Ник Срничек. Капитализм платформ

редакция сигмы
21:11, 20 мая 20191989
Добавить в закладкиДобавить в коллекцию

В издательстве Высшей школы экономики вышла книга британского политического теоретика Ника Срничека «Капитализм платформ». В книге подробно описывается произошедшая во многих секторах экономики трансформация фирм в платформы. Срничек показывает, как в итоге этой трансформации экономика оказалась перекроена между небольшим числом монополистических платформ и описывает какие тенденции эти платформы создают внутри капитализма. Публикуем отрывок из этой книги, в котором автор объясняет, что такое данные, и что такое платформы, которые с этими данными работают.

Tatsuo Miyajima "Hoto"

Tatsuo Miyajima "Hoto"

Развитый капитализм двадцать первого столетия постепенно выстроился вокруг задачи извлечения и использования особого типа сырья — данных. Но тут важно прояснить: а что такое данные? Прежде всего следует различать данные (информация о том, что нечто произошло) и знание (информация о том, почему что-то произошло). Данные могут включать знания, но не обязательно. Данные также предполагают запись, регистрацию и, значит, некоторый материальный носитель. Будучи сущностью зарегистрированной, любая единица данных нуждается в некотором датчике (сенсоре), который сможет ее распознать, прочесть, а также в серьезных системах хранения для их поддержания. Как легко убедиться, данные ни в коем случае не лишены материальной сущности — стоит взглянуть на объемы потребления энергии дата-центрами (а на долю интернета в целом приходится 9,2% потребления всего электричества в мире) [1]. Не стоит обольщаться и мыслями о том, что сбор и анализ данных — это процесс сугубо гладкий и полностью автоматизированный. Обычно данные требуется чистить, упорядочивать в стандартизованные форматы — и только тогда ими можно будет пользоваться. Аналогично для запуска подходящих алгоритмов может потребоваться ручной ввод обучающих наборов в систему. Словом, все это означает, что сбор данных сегодня зависит от мощнейшей инфраструктуры, позволяющей считывать, регистрировать и анализировать данные [2]. А что мы регистрируем и записываем? Если на пальцах, то речь идет о данных как сырье, подлежащем извлечению, и о действиях пользователей, которые являются естественным источником данного сырья [3]. Подобно нефти, данные есть сырье, которое извлекают, очищают и используют самым различным образом. Чем больше у кого-то данных, тем больше различных возможностей их использования.

Данные были ресурсом, задействованным уже какое-то время, хотя и в меньших масштабах, в прежних бизнес-моделях (особенно — при координации глобальных логистических процессов бережливого производства). Однако в двадцать первом столетии технологии, необходимые для превращения простых действий в регистрируемые данные, стремительно дешевели; переход к цифровой коммуникации сделал такую регистрацию чрезвычайно простой. Открылись огромные новые массивы потенциальных данных, и выросли новые отрасли, занятые их извлечением и использованием для оптимизации производственных процессов, детальнейшего анализа потребительских предпочтений, контролирования работников, понимания востребованных характеристик для разработки новых продуктов и услуг (таких как Google Maps, беспилотные автомобили, Siri) и рекламных продаж. Схожие прецеденты случались при капитализме и ранее, принципиально же новым стал сам тот объем данных, который теперь можно было использовать. Данные как ресурс все более стали перемещаться с периферии в самую сердцевину бизнеса. В начале 2000-х годов, впрочем, едва ли можно было предугадать, что данные станут тем сырьем, которое запустит фундаментальные перемены в капитализме [4]. Компания Google попросту первой приложила усилия к тому, чтобы при помощи доступных ей данных направить рекламные доходы в другое русло, прочь от таких традиционных медиа, как газеты и телевидение. Google оказал ценную услугу, организовав интернет, однако на уровне экономики само по себе это вряд ли можно считать революционным изменением. Однако, по мере того как интернет распространялся все шире, а фирмы начали зависеть от цифровых коммуникаций во всех аспектах своего бизнеса, данные стали приобретать все большее значение. Как я постараюсь показать в этой главе, данные стали выполнять целый ряд ключевых капиталистических функций: они «учат» алгоритмы правильной работе и обеспечивают их конкурентное преимущество; они позволяют координировать труд работников и нанимать внешних подрядчиков в режиме аутсорсинга; они помогают оптимизировать производственные процессы и делать их более гибкими; с их помощью можно превращать продукты с невысокой торговой наценкой в услуги с высокой наценкой; наконец, сам по себе анализ данных порождает новые данные, и этот в хорошем смысле заколдованный круг повторяется бесконечно. Наверное, это было неизбежно — учитывая серьезные преимущества, которые открываются при регистрации и использовании данных, а также конкурентное давление капитализма, — что такой тип сырья превратится в новый огромнейший источник добычи полезных ресурсов.

