Města jsou tavícím kotlem civilizace. Rozšiřují se, urbanizace pokračuje za posledních 200 let exponenciálním růstem, takže ve druhé polovině tohoto století budou celé planetě zcela dominovat města. Města jsou původci globálního oteplování, dopadu na životní prostředí, zdraví, znečištění, chorob, financí, ekonomik, energie - to vše jsou problémy, kterým díky městům čelíme. Z nich pocházejí veškeré problémy. A jádro problémů, kterým čelíme ve smyslu otázky udržitelnosti, jsou vlastně odpovědí na exponenciální růst urbanizace na Zemi.
Cities are the crucible of civilization. They have been expanding, urbanization has been expanding, at an exponential rate in the last 200 years so that by the second part of this century, the planet will be completely dominated by cities. Cities are the origins of global warming, impact on the environment, health, pollution, disease, finance, economies, energy -- they're all problems that are confronted by having cities. That's where all these problems come from. And the tsunami of problems that we feel we're facing in terms of sustainability questions are actually a reflection of the exponential increase in urbanization across the planet.
Zde několik čísel. Před 200 lety, byly USA urbanizovány jen z několika procent. Teď už je to více než 82 %. Před několika lety planeta překročila 50 % hranici, Čína v následujících letech vybuduje 300 nových měst. A teď si poslechněte tohle. Každý týden v blízké budoucnosti, až do roku 2050, každý týden se více než milion lidí stěhuje do měst. To ovlivní všechno. Každý z vás v této místnosti, pokud budete naživu, budete ovlivněni tím, co se děje ve městech, v tom mimořádném úkazu. Přesto jsou města, navzdory všem těmto negativním hlediskům, také řešením. Protože města jsou vysavače a magnety, které nasály tvořivé jedince, vytvářející myšlenky, inovace, bohatství apod. Máme tak tuto duální podstatu. A tak je tu naléhavá potřeba vědecké teorie měst.
Here's some numbers. Two hundred years ago, the United States was less than a few percent urbanized. It's now more than 82 percent. The planet has crossed the halfway mark a few years ago. China's building 300 new cities in the next 20 years. Now listen to this: Every week for the foreseeable future, until 2050, every week more than a million people are being added to our cities. This is going to affect everything. Everybody in this room, if you stay alive, is going to be affected by what's happening in cities in this extraordinary phenomenon. However, cities, despite having this negative aspect to them, are also the solution. Because cities are the vacuum cleaners and the magnets that have sucked up creative people, creating ideas, innovation, wealth and so on. So we have this kind of dual nature. And so there's an urgent need for a scientific theory of cities.
Toto jsou mí spolubojovníci. Tato práce byla dokončena díky neobyčejné skupině lidí, kteří provedli všechnu tu práci a já jsem velký kecal, který se pokouší to všechno dát dohromady.
Now these are my comrades in arms. This work has been done with an extraordinary group of people, and they've done all the work, and I'm the great bullshitter that tries to bring it all together.
(smích)
(Laughter)
Takže - o co jde: Všichni chceme totéž. 10 miliard lidí na zeměkouli chce v roce 2050 žít na místech, jako je toto, chtějí mít takového věci, dělat toto, v ekonomikách, které rostou takto, bez toho, že by rozpoznali entropii, která vytváří takovéto věci, takovéto, tyto a tyto. A otázkou je: Budou Edinburg, Londýn a New York vypadat v roce 2050 takto nebo takto? Taková je otázka... Musím říci, spousta z mých ukazatelů naznačují, že budou vypadat takto, ale pojďme se na to podívat.
So here's the problem: This is what we all want. The 10 billion people on the planet in 2050 want to live in places like this, having things like this, doing things like this, with economies that are growing like this, not realizing that entropy produces things like this, this, this and this. And the question is: Is that what Edinburgh and London and New York are going to look like in 2050, or is it going to be this? That's the question. I must say, many of the indicators look like this is what it's going to look like, but let's talk about it.
