Глава 2. Капитализм платформ

Сталкиваясь с кризисом, капитализм начинает тяготеть к реструктуризации. Появляются новые технологии, новые организационные формы, новые модели эксплуатации, новые типы рабочих мест, новые рынки — и всё это для того, чтобы выстроить новый способ накопления капитала. Как мы видели на примере кризиса перепроизводства 1970-х гг., промышленность пыталась восстановиться за счёт рабочей силы, вводя всё более бережливые бизнес-модели. В начале спада 1990-х гг. компании, связанные с интернет-сферой, перешли на бизнес-модели, позволяющие монетизировать доступные им свободные ресурсы. Пузырь «доткомов» лопнул, а с ним улетучился и энтузиазм инвесторов по поводу интернет-компаний, однако в последующее десятилетие технологические фирмы стремительно росли с точки зрения принадлежащего им объёма власти и капитала. Произошла ли подобная смена курса после кризиса 2008 г.? Доминирующий нарратив в развитых капиталистических странах действительно связан с темой изменений. В частности, вновь возник интерес к технологиям: автоматизация, экономика совместного потребления (sharing economy), бесчисленные истории «уберизации очередного Х», а начиная где-то с 2010 г. — ещё и возвещение о пришествии «интернета вещей». Компания McKinsey объявила все эти новшества сменой парадигмы⁴⁴, лидер Всемирного экономического форума назвал четвёртой промышленной революцией; звучали и более нелепые формулировки, возводившие значение новых технологий до перемен масштаба эпохи Просвещения и Возрождения⁴⁵. На наших глазах термины стремительно множились: гигономика, шеринговая экономика, экономика по требованию (the on-demand economy), новая промышленная революция, экономика тотального надзора (the surveillance economy), экономика мобильных приложений (the app economy), экономика впечатлений и внимания (the attention economy) и т. д. Задача данной главы — разобраться в этих изменениях.

По мнению целого ряда теоретиков, подобные изменения означают, что мы живём в экономике знаний — её называют также когнитивной, информационной, нематериальной. Но что это значит на самом деле? Тут мы обнаруживаем несколько взаимосвязанных, но отчётливо различающихся суждений. В итальянском «автономизме» будет говориться о «всеобщем интеллекте» (general intellect), при котором коллективное сотрудничество и знания становятся источником создания стоимости ⁴⁶. Из такой посылки вытекает, что труд становится всё более нематериальным, ориентированным на манипуляции с символами и ощущениями. Соответственно традиционный промышленный рабочий класс всё более вытесняется специалистами в сфере знаний, или «когнитариатом». Одновременно общая деиндустриализация стран с высоким уровнем дохода означает, что продукт труда становится нематериальным: это контент в области культуры, знания, впечатления и услуги. Сюда входит медийный контент (такой, как материалы YouTube, блоги), а также более масштабные продукты — создание вебсайтов, участие в онлайн-форумах и разработка программного обеспечения ⁴⁷. Родственное утверждение: доля знания в материальных товарах возрастает и становится их неотъемлемой частью. Например, производство даже самой простой сельскохозяйственной продукции основывается на широчайшем спектре научно-технических знаний. Если же смотреть с другой стороны классовых отношений, то, заявляют эксперты, в экономике сегодня господствует новый класс, который владеет не средствами производства, а информацией ⁴⁸. Тут есть определённая доля истины, однако аргументация рассыпается, если этот класс выносится за рамки капитализма. Поскольку императивы капитализма действуют для этих компаний в той же степени, что и для всех прочих, эти компании остаются капиталистическими. И всё же что-то новое в них есть, и стоит попробовать разобраться, а что же это такое.

