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.
도시는 문명의 도가니입니다 도시들은 확장하고 도시화는 지난 200년 간 기하급수적인 속도로 진행되었습니다 그래서 이 세기의 후반부가 되면 이 행성은 도시들에 의해서 완전히 지배될 것입니다 도시는 지구 온난화, 환경에 미치는 영향들, 건강, 오염, 질병, 재정, 경제, 에너지의 원천입니다 이 모든 문제들은 도시가 있기 때문에 직면하게 되는 것들입니다 우리가 지속성의 측면에서 직면해 있다고 느끼는 엄청나게 많은 문제점들은 실제로 이 행성에서 있어나고 있는 기하급수적인 도시화의 다른 모습입니다
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.
몇 가지 숫자를 보죠 200년 전에 미국은 거의 도시화 되지 않았었습니다 지금은 82% 이상이 도시입니다 전 지구적으로는 몇 년 전에 절반이 도시화가 이루어졌습니다 중국은 20년 안에 300개의 도시를 만들 것입니다 이 이야기를 한 번 들어보세요 예측가능한 미래인 2050년까지 매 주 100만명 이상의 사람들이 우리 도시에 편입될 것입니다 이 사실은 모든 것들에 영향을 미칠겁니다 그때까지 살아있다면, 여기에 있는 모든 사람들은 도시에서 일어나고 있는 이 엄청난 사실들에 의해서 영향을 받을 것입니다 하지만, 이런 부정적인 측면에서 불구하고, 해결책 또한 도시입니다 도시는 또한 창의적인 사람들, 새로운 아이디어, 혁신, 그리고 부 등을 끌어모으는 진공 청소기이자 자석이기 때문이죠 그래서 우리는 동시에 두 가지 측면을 가지고 있는 셈입니다 그래서 도시에 대한 과학적 이론이 아주 급하게 필요합니다
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.
이들이 무장한 저의 동료들입니다 이 일은 이 뛰어난 사람들에 의해 진행되었습니다 그들은 아주 훌륭히 일을 해냈고, 저는 이것들을 한 군데 모아서 헛튼 소리를 하는 사람입니다
(Laughter)
(웃음)
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.
문제를 봅시다: 이것이 우리가 원하는 것입니다 2050년에 지구에 사는 100억명의 사람들은 이런 것들을 가지고, 이런 것들을 하며, 이렇게 성장하는 경제에서 살고 싶어 합니다 하지만 이런 것이나, 이것, 또는 이것이 만들어 내는 엔트로피는 깨닫지 못한 채로 말이죠 질문은 이렇습니다 2050년의 에딘버러, 런던, 뉴욕은 이런 모습일까요 아니면 이렇게 보일까요. 이것이 바로 질문입니다 이것같은 많은 지표들이 실제로 보이는 모습일거라구요 하지만 그것에 대해 이야기 해 봅시다
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.
도발적인 저의 진술은 우리는 도시에 대해 진지하고 과학적인 이론이 절실히 필요하다는 것입니다 그리고 과학적 이론이라는 것은 예측 시스템이 될 수 있는 기초적인 일반적 원리에 입각한 수량화를 의미합니다 이게 저희가 해야할 일입니다 가능할까요? 일반적인 법칙이 존재할까요? 이 문제에 대해서 이게 제가 이 문제에 대해 갖고 있는 두 가지 의문점입니다 첫번째는, "도시는 생물학의 일부인가?"입니다 런던은 큰 고래인가요? 에딘버러는 말인가요? 마이크로소프트는 거대한 개미탑인가요? 이것들로부터 무엇을 배울 수 있을까요? 우리는 생물학을 '회사의 DNA'나 '도시의 신진대사' 등과 같이 비유적으로 사용합니다 이게 단지 은유적인 표현에 에 불과한 말일까요, 아니면 진지한 실체가 있을까요? 하지만 이것이 사실이라면 어째서 도시를 죽이는 것이 그토록 어려울까요? 우리는 도시에 원자폭탄을 떨어트릴 수도 있겠지만, 30년 뒤엔 다시 살아날 것입니다 아주 적은 수의 도시만이 무너지지요 모든 기업은 죽습니다 만약 여러분이 제대로 된 이론을 가지고 있다면, 구글이 언제 파산할지 예측할 수 있어야합니다
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.