Můj provokativní názor je, že zoufale potřebujeme seriozní vědeckou teorii měst. A vědecká teorie znamená měřitelná - spolehnutí se na skryté všeobecné principy, které lze přetavit do odhadnutelného systému. Taková je mise. Je to uskutečnitelné? Existují všeobecné zákony? Jsou tedy dvě otázky, které mi leží v hlavě, když o tom problému přemýšlím. První je: Jsou města součástí biologie? Je Londýn velkou velrybou? Je Edinburg koněm? Je Microsoft úžasným velkým mraveništěm? Co si z toho vezmeme? Používáme je jako přirovnání - DNA firmy, metabolismus města apod. - jsou to jen kecy, jen bezduché přirovnání, nebo se v tom skrývá skutečná podstata? A pokud by v tom skutečně něco bylo, jaktože je tak těžké město zahubit? Můžete na město shodit atomovou bombu a za 30 let žije dále. Jen málo měst zanikne. Všechny firmy zaniknou, všechny. A pokud bychom měli seriózní teorii, měli bychom umět předpovědět, kdy zkrachuje Google.
So my provocative statement is that we desperately need a serious scientific theory of cities. And scientific theory means quantifiable -- relying on underlying generic principles that can be made into a predictive framework. That's the quest. Is that conceivable? Are there universal laws? So here's two questions that I have in my head when I think about this problem. The first is: Are cities part of biology? Is London a great big whale? Is Edinburgh a horse? Is Microsoft a great big anthill? What do we learn from that? We use them metaphorically -- the DNA of a company, the metabolism of a city, and so on -- is that just bullshit, metaphorical bullshit, or is there serious substance to it? And if that is the case, how come that it's very hard to kill a city? You could drop an atom bomb on a city, and 30 years later it's surviving. Very few cities fail. All companies die, all companies. And if you have a serious theory, you should be able to predict when Google is going to go bust.
Jde tedy jen o další verzi téhož? No, rozumíme tomu poměrně dobře. To znamená, že v této oblasti položíte jakoukoliv obecnou otázku kolik stromu určité velikosti, kolik větví určité velikosti má strom, kolik listů, jaká energie proudí každou z těch větví, jak velká je koruna, jak roste, kdy umírá? Máme matematický systém, založený na obecně platných principech, který umí na takové otázky odpovědět. A jde o to, zda jej můžeme použít i pro toto? Cestou k pochopení je rozpoznat jednu z nejúžasnějších věcí o životě, a to že je odstupňovatelný, odehrává se v neskutečném rozpětí. Zde vidíme jen malou část, jen nás - savce, i my jsme jen jedni z mnoha. Stejná pravidla, stejná dynamika, stejná organizace se odehrávají ve všech zde zobrazených, včetně nás a fungují pro všechny organismy, ať mají 2 nebo 200 mil gramů. A to je jeden z hlavních důvodů, proč je život tak odolný a silný - rozšiřitelnost Řekneme si o tom něco víc za chvilku.
So is that just another version of this? Well we understand this very well. That is, you ask any generic question about this -- how many trees of a given size, how many branches of a given size does a tree have, how many leaves, what is the energy flowing through each branch, what is the size of the canopy, what is its growth, what is its mortality? We have a mathematical framework based on generic universal principles that can answer those questions. And the idea is can we do the same for this? So the route in is recognizing one of the most extraordinary things about life, is that it is scalable, it works over an extraordinary range. This is just a tiny range actually: It's us mammals; we're one of these. The same principles, the same dynamics, the same organization is at work in all of these, including us, and it can scale over a range of 100 million in size. And that is one of the main reasons life is so resilient and robust -- scalability. We're going to discuss that in a moment more.
