לשבור את החוקים | על תקפותם של חוקי חיזוי טכנולוגי

במשך עשרות שנים פועלות תעשיות טכנולוגיות שונות כגון תעשיית המחשבים או תעשיית התקשורת בהתאם למודלים שונים של חיזוי שנקבעו והוגדרו סמוך לתחילת הפריצה הגדולה בצמיחת התעשיות הללו (שנות השבעים במחשבים ושנות השמונים בתקשורת) ע"י גורמים מתוך התעשייה. חלק מאותם מודלים - בצדק או שלא - אף הפכו עם הזמן ל"חוקים" אשר כל גורם בתעשייה חייב להתחשב בהם הן בתכנון עסקי וטכנולוגי והן בחיזוי מגמות בתעשייה, משל היו אלה חוקי טבע או לפחות חוקים מתמטיים.

במאמר זה נסקור שלושה מן החוקים הידועים יותר ובעלי ההשפעה הרבה יותר על התעשיות הרלוונטיות:

• חוק מור (Moore’s Law) לתעשיית המחשבים (או למעשה המוליכים למחצה)

• חוק רייט (Wright's Law) במקור לתעשיית התעופה ובהמשך לייצור תעשייתי בכלל

• חוק מטקלף (Metcalfe’s Law) במקור לתעשיית התקשורת ובהמשך גם לאינטרנט

חוק מור

חוק מור הוא מודל חיזוי משנת 1965 של גורדון מור, המייסד השותף של אינטל (שנפטר במרץ 2023), הגורס כי מספר הרכיבים שניתן לדחוס על פני שבב סיליקון בעל גודל קבוע והמיוצר בעלות קבועה - יוכפל בקצב קבוע של שמונה עשר עד עשרים וארבעה חודשים, ושקצב זה יימשך בעתיד הנראה לעין. מבחינה מספרית מדובר על גידול של פי אלף תוך פחות מ-20 שנה, פי מיליון תוך 35-40 שנה ופי מיליארד תוך 50-60 שנה.

כאשר מור פרסם את המודל, הכילו שבבי הזיכרון הצפופים ביותר כאלף ביטים (1 קילוביט) של מידע. כיום שבבי הזיכרון הצפופים ביותר יכולים להכיל כמאה מיליארד (100 ג'יגה) ביטים, כלומר גידול של 100 מיליון בכ-50 שנה - בדיוק בהתאם למודל (ראו הגרף המצ"ב של מעבדי אינטל), ואם הקצב יימשך אזי תוך פחות מעשור נוסף נגיע לשבב בן טריליון ביטים.

מבחינה מעשית ניתן לומר לדוגמא שלמכשיר האייפד 4 שיצא לשוק ב–2012 - גודלו כגודל ספר דק ומחירו כ–500 דולר - היה כוח מחשוב גדול יותר משהיה במחשב העל החזק ביותר של הצבא האמריקאי בשנות ה–80, גודלו כשל מכונת כביסה תעשייתית ומחירו בערכים של היום כ-20 מיליון דולר. כלומר החוק מדבר על שיפור מתמיד בביצועי מחשבים תוך מזעור הרכיבים והוזלת העלויות.

בלא השיפורים המדהימים הללו תעשיית המחשבים והמידע של ימינו לא הייתה קיימת. בשל עלותם העצומה של השרתים לא הייתה אפשרות לגישה מהירה של משתמש קצה למרכזי המידע העצומים ברשת כמו אלה שמנהלות חברות כגוגל ואמזון או אתרים כוויקיפדיה, לא היו טלפונים חכמים עם יישומים המאפשרים לנו להזמין מונית או כרטיסים לסרט, לא היו מערכות בקרה והתראה אקטיבית לנהיגה ולא היו מתרחשות פריצות דרך מדעיות כמו ריצוף הגנום האנושי. הטרנספורמציה הדיגיטלית שעוברים כיום ארגונים והצורך שלהם להגדיר אסטרטגיה דיגיטלית של מוצרים, שירותים וניהול מידע בכדי לשרוד ולהצליח ב"כלכלה החדשה" הינם תוצאה ישירה של אותם שיפורים של עולם המחשוב והמידע.

