Экспонента - [43]
Скорость сдвига к нематериальным активам была поразительной. В 1975 году около 83% рыночной стоимости компаний, входящих в индекс фондового рынка Standard and Poor 500, составляли материальные активы. Нематериальные активы занимали оставшиеся 17%. К 2015 году эта пропорция изменилась на прямо противоположную. Только 16% стоимости S&P 500 приходилось на материальные активы, а 84% — на нематериальные[177]. Это соотношение смещается еще больше, если посмотреть на крупнейшие компании мира — экспоненциальных суперзвезд. В 2019 году балансовая стоимость пяти крупнейших компаний экспоненциального века — Apple, Google, Microsoft, Amazon и Tencent — составила около 172 миллиардов долларов. Этот показатель говорит только о материальных активах. Чтобы определить истинную балансовую стоимость компании, нужно подсчитать ее денежные средства, задолженности клиентов, физические активы, а затем вычесть ее обязательства. На тот момент фондовый рынок оценивал эти компании в 3,5 триллиона долларов. Другими словами, традиционные активы составляли лишь 6% того, что, по мнению рынка, стоили эти компании, остальное — их нематериальные активы[178].
Изменение соотношения между материальными и нематериальными активами можно увидеть во всем, что нас окружает. Сегодня стоимость продукта, как правило, зависит от ранних стадий его создания (исследования и разработка) и от стадий более поздних (брендинг и обслуживание). Фактический процесс производства становится все менее важным. Это наиболее заметно на примере высокотехнологичных товаров. Чем был бы ваш iPhone без App Store и миллионов разработчиков, создающих программное обеспечение для него? Но этот переход к нематериальным активам также заметен и по вашему утреннему кофе. Стоимость зерен все меньше влияет на стоимость чашки кофе, особенно если вы пьете капсульный или покупаете напиток в фирменной кофейне[179].
Чем вызван этот переход? Наиболее очевидный фактор — растущая сложность продукции. Для производства сложных продуктов требуются не столько материалы, сколько ноу-хау. Смартфон легкий и состоит из небольшого количества кремния (в виде стекла и чипов внутри), небольшого количества лития (в аккумуляторе) и алюминия (в корпусе). Ну, плюс некоторые другие элементы. Да, чтобы смартфон получился, требуется сырье. Но именно ноу-хау как часть производственного процесса — превращение песка в чип, а затем правильное соединение этого чипа с тысячами других компонентов — делает смартфон настолько ценным. Не менее важный фактор — рост объемов глобальных рынков. Нематериальные знания дорого стоят на начальном этапе — подумайте о стоимости разработки продукта или о рукописи книги. Но копировать их очень дешево. Это означает, что нематериальные товары на крупных рынках имеют больший коммерческий вес: большим числом покупателей вы компенсируете высокие первоначальные затраты.
Какова бы ни была причина этого явления, главный результат нашей новой нематериальной экономики — дальнейшее развитие рынков в стиле «победитель получает все» или «победитель получает больше всех». В нематериальной экономике компании могут разрастаться беспрецедентными темпами и до беспрецедентных размеров. Сравните платформу такси Uber с таксопарком, владеющим собственными автомобилями. Алгоритм Uber — его основной нематериальный актив — легко растет в масштабах, в то время как традиционной таксомоторной компании, чтобы расти, необходимо приобретать новые машины.
В бизнесе, связанном с программным обеспечением, действует тот же принцип. Первоначальная стоимость первой копии ПО огромна. Однако каждая последующая, по сути, производится бесплатно. Если сетевой эффект и платформа представляют собой основу экспоненциальной компании, то нематериальные активы — это кирпичики, из которых она строится.
Тенденция, при которой нематериальные активы помогают компаниям расширяться, выражается наиболее ярко, если бизнес опирается на искусственный интеллект. ИИ — это конечный нематериальный актив, поскольку он приобретает свойства вечного двигателя: алгоритмы приносят все больше и больше ценности, не требуя особых усилий. Цикл выглядит следующим образом. Вы передаете данные в ИИ, и он становится все более эффективным, подбирая продукт в соответствии с вашими потребностями: возможно, рекомендуя новые книги, которые вы хотели бы прочитать, или песни, которые хотели бы послушать. Этот улучшенный сервис становится все более желанным, и поэтому тех, кто им пользуется, — все больше. А чем больше людей пользуются услугой, тем больше накапливается данных об их вкусах и предпочтениях. ИИ их обрабатывает, и продукт совершенствуется[180]. Это еще один тип сетевого эффекта — эффект сети данных, который, как кто-то сказал, означает, что «продукт, работающий на основе машинного обучения, становится умнее по мере получения данных от пользователей»[181].
Возьмем Google. Возникает вопрос: почему эта поисковая система занимает доминирующее положение? Она была не первой на рынке — эта честь скорее принадлежит WebCrawler, поисковому индексу, основанному в 1994 году