Ale víte, na místní úrovni se stupňujete, každý v této místnosti je odstupňovaný. Říká se tomu růst. Tady vidíte, jak rostete. Krysa, to je krysa, ale mohli byste to být vy. Jsme všichni celkem stejní. A vidíte, že nás velmi dobře znáte. Velmi rychle vyrostete a pak se zastavíte. A ta čára zde je předpověď z té samé teorie postavené na stejných principech, které popisují zmiňovaný les. A zde je to na růst krysy. A ty body tam jsou datové body. Jde jen o váhu versus věk. A vidíte, že přestává růst. Velmi, velmi dobré pro biologii, také jeden z důvodu, proč je krysa tak odolná. Velmi velmi špatné pro ekonomiky a firmy a města aspoň podle našeho současného přesvědčení. Tomuto věříme. To nám celá naše ekonomika namlouvá, speciálně je ilustrováno v tom levém rohu: hokejky. Je to několik softwarových firem a zobrazuje to jejich výnosy versus stáří, všechny letí nahoru a každá vydělává miliony a miliardy dolarů.
But you know, at a local level, you scale; everybody in this room is scaled. That's called growth. Here's how you grew. Rat, that's a rat -- could have been you. We're all pretty much the same. And you see, you're very familiar with this. You grow very quickly and then you stop. And that line there is a prediction from the same theory, based on the same principles, that describes that forest. And here it is for the growth of a rat, and those points on there are data points. This is just the weight versus the age. And you see, it stops growing. Very, very good for biology -- also one of the reasons for its great resilience. Very, very bad for economies and companies and cities in our present paradigm. This is what we believe. This is what our whole economy is thrusting upon us, particularly illustrated in that left-hand corner: hockey sticks. This is a bunch of software companies -- and what it is is their revenue versus their age -- all zooming away, and everybody making millions and billions of dollars.
Takže, jak tomu rozumíme? Nejdříve si vezměme biologii. Toto vám přesně ukazuje jak se věci rozpínají. A je to vskutku pozoruhodný graf. Je zde načrtnutý metabolický poměr - kolik energie za den potřebujete, abyste přežili - versus vaše hmotnost, hmota pro různé organismy. Měřítko osy zobrazuje násobky desítky, a je tomu tak, protože jinak by se všichni do grafu nevešli. A když si to nakreslíte takto zajímavě, uvidíte, že všichni se nacházejí na stejné linii. I přes skutečnost, že je to nejobsažnější a nejrozmanitější systém ve vesmíru, je v tom mimořádná jednoduchost vyjádřená tímto. Je to celkem udivující, protože každý z těch organismů, každý subsystém, každý typ buňky, každý gen se vyvinuli ve svém vlastním jedinečném přírodním prostředí, se svou vlastní historií. A tak, navzdory celé té Darwinovské evoluci a přírodnímu výběru, byli omezeni položením na této linii.
Okay, so how do we understand this? So let's first talk about biology. This is explicitly showing you how things scale, and this is a truly remarkable graph. What is plotted here is metabolic rate -- how much energy you need per day to stay alive -- versus your weight, your mass, for all of us bunch of organisms. And it's plotted in this funny way by going up by factors of 10, otherwise you couldn't get everything on the graph. And what you see if you plot it in this slightly curious way is that everybody lies on the same line. Despite the fact that this is the most complex and diverse system in the universe, there's an extraordinary simplicity being expressed by this. It's particularly astonishing because each one of these organisms, each subsystem, each cell type, each gene, has evolved in its own unique environmental niche with its own unique history. And yet, despite all of that Darwinian evolution and natural selection, they've been constrained to lie on a line.
Něco se tu děje... Než se k tomu dostanu, dole pod grafem jsem uvedl sklon této křivky, této rovné linie. Jsou to zhruba ¾, což je méně než 1 - tomu říkáme sublineární. A jde o tohle - znamená to, že pokud by to bylo lineární, s prudším sklonem, pak by zdvojení velikosti vedlo k nutnosti dvojitého množství energie. Je to ale sublineární, což přeloženo znamená, že pokud organismus zvětšíte dvakrát, pak ve skutečnosti potřebujete jen 75 % dodatečné energie. Úžasnou věcí na celé biologii tak je, že představuje mimořádné úspory z rozsahu. Čím větší jste, tím, podle velmi dobře definovaných pravidel, méně energie na jednotku je potřeba. Kterákoliv fyziologická proměnná, která vás napadne, jakákoliv historická událost, pokud si to takto naformulujete, vypadá takto. Je v tom výjimečná zákonitost. Takže když mi řeknete velikost savce, jsem schopný vám o něm z 90 % říct všechno ve smyslu jeho fyziologie, životního vývoje apod.
