Капитализм платформ

Сталкиваясь с кризисом, капитализм начинает тяготеть к реструктуризации. Появляются новые технологии, новые организационные формы, новые модели эксплуатации, новые типы рабочих мест, новые рынки — и всё это для того, чтобы выстроить новый способ накопления капитала. Как мы видели на примере кризиса перепроизводства 1970-х гг., промышленность пыталась восстановиться за счёт рабочей силы, вводя всё более бережливые бизнес-модели. В начале спада 1990-х гг. компании, связанные с интернет-сферой, перешли на бизнес-модели, позволяющие монетизировать доступные им свободные ресурсы. Пузырь «доткомов» лопнул, а с ним улетучился и энтузиазм инвесторов по поводу интернет-компаний, однако в последующее десятилетие технологические фирмы стремительно росли с точки зрения принадлежащего им объёма власти и капитала. Произошла ли подобная смена курса после кризиса 2008 г.? Доминирующий нарратив в развитых капиталистических странах действительно связан с темой изменений. В частности, вновь возник интерес к технологиям: автоматизация, экономика совместного потребления (sharing economy), бесчисленные истории «уберизации очередного Х», а начиная где-то с 2010 г. — ещё и возвещение о пришествии «интернета вещей». Компания McKinsey объявила все эти новшества сменой парадигмы⁴⁴, лидер Всемирного экономического форума назвал четвёртой промышленной революцией; звучали и более нелепые формулировки, возводившие значение новых технологий до перемен масштаба эпохи Просвещения и Возрождения⁴⁵. На наших глазах термины стремительно множились: гигономика, шеринговая экономика, экономика по требованию (the on-demand economy), новая промышленная революция, экономика тотального надзора (the surveillance economy), экономика мобильных приложений (the app economy), экономика впечатлений и внимания (the attention economy) и т. д. Задача данной главы — разобраться в этих изменениях.

По мнению целого ряда теоретиков, подобные изменения означают, что мы живём в экономике знаний — её называют также когнитивной, информационной, нематериальной. Но что это значит на самом деле? Тут мы обнаруживаем несколько взаимосвязанных, но отчётливо различающихся суждений. В итальянском «автономизме» будет говориться о «всеобщем интеллекте» (general intellect), при котором коллективное сотрудничество и знания становятся источником создания стоимости⁴⁶. Из такой посылки вытекает, что труд становится всё более нематериальным, ориентированным на манипуляции с символами и ощущениями. Соответственно традиционный промышленный рабочий класс всё более вытесняется специалистами в сфере знаний, или «когнитариатом». Одновременно общая деиндустриализация стран с высоким уровнем дохода означает, что продукт труда становится нематериальным: это контент в области культуры, знания, впечатления и услуги. Сюда входит медийный контент (такой, как материалы YouTube, блоги), а также более масштабные продукты — создание вебсайтов, участие в онлайн-форумах и разработка программного обеспечения⁴⁷. Родственное утверждение: доля знания в материальных товарах возрастает и становится их неотъемлемой частью. Например, производство даже самой простой сельскохозяйственной продукции основывается на широчайшем спектре научно-технических знаний. Если же смотреть с другой стороны классовых отношений, то, заявляют эксперты, в экономике сегодня господствует новый класс, который владеет не средствами производства, а информацией⁴⁸. Тут есть определённая доля истины, однако аргументация рассыпается, если этот класс выносится за рамки капитализма. Поскольку императивы капитализма действуют для этих компаний в той же степени, что и для всех прочих, эти компании остаются капиталистическими. И всё же что-то новое в них есть, и стоит попробовать разобраться, а что же это такое.

Ключевую идею данной главы я сформулировал бы так: развитый капитализм XXI 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 необязательно. Данные также предполагают запись, регистрацию и, значит, некоторый материальный носитель. Будучи сущностью зарегистрированной, любая единица данных нуждается в датчике (сенсоре), который сможет её распознать, прочесть, а также в серьёзных системах хранения для их поддержания. Как легко убедиться, данные ни в коем случае не лишены материальной сущности — стоит взглянуть на объёмы потребления энергии дата-центрами (а на долю Интернета в целом приходится 9,2% потребления всего электричества в мире)⁴⁹. Не стоит обольщаться и мыслями о том, что сбор и анализ данных — 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, всё это означает, что сбор данных сегодня зависит от мощнейшей инфраструктуры, позволяющей считывать, регистрировать и анализировать данные⁵⁰. А что мы регистрируем и записываем? Если на пальцах, то речь идёт о данных как о сырье, подлежащем извлечению, и о действиях пользователей, которые являются естественным источником данного сырья⁵¹. Подобно нефти, данные есть сырьё, 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 XXI 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 GoogleMaps, беспилотные автомобили, Siri) и рекламных продаж. Схожие прецеденты случались при капитализме и ранее, принципиально же новым оказался сам тот объём данных, который стало возможным использовать. Данные как ресурс всё более перемещались с периферии в самую сердцевину бизнеса. В начале 2000-х гг., впрочем, едва ли можно было предугадать, что данные станут тем сырьём, которое запустит фундаментальные перемены в капитализме⁵². 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 оказала ценную услугу, организовав Интернет, однако на уровне экономики само по себе это вряд ли можно считать революционным изменением. По мере распространения Интернета и проникновения его повсюду фирмы начали зависеть от цифровых коммуникаций во всех аспектах своего бизнеса, а данные — приобретать всё 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 серьёзные 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.

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 нём и о процессе при этом утрачивается; затем товар продаётся — 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 вперёд, во многом — если не считать штучных исключений на отдельных направлениях — она осталась моделью «потерь», допускающей изрядные утечки в песок (alossy 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)⁵³. Вырастая зачастую из внутренних задач по управлению данными, платформы стали эффективным способом монополизировать, извлекать, анализировать и использовать растущие объёмы 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?⁵⁴ На самом общем уровне платформы — это цифровые инфраструктуры, которые позволяют двум и более группам взаимодействовать⁵⁵, поэтому они позиционируются как посредники, соединяющие между собой различных пользователей — покупателей, рекламодателей, поставщиков услуг и товаров, производителей и даже физические объекты⁵⁶. Довольно часто эти платформы предлагают также некий набор инструментов, которые позволяют пользователям конструировать собственные продукты, услуги или рынки⁵⁷. Например, операционная система Windows компании Microsoft позволяет разработчикам программного обеспечения создавать приложения для неё и продавать их потребителям; платформа AppStore 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 определённую информацию; приложение для заказа такси Uber даёт возможность 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 её 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 всё 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, платформа 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 определённый цикл: множество пользователей притягивает новых пользователей, ещё и ещё, и в результате платформа естественным образом движется к модели монополии. Это подталкивает платформы к динамике развития, заставляющей предлагать доступ ко всё 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.

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 «перекрёстное 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 платформу⁵⁸. 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 определённое 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 отдалённый, модели бережливости: компания старалась ужаться до своих базовых компетенций («ядра») и распродать все неприбыльные направления⁵⁹.