그렇다면 그것은 이것의 단지 다른 버전일까요? 이런 것들에 대해서 우리는 잘 이해하고 있습니다 즉, 여러분은 얼마나 많은 특정한 크기의 나무들이 있는지, 나무 한 그루가 얼마나 많은 가지를 가지고 있는지, 얼마나 많은 잎을 가지고 있는지, 가지들 사이로 흐르는 에너지는 무엇인지, 캐노피의 크기는 어느 정도인지, 성장과 죽음은 어떤 것인지와 같은 질문들을 하실 수 있을 겁니다 우리는 이런 질문들에 대답할 수 있는 일반적인 원칙에 근거한 수학적 프레임워크를 가지고 있습니다 그리고 그 중심 아이디어는 "우리가 여기에도 같은 것을 적용할 수 있을까?" 하는 것입니다 그래서 그 노선에서 생명에 대한 가장 놀라운 사실이 인지되고 있는 것은, 그것이 확장가능하다는 점입니다. 생명은 엄청난 범위에서 작용합니다 이것은 실제로 아주 작은 범위입니다 단지 우리 포유류죠 우리는 이것들의 일부입니다 같은 원리, 같은 역학 같은 조직이 우리를 포함한 이 모든 것들에서 활동중이고, 그리고 크기면에서 1억의 범위까지 확장할 수 있습니다 그리고 이것이 생명이 그토록 복원력이 강하고 강건한 이유중 하나인-- 측정가능성입니다 이것에 대해서는 잠시 후에 다시 이야기하도록 하겠습니다
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.
하지만 지역적인 수준에서 여러분, 그리고 이 방의 모두는 확장 되었습니다 그것을 성장이라고 부르죠 여러분은 이렇게 성장합니다 저것은 쥐인데--여러분일수도 있죠 우리 모두는 같습니다 여러분들은 이것에 아주 익숙할 것입니다 여러분은 아주 빠르게 성장하고 곧 멈춥니다 그리고 저기 있는 선은 같은 원리에 근거한 같은 이론에서 나온 숲에 대해 기술한 예측입니다 여기 쥐의 성장에 대한 것이 있습니다 저기 있는 점들은 데이터 값들입니다 이것은 나이에 대한 몸무게의 그래프입니다 보시는 바와 같이, 어느 시점에서 성장을 멈춥니다 이것은 생물학에게는 아주 아주 좋고 대단한 복원력에 대한 이유들 중 하나이기도 하죠 우리의 현재 패러다임에서 경제와 회사, 그리고 도시에는 아주 아주 나쁘죠 이것이 우리가 믿는 바입니다 이것이 우리의 경제 전체가 우리에게 맹공격하는 것입니다 특히 왼편 구석에 묘사된 하키스틱 말입니다 이것들은 여러 소프트웨어 회사들의 나이와 수익을 나타내는 그래프입니다 멀리서 보면 모두가 수 백만, 수 십억 달러를 벌고 있습니다
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.
이것을 어떻게 이해해야 할까요? 먼저 생물학에 대해서 이야기해봅시다 이것은 여러분들에게 명백하게 사물이 어떻게 확장하는지 보여줍니다 이것은 진정으로 괄목할만한 그래프인데요 여기 제도된 것은 신진대사적 비율입니다 여러분의 무게, 덩치에 비례해서 우리 모든 생명체가 살아가기 위해서 하루에 어느 정도의 에너지가 필요한지를 보여줍니다 이 그래프는 10의 지수로 증가되는 것으로 재미있게 제도되었습니다 그렇지 않으면 이 그래프에 모두 담을 수가 없었습니다 이런 약간 호기심어린 방법으로 여러분이 제도를 하는 경우 보게 되는것은 모두가 같은 선에 놓인다는 것을 알게됩니다 이것이 우주에서 가장 복잡하고 다양한 시스템이라는 사실에도 불구하고 이렇게 표현되는 것에는 놀라운 단순성이 존재합니다 이것들은 특별히 놀라운데, 이 모든 생명체의 각각은, 하부조직, 세포들, 각각의 세부 시스템이, 각각의 세포 타입과 각각의 유전자가, 각각의 고유한 환경적 틈새에서 고유한 역사와 더불어 진화해왔기 때문입니다 그럼에도 이 모든 다윈 진화론과 자연 선택에도 불구하고 이 모든 것들은 하나의 선 위에 속박당하도록 제한되어왔습니다
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.