Something else is going on. Before I talk about that, I've written down at the bottom there the slope of this curve, this straight line. It's three-quarters, roughly, which is less than one -- and we call that sublinear. And here's the point of that. It says that, if it were linear, the steepest slope, then doubling the size you would require double the amount of energy. But it's sublinear, and what that translates into is that, if you double the size of the organism, you actually only need 75 percent more energy. So a wonderful thing about all of biology is that it expresses an extraordinary economy of scale. The bigger you are systematically, according to very well-defined rules, less energy per capita. Now any physiological variable you can think of, any life history event you can think of, if you plot it this way, looks like this. There is an extraordinary regularity. So you tell me the size of a mammal, I can tell you at the 90 percent level everything about it in terms of its physiology, life history, etc.
A to díky propojením. Veškerý život je ovládán propojením - od jednobuněčných, přes mnohobuněčné, až po úroveň ekosystémů. A vám jsou tato propojení velmi dobře známa. Toto je malá věc, která se nachází ve slonovi. Zde je shrnutí toho, o čem mluvím. Pokud vezmete tato propojení, celou myšlenku propojení, a uplatníte na ni všeobecné principy, zmatematizovatelné, univerzální principy, všechna ta odstupňování a všechna omezení budou vždy platit, včetně popsaného lesa, vašeho oběhového systému, či propojení buněk. Jedna z věcí, kterou jsem na začátku nezdůraznil byla, že čím větší jste, tím se tempo života systematicky snižuje. Srdeční činnost je pomalejší, žijete déle, šíření kyslíku a zdrojů membránami je pomalejší apod.
And the reason for this is because of networks. All of life is controlled by networks -- from the intracellular through the multicellular through the ecosystem level. And you're very familiar with these networks. That's a little thing that lives inside an elephant. And here's the summary of what I'm saying. If you take those networks, this idea of networks, and you apply universal principles, mathematizable, universal principles, all of these scalings and all of these constraints follow, including the description of the forest, the description of your circulatory system, the description within cells. One of the things I did not stress in that introduction was that, systematically, the pace of life decreases as you get bigger. Heart rates are slower; you live longer; diffusion of oxygen and resources across membranes is slower, etc.
Otázkou je: Je něco z toho platné i pro města a firmy? Je Londýn větším Birminghamem, který je zvětšeným Brightonem atd. a tak podobně? Je New York zvětšeným San Franciskem, které je zvětšeninou Santa Fe? Nevím, podíváme se na to, jsou ale propojené. A tím nejdůležitějším propojením měst jste vy. Města jsou jen fyzickou podobou vašich vzájemných vazeb, našich vzájemných vazeb a shlukování a seskupování jednotlivců. Toto je jen symbolický obrázek, který to ilustruje. A zde je stupňování měst. Znázorňuje to velmi jednoduchým příkladem, což je náhodou příklad ze života, počtu benzínek jako funkce velikosti - zmapovaných stejně jako biologie - přesně vidíte tu samou věc.
The question is: Is any of this true for cities and companies? So is London a scaled up Birmingham, which is a scaled up Brighton, etc., etc.? Is New York a scaled up San Francisco, which is a scaled up Santa Fe? Don't know. We will discuss that. But they are networks, and the most important network of cities is you. Cities are just a physical manifestation of your interactions, our interactions, and the clustering and grouping of individuals. Here's just a symbolic picture of that. And here's scaling of cities. This shows that in this very simple example, which happens to be a mundane example of number of petrol stations as a function of size -- plotted in the same way as the biology -- you see exactly the same kind of thing.
