ОРЛОВСКИЙ Виктор, управляющий партнер R136 Ventures (США)

02.08.2024

Виктор Орловский: «У меня есть план, как трансформировать мир» (США)

Виктор Орловский, управляющий партнер калифорнийской компании R136 Ventures, занимается венчурными инвестициями в Кремниевой долине и пишет книги — например, о различиях между фирмами-носорогами и фирмами-единорогами (Орловский В. М., Коровкин В. В. От носорога к единорогу. Как провести компанию через трансформацию в цифровую эпоху и избежать смертельных ловушек. М.: Бомбора, 2020). Он рассказал «Коммерсанту UK», зачем получать бизнес-образование, где корпорации берут инновационные идеи, почему самые революционные идеи рождаются в стартапах и почему нужны законы против киберпреступности.

— В интервью нашему изданию Евгений Чичваркин сказал, что программы MBA нужны только для поиска сексуальных партнеров. А что вам дала программа в Уорикском университете?

— В своей прошлой корпоративной жизни, когда я работал в крупном российском банке, а Евгений руководил компанией «Евросеть», мы несколько раз общались. Если бы мне тогда сказали, что он окончил МВА, я бы сильно удивился. Потому что он талантливый бизнесмен (таких, как он, в США называют street smart), и обучение МВА было бы для него тратой времени. Но все люди разные, поэтому я бы не сказал, что это трата времени для всех. В 2006–2007 годах я учился на MBA-программе в Уорике (Warwick University) как высокопоставленный сотрудник и партнер компании IBM Global Business Service. Я прошел курс, но не получил диплом. Программа была хорошей, но MBA — это прежде всего не знания, которые ты приобретаешь, а нетворк, где ты общаешься. Я много учился в Стэнфорде, но это также была корпоративная программа. Несмотря на то что я практически прошел курс MBA в Стэнфорде (за что я очень благодарен банку, в котором работал), у корпоративного обучения есть недостаток: ты общаешься со своими коллегами. А когда ты коммуницируешь с разными людьми, это сильно обогащает студента как менеджера и бизнесмена.

Я давно живу в Кремниевой долине и много общаюсь с преподавателями и студентами из Стэнфорда и могу сказать, что там эволюция студентов, приходящих на программу МВА, за десять лет фундаментально поменялась. Если раньше МВА оканчивали, чтобы сделать карьерный рывок и претендовать на позицию руководителя, то сейчас люди поступают на нее не ради карьерного лифта. Они хотят смены парадигмы для себя, заняться чем-то другим, и под этим другим они подразумевают бизнес. На МВА Стэнфорда поступают лучшие в мире студенты, в том числе и сотрудники различных корпораций. В России лучшие программы МВА — в Сколкове и Высшей школе экономики, во многом тоже из-за комьюнити. В Стэнфорде больше 90% выпускников MBA хотят стать стартаперами. Они мечтают открыть собственные компании и пройти путь, который до них прошли основатели Google Сергей Брин с Ларри Пейджем, основатель Nvidia Дженсен Хуанг и многие другие создатели глобальных бизнесов.

Программа МВА — это не трата времени. Она дает синергетический эффект — практические знания и нетворк (общение с лучшими, которое вас обогатит), возможность найти сооснователей и построить отношения, благодаря которым рождаются уникальные компании. Только не разменивайтесь по мелочам. Нужно поступать именно в лучшие школы, с самым сильным подбором студентов.

— В одном из интервью три года назад вы сказали, что технологический прогресс вас пугает только на 5%. Потом появился ChatGPT, и даже среди ученых обнаружились сторонники принудительного сдерживания развития и внедрения продуктов на основе искусственного интеллекта. Ваше отношение к прогрессу осталось прежним?

— За это время мое отношение к технологическому прогрессу даже улучшилось, в особенности из-за развития генеративного искусственного интеллекта. Сегодня мы проживаем четвертую технологическую революцию. Начало первой технологической, или индустриальной революции заложила классическая физика (законы Ньютона), которая помогла создать механизмы, приводящие машины в движение силой пара или газа, нефти и так далее. Вторая, которой мы обязаны британскому физику и математику Джеймсу Максвеллу, принесла миру электричество и двигатели внутреннего сгорания. Третий этап технологического прогресса начался в 1960-е годы. Альберт Эйнштейн, открывший релятивистские законы, и целая плеяда физиков, открывших законы квантовой механики, подарили нам компьютеры, микропроцессоры на основе кремния. Мы сейчас находимся на этом этапе. Четвертая же технологическая революция создала искусственный интеллект. Мы не можем назвать отдельных ученых, создавших эту математику (алгоритмы), но тем не менее снова произошла такая смена парадигм, которая ведет к смене технологической формации (новым механизмам, устройствам, программам).

