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.
Города — горнила цивилизации. В последние 200 лет города и урбанизация расширялись экспоненциально, так что ко второй половине этого века планета будет полностью покорена городами. Города являются причиной глобального потепления, влияют на окружающую среду, здоровье, загрязнение, болезни, финансы, экономику, энергию — с этими проблемами приходится сталкиваться при наличии городов. Оттуда начинаются все эти проблемы. Говоря об устойчивости, цунами проблем, которые перед нами стоят, на самом деле отражает экспоненциальный рост урбанизации на планете.
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.
Вот некоторые цифры. 200 лет назад, США были урбанизированы всего на несколько процентов. Теперь — более чем на 82%. Планета пересекла отметку в 50% несколько лет назад. В ближайшие 20 лет Китай построит 300 новых городов. Вслушайтесь в это: Каждую неделю в обозримом будущем, до 2050-го, каждую неделю более миллиона людей будет переезжать в города. Это повлияет на всё. Каждый в этой комнате, если доживёт, будет затронут тем, что происходит в городах в рамках этого необычного явления. Однако, города, несмотря на наличие этого негативного момента, также являются решением. Города — пылесосы и магниты, которые притянули творческих людей, создавая идеи, инновации, богатство и так далее. Итак, перед нами двойственность. А также острая необходимость в научной теории городов.
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.
Вот мои братья по оружию. Эта работа была проделана выдающейся группой людей, они сделали всю работу, а я всего лишь трепло, которое пытается связать всё это вместе.
(Laughter)
(Смех)
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.
Итак, проблема: Это то, что мы все хотим. К 2050-му году 10 миллиардов людей на планете захотят жить вот в таких местах, иметь вот такие вещи, заниматься вот такими делами, с экономикой, растущей вот так, не понимая, что энтропия производит вот такие, такие, такие, и вот такие вещи. Вот в чём вопрос: Вот так будут выглядеть Эдинбург, Лондон и Нью-Йорк в 2050-м, или вот так? В этом и есть вопрос. Я должен сказать, многое указывает на то, что выглядеть они будут вот так, но давайте об этом поговорим.
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.
Моё провокационное утверждение в том, что мы отчаянно нуждаемся в серьёзной научной теории городов. Научная теория означает измеримая — полагающаяся на общие принципы, которые могут сформировать предсказательную основу. В этом и состоит задача. Возможно ли это? Есть ли универсальные законы? Два вопроса, которые меня волнуют, когда я думаю об этой проблеме. Первый: Являются ли города биосистемами? Можно ли сравнить Лондон с большим китом? Эдинбург — с лошадью? Microsoft — с большим муравейником? Чему это может нас научить? Мы говорим метафорически — ДНК компании, метаболизм города, и так далее — это ерунда, метафорическая чушь, или в это есть что-то серьёзное? А если это так, то почему так сложно умертвить город? Можно сбросить на город атомную бомбу, и 30 лет спустя он живёт. Очень немногие города погибают. Все компании разваливаются, абсолютно все. И если ваша теория серьёзна, то вы должны уметь предсказать, когда Google прекратит своё существование.
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.
Или же это просто ещё одна версия вот этого? Мы это хорошо понимаем. Задайте любой общий вопрос на эту тему — сколько деревьев заданного размера, как много ветвей заданного размера на дереве, как много листьев, какова энергия, проходящая сквозь каждую ветвь, каков размер кроны, какова скорость роста, какова смертность? У нас есть математическая база, основанная на общих универсальных принципах, которая может ответить на эти вопросы. А можем ли мы применить её здесь? Путь к пониманию одной из самых необычных истин о жизни лежит через понимание того, что она масштабируется, что она работает в огромном диапазоне. Это всего лишь его малая часть, всего лишь мы, млекопитающие, мы одни из них. Те же принципы, та же динамика, та же организация присутствуют у всех из них, включая нас, и масштабируется в размере в пределах 100 миллионов. Это одна из причин, почему жизнь столь прочна и сильна — масштабируемость. Сейчас мы обсудим это подробнее.
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.
На местном уровне, вы масштабируетесь, любой в этой комнате масштабирован. Это называется ростом. Вот, как вы растёте. Крыса, это крыса — могли бы быть вы. Мы все практически одинаковы. Вам это очень знакомо. Вы очень быстро растёте и затем прекращаете. Вот эта линия предсказана той же теорией, основана на тех же принципах, которые описывают лес. Это описывает рост крысы. Точки на графике соответствуют данным. Вес и соответствующий ему возраст. Можно заметить, рост прекращается. Очень, очень хорошая вещь для биосистем и одна из причин их высокой прочности. Но очень, очень плохая вещь для экономики, компаний и городов, в нашем текущем понимании. Вот, во что мы верим. Это то, что вся наша экономика навязывает нам, проиллюстрировано в левом углу: хоккейные клюшки. Это группа информационных компаний — и их выручка в зависимости от их возраста — всё увеличивающаяся, все зарабатывают миллионы и миллиарды долларов.