Подобно нефти, данные есть сырье, которое извлекают, очищают и используют самым различным образом

Проблема, которую капиталистические фирмы не решили и по сей день, заключается в том, что старые бизнес-модели не особенно ловко настроены на задачу извлечения и использования данных. Их метод работы скорее был ориентирован на фабричное производство: выпускается некий товар, большая часть информации о нем и о процессе при этом утрачивается; затем товар продается — и производитель ничего не узнает ни о покупателе, ни о том, каким образом товар использовался. Хотя глобальная логистическая сеть бережливого производства в этом отношении сделала шаг вперед, во многом — если не считать штучных исключений на отдельных направлениях — она осталась моделью «потерь», допускающей изрядные утечки в песок (a lossy model). Стало ясно, что, если фирмы хотят в полной мере извлечь выгоду из сокращения затрат, связанных с регистрацией данных, необходима другая бизнес-модель. И в этой главе я покажу, что новая бизнес-модель в конце концов появилась. Это мощный новый тип фирмы — платформа (the platform) [5]. Вырастая зачастую из внутренних задач по управлению данными, платформы стали эффективным способом монополизировать, извлекать, анализировать и использовать растущие объемы регистрируемых данных. Эта модель распространилась по всей экономике, множество компаний инкорпорируют платформы: мощные технологические компании (Google, Facebook, Amazon), динамичные стартапы (Uber, Airbnb), промышленные лидеры (GE, Siemens), ведущие игроки в сельском хозяйстве (John Deere, Monsanto) и многие другие.

Что такое платформы? [6] На самом общем уровне платформы — это цифровые инфраструктуры, которые позволяют двум и более группам взаимодействовать [7]. Поэтому они позиционируются как посредники, соединяющие между собой различных пользователей: покупателей, рекламодателей, поставщиков услуг и товаров, производителей и даже физические объекты [8]. Довольно часто эти платформы предлагают также некий набор инструментов, которые позволяют пользователям конструировать свои собственные продукты, услуги или рынки [9]. Например, операционная система Windows компании Microsoft позволяет разработчикам программного обеспечения создавать приложения для нее и продавать их потребителям; платформа App Store компании Apple и связанная с ней экосистема (XCode и iOS SDK) позволяют разработчикам создавать новые приложения и продавать их пользователям; поисковая система Google предоставляет площадку (платформу) рекламодателям и поставщикам контента, выводя их на целевую аудиторию, ищущую определенную информацию; приложение для заказа такси Uber позволяет водителям и пассажирам обменивать поездки на деньги. Платформа — это не столько новая рыночная площадь, сколько базовая инфраструктура, опосредующая взаимоотношения между разными группами. И в этом ключ к пониманию ее преимущества по сравнению с традиционными бизнес-моделями, когда мы говорим об использовании такого сырья, как данные: платформа (1) находится между пользователями и (2) выступает в качестве площадки, на которой они взаимодействуют, что позволяет держателю платформы получать привилегированный доступ к регистрации этого взаимодействия. Google, поисковик, извлекает массу полезного из анализа поисковой активности (ибо последняя отражает флуктуации желаний индивидов). Uber, платформенное решение для такси, получает данные о загруженности дорог и о действиях водителей и пассажиров. Facebook, платформенное решение для социальных сетей, приносит целый спектр случаев частного взаимодействия, которые можно фиксировать и анализировать. И по мере того как все больше отраслей переводят свои коммуникации в онлайн-формат (например, Uber подталкивает всю индустрию такси к цифровой форме), все больше компаний будут тяготеть к разработке платформенных решений. Таким образом, платформы есть нечто гораздо большее, нежели интернет- или технологические компании, поскольку они могут функционировать в любой точке, где возможно цифровое взаимодействие.

Их вторая характерная черта заключается в том, что цифровые платформы порождают «сетевые эффекты» и опираются на них: чем больше пользователей у платформы, тем более ценной она становится для всех остальных. Например, Facebook превратился в главную социальную сеть (подразумеваемую по умолчанию платформу, когда мы говорим о социальных сетях) просто благодаря огромному числу людей, которое он охватывает. Если мы хотим присоединиться к какой-либо платформе для сетевого взаимодействия, мы выбираем платформу, на которой у нас уже больше всего друзей и родных. Аналогично чем больше людей выбирает Google для поиска чего-либо, тем лучше срабатывают поисковые алгоритмы и тем более полезным Google становится для пользователей. Но тут возникает определенный цикл: множество пользователей притягивает новых пользователей, еще и еще, и в результате платформа естественным образом движется к модели монополии. Это подталкивает платформы к динамике развития, заставляющей предлагать доступ ко все более широкому спектру видов деятельности, — а следовательно, и накапливать новые данные. Более того, возможность быстро масштабировать множество платформенных решений на основе существовавшей ранее инфраструктуры, сохраняя низкую себестоимость, означает, что такой рост при естественном развитии мало чем сдерживается. К примеру, одна из причин впечатляюще быстрого роста Uber связана с тем, что ему не надо строить никаких новых фабрик — достаточно арендовать больше серверов. В сочетании с сетевыми эффектами это означает, что платформы могут вырастать до огромных размеров очень быстро.