Наконец, платформы проектируются так, чтобы привлекать различных пользователей. Несмотря на то что они предлагают вроде бы свободное, пустое пространство для взаимодействия других людей, на самом деле платформы продвигают определённую политику. Правила разработки продукта или услуги, правила взаимодействия на данной площадке — всё это устанавливается собственником платформы. Uber, хоть и подаёт себя как всего лишь сосуд, наполняемый рыночными силами, вылепляет образ нового рынка. Он предсказывает, где возникнет спрос на водителей, и поднимает цены ещё до того, как появился фактический спрос, одновременно запуская в приложение фантомные автомобили и тем самым создавая иллюзию большего предложения⁶⁰. Занимая позицию посредников, платформы не только получают доступ к большему количеству данных, но и задают правила игры, контролируют их и управляют ими. Базовая архитектура заданных правил, в свою очередь, тоже продуктивна, поскольку открывает пользователям возможности конструировать на её основе что-то новое самым неожиданным образом. Например, базовая архитектура Facebook позволила разработчикам создавать различные приложения, компаниям — вести свои паблики, а обычным пользователям — делиться своей информацией так, что её видят ещё больше пользователей. То же можно сказать и об AppStore компании Apple, который открыл возможности создавать множество полезных приложений и соединил пользователей и разработчиков программного обеспечения, сформировав вокруг себя целую экосистему. Главная сложность с поддержанием платформ отчасти связана с необходимостью пересматривать каналы перекрёстного субсидирования и правила работы с платформой, чтобы пользователи сохраняли к ней активный интерес. Хотя сетевые эффекты поддерживают, и очень сильно, нынешних лидеров платформ, их позиции не лишены определённой уязвимости. Словом, платформы — это новый тип фирмы; их особенность в том, что они обеспечивают инфраструктуру, выступающую посредником между различными группами пользователей, тяготеют к монопольным форматам за счёт сетевых эффектов, используют перекрёстное субсидирование ради вовлечения различных групп пользователей и опираются на некоторую базовую архитектуру, определяющую возможности взаимодействия. Право собственности на платформу, в свою очередь, в сущности является правом собственности на программное обеспечение (2 млрд строк программного кода в случае Google или 20 млрд строк кода в случае Facebook)⁶¹ и оборудование (сервера, дата-центры, смартфоны и т. д.), построенные на предыдущих разработках с открытым кодом (например, Facebook использует систему управления данными Hadoop)⁶². Все перечисленные характеристики превращают платформы в главные бизнес-модели для извлечения и контролирования данных. Предоставляя людям цифровое пространство для взаимодействия, платформы оказываются в положении, позволяющем им извлекать данные из анализа природных процессов (погодные условия, урожайные циклы и проч.), производственных процессов (линии сборки, непрерывное потоковое производство и проч.), а также наблюдения за действиями других компаний и пользователей (переходы по разделам сайтов, пользовательские данные и пр.). В отношении данных это инструмент добычи.

Оставшаяся часть главы будет посвящена описанию формирующегося платформенного ландшафта, и, в частности, будут представлены пять различных типов платформ. Применительно к каждой из описываемых схем важно подчеркнуть, что платформой владеет класс капиталистов, пусть даже и не производя при этом какого-либо физического продукта. Первый тип — рекламные платформы (advertising platforms), например Google, Facebook: они извлекают информацию о пользователях, выполняют хитроумные задачи по её анализу и по результатам продают рекламное пространство. Второй тип — облачные платформы (cloud platforms), например AWS, Salesforce: они владеют оборудованием и программным обеспечением для компаний, чья деятельность связана с цифровой сферой, и предлагают их в аренду. Третий тип — промышленные платформы (industrial platforms), например GE, Siemens: они создают оборудование и программное обеспечение, необходимое для перевода традиционного производства на интернет-рельсы, что позволит снизить производственные издержки и превратить товары в услуги. Четвёртый тип — продуктовые платформы (product platforms), такие как Rolls Royce, Spotify: они генерируют доходы, используя другие платформы и с их помощью трансформируя традиционный товар в услугу и собирая ренту или абонентскую плату. Наконец, пятый тип — это бережливые платформы (lean platforms), такие как Uber, Airbnb: они стараются минимизировать объём активов, находящихся у них в собственности, и выигрывать за счёт максимального сокращения издержек. Перечисленные типы, выделенные аналитически, могут переплетаться, и часто так оно и происходит, в одной компании. Скажем, Amazon воспринимают как компанию, занятую электронной торговлей, однако очень быстро она обрела контуры и логистической компании, а сегодня выходит на рынок услуг «по требованию» (on-demand market), предлагая спектр работ по дому в партнёрстве с платформой Task Rabbit. А печально известная онлайн-платформа Amazon Mechanical Turk (AMT) во многих отношениях была пионером гигономики и, что, пожалуй, важнее всего, является разработчиком веб-услуг компании Amazon на основе облачных технологий. Получается, Amazon охватывает почти все названные типы.

Рекламные платформы

Самые старшие среди своих собратьев, рекламные платформы стали первой попыткой построить модель предприятия, которая была бы адекватной цифровой эпохе. Как мы увидим, они напрямую и косвенным образом способствовали появлению новейших технологических трендов — от экономики совместного потребления до индустриального интернета. Они зародились на разлетевшихся остатках пузыря «доткомов», лопнувшего под давлением легкодоступных кредитов, что имело двоякие последствия. С одной стороны, пузырь утянул за собой и множество конкурентов, в результате чего различные направления технологических индустрий перешли под контроль выживших компаний. Внезапный отказ венчурного капитала финансировать новые инициативы означал, что вход на конкурентное поле оставался закрытым. Так что монополистические тенденции периода раннего технологического бума здесь укрепились: группа компаний — новых лидеров воскресла из пепла и с тех пор удерживает господствующие позиции. С другой стороны, иссякнувший источник венчурного капитала и финансирования путем долевого участия в капитале еще более резко высветил перед интернет-компаниями задачу генерирования прибыли. В разгар бума не было какого-то четкого особенно верного пути, ведущего к устойчивому потоку прибыли, -компании распределялись относительно равномерно по различным стратегиям. Однако ключевая роль маркетинга для финансирования роста капитала перед разработкой стратегии получения прибыли означала, что «доткомовские» компании уже создали фундамент для бизнес-модели, ориентированной на рекламу и привлечение пользователей. Если измерять эту величину в процентах от прибыли, то такие компании тратили на рекламу в 3-4 раза больше, чем компании в других секторах, они же стали пионерами и в размещении онлайн-рекламы⁶³. Когда пузырь лопнул, наверное, было неизбежным, что эти компании обратятся к рекламе как основному источнику прибыли. На этой волне взлетели Google и Facebook, возглавив процесс.

Компания Google была создана в 1997 г., в 1998 г. получила венчурное вливание, а в 1999 г. — круглую сумму в 25 млн долл. К тому моменту Google начал собирать данные о пользовательских поисковых запросах и использовал эти данные для совершенствования поисковой выдачи⁶⁴. Это пример классического использования данных при капитализме: они помогают повышать качество услуг для клиентов и пользователей. Но в этой модели не оставалось никакой прибавочной стоимости, из которой Google мог бы извлечь прибыль. Когда пузырь «доткомов» начал угрожающе раздуваться, Google все острее ощущал необходимость создания прибыли, но включить плату за услуги было бы рискованно — это могло отпугнуть пользователей, от которых, собственно, зависел весь успех компании. И постепенно она начала использовать данные о поисковых запросах, клиентские куки-файлы и прочие фрагменты информации для продажи рекламного пространства рекламодателям, причем посредством все более автоматизируемой системы аукционов⁶⁵. Когда система NASDAQ достигла пика в марте 2000 г., Google выпустил сервис контекстной рекламы AdWords в октябре того же года и начал свою трансформацию в компанию, приносящую прибыль. Извлеченные данные стали использоваться «не только для улучшения услуги поиска но и для привлечения доходов за счет рекламы. Сегодня Google и Facebook почти полностью от них зависят: в первом квартале 2016 г. доходы от рекламы составляли 89% прибыли Google и 96,6% прибыли Facebook.

Все описанное — часть более общего дрейфа к Web 2.0, начавшегося на заре нового тысячелетия: от цифровых магазинов к пользовательскому контенту и от статичного текста к мультимедийным интерфейсам. В прессе этот дрейф подавался в связке с риторикой демократизации коммуникации — каждый теперь волен создавать и распространять онлайн свой собственный контент, газеты и прочие средства массовой информации уже не управляют монопольно тем, чьи голоса и на какую тему звучат в обществе. И для теоретиков, анализирующих мир интернета, эта риторика заслонила собой переход к бизнес-моделям, основанным на эксплуатации «бесплатного труда»⁶⁶. С этой точки зрения история о том, как Google и Facebook начали получать такую прибыль, довольно проста: бесплатная рабочая сила (пользователи) производит продукты (данные и контент), которые компания — держатель платформы изымает и продает рекламодателям и другим заинтересованным покупателям. Однако такая логика рассуждений содержит ряд проблем. Во-первых, посылка о бесплатной рабочей силе часто раздувается до масштабных метафизических заявлений. Буквально все социальные взаимодействия становятся для капитализма бесплатной рабочей силой, и мы начинаем беспокоиться: а есть ли природе что-то еще, помимо капитализма? Труд становится неотделим от не-труда, а точные категории преврашаются в сущую банальность, общее место. Важно, однако, провести различие между взаимодействиями непосредственно на платформах и взаимодействиями где-то еще, а также между взаимодействиями на коммерческих платформах, ориентированных на получение прибыли, и прочих платформах⁶⁷. Не все наши взаимодействия — и даже не большинство — встроены в систему получения прибыли. Вообще одна из причин, почему компании конкурируют за платформы, связана с тем, что большая часть наших социальных интеракций на самом деле не вступают в процесс валоризации. Если бы все наши действия уже были охвачены капиталистической валоризацией, трудно было бы понять, зачем кому-то может понадобиться конструировать машину по добыче данных на базе платформ. В более широком смысле «бесплатная рабочая сила» — лишь часть множества различных источников данных, на которые полагается компания вроде Google: экономические трансакции, информация, собранная сенсорами в интернете вещей, корпоративные и правительственные данные (например, финансовая и кредитная история), а также государственные и частные инструменты надзора (скажем, машины, которые используются для построения карт в приложении Google Maps)⁶⁸.