הגדרת קצב הגידול של צפיפות השבבים גרמה ליצרני המעגלים המשולבים והשבבים האלקטרוניים מאז ימי מחשבי המיינפריים של שנות ה-60 ועד ימינו להשתדל להגשים את התחזית, מה שאפשר להוזיל עד מאוד את מחיר המחשבים ולהגדיל באופן דרמטי את תפוצתם ממחשוב ארגוני למחשוב אישי באופן ששיבש ושינה את עולם המחשוב לעד. מאוחר יותר החלו היצרנים לווסת את הציפיות ואת קצב הגידול בפועל לעומת הצפי לפי חוק מור, על אף שכנראה יכלו להגדיל את צפיפות הטרנזיסטורים מהר אף יותר.

כך הציע מור בשנות התשעים את האפשרות שלחוק ישנה תכונה של נבואה המגשימה את עצמה: התחרות בשוק המעבדים גורמת לחברות לתכנן ולפרסם תחזיות פיתוח התואמות את החוק תוך הבנה שקצב פיתוח איטי יותר עשוי להותיר אותן מחוץ לתחרות, וכך כל החברות מתאמצות לעמוד בתחזית ודוחפות את השוק בהתאם.​

סופו של החוק?

הצלחתו של חוק מור הובילה לאמונה שתמיד תימצא הדרך להפוך את הרכיבים בשבבי המחשב למהירים ולזולים יותר, אולם הצהרות של יצרני שבבים שונים על כוונתן להפסיק ולהסתמך על החוק מצביעות על כך שהתעשייה תידרש לחשב מסלול מחדש לגבי העיקרון המרכזי שהוביל את אתוס החדשנות של עמק הסיליקון במשך מספר עשורים. למרות שניבוי סופו של החוק היה במשך שנים סוג של משחק חברה בעמק הסיליקון - לא כולם בתעשייה סבורים שהחוק ומה שייצג עד כה עומדים להיעלם. אינטל, יצרנית השבבים הגדולה בעולם, אמנם אינה מפרסמת יותר תחזיות לפי חוק מור אך חוזה שביכולתה להמשיך ולהתקדם הלאה במזעור אל תוך הרמה האטומית.

לעומתה, מבחינת ג'נסן הואנג, מייסד ומנכ"ל אנבידיה, התשובה היא חד משמעית כן. לפי הואנג, "חוק מור מת, והיכולת לפי חוק מור לספק כפול ביצועים באותו מחיר, או אותם ביצועים במחצית המחיר, בכל שנה או שנה וחצי – כבר לא קיימת. היא חלפה לחלוטין. לייצר היום וופר של 12 מ"מ יותר יקר מאשר אתמול, וזה לא קצת יותר יקר, אלא הרבה יותר יקר".

מכיוון והדרישה לעוצמת מיחשוב גבוהה לא רק שלא מתמתנת אלא שעם התגברות פיתוח יישומי בינה מלאכותית (AI) המתאפיינים בעיבוד כמויות מידע אדירות במינימום זמן היא אף מתגברת באופן דרמטי - מדענים העוסקים בפיתוח שבבים קרובים כיום לנקודה שבה יעסקו בחומר שיהיה בסדר גודל של אטומים ולהיתקל בגבול בלתי עביר במזעור גודלם של המוליכים למחצה. סביר שייאלצו אז לחפש חלופות לסיליקון כמו למשל שימוש בגראפן (Graphene) - יריעה דו-ממדית של אטומי פחמן – ו/או למצוא טכנולוגיות חדשות כדי לייצר מחשבים חזקים עוד יותר כמו למשל ע"י מחשוב קוואנטי.

חוק רייט

תיאודור רייט - מהנדס תעופה אמריקני - חקר בשנות השלושים של המאה ה-20 את קצב ההתייעלות בייצור מטוסים, מוצרים שהיו אז בראשית דרכם הטכנולוגית. בהתאם לממצאיו פירסם רייט ב-1936 מאמר בו הציג תזה הטוענת כי עם כל הכפלה של הייצור המצטבר (Cumulative Production) של דגם מטוס מסוים מרגע תחילת הייצור שלו - עלות בניית המטוס הבודד יורדת בכ-15%. לדוגמה, אם מהמטוס הראשון ועד היום נבנו 100 יחידות, הרי כשנגיע למטוס ה-200 נשיג שיפור של 15% בהשוואה לעלות הנוכחית ואם נרצה להשיג שיפור נוסף של 15%, זה יקרה במטוס ה-400.