Прогресс, технологии фундаментально увеличивают степень демократии. Например, раньше на каретах ездила только элита, а машины стали доступны всем. Прогресс пересадил богатых людей на «Теслу» — инновационный, но не самый дорогой автомобиль в мире. С часами произошло то же самое: дорогие марки сменились функциональными Apple Watch. Следующая революция движется к новой волне демократизации, когда каждый получит инструменты, которые раньше были доступны немногим: супершколу, суперментора, суперучителя. Это главное, чему сможет способствовать генеративный искусственный интеллект. В следующем поколении генеративного ИИ человечество получит суперучителя с учебниками и программой, адаптированной под каждого конкретного ребенка, и это каждому даст возможность стать следующим Эйнштейном. Если сейчас им может стать только каждый сотый ребенок, потому что только каждый сотый имеет доступ к более-менее качественному образованию, то теперь такой доступ появится у всех и будет практически бесплатным. Недавно основатель и генеральный директор OpenAI Сэм Альтман со своим сооснователем начал проект по созданию сервиса, который изменит отношение к здоровью, улучшит качество жизни за счет персонализированного мониторинга и индивидуальных советов. Я уверен, что стоимость подписки будет доступной. Поэтому я считаю, что ИИ полезен для общества.

Второе наблюдение — каждый раз технологический скачок закрывал одни рабочие места и создавал новые. Извозчики исчезли, но появились водители, которых стало гораздо больше, чем извозчиков. Скоро благодаря генеративному ИИ транспорт станет автономным, и водители станут не нужны, в Китае их уже заменяют роботакси. Конечно же, таксисты бастуют. Так люди всегда делали, сопротивляясь прогрессу. Но то, что казалось закатом их карьеры, открывало значительно более радужные перспективы. Технологии ИИ уволят с текущей работы таксистов, финансистов, юристов, работников контакт-центров, но создадут больше возможностей, чем заберут. Например, многие смогут заниматься креативными профессиями — писать тексты, музыку, снимать клипы, создавать виртуальные миры и так далее.

Реальная экономика ограничена реальным потреблением. Люди не могут больше пить и есть, чем это биологически возможно. Они не могут потреблять больше реальных товаров, но они могут создавать и потреблять ничем не ограниченное количество виртуальных товаров, услуг и информации. Четвертая технологическая революция приведет к переходу основной экономики в виртуальный режим. То есть источник роста ВВП будет лежать в создании и продаже виртуальных товаров и услуг, и именно в этой области находится наибольшая ценность. Не ругайте своих детей, которые только и делают, что играют. Возможно, это и есть их будущая профессия. Это хорошо для человечества, потому что из-за роботизации не будет ограничения в знаниях и специалистах. Генеративный ИИ принесет с собой огромный рынок виртуальной экономики, который сейчас находится в зачаточном состоянии. Он сравняется, а возможно, и превысит по объемам рынок реальной экономики. Скептики прогнозируют, что ИИ превзойдет возможности человечества через десять лет, энтузиасты называют 2027 год. Я думаю, что истина где-то посередине.

Третий этап развития ИИ — научить его пониманию реального мира. Сейчас много спорят, обладает ли ИИ сознанием или нет. Само понятие сознания плохо определено, у ученых нет общей позиции по поводу этого термина. Большие языковые модели (LLM), скорее всего, не поймут структуру реальности окружающего мира, так как это модели компиляции, но это лишь означает, что нужна другая математика, другие алгоритмы. Пока мы не знаем, как работает математика, алгоритмы нашего мозга, но когда они станут понятны, их можно будет воспроизвести в компьютерах. Сегодня ученые останавливаются на том, что супер-ИИ сможет понимать и исследовать окружающий мир. Есть еще один уровень — ИИ, который постулирует концепции. Пророки и философы — это люди, создавшие великие концепции, которые устанавливают в обществе системы отношений не только на годы, но и на тысячелетия. Это выше, чем создание новой науки, больше, чем осмысление законов природы, потому что мы, как социальные существа, живем этими историями. Сможет ли ИИ стать сверхчеловеком (superhuman), суперинтеллектом в смысле следующего суперфилософа, который найдет для человечества идеальную концепцию, и мы все в нее поверим? Думаю, что это будет высшей точкой его эволюции. ИИ сможет повести нас, все человечество за собой, создав единую концепцию, философию для каждого из нас, и примирить нас. Сможет ли такой ИИ погубить человечество? Наверное, да, но зачем ему это? Это хороший вопрос, чтобы понять, что такое superhuman. Согласно теории Дарвина, выживает не сильнейший, а тот, кто быстрее адаптируется. Это всегда быстрее происходит в симбиозе. Мы живем в симбиотичном мире, и сверхсущество будет понимать, что жить в симбиозе лучше, чем властвовать над миром. И любой сверхинтеллект будет априори гуманным, поэтому он будет стараться с нами договориться. Проблема в том, что ИИ — это еще и оружие. И если оно окажется не в тех руках, здесь могут возникнуть проблемы. И такое уже происходит. Количество кибератак с помощью ИИ за последние два года значительно выросло. Надо ограничить не ИИ, а людей, чтобы ИИ не попал в руки злоумышленников. Нужно создавать соответствующие законы.

