巨大なケチャップを絞るだけの信じられないほど複雑なエンジニアリングを構築していますか?

The Jetsons から Juicero まで: 世界をより快適な場所にする

過去 10 年間、テクノロジーは「世界をより良い場所にする」ことを約束しました。しかし、それは配信されていますか？ 2010 年代初頭以降、かなりのメディアの注目と資金提供を受けた製品とサービスをいくつか見てみましょう。

• Yo は、ユーザーが連絡先に「Yo」という単語を送信できるようにしました。
• ボデガ、当時のストックウェルは、住宅の建物に自動販売機を設置することで、街角の店舗を置き換えることを目指していました（便利なトイレットペーパーの交換に理想的です。私がサンフランシスコに住んでいたとき、これらの自動販売機のおかげで、かなり絶望的なコンビニエンスストアの運営を免れました）。
• Juicero は400 ドルのジューサーを販売しました。
• Thync は、脳に送られる電気信号によってリラクゼーションまたは刺激を誘発すると主張するウェアラブル デバイスを開発しました。
• LuminAID は、太陽電池式のインフレータブル ランタンを作成しました。
• Pavlokは、ユーザーが爪を噛む、寝坊するなどの「悪い習慣」をしているときに電気ショックを与えるウェアラブル デバイスです。
• Cuddlr 、そしてSpoonrは、ユーザーが自分の地域で寄り添う人を見つけることを可能にしました
• Airpnp は、有料で見知らぬ人に自分のバスルームを貸し出すことを可能にしました。
• Hater は、共通の嫌悪感に基づいて人々をマッチングする出会い系アプリです。
• Cicret は、タッチスクリーンを皮膚に投影するブレスレットを作成し、実際に触れずに携帯電話を制御できるようにすることを約束しました。

ユートピアを約束するテクノロジーの発見と発明が氾濫する中、現実は依然として圧倒されます。リストの大部分は、ニッチなニーズに対応しています。多くの起業家にとって、皮肉な目的は、大学のキャンパス (または母親) が提供しなくなったすべてのものを提供することです。これは、ジェットソンズの未来の幼稚なバージョンです。すべてが「世界を変える」と呼ばれるとき、本当は何ですか?

HBO の風刺映画「シリコン バレー」のライター兼プロデューサーであるクレイ ターバー氏は、一部の大手テクノロジー企業は従業員に「私たちは世界をより良い場所にしています」と発言することを禁じていると指摘しています。ターバーは冗談めかして、「少なくとも、世界をより良い場所にしていると人々に言わないようにすることで、私たちは世界をより良い場所にしています。」

過去のフロップのリストに偏りがあると思われる場合は、一理あるかもしれません。ただし、後知恵は常に 22-22 です。実際には、最近の技術トレンドでさえ、ナポレオン コンプレックスに苦しむスタートアップが蔓延しています。経済学者のロバート J. ゴードンは、技術者や投資家の主張にもかかわらず、パターン認識に焦点を当てた今日の AI は、電気や内燃機関ほど画期的ではないと主張しています。世界を破壊する革命がすぐに起こるとは思わないでください。

私たちは快適さの危機に瀕しています。創業者から影響力のある投資家に至るまで、科学とテクノロジーの分野で最も頭脳明晰な人々は、誇大広告、外部からの検証、適合性に夢中になっているようです。持続可能なビジネスよりもベンチャーキャピタルを優先し、独自のニーズを無視してトレンドを追いかけ、批判的なフィードバックや多様な視点を求めるのではなく、「イエス」の人々で自分を囲むことは、すべて誤った試みです.

無数の有能な個人が、SaaS 企業やクッキーカッターの消費者向けスタートアップなど、安全で漸進的なベンチャーを選びます。これらの追求はいくつかの利益をもたらすかもしれませんが、最終的には、実存的なものを含む重大な人間の課題を無視しています.これは進歩を阻害するだけでなく、才能のある個人が世界に永続的な影響を残す機会を逃したことを表しています.本質的に、非常に有能な人にとって、高貴な探求を避けることは中立的なだけでなく、社会にとって正味のマイナスです.