בהמשך הוכלל החוק לייצור תעשייתי כללי כאשר הנתון של 15% אינו קבוע אלא משתנה מתעשייה לתעשייה. לכן משמעותו הכללית של חוק רייט הינה למעשה שברגע שמדדנו את קצב ההתייעלות עבור הכפלה של הייצור המצטבר של מוצר תעשייתי כלשהו - אפשר לצפות שהקצב הזה יישמר גם הלאה גם בהכפלות הבאות של הייצור. או במילים אחרות - עם כל הכפלה של הייצור המצטבר עלות הייצור תרד בשיעור קבוע.

המשמעות האופרטיבית של החוק הינה - אם מדדנו את שיעור השיפור שהושג בין ייצור המוצר ה-100 למוצר ה-200, נוכל להעריך (לחזות) כמה יעלה לנו לייצר את המוצר המליון, כלומר זהו בעצם מודל חיזוי כלכלי.

העיקרון הכלכלי העיקרי העומד מאחורי החוק מוכר בשם "יתרון לגודל" (Economies of Scale), לפיו העלות הממוצעת לייצור יחידה יורדת עם העלייה בתפוקה. כלומר אם כדי להגיע מהמוצר ה-100 למוצר המיליון נצטרך להגדיל את התפוקה – הרי שכחלק מהגדלת התפוקה נרכש ידע המאפשר ייעול תהליכים, חומרי גלם הנרכשים בכמויות גדלות יותר יירכשו במחיר זול יותר וכו' וכך העלות הכוללת תקטן.

למעשה אפשר לראות את חוק מור הן כמקרה פרטי משוכלל של חוק רייט (שיצא כמה עשורים לפניו) לתעשיית המוליכים למחצה, והן כמודל חיזוי אלטרנטיבי כאשר המתודולוגיה של רייט מתבססת על חיזוי השיפור כפונקציה של ייצור מצטבר ולעומתה המתודולוגיה של מור מתבססת על חיזוי השיפור כפונקציה של זמן. לפחות בתעשיות עתירות טכנולגיה - שימוש בשני המודלים מניב לרוב תוצאות דומות.

חוק מטקלף

חוק מטקלף הוא מודל חיזוי כלכלי הגורס כי הערך/שווי של רשת תקשורת פרופורציונלי לריבוע מספר המשתמשים המחוברים לרשת. החוק, המיוחס לרוברט מטקלף – ממפתחי ה-Ethernet ומייסדה של חברת 3Com – הוצג לראשונה בתחילת שנות השמונים וקיבל את צורתו הנוכחית בשנות התשעים.​

המודל טוען למעשה שבעוד מספר מרכיבי הרשת מתפתח באופן ליניארי, מספר קשרי הגומלין שביניהם מתפתח באופן ריבועי כפי שניתן לראות בתרשים הבא, ולכן הפוטנציאל הכלכלי (שווי הרשת) גדל אף הוא באופן ריבועי.

במקור התייחס החוק למכשירי קצה (טלפון, פקס, מודם) ברשת תקשורת קווית, אחר כך הוכלל למשתמשים ברשתות סלולריות או ברשת האינטרנט, ובהמשך הוכלל כך שיהיה תקף גם לרשתות חברתיות. לכן למשל אם לפייסבוק יש X משתמשים וערכה הכלכלי הוא Y אזי אם יוכפל מס' המשתמשים ל-2X ערכה הכלכלי לפי החוק יהיה למעשה קרוב ל-4Y ולא ל-2Y.​

יישום החוק במקרה של פייסבוק מדגים עקרון נוסף והוא עיקרון הוויראליות: מצד אחד, למרות גודלה העצום של הרשת (למעלה ממיליארד משתמשים) לכל משתמש יש לכאורה אינטראקציה ישירה עם מאות או אלפים בודדים של "חברים" מה שלכאורה סותר את עקרון השווי הריבועי של ערך הרשת. מצד שני, בניגוד לרשתות תקשורת נייחת או ניידת בה האינטראקציה היא "נקודה לנקודה" (peer to peer) - ברשת חברתית בכלל ובפייסבוק בפרט לכל משתמש יש בכל רגע נתון חשיפה עקיפה ל"חברים של חברים" וכך הלאה לפי עקרון הוויראליות. כלומר, מספר החברים הישיר אינו משמעותי כי בפועל קיים פוטנציאל לאינטראקציה עם מאות אלפי ואף מיליוני משתמשים, מה שאכן גורם בפייסבוק לזרימת מידע ויראלית ומצדיק לכן ערך ריבועי, בהתאם לחוק מטקלף. זו גם בין השאר הסיבה לשווי העצום (כ-20 מיליארד $) של רכישת תוכנת המסרים WhatsApp ע"י פייסבוק, שהרי וואטסאפ היא למעשה רשת תקשורת ששוויה לכן הינו ריבועי למספר משתמשיה שעמד אז על כחצי מיליארד.