— Какая из стран наиболее продвинулись в создании такого законодательства?

— Больше всего в этом смысле продвинулись в Европейском союзе: там уже прописывают структуру и устанавливают правила использования ИИ. Но все страны, кроме США и Китая, во многом пропустили цифровую ИИ-революцию и теперь догоняют. ИИ все еще сильно зависит от фундаментальных университетских исследований. Главную роль здесь играют США и Китай. В этих странах есть свои компании-чемпионы: OpenAI, Anthropic и американские и китайские бигтехи. В Европе тоже есть свои чемпионы, такие как Mistral AI — французская компания, специализирующаяся на продуктах искусственного интеллекта.

Страны пытаются не допустить создание одного игрока, каким стал Google в онлайн-поиске с долей рынка за пределами Китая в 94%. Но вряд ли из этого что-то получится: в цифровом мире всегда побеждает один игрок. В Европе ИИ-компании в основном были созданы выпускниками Оксфорда и Кембриджа (в том числе и бывшими сотрудниками DeepMind). Такие же компании открываются в Индии, России, Израиле, Латинской Америке, на Ближнем Востоке. Повторю, я думаю, что победителей в этой гонке будет немного. Скорее всего, мы увидим доминанту — игрока с 50% рынка и выше, а остальные будут занимать отдельные ниши. В Калифорнии сосредоточено 85% всех инвестиций и талантов в области ИИ, 10% приходится на Китай и 5% на Европу.

В ряде стран регуляторы пытаются принять довольно жесткие законы, ограничивающие работу генеративных алгоритмов ИИ, которые могут поставить крест на развитии всего этого направления в целом. Но это, к сожалению, просто популизм, который в политике диктуют во многом технологические изменения. Сегодня голоса избирателей — это, по сути «Фейсбук», Google и другие. Пропаганда сейчас — это не политики, а умные алгоритмы, задача которых — увеличивать экранное время. И алгоритмы бигтехов знают нас даже лучше, чем вы сами себя. Парадигма политического выбора строится через соцсети. Медиа таргетируют то, что уже закреплено в наших предпочтениях. Все это нужно для того, чтобы заинтересовать пользователей, чтобы они как можно больше времени проводили в Сети. Так работают алгоритмы машинного обучения, персонализации. Именно поэтому во всем мире мы видим поляризацию мнений. Это вина экономической модели и умных алгоритмов, которые только укрепляют наши взгляды, какими бы они ни были. Медиа превращают избирательный цикл с выборами раз в несколько лет в ежедневные, если не ежеминутные выборы. Наши общественные институты оказались не готовы к тому, чтобы противостоять такому натиску. Если раньше между, например, демократами и республиканцами в США, лейбористами и консерваторами в Англии было сложно понять разницу, то сейчас она видна во всем. В этом, как ни странно, вина новых технологий, разделяющих людей. С одной стороны, эти технологии демократизируют доступ к информации, с другой стороны, сильно влияют на ее восприятие. С приходом ИИ будет все сложнее противостоять пропаганде, навязанной алгоритмами.

Я надеюсь, что общество научится использовать ИИ во благо и сможет пересмотреть работу таких алгоритмов. ИИ должен стать контролером и цензором того, какая информация и каким образом поступает нам, пользователям, и не разделять нас, а объединять. Именно такую задачу может решить универсальный сверхумный ИИ, но для этого нужно поменять сам принцип работы медиа — уйти от рекламной модели и повышения экранного времени и перейти к модели, когда ИИ определяет то, что нужно для общественного блага, мира и взаимопонимания между людьми, поиска компромисса и сближения, а не разъединения. Но для этого нужна большая политическая воля.

