistycznej – a wszystko to przed objęciem stanowiska dyrektora ds. technologii w Microsoft. Stał na czele utworzenia Microsoft Research, jednego z najbardziej wpływowych laboratoriów informatycznych na świecie, i odegrał wiodącą rolę w wielu projektach rozwojowych firmy, w tym w projektach, które przyczyniły się do powstania Windows NT i Windows CE. Po drodze znalazł czas na szkolenie jako kucharz dla smakoszy i naukę jazdy samochodami wyścigowymi. Niedawno Myhrvold szukał dinozaurów i doskonalił fotografię: jego biuro zdobią zdjęcia z wycieczek na hawajskie wulkany, tundrę na Alasce i kalifornijską pustynię.

Ale dla Myhrvolda, który ma teraz 42 lata i ma fortunę kilkuset milionów dolarów, to dopiero początek. W styczniu 2000 r., jeszcze przed formalnym odejściem ze stanowiska Billa Gatesa, współtworzył Intellectual Ventures z byłym głównym architektem oprogramowania Microsoftu Edwardem Jungiem. Niezupełnie firma venture capital, ponieważ jest finansowana przez założycieli, głównie w celu realizacji własnych pomysłów, firma bada wszystko, od nowych form informatyki po biotechnologię i genomikę. Myhrvold myśli także o uruchomieniu Fabryki Wynalazków, próbie zjednoczenia czołowych wynalazców i zmiany sposobu, w jaki dokonuje się wynalazków ( zobaczyć Fabryka Wynalazków , DZIECI maj 2002 ). DZIECI redaktor Robert Buderi odwiedził Myhrvolda w Bellevue w stanie Waszyngton, aby poznać jego wizję świata pośród bezprecedensowej eksplozji rozwoju technologicznego.

Ta historia była częścią naszego numeru z czerwca 2002 r.

• Zobacz resztę numeru
• Subskrybuj

TR: Widziałem Intellectual Ventures określane jako firma biotechnologiczna, inkubator, firma venture capital. Co ty robisz?

NM: Powodem, dla którego zdecydowałem się opuścić Microsoft jest to, że chciałem robić to, co chciałem. Więc nasza misja tutaj jest tak eklektyczna jak ja. Jednym z obszarów, którymi się bardzo interesowałem, jest biotechnologia i bez względu na to, jak szeroki zakres mogę wytyczyć dla naszej grupy badawczej w Microsoft, biotechnologia była trochę za daleko. Spotkałem więc wielu ludzi, stałem się sprytny w wielu dziedzinach, zainwestowałem w kilka firm, rozmawiałem o tworzeniu innych firm i to jest etap, na którym się znajduję.

Bardzo zainteresowałem się ekonomią rewolucji technologicznych i jak to się dzieje, że w ciągu ostatnich 30 lat nastąpił tak ogromny wzrost technologii. Spędziłem dużo czasu porównując różnice między rewolucjami technologicznymi obecnego stulecia i drugiej połowy XX wieku z rewolucjami powiedzmy XIX wieku. Odkryłem, że to nie tylko technologia spowodowała ogromne zmiany gospodarcze, ponieważ w XIX wieku, między Edisonem a całym mnóstwem innych wynalazków i ogromnym rozwojem przemysłu, nastąpiły ogromne, ogromne zmiany. Uważam, że jest coś bardziej fundamentalnie innego. I jest to fundamentalnie różne z powodu pojawienia się wykładniczo rozwijających się technologii, gdzie następny krok jest tak duży, jak wszystkie poprzednie kroki razem wzięte, a ty masz do czynienia ze zmianami, które zachodzą przez miliony lub miliardy czynników. W branży technologicznej mówimy o prawie Moore'a i drastycznych zmianach w stosunku ceny do wydajności mocy obliczeniowej mniej więcej co 18 miesięcy. Odkryłem jednak, że wykładniczy wzrost może nastąpić w innych branżach, gdy spełnione są określone kryteria. Próbowałem więc uporządkować to pojęcie, ponieważ żaden aspekt klasycznej ekonomii tak naprawdę nie oddaje tej idei.

TR: Czy możesz to dokładniej wyjaśnić? Myślałem, że jeśli patrzysz na energię elektryczną lub telefonię, przez pewien czas wykazywałby wykładniczy wzrost.