速度がすべて

価値のある取り組みとは、社会的影響力の証明を正当に主張するのに十分なほど実質的な問題を対象とするものです。成功する可能性が低い困難な課題ですが、運用の複雑さを見逃すほど魅力的な社会的約束があります。例えば、汎用人工知能 (AGI)、アルツハイマー病の治療、持続可能な核融合、さらにはネットワーク状態の構築などです。

ただし、「ミッション」が「不可能」だからといって、「ストーリーテリング、エクスペリエンス、コミュニティを通じて web3 の未来を形作る」など、追求する価値があるとは限りません。難易度軸はパズルの 1 ピースにすぎず、問題に対するやや一次元的な視点です。角度のないハードミッションは、がんとの戦争のように、せいぜいスタイルの練習であり、最悪の場合、セラノスのように純粋なフガジです.

世界を改善するための野心的な取り組みの必要性は、技術の速度によって促進されます。これは、多くの場合、営業レバレッジの程度によって測定されます。これは、変化に応じて企業の営業利益がどれだけ変化するかを説明する、変動費に対する固定費の比率です。収益で。ユニット エコノミクスは、幅広い採用の真実を物語っています。それか、特別な秘密を知るか、技術レベルで真実を垣間見るかのどちらかであり、ゲームをひっくり返すことができます.

ムーンショット ビルダーは、技術、研究、フィールドワークに関する深い知識と理解を持つ人と、実行と運用に優れている人の 2 つのタイプに分類できます。最初のグループは大胆なブレークスルーを発見し、2 番目のグループは開発を加速して確実に実現します。どちらの役割も社会のニーズを満たす上で重要であり、この枠組みの中で自分の独自の強みを認識することが重要です。あなたの著者は行動を起こす人です。

非科学的かつ非技術的な専門家として、私は科学的洞察の生成プロセスについてはほとんど何も言えません.しかし、私は非常に大きなパターンと非常に小さなパターンの両方に興味があります。つまり、市場と人間の行動がどのように変化するか、そして製品のユニットエコノミクスが最も原子のようなレベルでどのように技術速度の物語を語ることができるかです.

リソースの割り当てに関しては、それがお金であれ、時間であれ、エネルギーであれ、速度がすべてです。

3 つのケーススタディ

例外的なクエストは、顕著な速度を示しながら、重大な社会問題に対処するものです。クエストの潜在的な影響を評価することは簡単かもしれませんが、速度を理解することはより複雑です。速度は変化のペースを示す学習要因を表します。これは、画期的な技術を広く採用される製品にするために重要な採用コストを削減するための代理として機能します。

技術の累積設置容量として測定される経験とその技術の価格との関係は、その技術の学習曲線と呼ばれます。エクスペリエンスが 2 倍になるごとに相対的に低下する価格が、テクノロジーの学習率です。

より多くの生産が価格の下落につながることは驚くべきことではありません。そのような「規模の経済」は、製造業の多くの場所で見られます。すでに夕食を作っている場合は、追加のゲストを収容するのにそれほど手間はかかりません。

60 年以上にわたり、技術学習の概念は、経験が蓄積されるにつれて技術のパフォーマンスが向上することを示唆してきました。将来のすべての技術的進歩を予測する最善の方法は、学習曲線を示すパラダイムに集中することだと私は主張します。

技術の学習曲線から恩恵を受けたイノベーションの例は枚挙に暇がありません。 LED 照明は、従来の電球に代わる手頃な価格のエネルギー効率の高い代替品として登場しました。電気自動車は現在、ガソリン車に代わる価格競争力のある代替品を提供しています。

将来への期待を正しくするには、学習曲線に従うテクノロジーに多くの注意を払う必要があります。最初は、宇宙のハイテク衛星でしか見つけられなかったかもしれませんが、未来は彼らのものです。

ほとんどのテクノロジーは明らかに学習曲線をたどりません。自転車、冷蔵庫、または石炭火力発電所の価格は、生産量が増えても指数関数的に低下するわけではありません。しかし、コンピューター、太陽光発電、バッテリーなどの機能を備えているものには注意が必要です。それらは最初は非常にニッチなアプリケーションでしか見られないかもしれませんが、数十年後にはどこにでもあります.