— Какие самые смелые питчи в области ИИ у вас были в последние месяцы?

— Я бы разделил все питчи по ИИ на четыре слоя. Первая категория — основные модели (foundational software), то, что делают OpenAI, Anthropic, то есть большие языковые модели (LLM). Один из самых интересных питчей — это попытка создать универсальную большую языковую модель для нашего физического мира и универсальный сверхинтеллект и научить модель понимать природу реальности нашего мира, физические законы, на основании которых наш мир функционирует. Фактическое применение такой платформы, если проект удастся (привлечены крупные инвестиции), даст возможность фактически создать из ИИ ученого. Такая модель понимает природу этого мира, пытается постулировать новые причинно-следственные связи, выводить из них новые законы и пытаться их проверить.

Второй слой — прикладные задачи. Например, платформа по управлению продажами, обучающая продавцов делать холодные запросы, рассылки. Сейчас этим занимаются люди и не очень умные системы. Меня поражает качество некоторых новых сервисов: система сначала досконально изучает всю информацию о потребителе, доступную в интернете, делает анализ психотипа по фото и формулирует адресное сообщение, на которое невозможно не ответить. И уровень конверсии запросов вырастает в разы. В прикладной сфере существует огромное количество задач от автоматизации работы контакт-центров до переводчиков, юристов, финансистов или программистов. Не будет универсальных решений, в каждой области знаний будут свои. Они будут основаны на больших языковых моделях первого слоя, но будут отличаться друг от друга специфическими знаниями и интерфейсами. Количество стартапов в области генеративного ИИ будет расти не только потому, что есть хайп и все хотят в них проинвестировать, но и потому, что их стало намного проще делать.

Третий слой — инструментарий, например платформы для обработки, запуска, тестирования больших языковых моделей или системы управления данными. Единственная экспонента, которая не имеет никакого логического ограничения,— экспонента накопления данных, доступных для обработки алгоритмами. Этих данных будет становиться все больше, и эта экспонента никогда не закончится. А значит, и систем по работе с данными всегда будет недостаточно, все время будут появляться более сложные задачи. Мы недавно продали компанию (Deci AI), которая делала инструментарий для уменьшения параметров больших языковых моделей без участия людей, корпорации Nvidia.

Четвертый слой — фундаментальные базы данных, которые заменяют классические и неоклассические. Есть перспективные направления — векторные и графовые базы данных (сейчас они очень быстро развиваются), которые нужны для более эффективной работы с данными LLM.

— Расскажите тем, кто не читал вашу книгу, о различиях между носорогами и единорогами.

— Я бы сказал, что это прежде всего разные ДНК. Много лет прослеживается интересная тенденция: инновации в бизнесе — удел стартапов. Если какие-то инновационные идеи и появляются в большой компании, то это почти всегда приобретенные на стороне стартапы, которые инкорпорируются во внутреннюю бизнес-инфраструктуру. Почему идея SpaceX, Tesla, OpenAI, Amazon, Google, Meta родилась не внутри крупных корпораций, а в стартапах? Потому что инновации — это огромный риск. Корпорации не рискуют, потому что они могут потерять уже прибыльный бизнес, у них нет права на ошибку. У стартапа, кроме идеи, на которой он сфокусирован, нет ничего. Стартаперы рискуют, ошибаются, кто-то добивается успеха (абсолютное меньшинство), кто-то нет (абсолютное большинство). Мы знаем только истории успеха, например Revolut, но мы не знаем, сколько похожих стартапов провалилось. Главное отличие носорогов от единорогов — все инновации всегда будут рождаться в стартапах. Когда единорог достигает успеха и у него появляются активы, которые он боится потерять, он превращается в носорога. Он перестает рисковать, вкладываться в революционные идеи и покупает уже готовые инновационные стартапы. Многие компании это понимают и изо всех сил стараются не потерять свою ДНК единорога. Например, компания Nvidia, крупнейшая по рыночной капитализации в мире (3,34 трлн долларов), параноидально боится потерять свою ДНК единорога. Но довольно сложно балансировать на этой грани.

У единорогов инновации как митохондрии в клетках. Процесс инноваций встроен внутрь организации, без них компания не может существовать. В носорогах инновации — это пояс жизни. Если звезда — это материнская компания, то инновационные подразделения должны быть не слишком далеко, чтобы вода не замерзла, и не слишком близко к звезде, чтобы она не превратилась в пар. Единорог легко превращается в носорога. А вот случаи, когда носороги превращаются в единорогов, уникальны в истории бизнеса.