Je v tom stupňování. Tzn. že vám řeknu počet benzínek, když mi zadáte velikost města. Sklon funkce je méně než lineární. Jsou v tom úspory z rozsahu. Čím větší město, tím méně benzínek na jednotku - nic překvapujícího. Překvapující je ale toto - všude to probíhá ve stejném měřítku. Zde jsou jen evropské země, ale když to uplatníte na Japonsko, Čínu či Kolumbii, uvidíte totéž, se stejným druhem úspor z rozsahu, ve stejném rozpětí. A ať se podíváte na jakoukoliv infrastrukturu - ať už délku silnic, délku elektrického vedení - na cokoliv se zaměříte, dosahuje stejných úspor z rozsahu stejným způsobem. Je to ucelený systém, který se vyvinul i přes veškeré plánování apod. Ještě překvapivější ale je pohled na socio-ekonomické ukazatele, ukazatele, které nemají s biologií nic společného a které se vyvinuly tak, jak vznikaly komunity před 8 až 10 000 lety. Ten vrchní jsou mzdy jako funkce velikosti popsaná stejným způsobem. A na tom spodním jste vy, bando - super nadaní rozložení stejným způsobem. A vidíte tam náš fenomén odstupňování. Ještě důležitější je zde exponent, obdoba těch zmíněných ¾ u metabolického poměru, který je větší než 1 - pohybuje se od 1,15 do 1,2. Tady je a říká, že čím jste výše, tím více je třeba na jednotku, ne jako v biologii - vyšší mzdy, více nadaných lidí na jednotku, čím větší jste, více patentů na jednotku, více zločinnosti na jednotku.
There is a scaling. That is that the number of petrol stations in the city is now given to you when you tell me its size. The slope of that is less than linear. There is an economy of scale. Less petrol stations per capita the bigger you are -- not surprising. But here's what's surprising. It scales in the same way everywhere. This is just European countries, but you do it in Japan or China or Colombia, always the same with the same kind of economy of scale to the same degree. And any infrastructure you look at -- whether it's the length of roads, length of electrical lines -- anything you look at has the same economy of scale scaling in the same way. It's an integrated system that has evolved despite all the planning and so on. But even more surprising is if you look at socio-economic quantities, quantities that have no analog in biology, that have evolved when we started forming communities eight to 10,000 years ago. The top one is wages as a function of size plotted in the same way. And the bottom one is you lot -- super-creatives plotted in the same way. And what you see is a scaling phenomenon. But most important in this, the exponent, the analog to that three-quarters for the metabolic rate, is bigger than one -- it's about 1.15 to 1.2. Here it is, which says that the bigger you are the more you have per capita, unlike biology -- higher wages, more super-creative people per capita as you get bigger, more patents per capita, more crime per capita.
A zaměřili jsme se na vše: případy AIDS, chřipky apod. A zde jsou zmapovány všechny dohromady. Na vysvětlenou, co jsme mapovali - zde je příjem, HDP - HDP města - zločinnost a patenty, vše v jednom grafu. A jak vidíte, všechny kopírují totožnou linii. A zde je definice. Pokud zdvojnásobíte velikost města ze 100 000 na 200 000, z milionu na dva, z 10 na 20 milionů, na tom nezáleží, pak systematicky získáte 15 % nárůst ve mzdách, bohatství, množství případů AIDS, počtu strážníků, čehokoliv, na co pomyslíte. Zvyšuje se to o 15 %. A dosáhnete 15 % úspor na infrastruktuře. To je bezpochyby důvod, proč týdně do měst proudí milion lidí. Myslí si totiž, že všechny ty skvostné věci, jako tvořiví lidé, bohatství, příjem, je to, co je přitahuje a zapomínají přitom na ty ošklivé a špatné.
And we've looked at everything: more AIDS cases, flu, etc. And here, they're all plotted together. Just to show you what we plotted, here is income, GDP -- GDP of the city -- crime and patents all on one graph. And you can see, they all follow the same line. And here's the statement. If you double the size of a city from 100,000 to 200,000, from a million to two million, 10 to 20 million, it doesn't matter, then systematically you get a 15 percent increase in wages, wealth, number of AIDS cases, number of police, anything you can think of. It goes up by 15 percent, and you have a 15 percent savings on the infrastructure. This, no doubt, is the reason why a million people a week are gathering in cities. Because they think that all those wonderful things -- like creative people, wealth, income -- is what attracts them, forgetting about the ugly and the bad.