将来についての私たちの期待を正しく理解するために、今日、上流の技術パラダイムがユニットエコノミクスの学習曲線を示している3つの重要な分野があると私は主張します - 半導体、癌検出、および太陽電池です。

ムーアの法則と半導体

1960 年代、Intel の共同設立者である Gordon Moore は、集積回路内のトランジスタの数が時計のようなペースで 2 倍になり、同じコストで処理能力が向上することを観察しました。ムーアにとって、進歩が続けられない理由はありませんでした。そして、ありませんでした。

半導体がより安価で効率的になるにつれて、半導体は私たちの日常生活のより多くの側面に浸透しました。概して、電話から車、電化製品に至るまで、私たちがすでに使用しているものの改善を推進し続けてきました。そしてもちろん、 chatGPTがあります。これは、この時点で聞いたことのない岩の下に住んでいる必要があります。何でも聞いてみてください。自信を持って教えてくれます…そうですね。

台湾のチップ産業のゴッドファーザーとして知られるモーリス・チャンは、この概念を「学習曲線価格設定」または「経験曲線価格設定」と呼ばれる革新的な価格設定モデルに発展させました。その結果、彼は市場シェアを獲得し、生産ラインを最大能力で稼働させ、時間を短縮して歩留まりを向上させました。

半導体産業が人間の進歩に及ぼす重大な影響を最上級の表現で十分に説明することはできませんが、半導体の使用の拡大は、時の試練に耐えてきたこの産業の根本的な重要性を明確に示しています。

20 世紀の産業界に石油があったように、半導体から作られたトランジスタ化された極小のコンピューター チップは、21 世紀の情報社会の生命線となっています。今日のコンピュータ チップを搭載したユビキタスな電子インフラストラクチャがなければ、事実上何も機能しません。チップ製造は、世界がこれまでに見た中で最も複雑で、プロセス管理された産業である可能性があります。

ムーアの法則は、これらのトランジスタのサイズの縮小と性能の経路を正確に示しています。投資家、生産者、システム メーカー、および消費者はすべて、コンピュータ チップの製品サイクルのスイス時計のような規則性から恩恵を受けました。世界の他のどのビジネスとも異なり、半導体業界には、ムーアの法則のリズムに合わせて組織化された明確な技術的速度を備えた、正確で実証済みの未来へのロードマップがありました。

フラットレーの法則とがんの早期発見

がんは引き続き公衆衛生上の差し迫った問題であり、1990 年以降の死亡率の減少は心血管疾患の 50% 以上の減少と比較してわずか 19% に過ぎません。 COVID-19 のパンデミックは、数百万人に影響を与えるスクリーニングや診断を逃したため、がんに対処する緊急性をさらに高めています。それにもかかわらず、診断と治療のイノベーションの進歩は、がんの死亡率を大幅に低下させる可能性を提供します。

がんは進行性の疾患であり、進行した腫瘍は不均衡な数の死亡者を占めるため、早期発見が最も重要です。分子検査は、腫瘍専門医が最も効果的な治療法を選択する際の指針となる腫瘍特異的変異を特定するため、精密治療に不可欠です。

約 20 年前、ヒトゲノムが最初に配列決定されたとき、国立衛生研究所 (NIH) の研究者チームは、このタスクを達成するのに約 15 年と 27 億ドル以上を要しました。今日、ヒトゲノムはおよそ 1 日で配列決定でき、費用は約 500 ドルであり、コストはすぐに 100 ドルに下がると予想されています。フラットレーの法則 (前イルミナの CEO にちなんで名付けられた) は、ムーアの法則に類似しており、さらに速い進歩と大幅なコスト削減を示しています。

Flatley の法則は、1 回の採血で複数のがんの種類を特定できる多がん早期発見 (MCED) 検査など、がん発見検査のコストが低下していることを浮き彫りにしています。これらの検査は、500 ドルの償還価格でがん死亡率を 15% 低下させる可能性があり、広範な採用の真の転換点を示しています。

償還可能な検査は、がん検出のシェリング ポイントです。価格の下落と精度の継続的な改善により、多発がん早期発見 (MCED) はほとんどの人にとって定期的な検査の一部となり、前例のない数のがん関連死を回避することができます。

ライトの法則と太陽電池

排出量を削減するために、世界は低炭素エネルギー システムに急速に移行する必要があります。世界の温室効果ガス排出量の約 4 分の 3 は、エネルギーと産業によるものです。このエネルギー移行の障壁の 1 つは、さまざまなエネルギー源の相対的なコストです。化石燃料は再生可能エネルギーよりも安価であるため、支配的なエネルギー源になりました。