Предположим, мы все-таки ограничим анализ только данными, созданными непосредственно пользователями. Будет ли справедливо назвать подобную их деятельность трудом! В марксистской модели труд имеет вполне определенное значение: это деятельность, которая приводит к созданию добавочной стоимости в контексте рынка труда и процесса производства, ориентированного на обмен. Дискуссия о том, считать ли социальное взаимодействие частью капиталистического производства, — это не просто нудная академическая болтовня по поводу определений. Разговор о том, является ли такое взаимодействие бесплатным трудом или нет, имеет важные последствия. Если оно подчинено капиталистической логике, то на него будут воздействовать и все стандартные капиталистические императивы: рационализация процесса производства, снижение затрат, повышение производительности и т. д. Если нет, не подчинено, тогда эти императивы к нему не относятся.

Наблюдая за активностью пользователей онлайн, честно говоря, довольно трудно заключить, что то, чем они занимаются, есть труд. Помимо интуитивного сомнения, не позволяющего отнести чат с друзьями в мессенджере к категории труда, здесь отсутствует и какая бы то ни было идея социально необходимого рабочего времени, этого своеобразного стандарта, относительно которого выстраивается процесс производства. Это означает, что в модели нет конкурентного стимула, который заставлял бы пользователей делать больше, даже если и есть стимул, побуждающий их совершать больше действий онлайн. В более широком смысле если наши онлайн-интеракции — это бесплатный труд, то такие компании — просто бесценный дар, укрепляющий мировой капитализм: открыт целый новый пласт эксплуатируемого труда. Если же это не бесплатный труд, значит, такие компании паразитируют на других отраслях, производящих стоимость, и в этом случае мировой капитализм занес ногу над еще более зловещей пропастью. Беглого взгляда на стагнирующую глобальную экономику достаточно, чтобы понять: второе более вероятно.

Скорее речь идет не об эксплуатации бесплатного труда, а о том, что рекламные платформы присваивают данные как сырье. Действия пользователей — индивидов и институтов, при условии что они записываются и трансформируются в данные, становятся сырьем, которое платформы могут очистить и использовать самыми разными способами. Прибыль получается путем добычи данных из действий пользователей онлайн, из анализа этих данных и последующей продажи рекламного пространства, и в случае рекламных платформ это особенно верно. Все это требует выполнения двух процессов. Во-первых, рекламным платформам необходимо мониторить и регистрировать онлайн-активность. Чем больше пользователей взаимодействует на каком-то сайте, тем больше информации можно собирать и использовать. Аналогично, по мере того как пользователи бродят по просторам интернета, их перемещения можно отслеживать при помощи куки-файлов и других механизмов, и эти данные становятся все более детальными и более ценными для рекламодателей. В цифровой экономике происходит слияние функции надзора с задачей получения прибыли, что ведет, как говорят некоторые, к «надзирающему капитализму» (surveillance capitalism)⁶⁹. Однако ключом к получению прибыли служит не просто сбор данных, но и их анализ. Рекламодателей меньше интересуют неупорядоченные данные и больше — данные, которые помогут им увидеть что-то новое или выведут на покупателей. То есть данные, над которыми была проделана работа⁷⁰. С ними провели какие-то манипуляции — силами ли квалифицированного специалиста в области анализа данных или же автоматизированными алгоритмами машинного обучения. Так что рекламодателям продаются не сами данные (персональных данных они не получают), а скорее обещание, что программное обеспечение компании Google позволит точечным попаданием соединить рекламодателя с нужным пользователем, когда возникает такая необходимость.

Хотя модель извлечения данных особенно заметна в мире интернет-коммуникаций, она постепенно мигрировала и в офлайн. Например, крупному мировому ритейлеру Tesco принадлежит британская компания Dunnhumby, занимающаяся «анализом потребительских предпочтений» и оцениваемая примерно в 2 млрд долл. (Американский офис компании недавно был продан одному из крупнейших американских работодателей — сети супермаркетов Kroger.) Эта компания специализируется на том, что мониторит действия потребителей онлайн и офлайн и продает собранную информацию таким клиентам, как Coca-Cola, Macy’s и Office Depot. Она пыталась построить монополистическую платформу7 и для себя, предложив карту лояльности для покупателей магазинов Tesco; одновременно о покупателях фиксируется все больше и больше информации (вплоть до того, что компания предлагает использовать носимую электронику как источник данных о состоянии здоровья покупателей)⁷¹. Нетехнологические компании также создают базы данных своих пользователей и используют их для того, чтобы приспособиться к потребительским трендам и эффективно продавать свои товары покупателям. Добыча данных становится ключевым методом построения монополистической платформы и перекачивания прибыли от рекламодателей.

Рекламные платформы — сегодня наиболее успешная разновидность новой платформенной бизнес-модели, она приносит высокие доходы, в том числе ощутимую чистую прибыль, и отличается завидной динамичностью. Но что же эти платформы делали со своими доходами? Уровень инвестирования остается низким в США, Великобритании и Германии, так что в основных фондах роста практически не было. Вместо этого эти компании обычно направляют наличность по трем каналам. Первый — сбережения, и объемы корпоративных сбережений стали своеобразной визитной карточкой эпохи после 2008 г. Как мы видели в гл. 1, технологические компании откусили непропорционально большой кусок от этого пышного пирога наличности. Лидерами в уклонении от налогов стали также технологические компании: Google, Apple, Facebook, Amazon и Uber. Второй канал — активные слияния и поглощения, направленные скорее на централизацию существующих мощностей, нежели на расширение и создание нового. Среди крупных технологических компаний больше всего поглощений за последние пять лет приходится на долю Google (в среднем он покупает примерно одну компанию в неделю)⁷², а самые крупные поглощения совершены компанией Facebook (например, она купила приложение WhatsApp за 22 млрд долл.)⁷³. В логике этого же процесса Google создал в 2015 г. холдинг Alphabet; это попытка позволит корпорации Google покупать фирмы в других отраслях, четко отделяя их при этом от основного направления бизнеса. Третий канал — направление денег в технологические стартапы, и многие рекламные платформы являются крупными инвесторами на этой площадке. Как мы увидим, именно они создали предпосылки для недавнего технологического бума. Важнее, однако, то, что они предложили бизнес-модель — платформу, которая теперь воспроизводится в самых разных отраслях.

Облачные платформы

Если рекламные платформы вроде Google и Facebook первыми открыли возможности добычи и использования больших объёмов данных, то появляющиеся сегодня облачные платформы — это шаг, закрепляющий платформу в качестве совершенно уникальной и мощной бизнес-модели. История корпоративной аренды облачных сервисов началась в конце 1990-х годов с электронной торговли. Компании, занятые электронной торговлей подумали, что могут передать материальные аспекты обмена внешним подрядчикам. Но это оказалось неэффективным, и компаниям пришлось самим заниматься этими задачами, строить склады и логистические сети, нанимать огромное количество работников⁷⁴. К 2016 г. компания Amazon испробовала инвестиции в гигантские дата-центры, роботизацию складских услуг и разветвленные компьютерные системы, стала первой использовать дроны для доставки, а недавно начала арендовать самолеты для доставки товаров⁷⁵. Amazon остается крупнейшим работодателем в цифровой экономике: 230 тыс. работников и десятки тысяч сезонных работников, большинство из которых заняты складскими услугами, — деятельность низкооплачиваемая и очень напряженная. Решая задачу роста в качестве платформы электронной торговли, Amazon старался привлечь как можно больше пользователей при помощи перекрестного субсидирования. По всем оценкам, служба доставки Amazon в категории Prime теряет деньги буквально на каждом заказе, a Kindle, устройство для чтения электронных книг, продано по себестоимости⁷⁶. Если подходить с традиционной меркой бережливого производства, это что-то странное: неприбыльные начинания следует отсекать. Тем не менее быстрая и дешевая доставка — один из главных инструментов, каким Amazon затягивает пользователей к себе на платформу, рассчитывая затем добиться прибыли на других направлениях.