דוגמא נוספת לעיקרון העומד מאחורי החוק היא הגידול בערכו של המטבע הקריפטוגרפי ביטקוין. הביטקוין הוא המטבע הראשון בעולם שלא הונפק על ידי בנק מרכזי של מדינה, כלומר אינו נתון לפיקוח רגולטורי (אנושי) המווסת את ההיצע ואף את הערך של המטבע המוזרם לשוק המקומי. במקרה של ביטקוין כל רוכש או משתמש במטבע הופך למעשה למשתמש ברשת וירטואלית בינלאומית של משתמשים או סוחרים במטבע. מכיוון שההיצע של ביטקוין מוגבל (ע"י אלגוריתמים) ולא מושפע ישירות מקצב הגידול במשתמשים בו - כל משתמש חדש מוסיף למעשה ערך למטבע (ע"י הגדלת כוח הקנייה שלו) וכן מביא פוטנציאל מיידי של משתמשים חדשים נוספים שיגדילו גם הם את הערך. וכך - בהתאם לחוק מטקלף ועיקרון הויראליות - ערך המטבע עולה באופן ריבועי יחסית לגידול במספר המשתמשים.

שימוש נוסף לחוק הוא למשל קביעת הערך הכלכלי במיזוג בין חברות מאותו שוק אשר לכ"א מהן קבוצת מוצרים ולקוחות נפרדים והמיזוג יוצר פוטנציאל כלכלי חזקתי ולא ליניארי. זאת, כי ניתן למכור ללקוחות חברה A את מוצרי חברה B ולהפך, וכך נוצר מספר לא ליניארי של קשרי גומלין בעלי פוטנציאל כלכלי. בכזה מקרה - העלות המצרפית של המיזוג היא ליניארית אבל הערך המצרפי הוא ריבועי.

יישום החוקים לרשתות IoT

כיום ניתן לבחון את השתלבותם של חוק מור וחוק מטקלף עם המגמה ההולכת וגוברת של רשתות IoT) Internet of Things) במסגרתן משובצים סנסורים ומערכות ממוחשבות ברכיבים פיזיים שונים כמו מכשירים ביתיים, מוצרים רפואיים, מכונות תעשייתיות ועוד - המחוברים זה לזה דרך האינטרנט ולעיתים גם דרך רשתות נוספות. למעשה, טכנולוגיות בסיסיות של סנסורים הקולטים ומשדרים מידע המעובד על ידי מערכות ייעודיות - כמו למשל SCADA או RFID - קיימות כבר מספר עשורים, אך הודות לחוק מור ולתהליך המזעור ושיפור הביצועים המתמיד - הסנסורים הופכים זולים וזמינים יותר ויותר.

כך ניתן יהיה בהמשך להכיל ברשת תקשורת גם ייצוג של רכיבים כגון גוף האדם, בעלי חיים, צמחים ואף עצמים דוממים שיהיו מקושרים זה לזה, וככל שהקישוריות בין רכיבים אלה תגבר - שוב ניתן יהיה להכליל את חוק מטקאלף ולהחיל את תקפותו והפעם לרשתות IoT, ולחשב את ערכן הכלכלי בהתאם למודל.

קצב אימוץ החדשנות שמציעות רשתות IoT עדיין אינו ברור ולכן גם קשה יותר להעריך את שווין, אך ההערכה הרווחת כיום היא כי עד שנת 2022 מספר המכשירים המחוברים לאינטרנט (connected devices) כולל רשתות IoT יעמוד על 25-50 מיליארד, בעוד שווי השוק של רכיבים אלה והשירותים המוצעים במסגרתם, יעמדו על מאות מיליארדי (ואף טריליוני) דולרים.