NM: Jeśli spojrzysz na liczbę domów podłączonych do prądu lub na liczbę domów podłączonych do telefonu, tak, można powiedzieć, że wzrost był wykładniczy. [Ale] jeśli spojrzysz na to z perspektywy stosunku ceny do wydajności, kosztu energii elektrycznej na kilowatogodzinę lub kosztu minuty usługi telefonicznej, te koszty naprawdę nie spadły zbytnio.

Na koszt wysyłki dramatycznie wpłynęła kolej, ale przez cały XIX wiek przeszukaliśmy wszystkie zapisy dotyczące kosztów wysyłki tony zboża. Poprawił się około dziesięciokrotnie. Cena stali poprawiła się może trzykrotnie. Wszystkie te rzeczy przeszły zmianę stosunku ceny do wydajności. Ale zazwyczaj mniej niż współczynnik 10. Podczas gdy od pierwszego tranzystora do dnia dzisiejszego, poprawa była rzędu miliarda.

Istnieją dziesiątki obszarów przechodzących podobny wzrost wykładniczy. Rewolucja technologiczna XXI wieku będzie się opierać na tym, w jakich obszarach tego rodzaju wykładnicze tempo wzrostu się sprawdza, a które nie. To jest kluczowa kwestia w XXI wieku w technologii.

TR: Jakie inne obszary technologii, poza półprzewodnikami, zidentyfikowałeś jako podlegające gwałtownemu rozwojowi?

NM: Jeśli spojrzysz na dyski twarde, liczba bitów, które otrzymujesz za złotówkę na dysku twardym, rośnie o około 125 procent rocznie. Oprogramowanie dla rynku masowego ma wykładniczą krzywą ceny do wydajności. Jeśli kupiłeś Microsoft Windows lub Adobe PageMaker albo — wybierz dowolną inną aplikację, jaką możesz sobie wyobrazić — i patrzysz na nią przez pewien czas, płacisz prawie taką samą kwotę lub nawet mniej w realnych dolarach za coraz większą ilość technologii -wykładniczo rosnąca kwota.

Narzędzia biologii molekularnej są na takiej ścieżce. Genomika przechodzi rewolucję wykładniczą. Czyli niezależnie od tego, czy jesteś lekarzem ratującym komuś życie, czy starasz się stworzyć nowe kosmetyki, genomika i proteomika oraz związane z nimi narzędzia stają się niezbędne. Human Genome Project był gigantycznym projektem, trwającym osiem lat, o wartości 12 miliardów dolarów, mającym na celu zsekwencjonowanie całego ludzkiego genomu. I twierdzę, że sekwencjonowanie pojedynczych genomów sprowadzi do 10 dolarów.

TR: Zsekwencjonować własny genom?

NM: Nie tylko twój własny genom, ale każda ważna gospodarczo roślina i zwierzę wymaga sekwencjonowania. Wszystko, co nas zjada, wszystkie te organizmy chorobotwórcze i pasożyty, muszą zostać zsekwencjonowane, abyśmy mogli opracować leki i lepiej się chronić. Jesteśmy u szczytu tak wielu interesujących postępów w tak wielu dziedzinach nauki i przemysłu, ale w dużej mierze opieramy się na fakcie, że masz te niesamowite technologie, które wciąż są coraz tańsze i tańsze i tańsze.

TR: Na jakie obszary będą skierowane Intelektualne Przedsięwzięcia lub Fabryka Wynalazków?

NM: Jestem bardzo otwarty na tematy, którym będziemy się przyglądać. Mam doświadczenie w informatyce. A byłem kiedyś fizykiem. Więc te obszary są bliskie i drogie memu sercu. Biologia jest interesująca, ponieważ masz wiele przełomowych odkryć, przełomów koncepcyjnych i instrumentalnych, które uczyniły biologię symboliczną, bogatą w informacje nauką.

TR: Czym jest nauka symboliczna?