Ключевую идею данной главы я сформулировал бы так: развитый капитализм XXI столетия постепенно выстроился вокруг задачи извлечения и использования особого типа сырья — данных. Но тут важно прояснить: а что такое данные? Прежде всего следует различать данные (информация о том, что нечто произошло) и знание (информация о том, почему что-то произошло). Данные могут включать знания, но необязательно. Данные также предполагают запись, регистрацию и, значит, некоторый материальный носитель. Будучи сущностью зарегистрированной, любая единица данных нуждается в датчике (сенсоре), который сможет её распознать, прочесть, а также в серьёзных системах хранения для их поддержания. Как легко убедиться, данные ни в коем случае не лишены материальной сущности — стоит взглянуть на объёмы потребления энергии дата-центрами (а на долю Интернета в целом приходится 9,2% потребления всего электричества в мире) ⁴⁹. Не стоит обольщаться и мыслями о том, что сбор и анализ данных — процесс сугубо гладкий и полностью автоматизированный. Обычно данные требуется чистить, упорядочивать в стандартизованные форматы — и только тогда ими можно будет пользоваться. Аналогично для запуска подходящих алгоритмов может потребоваться ручной ввод обучающих наборов в систему. Словом, всё это означает, что сбор данных сегодня зависит от мощнейшей инфраструктуры, позволяющей считывать, регистрировать и анализировать данные⁵⁰. А что мы регистрируем и записываем? Если на пальцах, то речь идёт о данных как о сырье, подлежащем извлечению, и о действиях пользователей, которые являются естественным источником данного сырья⁵¹. Подобно нефти, данные есть сырьё, которое извлекают, очищают и используют самым различным образом. Чем больше у кого-то данных, тем больше различных возможностей их использования.

Данные были ресурсом, задействованным уже какое-то время, хотя и в меньших масштабах, в прежних бизнес-моделях (особенно при координации глобальных логистических процессов бережливого производства). Однако в XXI столетии технологии, необходимые для превращения простых действий в регистрируемые данные, стремительно дешевели; переход к цифровой коммуникации сделал такую регистрацию чрезвычайно простой. Открылись огромные новые массивы потенциальных данных, и выросли новые отрасли, занятые их извлечением и использованием для оптимизации производственных процессов, детальнейшего анализа потребительских предпочтений, контролирования работников, понимания востребованных характеристик для разработки новых продуктов и услуг (таких, как GoogleMaps, беспилотные автомобили, Siri) и рекламных продаж. Схожие прецеденты случались при капитализме и ранее, принципиально же новым оказался сам тот объём данных, который стало возможным использовать. Данные как ресурс всё более перемещались с периферии в самую сердцевину бизнеса. В начале 2000-х гг., впрочем, едва ли можно было предугадать, что данные станут тем сырьём, которое запустит фундаментальные перемены в капитализме⁵². Компания Google попросту первой приложила усилия к тому, чтобы при помощи доступных ей данных направить рекламные доходы в другое русло, прочь от таких традиционных медиа, как газеты и телевидение. Google оказала ценную услугу, организовав Интернет, однако на уровне экономики само по себе это вряд ли можно считать революционным изменением. По мере распространения Интернета и проникновения его повсюду фирмы начали зависеть от цифровых коммуникаций во всех аспектах своего бизнеса, а данные — приобретать всё большее значение. Как я постараюсь показать в этой главе, данные стали выполнять целый ряд ключевых капиталистических функций: они «учат» алгоритмы правильной работе и обеспечивают их конкурентное преимущество; они позволяют координировать труд работников и нанимать внешних подрядчиков в режиме аутсорсинга; они помогают оптимизировать производственные процессы и делать их более гибкими; с их помощью можно превращать продукты с невысокой торговой наценкой в услуги с высокой наценкой; наконец, сам по себе анализ данных порождает новые данные, и этот в хорошем смысле заколдованный круг повторяется бесконечно. Наверное, это было неизбежно — учитывая серьёзные преимущества, которые открываются при регистрации и использовании данных, а также конкурентное давление капитализма, — что такой тип сырья превратится в новый огромнейший источник добычи полезных ресурсов.