В процессе создания развитой логистической сети подразделение Amazon Web Services (AWS) развивалось как внутренняя платформа для поддержания все более сложной логистической структуры компании. Можно сказать, общей тенденцией в генезисе платформ является то, что они часто возникают для решения внутренних задач компании. Компании Amazon требовалось найти способ оказывать новые услуги быстро — в результате было решено создать базовую инфраструктуру, которая позволит легко подключать к ней новые услуги⁷⁷. Разработчики быстро обнаружили, что получившуюся платформу можно сдавать в аренду и другим фирмам. В результате AWS сдает в аренду сервисы облачных вычислений, включая сервисы аренды виртуальных серверов, хранения данных и предоставления вычислительных мощностей, инструменты разработки программного обеспечения и операционные системы, а также готовые приложения⁷⁸. Полезность всего этого для других компаний — в том, что они не должны тратить время и деньги на собственные аппаратные средства, собственные инструменты для разработки программного обеспечения или собственные приложения. Они просто могут взять все это в аренду в формате «подключить по мере необходимости». Скажем, программное обеспечение все чаще арендуется за абонентскую плату; эту практику ввели и Adobe, и Google, и Microsoft. Аналогично сложные аналитические инструменты, разработанные в Google, теперь постепенно начинают сдаваться в аренду в составе конкурирующего модуля AWS ⁷⁹. Другие компании теперь могут сдавать в аренду алгоритм распознания образов и услуги транскрибирования аудиозаписей. Иными словами, Google продает процессы машинного обучения (и именно в этом Google видит свои конкурентные преимущества в сфере облачных вычислений). Microsoft в свою очередь, построил платформу на базе искусственного интеллекта, которая позволяет другим компаниям, используя предложенные инструменты разработки, создавать собственных ботов (искусственный интеллект как услуга, говоря современным языком). Корпорация же IBM работает над тем, чтобы квантовые облачные вычисления стали реальностью⁸⁰. В конечном счете облачные платформы позволяют компаниям перевести на аутсорсинг львиную долю задач, связанных с использованием информационных технологий. В ходе этого процесса выталкиваются за борт и квалифицированные работники, занятые соответствующими операциями, их труд становится потенциальным объектом автоматизации. Анализ данных, хранение пользовательской информации, поддержание серверов компании — все это можно вывести в облако, что, в логике капитализма, обеспечивает рациональную основу для использования таких платформ.

Эта логика сродни той, на которой строится функционирование хозяйственных служб. Джефф Безос, глава Amazon, сравнивает ее с эволюцией подачи электричества: по-началу каждая фабрика держала генератор электроэнергии, а постепенно производство электроэнергии стало централизованным и выделяется в режиме «пользования по мере необходимости». Сегодня каждая отрасль экономики все теснее срастается с цифровой оболочкой; и потому владение инфраструктурой отрасли, обеспечивает себе чрезвычайно мощные и прибыльные позиции. Более того, значение облачной платформы для извлечения данных заключается еще и в том, что модель ренты позволяет ей постоянно собирать данные, тогда как прежняя модель покупки предполагала продажу данных как товаров, которые оказывались затем отделены от компании — разработчика платформы. Переводя деловую активность на облачные платформы, компании типа Amazon получают прямой доступ к огромному множеству новых массивов данных (даже с учетом того, что доступ к некоторым массивам платформе все-таки закрыт). Поэтому неудивительно и то, что AWS сегодня оценивается в 70 млрд долл⁸¹. и что Microsoft и Google, крупнейшие его конкуренты, вступают на это поле, а за ними и китайские конкуренты, как, например, Alibaba. AWS сегодня — не только самая быстрорастущая часть компании Amazon, но и самая прибыльная: в 2015 г. при 30-процентной наценке чистая прибыль составила почти 8 млрд долл. В первом квартале 2016 г. AWS принесло компании Amazon больше прибыли, чем ее основные ритейловые услуги⁸². Если Google и Facebook построили первые платформы по извлечению данных, то Amazon построил первую крупную облачную платформу для сдачи в аренду современным предприятиям все более насущных для них средств производства. Вместо того чтобы полагаться на покупающих данные рекламодателей, облачные платформы выстраивают базовую инфраструктуру цифровой экономики так, что ее можно выгодно сдавать другим, собирая при этом данные для собственных задач.

Индустриальные/промышленные платформы

По мере того как сбор, хранение и анализ данных становятся все более дешевыми, все больше компаний пытаются внедрять платформы в сфере традиционного производства. Самые заметные из этих попыток происходят под рубрикой «промышленного интернета вещей» или просто промышленного интернета«. На самом базовом уровне промышленный интернет означает встраивание сенсоров и компьютерных чипов в производственные процессы и трекеров (например, RFID) — в логистические процессы, и все это связывается в единую сеть посредством интернета.

В Германии этот тренд назвали «Индустрией 4.0». Его основная идея — в том, что каждый компонент процесса производства становится способен сообщаться со сборочными машинами и прочими компонентами без помощи работников или менеджеров. Данные о расположении и состоянии этих компонентов постоянно передаются другим элементам по ходу разворачивания производственного процесса. При таком подходе материальные товары становятся неотделимы от их информационных репрезентаций.

Промышленный интернет, уверены его сторонники, оптимизирует процесс производства: он сможет сократить затраты на рабочую силу на 25%, затраты на энергоресурсы — на 20% (к примеру, энергию будут распределять дата-центры — в нужное время в нужном объеме), а эксплуатационные расходы — на 40% за счет своевременных оповещений о точках износа, сократится также время простоя за счет более точного планирования времени, сократится количество ошибок в целом и вырастет качество ⁸³.

В конечном счете промышленный интернет обещает сделать процесс производства более эффективным, нажимая примерно на те же рычаги, на которые вот уже какое-то время нажимает конкурентоспособное производство: сокращение затрат и простоев. При этом одновременно он обещает более тесно связать процесс производства с процессом реализации.

Вместо того, чтобы полагаться на фокус-группы или опросы производители надеются разрабатывать новые продукты и сочинять для них новые характеристики, анализируя данные по использованию существующих продуктов Используя для этого даже такие методы веб-оптимизации, как A/В тестирование). Промышленный интернет открывает возможности и массовой кастомизации. На одной фабрике BASF SE, крупнейшего в мире химического концерна, линия сборки способна индивидуально кастомизировать каждую проходящую через нее единицу продукции: каждая бутылочка для жидкого мыла может получить свой аромат, цвет, этикетку и сорт мыла, и все они будут произведены одновременно, после размещения заказа клиентом. В результате жизненный цикл продукта может стать существенно короче.

По мере того как фабрики начинают внедрять компоненты промышленного интернета, ключевым вызовом становится установление общих стандартов коммуникации; необходимо обеспечить взаимную совместимость компонентов, особенно при использовании более старого оборудования. И вот тут на сцену выходят индустриальные платформы: выполняя функцию базовой общей рамки, они связывают друг с другом сенсоры и датчики, фабрики и поставщиков, производителей и потребителей, программное обеспечение и аппаратуру.

Это новые лидеры в промышленности, которые разрабатывают аппаратуру и программное обеспечение, чтобы интернет вещей захватил турбины и нефтяные скважины, двигатели и фабричные цеха, автомобильные парки и многие-многие другие точки и виды деятельности. Как отмечалось в одном докладе, в эпоху промышленного интернета «главными победителями станут собственники платформ».

