Примерно через десять лет после того, как исследование ВВС было завершено, человек по имени Гордон Мур открыл явление, ставшее впоследствии одним из самых знаменитых технических паттернов.[144] В 1965-м, когда Мур работал в компании Fairchild Semiconductor (и еще не стал одним из основателей корпорации Intel), он опубликовал статью под названием «Объединение большего количества компонентов в интегральных схемах» (Cramming More Components onto Integrated Circuits), в которой описал замеченную им закономерность: количество транзисторов в электронных микросхемах примерно удваивается каждый год (с момента изобретения интегральной схемы в 1958 году). Мур предсказал, что эта тенденция сохранится «как минимум в течение 10 лет». Он был прав. Тенденция действительно сохранилась в течение 10 лет… а потом и еще 10, и еще, и еще. Это предсказание сохраняет свою точность уже в течение полувека и считается таким надежным, что получило название «закон Мура». Сейчас этот закон используется в полупроводниковой индустрии как руководство для планирования.
Первоначально закон Мура гласил, что каждые 12 месяцев количество транзисторов на интегральной схеме удваивается, что, в сущности, означает, что каждые 12 месяцев компьютеры становятся в два раза быстрее и при этом стоят столько же. В 1975 году Мур внес уточнения в свою формулу,[145] заменив 12 месяцев на 24, но в любом случае этот закон описывает закономерность экспоненциального роста.
Как уже отмечалось, экспоненциальный рост – это простое удвоение: 1 превращается в 2, 2 становится 4, 4 становится 8 и т. д. Однако большинство экспоненциальных кривых начинаются с чисел, которые гораздо меньше единицы, поэтому ранние стадии роста практически незаметны. Когда вы удваиваете 0,0001 до 0,0002, затем до 0,0004 и 0,0008, все эти цифры на графике выглядят почти как ноль: кривая доберется до единицы лишь за 13 удвоений. Для большинства людей график будет выглядеть практически как горизонтальная линия. Но всего лишь через еще семь удвоений та же самая линия уже взлетит выше отметки Это похоже на взрыв: от несущественного к огромному – практически моментально, что и делает экспоненциальный рост таким мощным. Но из-за нашего локально-линейного мозга такая скорость может просто выбить нас из колеи.
Чтобы посмотреть, как такая же закономерность наблюдается в технологии, давайте рассмотрим пример первого портативного компьютера Osborne’s Executive,[146] выпущенного в 1982 году и представлявшего собой передний край технологического развития того времени. Эта новинка весила около 12 килограммов и стоила чуть дороже 2500 долларов. А теперь сравните его с первым iPhone,[147] который появился в 2007 году, весил в сто, а стоил в десять раз меньше, и при этом скорость обработки данных у него была в 150, а память – в 100 000 раз больше. Даже оставив в стороне целую вселенную мобильных приложений и возможность беспроводного подключения – а одни только эти факторы уже забрасывают айфон на целые световые годы вперед от первых персональных компьютеров, – можно просто измерить разницу между устройствами по параметру «доллар/грамм/вычисление». Тогда получится, что отношение стоимости к производительности у iPhone в 150 000 раз лучше, чем у Osborne’s Executive.
Этот поражающий воображение рост компьютерной мощности, скорости и памяти вкупе с одновременным уменьшением цены и размеров и представляет экспоненциальное развитие в действии. К началу 1980-х годов ученые начали подозревать, что закономерности, подобные закону Мура, должны определять не только размер транзисторов, но и развитие большого числа информационных технологий – то есть таких, которые, подобно компьютерам, связаны с вводом, хранением, обработкой, извлечением и передачей цифровой информации. И именно здесь в нашу историю возвращается Курцвейл.[148] Как раз в восьмидесятых он осознал, что изобретения, основанные на текущих технологиях, устареют к тому моменту, как выйдут на рынок. Чтобы достичь настоящего успеха, нужно было представлять себе, где технологии окажутся через 3–5 лет, и основывать свои разработки на этом. Поэтому Курцвейл начал изучать технологические тренды, составлять свои собственные кривые экспоненциального роста, пытаясь выяснить, в каких рамках действует закон Мура.
144
…
145
146
…
148
…