무언가 다른 것이 진행되고 있는거죠 그것에 대해 말하기 전에 아래쪽에 이 곡선의 기울기, 이 직선을 그려뒀습니다 대강 3/4정도입니다 1보다 작죠. 우리는 이것은 준선형적 (sublinear)이라고 부릅니다 요점은 이렇습니다 만약 이것이 가장 가파른 기울기, 즉 선형적이었다면 우리가 두배로 커질 때 우리는 두배의 에너지가 필요합니다 하지만 실제로는 준선형적이기 때문에 우리가 두배로 커진다고 해도 실제로는 에너지는 약 75%만이 더 필요합니다 생물학의 전부에 대해서 놀라운 점은 그것이 아주 특이한 규모의 경제를 표현한다는 점입니다 잘 정의된 규칙에 따라 체계적으로 커질 수록 1인당 에너지는 더 작아집니다 이제 생각할 수 있는 어떤 생리적 변수를 생각해보세요, 생각할 수 있는 어떤 인생의 역사 이벤트를 생각해보세요. 만약 그것을 이런식으로 도제한다면, 이렇게 보입니다. 그건 비범한 규칙성입니다. 그래서 여러분이 제게 포유동물의 크기를 얘기한다면, 저는 그 동물의 생리학이나, 생명의 역사 등에 대해서 90%수준에서 모든 것들을 말씀드릴 수 있습니다
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.
이것에 대한 이유는 네트워크 때문입니다 모든 생태계에서, 단세포 생물부터 다세포 생물까지, 생명체의 모든 것은 네트워크에 의해 제어됩니다 여러분은 이 네트워크에 굉장히 친숙하실 겁니다 그것은 코끼리 안에 사는 작은 것입니다 제가 말씀드리고자 하는 것을 간략하게 정리 해드리겠습니다 만약 이 네트워크라는 개념을 가지고 수치화할 수 있는 보편적인 원리를 적용한다면, 숲과 소화계, 세포 내에 대한 설명을 포함해서 모든 크고 작은 것들과 제약이 뒤따릅니다 제가 소개말에서 강조하지 않은 것 중 하나는 생명의 속도는 성장할수록 단계적으로 감소한다는 것입니다 심장 박동이 느려지고, 더 길게 살고, 세포막에 걸친 산소와 자원의 확산은 느려지는 등의 현상이 일어나죠
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.
제가 드리고 싶은 질문은 도시나 회사에도 동일한 사실이 적용되느냐는 것입니다 그래서 런던은 버밍햄이 커진 것이고, 버밍햄은 브라이튼을 크게 만든 것이고... 뉴욕은 산타페의 확장 모델인 샌프란시스코를 크게 만든 것일까요? 글쎄요, 앞으로 이야기 해 보도록 하죠 하지만 도시들은 네트워크입니다 그리고 도시의 가장 중요한 네트워크는 여러분입니다 도시들은 단지 여러분의 상호작용의, 우리의 상호작용의, 그리고 개인의 무리와 집단의 발현일 뿐입니다 여기 바로 그것의 상징적인 그림이 있습니다 그리고 여기 도시를 확장시킨것이 있습니다 이 아주 단순한 예에서 보여주는 것은, 즉 평범한 예가 된 경우인데 주유소의 숫자를 기능의 크기로서 생물학에서와 같은 방법으로 도제하면 똑같은 종류의 것을 보여준다는 것입니다
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.