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.
Итак, как же нам в этом разобраться? Давайте сначала обсудим биосистемы. Здесь явно показано, как работает масштаб. Это удивительный график. Здесь показана скорость обмена веществ — сколько энергии нужно, чтобы прожить день — в зависимости от веса – массы - для целой группы организмов. Это представлено в масштабе, увеличивающемся степенями десяти, иначе на график всё не поместить. Такое хитрое отображение позволяет увидеть, что всё лежит на одной прямой. Несмотря на тот факт, что это наиболее сложная и разнообразная система во вселенной, мы видим необычайную простоту. Наиболее удивительно то, что каждый из этих организмов, каждая подсистема, каждая клетка, каждый ген эволюционировали в своей собственной природной нише, со своей особенной историей. И всё же, несмотря на всю эту Дарвиновскую эволюцию и естественный отбор, они вынуждены помещаться на прямой.
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.
В этом что-то есть. Прежде чем рассказать об этом, посмотрите вниз, вот сюда, где я написал наклон этой линии, наклон этой прямой. Примерно три четверти, меньше единицы — мы называем такой наклон сублинейным. И вот в чём суть: если бы он был линейным, более крутая линия, то удвоение размера потребовало бы удвоения количества энергии. Однако он сублинейный, и, как следствие, для удвоения размера организма нужно всего лишь на 75 процентов больше энергии. Замечательной особенностью биосистем является их невероятный положительный эффект масштаба. Чем больше вы систематически, согласно очень чётко определённых правил, тем меньше энергии «на единицу». Любая физиологическая переменная, о которой можно подумать, любое событие из жизненного цикла, изображённое подобным образом, выглядит так же. Это невероятная закономерность. Если вы мне скажете размер млекопитающего, я могу с уверенностью в 90% рассказать всё о нём, его физиологию, жизненный цикл, и так далее.
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.
Причиной этого являются сети. Вся жизнь контролируется сетями — начиная с межклеточной, далее мультиклеточной, и до уровня экосистемы. Вам хорошо знакомы эти сети. Этот небольшой организм живёт внутри слона. Здесь резюме того, о чём я говорю. В этих сетях, в самой идее сетей, из применения универсальных принципов, математических, универсальных принципов, следуют все эти масштабирования и ограничения, включая описание леса, описание кровеносной системы, описание внутриклеточных систем. Одним из фактов, которые я не подчёркнул во введении, является то, что систематически, ритм жизни замедляется с увеличением размера. Сердечный ритм медленнее, продолжительность жизни выше, распространение кислорода и ресурсов сквозь мембраны медленнее, и так далее.
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.
Вопрос в том, так ли это для городов и компаний? Является ли Лондон увеличенным Бирмингемом, который является увеличенным Брайтоном, и так далее? Является ли Нью-Йорк увеличенным Сан-Франциско, который является увеличенным Санте-Фе? Неизвестно. Мы это обсудим. Но они являются сетями. Наиболее важной сетью городов являетесь вы. Города всего лишь физическое воплощение ваших взаимодействий, наших взаимодействий, а также кластеризации и группировки индивидуумов. Вот здесь это изображено символически. А вот здесь масштабирование городов. В этом очень простом примере - весьма, кстати, приземлённом - количества заправок в зависимости от размера — изображённый таким же образом, как и пример из биологии — виден точно такой же факт.
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.
Масштабирование. Количество заправок в городе можно определить по его размеру. Наклон этой линии менее чем линейный. Это и есть положительный эффект масштаба. Неудивительно, что чем больше размер, тем меньше заправок «на единицу». А вот что удивительно. Оно везде масштабируется одинаково. Это европейские страны, но если взять Японию, или Китай, или Колумбию, всё то же самое, с тем же положительным эффектом масштаба и в такой же степени. Посмотрите на любую инфраструктуру — длина дорог, длина линий электропередачи — на что ни посмотри, везде тот же положительный эффект масштаба, работающий тем же образом. Это интегрированная система, которая эволюционировала, несмотря на всё планирование. Ещё более удивительно, если посмотреть на социоэкономические величины, величины, не имеющие аналогов в биологии, те, которые эволюционировали, когда мы начали формировать сообщества от 8 до 10 тысяч лет назад. Сверху — зависимость зарплат работников от размера, представленная тем же образом. Внизу, собственно, вы - супертворческие - ваша занятость, так же отображённая на графике. Можно заметить явление масштабирования. Однако наиболее важным является то, что экспонента, аналог тех трёх четвертей для скорости обмена веществ, здесь больше единицы —примерно 1,15 - 1,2. Вот здесь говорится, что чем вы больше, тем больше имеете «на единицу», в отличие от биологии — выше зарплаты, больше творческих людей на душу населения при увеличении размера, больше патентов, выше преступность.
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.