NM: Coś z głębokimi abstrakcjami opisanymi przez wiele danych. Ogromne ilości danych – i analizowanie abstrakcyjnych danych to jedna z najważniejszych granic w biologii i medycynie. Więc zrozum, które z twoich genów mają to, tamto i tamto, albo które rzeczy są teraz wyrażane w twoim ciele. Jakie białka są w nadmiarze lub niedostatecznej podaży. Gdzie jest system kontroli sprzężenia zwrotnego, który jest schrzaniony. Jesteśmy bliscy rozgryzienia tego lub miliona innych bardzo skomplikowanych systemów. Kluczowe narzędzie w informatyce. Czyli bioinformatyka, algorytmy bioinformatyczne. Większość z tych rzeczy jest jeszcze w powijakach. Zabawne jest dla mnie to, że kiedy odwiedzałem firmy zajmujące się proteomiką, trafiają się ludzie, mimo że używają komputerów, ale używają ich w całkowicie bezmyślny sposób. Więc każdy ma duże bazy danych SQL, duże bazy danych Oracle, wierząc, że to dobra rzecz, gdy jest to kompletnie nieodpowiednie. Relacyjna baza danych została zaprojektowana z myślą o zadaniach takich jak śledzenie stanów magazynowych lub zarządzanie informacjami o pracownikach; nie został zaprojektowany do manipulowania parami zasad genomowych i informacji genetycznej. Więc ktoś musi tam wymyślić kilka rzeczy. Co więcej, biologia i medycyna polegają na inżynierii wstecznej bardzo skomplikowanej maszyny. Szczegółowe zrozumienie wszystkich mechanizmów i ścieżek, za pomocą których rzeczy są regulowane i kontrolowane, sposobów, w jakie choroba zakłóca te przepisy i jak możemy je naprawić, to wszystko jest niesamowicie skomplikowane. Cóż, to sugeruje wszelkiego rodzaju możliwości. Jakich narzędzi brakuje? Jakie techniki analityczne musisz wykonać? Jest milion rzeczy.

TR: Mamy cały ten rozwój technologii, ale wy głośniej nalegacie również na bardziej podstawowe nauki.

NM: Podstawowa nauka to podstawowa studnia, z której nawadnia się to wszystko. Jak na ironię, nauka podstawowa jest coraz krótsza. Finansowanie informatyki przez DARPA [Agencja Zaawansowanych Projektów Badawczych Obrony USA] jest prawdopodobnie najbardziej udanym programem rządowym w historii rządów – doprowadził do całej rewolucji w informatyce. Jednak większość firm z Doliny Krzemowej, które z tego korzystają, nie inwestuje w badania podstawowe. Wtedy pojawia się absurdalna rzecz, w której ludzie w Kongresie mówią, że chcą bardziej odpowiednich badań. Nie, powinieneś mieć mniej istotne badania.

Zrobiłem obszerne modelowanie tego wszystkiego. Jeśli jesteś firmą, która żyje z ust do ust, nie prowadź badań, w porządku. Nie potrzebujesz, żebym ci to mówił. Jeśli jesteś firmą o stałych przepływach pieniężnych, powinieneś pracować na takim poziomie, na jaki Cię stać. Więc jeśli jesteś firmą, która zamierza powstać za około 20 lat, jak Microsoft, tracisz pieniądze, jeśli nie prowadzisz badań. Jest to niezwykle opłacalna inwestycja, otwarta tylko dla ograniczonego klubu – ludzi, których stać na długoterminowe spojrzenie. I to jest kontekst badań przemysłowych. Na szczeblu rządowym naprawdę powinieneś sięgnąć po płoty.

Można by argumentować, że finansowanie badań naprawdę wygrało zimną wojnę, ponieważ to właśnie te czynniki ekonomiczne napędzały gospodarkę. Jak tylko Sowieci przeszli od bycia naszymi wrogami do bycia potencjalnie naszymi przyjaciółmi [ludzie mówili], teraz przestańmy dawać dużo pieniędzy na naukę. Cóż, to nie ma sensu. Nauki podstawowe były najlepszą inwestycją, jaką kiedykolwiek poczynił rząd.

TR: Dużym wyróżnikiem w porównaniu z podstawowymi badaniami w przemyśle jest to, że firmy, które je wspierają, nie zawsze czerpią z tego korzyści — Bell Labs z tranzystorem, Xerox z tak dużą ilością nowoczesnych komputerów.

NM: Niezależnie od tego, czy rozwijasz się za granicę, czy podejmujesz jakąkolwiek decyzję biznesową, możesz znaleźć kogoś, kto schrzanił sprawę i spowodował wiele szkód w ich firmie. Nie powstrzymało to ludzi przed robieniem tego.