ありがたいことに、これは急速に変化しています。再生可能技術のコストは急落しました。現在、それらはコスト競争力があるか、新しい化石燃料よりも安価です。 2009 年には石炭の 3 倍以上の価格でした。今ではスクリプトがひっくり返され、新しい太陽光発電所は、新しい石炭発電所よりもほぼ 3 倍安くなります。太陽光発電の電気料金は、2009 年から 2019 年の間に 89% 下落しました。

しかし、電気技術自体のコストは、この移行にとって重要なことの一部にすぎません。再生可能エネルギーが直面する課題の 1 つは、断続的にエネルギーを生産することです。太陽がいつも輝いているわけではなく、風がいつも吹いているとは限らないため、1 日を通して安定した発電の流れが得られるわけではありません。明らかな解決策は、余分なエネルギーを蓄え、後で放出することです。しかし、そのためには大量のエネルギー貯蔵が必要であり、これによりエネルギー システムに多大なコストがかかります。

リチウムイオン電池セルの価格は、過去 30 年間で 97% 下落しました。 1991 年には 7,500 ドルだった 1 キロワット時容量のバッテリーは、2018 年にはわずか 181 ドルでした。これは 41 分の 1 です。有望なことは、価格が依然として急落していることです。コストは 2014 年から 2018 年の間に半分になりました。わずか 4 年で半分になりました。

これを概観すると、最も手頃なモデルの 1 つである人気の日産リーフ電気自動車は、40 kWh のバッテリーを搭載しています。 2018 年の価格では、バッテリーの価格は約 7,300 ドルです。 1991 年に同じモデルを購入しようとすると想像してみてください。バッテリーだけで 300,000 ドルかかります。

これが意味することは、特定の電気容量に対してバッテリーが小型化および軽量化されているということです。携帯電話の軽量化とスリム化に伴い、これに気付いたかもしれません。一部のバッテリー技術の主な欠点の 1 つは重く、化石燃料を動力とする多くの技術での使用が制限されているため、これは重要な技術的改善です。

イノベーションを抵抗できないものにする

テクノロジーの歴史は、広く採用される画期的なイノベーションによって形作られてきました。しかし、「世界を変える」ベンチャーの大部分は、機能的には経済的なノイズに相当します。 2 桁の GDP を達成し、がんを治し、環境破壊を食い止めるには、経済学が単純な大胆な技術が必要です。強気相場、豊富なベンチャー キャピタルの資金調達、反逆者の創設者に関するザッカーバーグ風の神話が、この公式の後半の水域を混乱させました。これは完全に逆です。

さらに、技術パラダイムに関する最悪の誤解の 1 つは、それらが一夜にして起こるというものです。彼らはしません。社会的な技術革新は非常にまれであり、実装上の課題は技術的な考慮事項だけよりもはるかに大きくなります。

技術進歩の記録には、挫折の歴史が散りばめられています。これは、規模の不経済と、価格を下げて採用を促進するために必要な経済曲線を達成できないことに起因します。原子力発電は、この現象の代表的な例です。

多くの場所で、発電所の建設は時間の経過とともに費用がかさみます。原子力は低炭素の電力源であり、これまで見てきたように最も安全な電力源の 1 つであるため、これはもちろん非常に残念なことです。価格が上昇する理由の 1 つは、原子力発電の規制強化です。 2 つ目の理由は、ここ数年、世界中で多くの原子力発電所が建設されていないため、サプライ チェーンが小さく、競争力がなく、規模の経済の恩恵を受けていないことです。結局のところ、学習曲線とは、あるインスタンスで収集された知識を別のインスタンスに転送することを意味します。繰り返しなし、学習なし。

革新的な技術パラダイムのコストを削減することは、広範な採用を達成するために不可欠です。従来のバイオプシーや化石燃料を超える再生可能エネルギーと比較した MCED の技術的利点は、これらのイノベーションが代替品と同等のコストを達成できない限り、社会にとってほとんど重要ではありません。進歩の重要な指標はユニットエコノミクスにあります。

テクノロジー業界に積極的に関与している、投資している、または単に情熱を持っている場合は、一歩下がって、10 分間の食料品配達のスタートアップまたは Web3 コミュニティ用に設計されたツールでの仕事を慎重に評価することをお勧めします。彼らの使命を厳しく批判的に見て、果物の巨大なケチャップの小袋を絞るだけの「信じられないほど複雑なエンジニアリング」を構築しているかどうかを検討してください.