Мы рассмотрели всё: СПИД, грипп, и так далее. Вот они, изображённые вместе. Вот что мы нарисовали, вот доход, ВНП — ВВП города — преступность и патенты, всё на одном графике. Можно заметить, все они лежат на одной прямой. Факт: При увеличении размера города со ста до двухсот тысяч, с миллиона до двух, с 10 до 20 миллионов, не важно, систематически получаются 15-ти процентное увеличение зарплат, богатства, количество случаев СПИДа, размер полиции, — всего, о чём можно подумать. Увеличивается на 15 процентов. И 15 процентов экономится на инфраструктуре. Вне сомнения, это и есть причина, по которой миллион людей в неделю переезжает в города. Их привлекают все эти замечательные вещи, творческие люди, богатство, доход, вот что их привлекает, и они забывают о плохом и ужасном.
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.
В чём причина? У меня нет времени рассказывать всю математику, но в основе лежат социальные сети, потому что это универсальное явление. Это правило 15-ти процентов работает вне зависимости от местонахождения на планете — Япония, Чили, Португалия, Шотландия — не важно. Всегда, все данные показывают, что они одинаковы, несмотря на то, что эти города развивались независимо. Здесь есть что-то универсальное. Универсальность, повторю, это мы — мы и есть город. Это наши взаимодействия и кластеризация этих взаимодействий. Итак, я повторил это снова. Если эти сети и их математическая структура, в отличие от биосистем, где мы видели сублинейное масштабирование и положительный эффект масштаба, где было замедление скорости жизни при увеличении размеов. если это социальные сети с суперлинейным масштабированием — больше «на единицу» — тогда теория утверждает, что скорость жизни увеличивается. Чем больше, тем быстрее жизнь. Слева показана частота сердцебиений, из биологии. Справа — скорость ходьбы в ряде европейских городов, демонстрирующая увеличение.
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.
В последнюю очередь, я хочу поговорить о росте. То, что было в биологии, просто повторю. Положительный эффект масштаба даёт начало такому сигмоидному поведению. Быстрый рост и затем остановка — часть устойчивости. Подобное было бы плохо для экономик и городов. В самом деле, один из удивительных фактов теории в том, что при суперлинейном масштабировании, начиная с создания богатства и инноваций, из той же теории следует замечательная восходящая экспоненциальная кривая — красиво. На самом деле, если сравнить её с данными, она очень хорошо сходится с развитием городов и экономик. Но в ней есть ужасная ловушка. Ловушка в том, что эта система обречена на провал. Она обречена на провал по многим причинам — мальтузианского типа — потому что ресурсов перестанет хватать. Как же этого избежать? Мы уже это делали.
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?
Мы делаем вот так, когда мы вырастаем и приближаемся к провалу — происходит революционное открытие и мы начинаем заново. И мы начинаем заново при приближении к следующему, и так далее. Существует этот непрерывный цикл инноваций, который необходим для поддержания роста и избегания провала. Однако и здесь есть ловушка — нужно изобретать всё быстрее, и быстрее, и быстрее. Картинка показывает, что мы не только находимся на беговой дорожке, которая ускоряется, но нам нужно менять беговые дорожки всё быстрее и быстрее. Нам нужно ускоряться на постоянной основе. Вот в чём вопрос: Можем ли мы, как социоэкономические создания, избежать сердечного приступа?
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.
Итак, в последние пару минут я хочу завершить, спрашивая о компаниях. Посмотрите на компании, они масштабируются. На самом деле, верхняя справа — Walmart. Это тот же график. Это прибыль и активы, по отношению к размеру компании, выраженном количеством сотрудников. Можно было взять продажи, всё что угодно. Итак, вот оно: после небольших колебаний в начале, когда компании изобретают, они великолепно масштабируются. Я должен сказать, мы просмотрели 23 тысячи компаний в США. И я показываю вам лишь небольшую часть.
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.
Поразительным фактом о компаниях является их сублинейное масштабирование, как в биологии, показывая, что они управляются не суперлинейными изобретениями и идеями, они управляются положительным эффектом масштаба. В данной трактовке, это бюрократия и администрация, и я должен сказать, они отлично с этим справляются. Итак, если вы мне скажете размер компании, какой-то небольшой компании, я смог бы предсказать размер Walmart. Если он подчиняется сублинейному масштабированию, теория утверждает, что должен быть сигмоидный рост. Вот Walmart. Не похоже на сигмоидный. Это то, что нам нравится, хоккейные клюшки. Но если заметить, я смухлевал, потому что я дошёл только до 94-го. Давайте продолжим до 2008-го. Красная линия — теоретическая. Если бы я сделал это в 1994-м, я смог бы предсказать, чем Walmart был бы сейчас. Это повторяется на всём спектре компаний. Вот они. 23 тысячи компаний. Они все начинают, выглядя как хоккейные клюшки, они все сгибаются, и они все умирают, как вы и я.
Thank you.
Спасибо.
(Applause)
(Аплодисменты)