Weźmy więc za przykład firmę Xerox. W tej samej epoce, w której założyli PARC [Centrum Badawcze Palo Alto, miejsce narodzin graficznego interfejsu użytkownika, Ethernetu i innych elementów przetwarzania cyfrowego], kupili firmę o nazwie Scientific Data Systems. Stracili na tym miliard dolarów w 1970 roku. Więcej pieniędzy niż wydali na PARC przez cały czas, kiedy mieli PARC. Nikt ich już za to nie wkurza. Wszyscy mówią, że Xerox schrzanił PARC. Nie schrzanili PARC. PARC wynalazł drukarkę laserową. Ten jeden wynalazek wielokrotnie opłacił PARC. Jednak ludzie podbijają za to Xerox. Czemu? Bo myślą: Ale powinni byli zrobić więcej. Cóż, jeśli to zrobisz, powinieneś, mógłbyś, mógłbyś, doprowadzisz się do szaleństwa. Problem, który miał Xerox — podstawowy problem — polega na tym, że Xerox nie rozumiał komputerów. Dlatego stracili miliard dolarów w tej drugiej fuzji. Dlatego też nie mogli skomercjalizować żadnego z innych wynalazków komputerowych.

Podsumowując, inwestowanie w podstawowe badania ma ogromny sens dla firm. Ale ma to jeszcze większy sens dla rządu. Nawiasem mówiąc, chciałbym, aby reszta świata do nas dołączyła, ponieważ badania to coś, co żywi się innymi badaniami. Podstawowym badaczem w Chinach, który nie jest dziś finansowany, może być ten, który gdyby był finansowany, znalazłby lekarstwo na chorobę, którą dostanę za 20 lat.

TR: Wspomniałeś o Microsoft jako o firmie prowadzącej fundamentalne badania, w której miałeś swój udział. A co z rapem, którego Microsoft nie jest w stanie wprowadzić w życie?

NM: Kiedy po raz pierwszy zainteresowałem się komputerami, nie było Microsoftu. IBM był uważany za tę dużą firmę, która dominowała w branży i nie była zbyt innowacyjna, ale jeśli spojrzysz na ich patenty lub historię pierwszych rzeczy, które zrobili, IBM był najbardziej innowacyjną firmą w dziedzinie dużych komputerów. IBM zyskał reputację tego, że nie jest taki, ponieważ sprzedawane przez nich komputery ogólnie miały sens, a ich innowacyjność była zapakowana w coś, co było niezwykle pragmatyczne i praktyczne.

Szybko do przodu 30 lat, Microsoft jest w tej samej sytuacji. Microsoft ma tendencję do pakowania swoich innowacji w rzeczy, które są niezwykle praktyczne. Jednak często są bardzo, bardzo innowacyjne. Czasami w sposób przyrostowy, czasami w sposób rewolucyjny. Pozwólcie, że wezmę mój ulubiony przykład programu firmy Microsoft, który znacznie wyprzedził swoje czasy. Okna. Byłem kierownikiem ds. rozwoju, gdy był 2.0. Wszyscy zachowują się teraz tak, jakby Windows był częścią firmamentu, który ma odnieść sukces. Nie, to była niesamowicie trudna bitwa, by przekonać branżę, że graficzny interfejs użytkownika jest dobry. Kluczowe idee zostały wymyślone w firmie Xerox; Zarówno Apple, jak i Microsoft wprowadziły go na rynek. I zarówno Apple, jak i Microsoft zasługują na ogromne uznanie za to.

TR: Wróćmy do czegoś, o czym wspomniałeś od razu – teorii, która wyjaśnia ten nowy okres gwałtownego wzrostu. Czy możesz rozwinąć?

NM: Ludzie chcą mieć kolejną Dolinę Krzemową. Interesujące jest nie tyle kolejna Dolina Krzemowa w sensie geograficznym, ile kolejne obszary [technologiczne], które będą się rozwijać za dwa, pięć, dziesięć lat i 50 lat od teraz? A jak to zmienia świat? Myślę, że można to zrobić w bardziej przemyślany sposób. Właściwie to tego powinieneś szukać. Tak powinieneś to zrobić – a potem pielęgnować je nad tym garbem.

Ale wciąż nad tym pracuję.

ukryć