Проблема, которую капиталистические фирмы не решили и по сей день, заключается в том, что старые бизнес-модели не особенно ловко настроены на задачу извлечения и использования данных. Их метод работы, скорее, был ориентирован на фабричное производство: выпускается некий товар, большая часть информации о нём и о процессе при этом утрачивается; затем товар продаётся — и производитель ничего не узнает ни о покупателе, ни о том, каким образом товар использовался. Хотя глобальная логистическая сеть бережливого производства в этом отношении сделала шаг вперёд, во многом — если не считать штучных исключений на отдельных направлениях — она осталась моделью «потерь», допускающей изрядные утечки в песок (alossy model). Стало ясно, что, если фирмы хотят в полной мере извлечь выгоду из сокращения затрат, связанных с регистрацией данных, необходима другая бизнес- модель. И в этой главе я покажу, что новая бизнес-модель в конце концов появилась. Это мощный новый тип фирмы — платформа (the platform) ⁵³. Вырастая зачастую из внутренних задач по управлению данными, платформы стали эффективным способом монополизировать, извлекать, анализировать и использовать растущие объёмы регистрируемых данных. Эта модель распространилась по всей экономике, множество компаний инкорпорируют платформы: мощные технологические компании (Google, Facebook, Amazon), динамичные стартапы (Uber, Airbnb), промышленные лидеры (GE, Siemens), ведущие игроки в сельском хозяйстве (John Deere, Monsanto) и многие другие.

Что такое платформы?⁵⁴ На самом общем уровне платформы — это цифровые инфраструктуры, которые позволяют двум и более группам взаимодействовать ⁵⁵, поэтому они позиционируются как посредники, соединяющие между собой различных пользователей — покупателей, рекламодателей, поставщиков услуг и товаров, производителей и даже физические объекты⁵⁶. Довольно часто эти платформы предлагают также некий набор инструментов, которые позволяют пользователям конструировать собственные продукты, услуги или рынки⁵⁷. Например, операционная система Windows компании Microsoft позволяет разработчикам программного обеспечения создавать приложения для неё и продавать их потребителям; платформа AppStore компании Apple и связанная с ней экосистема (XCode и iOS SDK) позволяют разработчикам создавать новые приложения и продавать их пользователям; поисковая система Google предоставляет площадку (платформу) рекламодателям и поставщикам контента, выводя их на целевую аудиторию, ищущую определённую информацию; приложение для заказа такси Uber даёт возможность водителям и пассажирам обменивать поездки на деньги. Платформа — это не столько новая рыночная площадь, сколько базовая инфраструктура, опосредующая взаимоотношения между разными группами. И в этом ключ к пониманию её преимущества по сравнению с традиционными бизнес-моделями, когда мы говорим об использовании такого сырья, как данные: платформа (1) находится между пользователями и (2) выступает в качестве площадки, на которой они взаимодействуют, что позволяет держателю платформы получать привилегированный доступ к регистрации этого взаимодействия. Google, поисковик, извлекает массу полезного из анализа поисковой активности (ибо последняя отражает флуктуации желаний индивидов). Uber, платформенное решение для такси, получает данные о загруженности дорог и о действиях водителей и пассажиров. Facebook, платформенное решение для социальных сетей, приносит целый спектр случаев частного взаимодействия, которые можно фиксировать и анализировать. И по мере того как всё больше отраслей переводят свои коммуникации в онлайн-формат (например, Uber подталкивает всю индустрию такси к цифровой форме), все больше компаний будут тяготеть к разработке платформенных решений. Таким образом, платформа есть нечто гораздо большее, нежели интернет или технологические компании, поскольку они могут функционировать в любой точке, где возможно цифровое взаимодействие.

Их вторая характерная черта заключается в том, что цифровые платформы порождают «сетевые эффекты» и опираются на них: чем больше пользователей у платформы, тем более ценной она становится для всех остальных. Например, Facebook превратился в главную социальную сеть (подразумеваемую по умолчанию платформу, когда мы говорим о социальных сетях), просто благодаря огромному числу людей, которое он охватывает. Если мы хотим присоединиться к какой-либо платформе для сетевого взаимодействия, мы выбираем платформу, на которой у нас уже больше всего друзей и родных. Аналогично, чем больше людей выбирает Google для поиска чего-либо, тем лучше срабатывают поисковые алгоритмы и тем более полезным Google становится для пользователей. Но тут возникает определённый цикл: множество пользователей притягивает новых пользователей, ещё и ещё, и в результате платформа естественным образом движется к модели монополии. Это подталкивает платформы к динамике развития, заставляющей предлагать доступ ко всё более широкому спектру видов деятельности, а следовательно, и накапливать новые данные. Более того, возможность быстро масштабировать множество платформенных решений на основе существовавшей ранее инфраструктуры, сохраняя низкую себестоимость, означает, что такой рост при естественном развитии мало чем сдерживается. К примеру, одна из причин впечатляюще быстрого роста Uber связана с тем, что ему не надо строить никаких новых фабрик, — достаточно арендовать больше серверов. В сочетании с сетевыми эффектами это означает, что платформы могут вырастать до огромных размеров очень быстро.