그건 확장입니다 저건 도시에서 여러분께 주유소의 숫자가 여러분이 그 크기를 말할때 주어진다는 겁니다 저것의 경사는 선형적인 것이기에는 약간 모자랍니다 규모의 경제가 적용되는 것입니다 더 적은 주유소가 있을수록 1 인당 주유소 소유는 커집니다--놀라운것이 아니죠 하지만 여기에 놀라운 것이 있습니다 그건 어디에서든지 같은 방식으로 확장합니다 이건 단지 유럽국가들 이지만 일본이나 중국이나 콜롬비아에서나 항상 같이 같은 정도로 확장의 경제와 같은 종류로 확장합니다 또 어느 사회기반시설을 보든지- 도로의 길이나, 전선의 길이나에 상관없이 어떤것을 보더라도 같은 방식으로 확장하는 똑같은 규모의 경제를 가지고 있습니다 이는 모든 계획 등에도 불구하고 진화한 통합된 시스템입니다 하지만 보다 더 놀라운것은 만일 사회 경제학의 숫자를 살펴보면, 생물학에서는 숫자는 8천년에서 일만년전에 우리가 공동체를 형성하기 시작했을때 진화했던 상사체 (아날로그 : 유래는 다르지만 역할이 비슷한 구조) 가 없다는 것입니다. 맨위에 있는것은 같은 방식으로 봉급과 그 기능의 크기를 도제한 것입니다 아래의 것은 같은 방식으로 다량의 숫자를 굉장히 창조적으로 만든것입니다 여러분이 보시는것은 확장의 현상입니다 하지만 여기에서 가장 중요한 것은, 그 대사율의 3/4에 해당하는 상사체, 즉 지수는 1.15에서 1.2 사이로 1보다 크다는 사실입니다 즉, 생물학과는 다르게 커질수록 1인당 가지게 되는 봉급, 창조적인 사람의 수, 특허 건수, 범죄 수는 더 높아지게 되는 것이죠
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.
우리는 AIDS나 독감 등 모든것을 조사했습니다 여기에, 그것들이 모두 함께 그려져 있습니다 우리가 어떻게 그래프를 그렸는지 보여드리자면, 이게 수입, 즉 한 도시의 GDP이고, 한 그래프 안에 범죄와 특허의 수도 나와 있습니다 보실 수 있듯이, 그것들은 같은 선을 따릅니다 이 말인 즉슨, 도시의 크기를 10만에서 20만, 100만에서 200만, 1000만에서 2000만으로, 어떻게 증가 시키든지 2배가 증가하게 되면, 수입, 부, AIDS 발생 건수, 경찰관의 수 등 여러분이 생각할 수 있는 모든 것에서 체계적으로 15%의 증가가 일어나게 됩니다 15%가 증가하게 되는 것입니다 그러면 인프라에서 15%를 절감할 수 있게 되죠 이게 바로 매 주 100만명의 사람들이 도시로 유입되는 이유입니다 왜냐면 그들은 모든 추악하고 나쁜 것들을 망각하고 창조적인 사람들, 풍요로움, 수입 등과 같은 멋진 것들이 자신들을 매료시킨다고만 생각하기 때문입니다
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.
그 이유는 무엇일까요? 저는 수학에 관한 모든것을 여러분에게 말할 시간은 없지만, 이것의 기초는 사회적인 네트워크라는 것입니다 왜냐면 이것은 보편적인 현상이기 때문입니다 이 15%의 법칙은 사실입니다 여러분이 지구상의 어느 곳에 있든지- 일본, 칠레, 포르투갈, 스코틀랜드, 상관 없습니다 이런 대도시들이 서로 독립적으로 발전했다는 사실에도 불구하고, 모든 데이터는 이것들이 항상 같다는 사실을 보여줍니다 뭔가 보편적인것이 진행되고 있습니다. 반복해서 말하지만, 그 보편성은, 우리입니다 즉, 우리가 도시라는 것입니다 그리고 말씀 드렸다시피, 그것은 우리의 상호작용과 그 상호작용의 무리입니다 그래서 만일 그 네트워크들인 경우 그 수학적인 구조는 준선형적인 확장인 생물학과는 다르게, 규모의 경제입니다 여러분이 성장함에 따라 생명의 속도는 느려집니다 그 초 선형적인 확장성을 가진 사회적 네트워크가 1인당 더 많다면 그 이론은 생명의 속도를 증가시킨다고 설명합니다 여러분이 더 성장할수록, 생명은 더 빨라집니다 왼쪽에는 심장박동 비율이 생물학을 보여줍니다. 오른쪽에는 유럽 여러 도시들에서 증가하는 성장의 속도입니다
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.
