Университет третьего поколения

Эта кривая имеет S-образную форму, поскольку на стадии зарождения технологии идет активное накопление опыта (обучение), со временем возникают дополнительные возможности для ее совершенствования, что приводит к экспоненциальному росту кривой. Возникает эффект масштаба: расширение масштабов производства ведет к снижению удельных затрат и, соответственно, к росту объемов выпуска продукции, а отсюда – к усилению эффекта масштаба. По достижении точки перегиба рост индикатора соотношения цены и качества замедляется, а темпы роста снижаются. Это обусловлено тем, что спектр возможностей улучшения технологии сужается, а эффект от дополнительного масштаба деятельности снижается. В конечном счете технология достигнет полной зрелости, что на графике выражается приближением кривой к асимптоте. В дальнейшем соотношение цены и качества будет медленно, но во многих случаях неуклонно расти под воздействием дальнейших улучшений или вследствие интеграции новых вспомогательных технологий. Возьмем, к примеру, автомобильный двигатель внутреннего сгорания. Этой технологии уже более 100 лет, но совершенствование электроники, переход на 16 клапанов и внедрение других технических средств позволили значительно повысить эффективность работы двигателя, а использование катализаторов – сократить вредные выбросы. Более 150 лет эффективность парового двигателя улучшалась в среднем на 2 % в год. Однако экспоненциальный рост не вечен. Согласно закону Мура (названному в честь директора и основателя корпорации Intel), производительность чипов (измеряемая как количество транзисторов, размещаемых на кристалле интегральной схемы) удваивается каждые 18 месяцев, и одновременно вдвое уменьшается стоимость их создания. Хотя это правило довольно точно характеризует динамику развития в прошлом, его нельзя назвать «законом», поскольку все изменения в природе по мере приближения к определенной асимптоте замедляются. Обратите внимание, что зрелые технологии могут начать вторую жизнь, которая отличается ускоренным развитием после длительного периода зрелости, сопровождавшегося незначительными улучшениями, хорошим примером чего являются высокоскоростные поезда.

Технологическая эскалация усиливается динамикой рынка, что приводит к появлению широко известного жизненного цикла продукта. По мере распространения инновации на рынке происходит изменение движущих сил, обеспечивающих ее адаптацию потребителем[260]. При составлении графика жизненного цикла продукта товарооборот в долларах или евро соотносится со временем, что приводит к появлению еще одной S-кривой с периодами зарождения, роста, зрелости и, возможно, отмирания продукта. Закономерности распространения новых продуктов (динамика рынка) лучше всего описаны в терминологии процессов диффузии или адаптации технологии, предложенной в знаменитой книге Эверетта Роджерса[261] «Диффузия инноваций». Роджерс[262] заметил, что клиенты в целом по-разному воспринимают новые продукты или новые технологии. Некоторые люди незамедлительно приобретают новинки, невзирая на их стоимость, тогда как другие не торопятся следовать за первопроходцами. Роджерс выделяет пять видов потенциальных потребителей инновации по признаку индивидуальной предрасположенности к ее восприятию (рис. A1.5), распределение которых во времени образует кривую Гаусса[263].

Обратите внимание, что в совокупности мы получаем пять взаимосвязанных S-образных кривых. Их взаимосвязь начинается с того, что эффекты обучения и растущего масштаба совместно обеспечивают технологическую эскалацию. Эскалация в сочетании с динамикой рынка приводит к формированию жизненного цикла продукта. Эта последовательность представлена на рис. А1.6.

Для описания S-образной кривой учеными было предложено много различных формул. В 1971 г. Джон Фишер и Роберт Прай сформулировали один из первых подходов, который до сих пор используется для упрощенных расчетов[264]. Их формула основана на предположении, что скорость развития технологии пропорциональна[265]:

• количеству ее потенциальных улучшений и потенциальных клиентов (тех, кто еще не приобрел новую технологию);

• вероятности внедрения улучшений и перехода пользователей на новую технологию.

Сама формула выглядит следующим образом:

dF/dt = P_t × (F_t – F),

где:

F – число пользователей,

F_t – максимальное число пользователей,

P_t – вероятность принятия технологии новым пользователем.

Предполагается, что вероятность P_t пропорциональна числу пользователей (уже перешедших на новую технологию) с коэффициентом k. Это означает, что чем больше людей уже перешли на новую технологию, тем больше людей, вероятно, перейдут на нее в будущем. Коэффициент k отражает эффективность, с которой продвигается новая технология, и привлекательность новой технологии в глазах пользователя.

Это означает:

P_t = k × F

.

После соответствующей замены в приведенной выше формуле получаем формулу Фишера-Прая:

dF/dt = k × F × (F_t − F).