Важность сетевых эффектов означает, что платформы должны прибегать к целому ряду разнообразных тактик, чтобы завлечь и удержать растущее число пользователей. Например — и это третья их базовая характеристика — платформы часто используют «перекрёстное субсидирование» (cross-subsidiation): одно подразделение компании ищет способы снизить стоимость услуги или товара (даже если они бесплатны), а другое поднимает цены, чтобы компенсировать возникающие потери. В ценовой структуре платформы большую роль играет то, как много пользователей оказываются вовлечены и как часто они используют платформу⁵⁸. Google, к примеру, предлагает услуги вроде бесплатной почты, чтобы привлечь побольше пользователей, но поднимает цены через свои рекламные подразделения. Поскольку платформы должны так или иначе завлечь в свои сети определённое количество представителей разных групп, одним из направлений их деятельности оказывается тонкая настройка баланса: за что взимать плату, а что раздавать бесплатно, что субсидировать, а что — нет. Это отзвук, хоть и очень отдалённый, модели бережливости: компания старалась ужаться до своих базовых компетенций («ядра») и распродать все неприбыльные направления⁵⁹.

Наконец, платформы проектируются так, чтобы привлекать различных пользователей. Несмотря на то что они предлагают вроде бы свободное, пустое пространство для взаимодействия других людей, на самом деле платформы продвигают определённую политику. Правила разработки продукта или услуги, правила взаимодействия на данной площадке — всё это устанавливается собственником платформы. Uber, хоть и подаёт себя как всего лишь сосуд, наполняемый рыночными силами, вылепляет образ нового рынка. Он предсказывает, где возникнет спрос на водителей, и поднимает цены ещё до того, как появился фактический спрос, одновременно запуская в приложение фантомные автомобили и тем самым создавая иллюзию большего предложения⁶⁰. Занимая позицию посредников, платформы не только получают доступ к большему количеству данных, но и задают правила игры, контролируют их и управляют ими. Базовая архитектура заданных правил, в свою очередь, тоже продуктивна, поскольку открывает пользователям возможности конструировать на её основе что-то новое самым неожиданным образом. Например, базовая архитектура Facebook позволила разработчикам создавать различные приложения, компаниям — вести свои паблики, а обычным пользователям — делиться своей информацией так, что её видят ещё больше пользователей. То же можно сказать и об AppStore компании Apple, который открыл возможности создавать множество полезных приложений и соединил пользователей и разработчиков программного обеспечения, сформировав вокруг себя целую экосистему. Главная сложность с поддержанием платформ отчасти связана с необходимостью пересматривать каналы перекрёстного субсидирования и правила работы с платформой, чтобы пользователи сохраняли к ней активный интерес. Хотя сетевые эффекты поддерживают, и очень сильно, нынешних лидеров платформ, их позиции не лишены определённой уязвимости. Словом, платформы — это новый тип фирмы; их особенность в том, что они обеспечивают инфраструктуру, выступающую посредником между различными группами пользователей, тяготеют к монопольным форматам за счёт сетевых эффектов, используют перекрёстное субсидирование ради вовлечения различных групп пользователей и опираются на некоторую базовую архитектуру, определяющую возможности взаимодействия. Право собственности на платформу, в свою очередь, в сущности является правом собственности на программное обеспечение (2 млрд строк программного кода в случае Google или 20 млрд строк кода в случае Facebook) ⁶¹ и оборудование (сервера, дата-центры, смартфоны и т. д.), построенные на предыдущих разработках с открытым кодом (например, Facebook использует систему управления данными Hadoop)⁶². Все перечисленные характеристики превращают платформы в главные бизнес-модели для извлечения и контролирования данных. Предоставляя людям цифровое пространство для взаимодействия, платформы оказываются в положении, позволяющем им извлекать данные из анализа природных процессов (погодные условия, урожайные циклы и проч.), производственных процессов (линии сборки, непрерывное потоковое производство и проч.), а также наблюдения за действиями других компаний и пользователей (переходы по разделам сайтов, пользовательские данные и пр.). В отношении данных это инструмент добычи.