Я недавно делал анализ десяти крупнейших корпораций в США по размеру капитализации. Если взять их за 100%, то более 80%, примерно семь компаний, таких как Meta, Apple, Tesla, Nvidia, Microsoft, Google, пятьдесят лет назад не существовало. Это беспрецедентный случай — создание невероятной ценности через создание стартапов. Я думаю, что через двадцать пять лет в этом списке появятся компании, которые сегодня еще не существуют, и их будет больше 50%. Я предположу, что это будут компании в таких направлениях, как цифровая медицина, энергетика, пищевая промышленность и, надеюсь, образование.

— Согласны ли вы с мнением Ильи Стребулаева, который утверждает, что в ближайшие пять лет половина глобальных корпораций умрет?

— Я думаю, что произойдет смена лидеров. Многие уйдут с главной сцены в массовку, как IBM, Cisco (Nvidia конца 1990-х), Boeing, но корпорации не умрут. И этот процесс будет ускоряться вместе с прогрессом. На сто миллионов телевизоров ушло десятки лет, на сто миллионов пользователей ChatGPT — несколько месяцев. Может ли новый продукт завоевать сто миллионов пользователей за несколько дней, часов, минут? Конечно! Да и мы это с вами сами увидим.

— Если бы вы выпускали вашу книгу сейчас, а не четыре года назад, какой бы раздел и кейсы вы бы добавили?

— Я бы добавил важную вещь, которую не понимал раньше: сегодня мир движется в противоположную сторону от того направления, в котором двигался последние шестьдесят лет. С 1960-х до 2000-х годов мир глобализировался — Китай (трансформация социалистической модели), Россия (распад СССР), Европа (централизовался ЕС плюс Британия). Фактически мы говорим про три вида капитала: финансовый, человеческий (технологии) и культурный, которые с каждым годом становятся более ликвидными. Стало проще передвигаться физически, появилась платежная инфраструктура SWIFT, трансфер технологий, различные коллаборации. Все двигалось за людьми и капиталом. В 2000-х начались протесты антиглобалистов, которые со временем победили, и мир стал менее открытым. Случился «Брексит», референдумы по отделению различных провинций и стран (Каталония хочет отделиться от Испании, Голландия мечтает покинуть ЕС). Появляются многочисленные сдерживающие законы, усложняющие создание глобальных компаний.

Сейчас антиглобализация ускорилась, и ближайшие десять-пятнадцать лет будет жить сложнее, а потом наступит глобализация 2.0. Она будет другой, с отличными от первой правилами и принципами. Люди, живущие сейчас, неспособны прийти к ней, не разрушив старых правил и принципов, но это неизбежный процесс. Почему глобализация, при всей своей привлекательности, не смогла окончательно победить? У этого много объективных причин. Например, за «Брексит» проголосовали условные домохозяйки из Манчестера, которые устали от иммигрантов из Восточной Европы. Политики вынуждены реагировать на общество и поднимать руки за свой электорат. Для изменения тренда нужна либо глобальная катастрофа, либо новые политики, новое поколение людей, уставших от изоляции, которые вновь захотят построить глобализацию, но теперь 2.0. Хочется верить, что с ее наступлением мир станет единым целым, потому что человечество должно развиваться как единый вид, по-другому наша цивилизация не выживет. И я надеюсь, что такой переход к глобализации 2.0 произойдет благодаря новым технологиям. Вот это я бы добавил в старую книгу.

Сейчас я работаю над следующей книгой, которая будет как раз о том, как технологии меняют мир. Я хочу ретроспективно посмотреть на то, что происходило с миром в момент появления новых технологий, и предложить свое решение для глобализации 2.0. У меня есть план, что надо делать политикам, бизнесменам и инновационным лидерам, чтобы наш мир стал снова более глобальным. Как нам трансформировать мир, чтобы он не только устоял, но и получил новое качественное развитие. Я надеюсь, она выйдет в конце 2025 года.

— Revolut — самый успешный стартап Соединенного Королевства. Почему Сторонский выбрал для него британскую прописку, а не уехал в Кремниевую долину?