Čím je to způsobeno? No nemám čas vám vysvětlovat celou matematiku, ale skrývají se za tím sociální sítě, jde totiž u všeobecně platný jev. Toto pravidlo 15 % je platné bez ohledu na to, kde na planetě se nacházíte - v Japonsku, Čile, Portugalsku, Skotsku, na tom nezáleží. Vždy vám data ukáží totéž i přes skutečnost, že tato města se vyvinula nezávisle na sobě. Děje se něco všeobecně platného. Všeobecnost, abych to zopakoval, tvoříme my - my jsme městem. A naše vzájemné vztahy a jejich shlukování. Tady to máme, zopakoval jsem to znova. Jsou to tedy propojení a jejich matematická podoba, v opaku s biologií, která má sublineární rozsah, úspory z rozsahu, pomalejší průběh života s tím, čím větší jste. Pokud jde o sociální propojení s nadlineárním rozsahem - více na jednotku - pak teorie říká, že zvyšujete životní tempo. Čím jste větší, tím je život rychlejší. Vlevo je tlukot srdce v biologii. Vpravo je rychlost chůze v několika evropských městech, která ukazuje nárůst.
What is the reason for this? Well I don't have time to tell you about all the mathematics, but underlying this is the social networks, because this is a universal phenomenon. This 15 percent rule is true no matter where you are on the planet -- Japan, Chile, Portugal, Scotland, doesn't matter. Always, all the data shows it's the same, despite the fact that these cities have evolved independently. Something universal is going on. The universality, to repeat, is us -- that we are the city. And it is our interactions and the clustering of those interactions. So there it is, I've said it again. So if it is those networks and their mathematical structure, unlike biology, which had sublinear scaling, economies of scale, you had the slowing of the pace of life as you get bigger. If it's social networks with super-linear scaling -- more per capita -- then the theory says that you increase the pace of life. The bigger you are, life gets faster. On the left is the heart rate showing biology. On the right is the speed of walking in a bunch of European cities, showing that increase.
Nakonec chci mluvit o růstu. Na zopakování, toto jsme viděli v biologii. Úspory z rozsahu daly vzniknout této esovitě prohnuté křivce. Rychle vyrostete a pak ustanete - jde o součást vaší odolnosti. To by bylo pro ekonomiky a města špatné. A skutečně, jednou z úžasných věcí na této teorii je, že pokud existuje nadlineární měřítko, od vytváření bohatství a inovace, pak skutečně na základě stejné teorie získáte nádhernou rostoucí exponenciální křivku - hezké. A pokud to porovnáte s daty, velmi dobře to odpovídá rozvoji měst a ekonomik. Je tu ale hrozivý chyták. A tím je, že tento systém je odsouzen k zániku. A odsouzen k zániku je z mnoha důvodů - tak trochu Malthusiánským důvodům - že dojdou zdroje. A jak se tomu vyhnout? No, už jsme to dříve dokázali.
Lastly, I want to talk about growth. This is what we had in biology, just to repeat. Economies of scale gave rise to this sigmoidal behavior. You grow fast and then stop -- part of our resilience. That would be bad for economies and cities. And indeed, one of the wonderful things about the theory is that if you have super-linear scaling from wealth creation and innovation, then indeed you get, from the same theory, a beautiful rising exponential curve -- lovely. And in fact, if you compare it to data, it fits very well with the development of cities and economies. But it has a terrible catch, and the catch is that this system is destined to collapse. And it's destined to collapse for many reasons -- kind of Malthusian reasons -- that you run out of resources. And how do you avoid that? Well we've done it before.