마지막으로, 저는 성장에 대해 언급하고 싶습니다 반복하자면, 이것이 우리가 생물학에서 가졌던 것입니다 규모의 경제는 S 자 모양의 행태를 발생시킵니다 여러분은 빨리 성장하고 그 다음에는 멈춥니다-- 우리 복원력의 부분으로서요 그건 우리의 경제와 도시에 좋지 않을 것입니다 또, 그 이론이 훌륭한 점의 하나는 부유함의 창조와 혁신에서 초선형의 확장을 하면, 그러면 결과적으로, 같은 이론에서 아름답게 증가하는 지수의 곡선을 얻는다는 것입니다--사랑스럽죠 그리고 사실, 그것을 데이터에 비교하면, 도시와 경제의 발달에 꼭 들어 맞습니다 하지만 그건 끔찍한 함정이 있습니다 그 함정은 이 시스템이 붕괴될 운명을 가졌다는 것입니다 그건 많은 이유에서 붕괴될 운명을 지녔지요-- 맬더스(Thomas Malthus) 학파[이론]의 종류인데--자원이 고갈된다는 것입니다. 그러면 그걸 회피할 방법은 뭘까요? 글쎄요, 우리는 이전에 피한 적이 있습니다
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?
우리가 하는 것은, 우리가 성정하고 그 붕괴에 접근함에 따라, 주요 혁신이 발생하고 다시 시작하는 것입니다. 다음에 붕괴점에 도달했을 때 또 다시 시작하고, 또 다시 시작하는 것이죠 그래서 성장을 지속하고 붕괴를 피하기 위해서는 혁신의 계속적인 반복이 필수적입니다 하지만, 이것에 대한 함정은, 점점 더 빨리 혁신을 감행해야 한다는 것입니다 그래서 그 이미지는 우리가 더 빨리 움직이는 러닝머신 위에 있는것뿐만이 아니라 그 러닝머신을 더더욱 빠르게 바꾸어야 한다는 것입니다 즉, 지속적인 기반 위에 박차를 가해야합니다 문제는 사회-경제적인 존재로서 우리가 심장마비를 피할 수 있냐는 것입니다
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.
그래서 마지막으로, 저는 마지막 1~2분을 회사에 대해 묻는것으로 마치고자 합니다 회사들을 보세요, 그들은 확장합니다 가장 맨위에는, 사실, 월마트가 오른쪽에 있습니다. 그건 같은 구성입니다 이건 고용인의 숫자에 의해 표시된 것과 같이 회사의 크기 대 수입과 자산을 축으로 그렸습니다 여러분이 원하시는 어떤 것이라도, 판매를 이용할 수 있지요 즉, 초반에 약간의 변동이 있은 후에 회사들이 혁신을 하면서 아름답게 확장합니다 그래서 우리는 말씀드리자면, 미국에 있는 2만 3천개의 회사를 조사했습니다 저는 단지 이것 중의 약간만을 보여드릴 따름입니다
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.
회사들에 대한 놀라운 것은 생물학에서와도 같이 그들이 준선형적으로 확장한다는 것입니다 즉 회사들은 초-선형적인 혁신과 아이디어들에 의해 영향을 크게 받은것이 아니라는 것을 나타내면서 회사들은 규모의 경제에 의해 영향을 크게 받게 됩니다 관료와 행정에 의한 그러한 해석에서는, 말하자면, 회사는 확장을 아름답게 합니다. 그래서 어느 회사, 작은 회사의 크기를 여러분께서 제게 말한다면, 저는 월마트의 크기를 예측할 수 있을 것입니다 만일 그것이 이 준선형적인 확장성을 가졌다면, 그 이론은 S자형의 성장을 가지게 될 거라고 설명합니다 여기 월마트가 있는데, 별로 S자형으로 보이지 않는군요 우리가 좋아하는 하키스틱처럼 생겼네요 하지만 제가 덜 보여드린 것을 눈치 채셨을 겁니다 왜냐하면 저는 94년까지밖에 가지 않았거든요 2008년까지 올라가 봅시다 저 빨간선은 이론을 바탕으로 나온 것입니다 그래서 제가 이것을 1994년에 한 경우, 저는 월마트가 지금 어떻게 될지 예측할 수 있었습니다 그다음에 이것을 회사의 전체 스펙트럼에 걸쳐 반복했습니다 여기 2만 3천개의 회사들이 있습니다 그것들은 하키 스틱처럼 보이기 시작하다가, 그것들은 모두 접혀지고, 여러분과 저처럼 모두 죽습니다
Thank you.
감사합니다
(Applause)
(박수)