Поэтому неудивительно, что традиционные гиганты, промышленные (как, скажем General Elecric (GE) и Siemens) и технологические (Interl, Microsoft), предпринимают серьезные усилия для создания промышленных интернет-платформ. Концерн Siemens потратил свыше 4 млрд. долл. на создание базы «умного» производства и разработку собственной индустриальной платформы Mind-Sphere, a GE стремительно работает над платформой Predix. Пока что на поле доминируют названные известные компании, притока новых стартапов не наблюдается.

Если в сфере промышленного интернета и встречаются стартапы, как правило, они финансируются старой гвардией (четырьмя из пяти топовых инвесторов), которая и в 2016 г. сохранила высокий уровень финансирования, несмотря на общее замедление в стартапах по другим направлениям. Дрейф к промышленным платформам отражает также национальную экономическую конкуренцию: о его усилении пекутся как раз Германия (гигант традиционного производства, представленного концерном Siemens) и США (гигант в области технологий, представленный корпорацией GE).

Германия с энтузиазмом ухватилась за эту идею и собрала собственный консорциум в поддержку проекта; так же поступили и Соединенные Штаты, где такие компании, как GE, Intel, Cisco и IBM, в партнерстве с правительством учредили аналогичный некоммерческий консорциум, который позволит совершить рывок в сфере «умного» производства. Пока что немецкий консорциум занимается в основном информированием — повышением осведомленности (потенциальных участников) о промышленном интернете и его преимуществах, тогда как американский консорциум проводит активные испытания новых технологий. В сущности, конкуренция здесь фокусируется на способности построить производственную платформу, которая станет монополистом. «Победитель получит всё», — говорит руководитель цифрового направления корпорации GE.

Платформы Predix и MindSphere обе уже предлагают инфраструктурные услуги (облачные вычисления), инструменты разработки и приложения для управления промышленным интернетом (т. е. магазин приложений, аппстор, для фабрик). Эти платформы позволяют компаниям не разрабатывать собственное программное обеспечение для управления внутренними бизнес-процессами, а арендовать его в случае необходимости.

К примеру, компании требуется экспертиза, чтобы разобраться с ожидающимися большими объемами данных и разработать новые аналитические инструменты вроде временных рядов и геоданных. Одно лишь направление, работающее со сжиженным природным газом в корпорации GE, уже собирает столько же данных, сколько Facebook, и нуждается в целом ряде специализированных инструментов для того, чтобы справляться с поступающими данными.

То же касается программного обеспечения для сбора и анализа больших данных, для моделирования физических систем или же для проектирования изменений в работе фабрик и электростанций. Такие платформы также предоставляют аппаратуру (серверы, услуги по хранению данных и т. д.), необходимую для поддержания промышленного интернета.

Конкурируя с более универсальными платформами вроде AWS, промышленные платформы подчеркивают свое инсайдерское знание о процессах производства и требованиях к безопасности при разработке такой системы. В отличие от прочих платформ, промышленные платформы используют процедуры извлечения данных как инструмент в конкурентной борьбе с соперниками, — инструмент который позволяет предлагать свои услуги быстрее, дешевле и гибче.

Выступая посредником между фабриками, потребителями и разработчиками приложений, эти платформы занимают идеальную позицию для того, чтобы следить за процессами производства в глобальном масштабе, от самого крохотного привода до огромных фабрик, и, используя все эти данные, они еще более укрепляются в качестве монополистов.

Применяя стандартную платформенную стратегию, и Siemens, и GE придерживаются политики открытости в вопросах о том, кто может присоединиться к платформе, как именно хранятся данные (локально или в облаке) и кто может разрабатывать приложения для них. Для достижения монополистических позиций важны, как всегда, сетевые эффекты, и политика открытости позволяет привлекать все больше и больше пользователей. Названные платформы уже стали устойчивым источником прибыли для своих компаний: Predix сегодня приносит корпорации GE 5 млрд долл, и, по оценкам, утроит эту сумму к 2020 г. Согласно прогнозам, стоимость этого сектора к 2020 г. составит 225 млрд долл. — больше, чем потребительский интернет вещей и промышленные облачные вычисления вместе взятые.

Тем не менее, демонстрируя силу монополий, корпорация GE продолжает использовать AWS для своих внутренних нужд.

Продуктовые платформы

Технологии, хронологически возникшие первыми, — в частности, интернет вещей и облачные вычисления — позволили создать новый тип платформы, представляющей услуги в режиме «по требованию». Он представлен очень близкими между собой, но все же отчетливо самостоятельными бизнес-моделями: продуктовой платформой (product platform) и бережливой платформой (lean platform). Взять, к примеру, Uber и Zipcar обе платформы задуманы для потребителей, желающих взять некоторый актив в аренду на некоторое время, и в этом отношении они схожи. Однако их бизнес-модели существенно различаются между собой. Zipcar владеет теми активами, которые он сдает в аренду, т. е. автомобилями; Uber — нет. Первый мы называем продуктовой платформой, а второй — бережливой, поскольку она стремится вывести на аутсорсинг все возможные издержки. (Впрочем, Uber планирует в конечном счете обзавестись парком беспилотных автомобилей, что превратит его в продуктовую платформу.) Zipcar, напротив, можно считать типом платформы, предлагающим «продукты как услугу».

Продуктовые платформы — пожалуй, один из мощнейших инструментов, к которым компании прибегают в стремлении по некоторым товарам довести предельный уровень издержек до нулевой отметки. Лучший пример — музыка: в конце 1990-х годов скачать музыку бесплатно стало так же легко, как и установить простенькую программу. Доходы звукозаписывающих компаний резко поползли вниз, поскольку потребители перестали покупать компакт-диски и другие физические форматы звукозаписи. Тем не менее, несмотря на обилие похоронных маршей и надгробных речей, в музыкальной индустрии в последние годы наблюдается заметное оживление за счет платформ (сервисы воспроизведения музыки Spotify, Pandora), которые выкачивают плату из любителей музыки, студий звукозаписи и рекламодателей. С 2010 по 2014 г. количество подписчиков подскочило с 8 млн до 41 млн чел., а доходы от подписки вот-вот превысят доходы от скачиваний файлов, и подписка станет главным каналом цифровой музыки. В 2016 г. после нескольких лет спада, музыкальная индустрия уверенно демонстрирует новый рост доходности.

Хотя модели доступа по подписке существуют уже не первый век ( к примеру, подписка на газеты), особенность сегодняшнего момента — в том, что подписка распространяется в новые сферы: жилье, автомобили, зубные щетки и бритвы и даже частные самолеты. Причина, почему в последние годы продуктовые платформы набрали такую силу, отчасти связана со стагнацией уровня оплаты труда и снижением уровня сбережений, о чем мы говорили в гл. 1. Когда у домохозяйств нет серьезных сбережений крупные покупки вроде машины или дома становятся практически невозможными, и вроде бы небольшая предоплата (как альтернатива крупной покупке целиком) представляется более заманчивым ходом. Так, в Великобритании доля граждан, проживающих в собственном жилье, с 2008 г. неуклонно сокращается, зато резко подскочила доля арендаторов⁸⁴.

Впрочем, платформы, предоставляющие услуги в режиме «по требованию», меняют не только рынки программного обеспечения и потребительских товаров. Хронологически первыми на этом поприще стали товары фабричного производства, особенно долговременного пользования, — именно они дали импульс экономике «по требованию». Самый заметный пример — трансформация рынка реактивных двигателей: от продаж к сдачу в аренду. Три крупных производителя — Rolls Royce, GE и Pratt & Whitney — перешли на эту бизнес-модель (первым стал Rolls Royce в конце 1990-х годов). Классическая модель, при которой двигатель производится и затем продается авиакомпании, отличалась относительно низкой прибыльностью в условиях высокой конкуренции.

Описанная в гл. 1 динамика конкурентного поля применима здесь в полной мере. За более чем 40-летнюю историю своего существования рынок реактивных двигателей отличался очень малым количеством игроков и их постоянством (никто не покинул рынок)⁸⁵: три ключевых игрока активно соревновались между собой, вводя небольшие технологические усовершенствования в надежде увеличить прибыль. Эта технологическая конкуренция продолжается и по сей день, уже с аддитивными технологиями. (Скажем, самый востребованный реактивный двигатель, выпускаемый компанией GE, включает несколько блоков, которые не собраны из отдельных частей, а изготовлены на 3D-принтере⁸⁶.) Однако уровень прибыльности при производстве собственно двигателей все равно остается низким, а конкуренция — высокой.