Jak rosteme a blížíme se k zániku, dojde k významné inovaci a my začínáme úplně od začátku. A znovu, jak se blížíme k dalšímu a tak dále. Existuje tu ten neustálý cyklus inovace, která je nezbytná k udržení růstu a vyhnutí se zániku. Ten chyták je ale v tom, že musíte inovovat rychleji a rychleji a rychleji. Představte si to jako že jste na větrném mlýně, který zrychluje, ale my musíme ten mlýn měnit rychleji a rychleji. Musíme neustále zrychlovat. A otázkou je: Můžeme se, jako socio-ekonomické bytosti, vyhnout infarktu?
What we do is, as we grow and we approach the collapse, a major innovation takes place and we start over again, and we start over again as we approach the next one, and so on. So there's this continuous cycle of innovation that is necessary in order to sustain growth and avoid collapse. The catch, however, to this is that you have to innovate faster and faster and faster. So the image is that we're not only on a treadmill that's going faster, but we have to change the treadmill faster and faster. We have to accelerate on a continuous basis. And the question is: Can we, as socio-economic beings, avoid a heart attack?
Závěrečnou minutu či dvě zakončím dotazy ohledně firem. Vidíte firmy, resp. jejich prodeje. Ta nahoře vpravo je Walmart. Jde o stejný příběh. Toto jsou zrovna příjmy a jmění a velikost firmy vyjádřená počtem zaměstnanců. Mohli bychom použít i prodeje či cokoliv jiného. Takže: po mírném počátečním kolísání, kdy firmy inovují, se krásně rozloží. A my vzali v úvahu 23 000 firem v USA, abych tak řekl. A já vám z toho ukazuji jen malý ždibec.
So lastly, I'm going to finish up in this last minute or two asking about companies. See companies, they scale. The top one, in fact, is Walmart on the right. It's the same plot. This happens to be income and assets versus the size of the company as denoted by its number of employees. We could use sales, anything you like. There it is: after some little fluctuations at the beginning, when companies are innovating, they scale beautifully. And we've looked at 23,000 companies in the United States, may I say. And I'm only showing you a little bit of this.
Na firmách je úžasné, že se vyvíjejí sublineárně, jako v biologii, což naznačuje, že jsou ovládány, ne nadlineárními inovacemi a nápady: jsou ovládány úsporami z rozsahu. Jinak řečeno byrokracií a administrativou a jde jim to hezky, abych tak řekl. Takže pokud mi zadáte velikost nějaké firmy, třeba velmi malé, mohl bych pak předpovědět velikost Walmartu. Pokud máme sublineární měřítko, pak dle teorie by měl nastat esovitý nárůst. Tady je Walmart. Nevypadá to moc esovitě. Takhle to máme rádi, jako hokejky. Ale jak jste si všimli, podváděl jsem, protože jsem to namodeloval jen do roku 94. Protáhněme to až do roku 2008. Ta červená linie pochází z teorie. Takže pokud bych to provedl v roce 1994, byl bych schopen odhadnout, kde bude Walmart teď. A to se opakuje napříč celým spektrem firem. Tady je máme. 23 000 firem. Všechny začnou vypadat jako hokejky, všechny se sklánějí a všechny zaniknou jako vy nebo já.
What is astonishing about companies is that they scale sublinearly like biology, indicating that they're dominated, not by super-linear innovation and ideas; they become dominated by economies of scale. In that interpretation, by bureaucracy and administration, and they do it beautifully, may I say. So if you tell me the size of some company, some small company, I could have predicted the size of Walmart. If it has this sublinear scaling, the theory says we should have sigmoidal growth. There's Walmart. Doesn't look very sigmoidal. That's what we like, hockey sticks. But you notice, I've cheated, because I've only gone up to '94. Let's go up to 2008. That red line is from the theory. So if I'd have done this in 1994, I could have predicted what Walmart would be now. And then this is repeated across the entire spectrum of companies. There they are. That's 23,000 companies. They all start looking like hockey sticks, they all bend over, and they all die like you and me.
Děkuji.
Thank you.
(potlesk)
(Applause)