— Команда Revolut сделала потрясающий продукт и быстро вышла на международный рынок. Они правильно не уехали в США, сделали стартап в Британии и развивают его в Европе. Банк Англии поддерживает экосистему финтеха, для нее разработано гибкое, адаптивное законодательство (созданное около пятнадцати лет назад), есть устав, лицензии. Revolut смог использовать финтехинфраструктуру — они были пионерами. В США тоже есть хорошие финтехкомпании, такие как необанки Chime, Upgrade, но они не поддерживаются ни ЦБ, ни законодателями, и в каждом штате свои законы. Только у нескольких банков (всего 15 тыс.) есть лицензии во всех штатах. В США в принципе сложно строить такой глобальный финтехбизнес: много требований к капиталу, владельцам, необходимо иметь физический офис почти в каждом штате, а иностранным компаниям строить такой бизнес пока экстремально сложно. Рынок другой, и потребители услуг хуже адаптируются к цифровым инновациям (до сих пор там пользуются чеками, кредитками без ПИН-кода). Есть иностранные финтехстартапы, которые развиваются в США, например британский Go Henry, есть несколько израильских компаний, Revolut тоже пытается работать на американском рынке. Но пока еще эти усилия не вознаградились успехом.

— Что вы думаете о венчурном рынке в Британии? Какие тут перспективы?

— Он значительно меньше американского, и если строить компанию и делать все правильно, то в США можно достичь больших результатов: много крупных корпораций, легче привлекать инвестиции. Сегмент В2В — это удел американского рынка, В2С-рынок (за переделами финтеха) тоже намного больше английского. И в долине, и в Сан-Франциско сосредоточено, наверное, в сто раз больше венчурного капитала и талантов, чем в Британии. Поэтому всем компаниям, кроме финтеха, которые хотят строить большой бизнес, я рекомендую ехать в США. В Британии хорошие налоговые вычеты для инвесторов. Благодаря этому механизму среди них много инвесторов-ангелов. В США таких льгот нет.

— США возглавляют мировой рейтинг по числу стартапов-единорогов (641 компания с капитализацией 1 млрд долларов). Насколько Америка технологична в быту? Есть ли взаимосвязь между количеством цифровых компаний и объемами и темпами внедрения технологий? Как с цифровизацией обстоят дела в Британии, которая занимает вторую строчку в рейтинге единорогов (правда, с более скромным показателем — 43 компании)?

— Если говорить про государственные сервисы, то, например, Москва, я думаю, занимает лидирующие позиции в мире по цифровизации городской инфраструктуры и всего, что касается граждан. В США, Британии, да и везде в мире такого уровня нет. Если говорить про технологичные сервисы, то потребители в США ими, конечно, пользуются, и часто первыми в мире. Uber как инновация появился в Калифорнии, и авто без водителей Waymo тоже, а с ними Tesla и многие другие инновационные компании. Но несмотря на то, что первые сервисы по доставке появились в США, такой скорости и удобства, какой достигли их аналоги, например, в России, здесь, конечно, нет. В Москве можно жить без холодильника, там умеют доводить дело до совершенства многие пользовательские сервисы. Я уж не говорю про банковские услуги. Банковские и медицинские сервисы в США очень устаревшие — телефоны, по которым долго дозваниваться, факсы для получения и передачи информации. Цифровизацией обделены сервисы не во всех индустриях, и в Лондоне банковские услуги на достаточно высоком уровне. Остальные сервисы тоже неплохо работают.

— Побудьте немного футурологом. Каким будет Лондон и Нью-Йорк через тридцать лет?

— Люди будут продолжать жить в городах, но не из-за работы. Я считаю, что офлайн-офисы продолжат медленно вымирать, работа станет гибридной, появятся больше визуальных виртуальных сервисов (следующие поколения Vision Pro, Oculus и так далее), и мы будем себя лучше чувствовать в виртуальном пространстве. Нам не нужно будет общение на работе. Но тем не менее люди будут социализироваться, а в городах больше возможностей. Роботы-помощники гуманоидного вида будут привычной историей в кафе, ресторанах и домах. Доставкой займутся дроны. Появятся роботакси и машины без водителей. А в дальнейшем людям вообще запретят водить, автономные авто станут частью дорожной инфраструктуры, транспортная доступность улучшится. За счет массовой автоматизации повысится безопасность. Наступит дополненная реальность (иммерсивные гаджеты). Улицы станут чище, потому что убирать их будут роботы, а не мигранты. А мигранты, как ни странно, займутся креативной работой. Города будут привлекать людей еще больше и станут лучше и комфортнее для жизни.

Авторы Алена Иванова

https://www.kommersant.uk/articles/viktor-orlovskiy-upravlyayuschiy-partner-r136-ventures-z?ysclid=m3kla36our525518165

Wiki