А вот техническое обслуживание таких двигателей гораздо более прибыльно — по некоторым оценкам, в семь раз⁸⁷. Но тут возникает новая трудность: сторонним конкурентам довольно легко войти на этот рынок и увести свою долю прибыли. Это побудило компанию Rolls Royce ввести модель «товары как услуги»: авиакомпании не покупают двигатели, а оплачивают их использование на почасовой основе. В обмен Rolls Royce обеспечивает техобслуживание и замену запчастей.

Данные остаются ключевым сырьем для этого вида платформ так же, как и для других видов. Все двигатели оснащаются сенсорами, и по каждому рейсу собирается множество данных, которые затем, в сочетании с данными о погодных условиях и информацией от диспетчерских служб, отправляются в «центр управления» в Великобритании. Здесь анализируется информация о степени износа двигателей, возможных проблемах, плановом времени

техобслуживания. Эти данные оказываются чрезвычайно полезными для вытеснения соперников и обеспечивают конкурентное преимущество против любой сторонней фирмы, которая попытается войти на рынок техобслуживания реактивных двигателей. Данные о работе двигателей оказались ключевыми и для разработки новых моделей: Rolls Royce смог улучшить характеристики топливной эффективности, увеличить срок службы двигателей и тем самым создать еще одно конкурентное преимущество против других производителей. И опять платформы оказываются здесь оптимальной формой для сбора данных и их использования для получения конкурентных преимуществ. Данные в сочетании с сетевыми эффектами, сопровождающими их извлечение, позволили компании занять доминирующее положение на рынке.

Бережливые платформы

В контексте всего вышеописанного трудно не усмотреть в новых бережливых платформах возврат к начальным фазам развития экономики на основе интернет-технологий. Если прочие платформы возникали как результат попыток выйти на бизнес-модели, которые будут приносить прибыль, то сегодняшние бережливые платформы скорее демонстрируют возврат к модели «сначала рост, потом прибыль», характерной для 1990-х годов. Компании Uber и Airbnb быстро стали известны практически каждому и олицетворяют собой как раз эту — возрожденную — бизнес-модель. Такие платформы варьируются от фирм, специализирующихся на каких-либо услугах (уборка, вызов врача на дом, покупка продуктов, обслуживание водопроводных коммуникаций и т. д.), до практически универсальных ярмарок разнообразных услуг, вроде TaskRabbit или Mechanical Turk. Все они, однако, стараются закрепить свои позиции в качестве платформы, на которой встречаются заказчики и исполнители. Почему это «бережливые» платформы? Хороший ответ дается в часто звучащей цитате: «Uber, крупнейшая в мире сеть такси, не имеет собственных автомобилей <...>. A Airbnb, крупнейший в мире поставщик жилья, не имеет собственной недвижимости»⁸⁸. Может показаться, что эти компании не располагают никакими активами, — мы могли бы назвать их «виртуальными платформами»⁸⁹. Тем не менее ключ к их пониманию — в том, что они еще как владеют своим самым главным активом: программной платформой и инструментами анализа данных. «Бережливые» платформы работают по модели гипераутсорсинга, на внешнем подряде и работники, и основные фонды, и затраты на обслуживание и учебную подготовку. В собственности остается совершенный минимум — контроль над платформой, который позволяет извлекать ренту монополиста.

Самым примечательным элементом аутсорсинга в таких платформах является привлечение работников. В США юридически зафиксировано, что на таких платформах работают «независимые подрядчики», а не «наемные работники». Что позволяет компаниям экономить до 30% на затратах в сфере оплаты труда, связанных с выплатой премий, внеурочных, больничных и проч.⁹⁰. Это также означает, что расходы на обучение тоже выведены вовне, поскольку обучать можно только своих работников. Такие процессы породили альтернативные формы контроля — системы репутации, которые зачастую транслируют расистские и гендерные перекосы общества. Подрядчики получают оплату сдельно, по выполненным заданиям: долю от каждой поездки с Uber, от каждой аренды на Airbnb, от каждого задания на Mechanical Turk. Если учесть, какие возможности по сокращению расходов на оплату труда открывает такой подход, неудивительно, что Маркс писал: «…поштучная плата есть форма заработной платы, наиболее соответствующая капиталистическому способу производства». Тем не менее, как мы показали, такое тяготение к аутсорсингу в сфере труда — часть более общего и продолжительного тренда, зародившегося в 1970-х годах. Сначала на внешний подряд перевели рабочие места, предполагающие изготовление ходовых востребованных товаров, а следом — и рабочие места в сфере обезличенных услуг. В 1990-х годах корпорация Nike стала образцовой моделью, демонстрирующей практики аутсорсинга: значительную часть труда она делегировала вовне. Вместо того чтобы вытягиваться в вертикальную иерархию, Nike опиралась на большое ядро дизайнеров и бренд-менеджеров, которые отдавали производство своих товаров другим компаниям. В результате к 1996 г. зазвучали тревожные голоса — не движемся ли мы к эпохе «одноразовых работников», используемых «точно вовремя»? Однако вопрос тут шире, нежели просто «бережливые» платформы. Корпорация Apple, к примеру, напрямую нанимает менее 10% тех своих работников, которые непосредственно участвуют в производстве ее продуктов. Аналогично достаточно беглого взгляда на статистику Департамента труда США, чтобы обнаружить огромное количество случаев, никак не связанных с Uber и тоже маскирующих работников: за ярлыками независимых подрядчиков скрываются и строители, и охранники, и бармены, и водопроводчики, и обслуживающий персонал ресторанов и др. Фактически традиционный рынок труда, наиболее близкий модели бережливой платформы, — старый и низкотехнологичный, когда поденщики — портовые грузчики, сельскохозяйственные работники — с утра просто приходят туда, где сегодня им может подвернуться работа. В русле этой же логики: главная причина, почему мобильные телефоны получили такое распространение в развивающихся странах, — в том, что без них невозможно искать работу на неформальных рынках труда⁹¹. Гигономика просто перемещает в онлайн-плоскость точки потенциального поиска работы и добавляет к ним слой всепроникающего контроля и надзора. А Силиконовая долина преподносит средство выживания как средство освобождения.

Экономическая статистика также подтверждает общую тенденцию смещения к нетрадиционным рабочим местам. По данным Бюро трудовой статистики США за 2005 г.⁹², почти 15 млн (10,1%) американских работников отнесены к сфере альтернативной занятости⁹³. В эту категорию попали работники, нанятые на нетипичных условиях (работа по вызову, независимые подрядчики) или через посредников (агентства по временному трудоустройству, рекрутинговые агентства). К 2015 г. эта категория выросла до 15,8% рабочей силы⁹⁴. Почти половина прироста (2,5%) произошла за счет более активного привлечения внешних исполнителей, в зоне риска оказываются рабочие места в сфере образования, здравоохранения и административные позиции. Самое удивительное, что с 2005 по 2015 г. на американском рынке труда появилось 9,1 млн рабочих мест, в том числе 9,4 млн с альтернативными условиями занятости. Это означает, что после 2005 г. чистый прирост рабочих мест на рынке труда США происходил исключительно за счет данного типа позиций — зачастую нестабильных и случайных. Схожие тренды наблюдаются и в секторе самозанятости. При этом количество индивидов, называющих себя самозанятыми, в США сократилось, а количество тех, кто заполняет налоговую форму 1099 для самозанятых, наоборот, возросло. В сущности, мы видим здесь ускорение, особенно после 2008 г., долгосрочного тренда распространения неустойчивых форматов занятости (precarious employment). Тот же тренд заметен и в Соединенном Королевстве: доля самозанятых после 2008 г. достигла 6,5%, и только благодаря ей удалось не допустить гораздо более высокого уровня безработицы.