На самом общем уровне платформы — это цифровые инфраструктуры, которые позволяют двум и более группам взаимодействовать

Важность сетевых эффектов означает, что платформы должны прибегать к целому ряду разнообразных тактик, чтобы завлечь и удержать растущее число пользователей. Например (и это третья их базовая характеристика), платформы часто используют «перекрестное субсидирование» (cross-subsidiation): одно подразделение компании ищет способы снизить стоимость услуги или товара (даже если они бесплатны), а другое — поднимает цены, чтобы компенсировать возникающие потери. В ценовой структуре платформы большую роль играет то, как много пользователей оказываются вовлечены и как часто они используют платформу [10]. Google, к примеру, предлагает услуги вроде бесплатной почты, чтобы привлечь побольше пользователей, но поднимает цены через свои рекламные подразделения. Поскольку платформы должны так или иначе завлечь в свои сети определенное количество представителей разных групп, одним из направлений их деятельности оказывается тонкая настройка баланса: за что взимать плату, а что раздавать бесплатно, что субсидировать, а что — нет. Это отзвук, хоть и очень отдаленный, модели бережливости: компания старалась ужаться до своих базовых компетенций («ядра») и распродать все неприбыльные направления [11].

Примечания

[1] Расчеты автора на основе следующих источников: [Andrae A., Corcoran P. Emerging 􏰍rends in Electricity Consumption for Consumer IC􏰍 // NUI Galway. 2013. https://aran.library.nuigalway. ie/handle/10379/3563 (accessed 2 June 2016)]. Подробнее см.: [Maxwell R., Miller T. Greening the Media. Oxford: Oxford University Press, 2012.].

[2] Особенно яркий пример — использование данных при изучении климата. См.: [Edwards P. A Vast Machine: Computer Models, Climate Data, and the Politics of Global Warming. Cambridge, MA: MI􏰍 Press, 2010].

[3] Я опираюсь здесь на Марксово определение сырья: «Земля (с экономической точки зрения к ней относится и вода), первоначально обеспечивающая человека пищей, готовыми жизненными средствами, существует без всякого содействия с его стороны как всеобщий продукт человеческого труда. Все предметы, которые труду остается лишь вырвать из их непосредственной связи с землей, суть данные природой предметы труда. Например, рыба, которую ловят, отделяют от ее жизненной стихии — воды, дерево, которое рубят в девственном лесу, руда, которую извлекают из недр земли. Напротив, если сам предмет труда уже был, так сказать, профильтрован предшествующим трудом, то мы называем его сырым материалом, например, уже добытая руда, находящаяся в процессе промывки» [Marx, 1990, p. 284–285]; Маркс К. Капитал. Т. 1. Гл. 5. М.: Государственное издательство политической литературы, 1960. С. 189–190.

[4] Здесь, видимо, уместно провести аналогию с понятием «дешевых вложений» (cheap inputs), предложенным Дж. Муром, но это выходит за рамки настоящей работы. См. гл. 2 в работе: [Moore J.W. Capitalism in the Web of Life: Ecology and the Accumulation of Capital. L.: Verso, 2015].

[5] Компания Apple — знаковый пример лидера, который при таком наведении фокуса оказывается за рамками нашего анализа: прежде всего это вполне традиционный производитель бытовой электроники, использующий при организации производства ныне стандартные практики аутсорсинга. В его бизнесе действительно есть некоторые элементы платформенных решений (iTunes, App Store), но на их долю приходится всего лишь 8% прибыли компании. Львиная же доля прибыли (68%) поступает от продаж айфонов. Так что бизнес-модель компании Apple ближе к бизнес-модели компании Nike образца 1990-х годов, чем к бизнес-модели компании Google образца 2010-х годов.

[6] Полезные комментарии о платформах см. в работах: [Bratton B. 􏰍The Stack: On Software and Sovereignty. Cambridge, MA: MI􏰍 Press, 2015, ch. 9; Rochet J.-C., Tirole J. Platform Competition in 􏰍wo-Sided Markets // Journal of the European Economic Association. 2003. Vol. 1. No. 4. P. 990–1029]

[7] Хотя технически платформы и могут существовать в нецифровых форматах (скажем, в виде торгового центра), легкость регистрации действий в онлайн-режиме делает цифровые платформы идеальной моделью для извлечения данных в условиях современной экономики.

[8] В категорию «пользователей» мы включаем также и машины — это важное дополнение, если мы говорим об интернете вещей. См.: [Bratton B. 􏰍The Stack: On Software and Sovereignty. Cambridge, MA: MI􏰍 Press, 2015. p. 251–289].

[9] Gawer A. Platform Dynamics and Strategies: From Products to Services // Platforms, Markets and Innovation / A. Gawer (ed.). Cheltenham: Ed- ward Elgar, 2009. P. 45–76.

[10] Rochet J.-C., Tirole J. Platform Competition in 􏰍wo-Sided Markets // Journal of the European Economic Association. 2003. Vol. 1. No. 4. P. 990–1029.

[11] Kaminska I. 2016. On the Hypothetical Eventuality of No More Free Internet // F􏰍 Alphaville. 10 February 2016. http://ftalphaville. ft.com/2016/02/10/2152601/on-the-hypothetical-eventuality-of-no- more-free-internet (accessed 30 June 2016).

Подпишитесь на нашу страницу в VK, чтобы читать лучшие материалы платформы и быть в курсе событий, которые мы проводим.
Добавить в закладки