Какое отношение имеют к этому бережливые платформы? Самый очевидный ответ связан с долей независимых подрядчиков и фрилансеров. Численность этой категории работников выросла на 1,7% (2,9 млн чел.) с 2005 по 2015 г. Поскольку в настоящее время нет возможностей напрямую измерить масштаб экономики совместного потребления, используются опросы, обследования и прочие косвенные инструменты. Почти все оценки сходятся: порядка 1% рабочей силы США занято в онлайн-секторах экономики совместного потребления, образованных «бережливыми» платформами⁹⁵. Но и здесь надо принимать во внимание, что большинство этих работников составляют, скорее всего, водители Uber⁹⁶. Шеринговая экономика за пределами Uber — крошечная. По Великобритании данных не так много, но, если верить самой надежной оценке, доля тех, кто на условно регулярной основе продает свой труд через бережливые платформы, здесь несколько выше: приблизительно 1,3 млн британцев (3,9% рабочей силы) таким образом находят себе работу как минимум раз в неделю; по другим оценкам, эта доля достигает от 3 до 6% рабочей силы⁹⁷. Есть работы, в которых приводятся более высокие оценки, но, скорее всего, они рассматривают гораздо более широкий спектр видов деятельности⁹⁸. Так что мы можем заключить: экономика совместного потребления (шеринговая экономика) — пока лишь небольшой ручеек в русле гораздо более мощного тренда.

Этот небольшой сектор возник в том числе благодаря огромному росту безработицы после кризиса 2008 г. Развивая и до того назревавший тренд нестабильной занятости, кризис удвоил уровень безработицы в США, а уровень долгосрочной безработицы подскочил почти втрое. Отголоском же кризиса стало восстановление без появления рабочих мест — это такое явление, когда экономический рост восстанавливается, а процесс создания рабочих мест — нет. В результате множеству работников пришлось отчаянно изобретать хоть какие-то средства выживания. В подобном контексте самозанятость — не столько добровольно выбранный путь, сколько вынужденная необходимость. Демографический анализ участников «бережливых» платформ, похоже, подтверждает это предположение. Среди работников, предлагающих свои услуги на платформе TaskRabbit, 70% имеют степень бакалавра, а 5% — степень PhD. Исследование, проведенное Международной организацией труда (МОT), выявило, что работники, занятые на платформе Amazon’s Mechanical Turk (AMT), тоже, как правило, имеют хорошее образование, при этом для 37% из них краудтехнологии оказываются основной работой. Компания Uber, в свою очередь, признает, что примерно треть ее водителей в Лондоне — из районов, в которых уровень безработицы превышает 10%. В здоровой экономике этим людям не пришлось бы заниматься выполнением микрозаданий, у них бы была нормальная работа.

Все типы платформ, о которых мы говорили до сих пор, предложили миру какие-то принципиально новые элементы. Есть ли что-то новое в «бережливых» платформах?

Учитывая обрисованный нами контекст, можно сказать, что они просто распространяют возникшие ранее тренды в новые области. Если раньше практики аутсорсинга имели место преимущественно в сфере производства, администрирования и гостиничном бизнесе, то сегодня они заметны в целом ряде профессиональных ниш: такси, парикмахерские услуги и услуги стилистов, уборка, водопроводные и малярные работы, организация переездов, модерирование контента веб-сайтов и т. д. Они проникают и в труд «белых воротничков»: например, корректоров и редакторов, программистов и менеджеров. И, если использовать терминологию рынка труда, «бережливые» платформы превратили услуги, которые прежде считались неторгуемыми, в торгуемые и таким образом расширили предложение рабочей силы до практически глобальных масштабов. Огромное множество новых видов работ можно выполнять онлайн на платформах типа Mechanical Turk. Это позволяет фирмам сокращать издержки, нанимая дешевую рабочую силу в развивающихся странах, а поскольку такие рабочие места выводятся на глобальный рынок труда, возникает и понижающее давление на уровень оплаты труда в целом. Примечательна (хотя это и не новое явление) и степень, в какой «бережливым» платформам удается выводить вовне прочие издержки, — пожалуй, на сегодняшний день это самый чистый пример в случае виртуальной платформы. При этом они оказываются зависимы от мощностей, предлагаемых облачными платформами. Но если прежде им приходилось тратить огромные средства на инвестиции в вычислительные мощности и экспертизу, то нынешние стартапы процветают, так как попросту арендуют все необходимое оборудование и программное обеспечение в облаке. В результате Airbnb, Slack, Uber и многие другие используют AWS⁹⁹. Uber использует карты Google, Twilio — его СМС, SendGrid — электронную почту, а Braintree — платежи: получается, что «бережливая» платформа возникает на основе других платформ. Все перечисленные компании срезали соответствующие издержки со своих балансовых ведомостей и переложили их на работников: затраты, связанные с инвестициями (жилье в случае Airbnb, автомобили в случае Uber и Lyft), обслуживанием, страхованием и амортизацией. Такие компании как Instacart (доставка продуктов питания), переносят затраты на доставку на поставщиков продуктов (например, на Pepsi) и ритейлеров (скажем, Whole Foods) в обмен на рекламное пространство. Однако даже и при такой поддержке Instacart остается неприбыльным в 60% своего бизнеса, и это еще до того, как мы посчитали довольно высокие расходы на аренду офисов и зарплату ключевого персонала. Недостаточная прибыльность привела к ожидаемым мерам — сокращению оплаты труда, и это весьма распространенное явление в среде «бережливых» платформ.

Все это подтолкнуло компании также к конкуренции в области извлечения и анализа данных — и этот процесс опять-таки оказывается оптимизирован благодаря доступу к платформам. Лучшим примером здесь, пожалуй, является Uber: компания собирает данные обо всех поездках и о водителях, даже когда те не получают плату за проезд. Данные о том, что делают водители и как они ездят, используются самыми разными способами в конкурентной борьбе. Например, Uber таким образом контролирует, не подрабатывает ли его таксисты на других платформах; данные о поездках и загруженности дорог используются в алгоритмах построения оптимального маршрута. Эти же данные нужны для алгоритмов, стыкующих пассажиров с ближайшими к ним водителями, а также при прогнозировании возможного роста спроса. В Китае Uber отслеживает даже то, участвуют ли таксисты в забастовках. Все это позволяет компании Uber оказывать услуги, которые пассажиром воспринимаются как быстрые и эффективные, и тем самым оттягивать клиентуру у конкурентов. Для «бережливых» платформ данные — главное оружие в конкурентной борьбе.

Тем не менее эти компании тоже заинтересованы в прибыльности, и деньги для них должны приходить откуда-то извне. Как мы показали выше, одним из важных последствий кризиса 2008 г. стали интенсификация политики «дешевых» денег и рост корпоративных излишков наличности. Бум «бережливых» платформ — явление, возможное в эпоху после кризиса 2008 г. Рост этого сектора наиболее заметен, если посмотреть на количество сделок со стартапами: число сделок с участием венчурного капитала утроилось после 2009 г. Даже если не считать Uber (данная компания занимает непропорционально большую долю рынка), услуги передвижения «по требованию» принесли добрых 1,7 млрд долл. в 2014 г., т. е. рост с 2013 г. составил 316%. В 2015 г. этот тренд лишь усилился, принеся еще больше сделок на более крупные суммы. Однако здесь стоит присмотреться к контексту, в котором происходит финансирование «бережливых» платформ. Когда мы говорим о «бережливых» платформах, предлагающих услуги передвижения «по требованию», мы чаще всего подразумеваем Uber. С точки зрения финансирования в 2014 г. Uber обошел все прочие аналогичные компании, вместе взятые, на 39%. В 2015 г. Airbnb, Uber и его китайский конкурент Didi Chuxing выбрали 59% всего финансирования на стартапы формата «по требованию». И хотя энтузиазм по поводу технологических стартапов достиг поистине лихорадочного накала, объёмы финансирования в 2015 г. (59 млрд долл.) все-таки существенно уступают пиковым величинам 2000 г. (почти 100 млрд. долл.). Откуда приходят эти деньги? В широком смысле это избыточный капитал, который ищет более высокого уровня прибыльности в среде с низкими процентными ставками. Низкие процентные ставки снизили уровень прибыльности для традиционных финансовых инвестиций и вынудили инвесторов искать «маршруты объезда». Сегодня излишний капитал питает не финансовый или жилищный, а технологический бум. Влечение к прибыли настолько велико, что большую роль в технологическом буме играет даже нетрадиционное финансирование от хедж-фондов, паевых инвестиционных фондов и инвестиционных банков. В сущности, в секторе технологических стартапов большая часть инвестиций приходится на долю хедж-фондов и ПИФов. Более крупные компании тоже участвуют: например, Google стал ключевым инвестором для неудачливой Homejoy; логистическая компания DHL открыла собственную платформу услуг «по требованию» MyWays; Intel и Google покупают акции всевозможных стартапов. Компании Uber, задействующей более 135 дочерних предприятий по всему миру, помогают различные пути уклонения от налогов. И все же прибыльность «бережливых» платформ остается под большим вопросом. Как прежде и бум «доткомов», рост сектора «бережливых» платформ основан скорее на ожиданиях прибыли в будущем, нежели на реальной прибыли сегодня. Его питает надежда, что низкий уровень наценки в индивидуальных пассажирских перевозках в конечном счете — когда Uber станет монополистом — окупится. А до того как эти компании превратятся в монополистов (и не исключено, что даже тогда), их прибыльность берется лишь за счет отрезания издержек и снижения уровня оплаты труда — никаких других секретов тут нет.

Итак, «бережливые» платформы есть продукт нескольких тенденций и обстоятельств: распространение практик аутсорсинга, «избыточное» население, цифровизация жизни, а также рост уровня безработицы после 2008 г. и стимулирующая кредитно-денежная политика, избыточный капитал и облачные платформы, которые позволяют быстрое масштабирование. И хотя «бережливая» модель привлекла к себе немало внимания (а в случае компании Uber внимание подкреплялось и вливанием изрядных объемов венчурного капитала), признаков, которые позволяли бы заявить, что данную модель можно считать важнейшим вектором движения для развитых капиталистических стран, все же не так много. По объемам аутсорсинга «бережливая» модель остается далеко не самым крупным игроком на фоне общего долгосрочного тренда. Возможности получения прибыли в большинстве «бережливых» моделей скорее минимальны и ограничены узким перечнем специализированных задач. И даже с учетом сказанного самая успешная из «бережливых» моделей получала вспомоществования от венчурного капитала, а не приносила сколько-нибудь заметную прибыль самостоятельно. Поэтому я предполагаю, что такие модели ни в коем случае не являются прообразом будущего труда или экономики, с большей вероятностью в ближайшие годы они рассыплются, как карточный домик.

Заключение

Мы начали данную главу с утверждения, что капитализм XXI столетия обнаружил залежи нового вида сырья, которое можно присваивать, — данные. За несколько эволюционных ходов «платформа» становилась всё более влиятельной формой организации бизнеса, заточенной на то, чтобы монополизировать данные, затем извлекать их, анализировать, использовать и, наконец, продавать. Прежние бизнес-модели фордистской эпохи обладали лишь рудиментарными способностями извлечения данных о процессе производства или потребительских практиках. Эпоха бережливого производства отчасти изменила положение дел, когда глобальные сети поставок «точно в срок» стали требовать данных о статусе товарных запасов и их местоположении. Но получить данные, внешние по отношению к фирме, по-прежнему было практически невозможно; и даже внутри фирмы большая часть видов деятельности никак не регистрировалась. Платформа же, со своей стороны, устроена так, что извлечение данных — задача, встроенная в ее ДНК. Это модель, которая позволяет другим услугам, товарам и технологиям опираться на неё и которая требует привлечения всё новых и новых клиентов для запуска сетевых эффектов. Это цифровой посредник, упрощающий задачу регистрации и хранения данных. Все перечисленные характеристики позволяют платформе доминировать в качестве модели для извлечения данных как сырья, которое можно использовать самыми разными способами. Как мы показали в нашем кратком обзоре нескольких видов платформ, данные можно использовать по-разному, чтобы заставить их приносить прибыль. Для корпораций Google и Facebook данные — это прежде всего ресурс, который можно использовать как наживку для привлечения рекламодателей и всех прочих интересующихся. Для Rolls Royce и Uber данные — главное оружие в арсенале конкурентной борьбы: они позволяют компаниям совершенствовать свои продукты и услуги, контролировать работников, оптимизировать производственные алгоритмы и тем самым наращивать своё конкурентное преимущество. Аналогично платформы типа AWS и Predix заточены на возведение базовой инфраструктуры (и владение ею), необходимой для сбора, анализа и обработки данных, которые другие компании смогут использовать, и за использование своих услуг взимают ренту. В каждом случае ключевым элементом бизнес-модели является сбор огромных массивов данных, а платформа обеспечивает для этого идеальный экстрактивный аппарат.

В этой новой бизнес-форме сплелись воедино несколько долгосрочных трендов и краткосрочных особенностей текущего экономического цикла. Дрейф к бережливому производству и цепям поставок «точно вовремя» наблюдается с 1970-х гг., и цифровые платформы сегодня лишь продолжают его в более акцентированной вариации. То же касается и тренда привлечения внешних подрядчиков (аутсорсинга). Даже компании, для которых практики аутсорсинга совершенно нетипичны, его не избежали. Например, модерирование контента для Google и Facebook обычно выполняется на Филиппинах, где порядка 100 тыс. работников просматривают контент в социальных сетях и в облачном хранилище¹⁰⁰. А Amazon отличается рекордно низким уровнем оплаты труда для работников складов, которые опутаны немыслимо тщательной системой надзора и контроля. Названные компании просто продолжают мировой тренд для выполнения работ, требующих низкой квалификации, привлекать внешних подрядчиков и держать внутри компании только хорошо оплачиваемое ядро высококвалифицированного персонала. В более широком смысле весь рост уровня занятости после 2008 г. в США происходил за счёт работников в нетрадиционных сегментах, таких как внешние подрядчики и рабочие в режиме «по вызову». Эта тенденция аутсорсинга и создания «бережливых» бизнес-моделей принимает крайние формы в таких случаях, как Uber, который настроен на извлечение прибыли в условиях отсутствия активов. Впрочем, как мы видели, их прибыльность в посткризисный период объясняется, скорее, сдерживанием уровня оплаты труда. Даже журнал «Economist» был вынужден признать, что если бы после 2008 г. «доля национального валового дохода, выплаченная в виде зарплаты, поднялась обратно до среднего уровня 1990-х гг., прибыльность американских компаний упала бы на одну пятую»¹⁰¹ А так получается, что отчаявшееся «избыточное» население обеспечило значительный приток работников на низкооплачиваемые рабочие места, предполагающие низкую квалификацию исполнителя. Эта группа работников, которых можно эксплуатировать, пересеклась с огромными объёмами избыточного капитала, выброшенного в мир низких процентных ставок. Уклонение от налогов, высокий уровень корпоративных сбережений, стимулирующая кредитно-денежная политика — всё сошлось, и большие объёмы капитала оказались в поиске того, что принесёт прибыль. Так что неудивительно, что после 2010 г. мы наблюдаем активное финансирование технологических стартапов. «Бережливая» экономика платформ в этом контексте — в эпоху крайне низких процентных ставок и удручающих инвестиционных возможностей — оказывается, скорее, отдушиной для избыточного капитала, а не отрядом авангарда, способным оживить капитализм.

Но если «бережливые» платформы представляются нам явлением скоротечным, то другие примеры платформ, описанные в данной главе, указывают на важный сдвиг в режиме функционирования капиталистических фирм. Благодаря цифровым технологиям платформы возникают как инструмент, который ведёт за собой и контролирует отрасли. В точке кульминации они подчиняют себе производство, логистику и дизайн, поскольку образуют базовый ландшафт, в котором функционирует вся отрасль. Благодаря им в целом ряде новых отраслей произошёл сдвиг от продуктов к услугам, а кое-кто даже заявил о том, что эпоха обладания собственностью осталась в прошлом. Однако давайте выражаться точнее: в прошлое ушли не отношения собственности, а их концентрация. Благочестивые высказывания об «эпохе доступности» — не более чем пустые разговоры, напускающие туману на реальную ситуацию. Аналогично, если «бережливые» платформы ориентированы на то, чтобы фактически не владеть никакими активами, более приземлённые платформы, как раз наоборот, возводят обширную инфраструктуру, тратят изрядные суммы на покупку других компаний и инвестируют в собственные производственные мощности. Они владеют отнюдь не только информацией — они становятся владельцами инфраструктур общества. А значит, при любом анализе эффекта этих платформ на экономику следует принимать во внимание их монополистические тенденции.