Оставшаяся часть главы будет посвящена описанию формирующегося платформенного ландшафта, и, в частности, будут представлены пять различных типов платформ. Применительно к каждой из описываемых схем важно подчеркнуть, что платформой владеет класс капиталистов, пусть даже и не производя при этом какого-либо физического продукта. Первый тип — рекламные платформы (advertising platforms), например Google, Facebook: они извлекают информацию о пользователях, выполняют хитроумные задачи по её анализу и по результатам продают рекламное пространство. Второй тип — облачные платформы (cloud platforms), например AWS, Salesforce: они владеют оборудованием и программным обеспечением для компаний, чья деятельность связана с цифровой сферой, и предлагают их в аренду. Третий тип — промышленные платформы (industrial platforms), например GE, Siemens: они создают оборудование и программное обеспечение, необходимое для перевода традиционного производства на интернет-рельсы, что позволит снизить производственные издержки и превратить товары в услуги. Четвёртый тип — продуктовые платформы (product platforms), такие как Rolls Royce, Spotify: они генерируют доходы, используя другие платформы и с их помощью трансформируя традиционный товар в услугу и собирая ренту или абонентскую плату. Наконец, пятый тип — это бережливые платформы (lean platforms), такие как Uber, Airbnb: они стараются минимизировать объём активов, находящихся у них в собственности, и выигрывать за счёт максимального сокращения издержек. Перечисленные типы, выделенные аналитически, могут переплетаться, и часто так оно и происходит, в одной компании. Скажем, Amazon воспринимают как компанию, занятую электронной торговлей, однако очень быстро она обрела контуры и логистической компании, а сегодня выходит на рынок услуг «по требованию» (on-demand market), предлагая спектр работ по дому в партнёрстве с платформой Task Rabbit. А печально известная онлайн-платформа Amazon Mechanical Turk (AMT) во многих отношениях была пионером гигономики и, что, пожалуй, важнее всего, является разработчиком веб-услуг компании Amazon на основе облачных технологий. Получается, Amazon охватывает почти все названные типы.

Рекламные платформы

Самые старшие среди своих собратьев, рекламные платформы стали первой попыткой построить модель предприятия, которая была бы адекватной цифровой эпохе. Как мы увидим, они напрямую и косвенным образом способствовали появлению новейших технологических трендов — от экономики совместного потребления до индустриального интернета. Они зародились на разлетевшихся остатках пузыря «доткомов», лопнувшего под давлением легкодоступных кредитов, что имело двоякие последствия. С одной стороны, пузырь утянул за собой и множество конкурентов, в результате чего различные направления технологических индустрий перешли под контроль выживших компаний. Внезапный отказ венчурного капитала финансировать новые инициативы означал, что вход на конкурентное поле оставался закрытым. Так что монополистические тенденции периода раннего технологического бума здесь укрепились: группа компаний — новых лидеров воскресла из пепла и с тех пор удерживает господствующие позиции. С другой стороны, иссякнувший источник венчурного капитала и финансирования путем долевого участия в капитале еще более резко высветил перед интернет-компаниями задачу генерирования прибыли. В разгар бума не было какого-то четкого особенно верного пути, ведущего к устойчивому потоку прибыли, -компании распределялись относительно равномерно по различным стратегиям. Однако ключевая роль маркетинга для финансирования роста капитала перед разработкой стратегии получения прибыли означала, что «доткомовские» компании уже создали фундамент для бизнес-модели, ориентированной на рекламу и привлечение пользователей. Если измерять эту величину в процентах от прибыли, то такие компании тратили на рекламу в 3-4 раза больше, чем компании в других секторах, они же стали пионерами и в размещении онлайн-рекламы⁶³. Когда пузырь лопнул, наверное, было неизбежным, что эти компании обратятся к рекламе как основному источнику прибыли. На этой волне взлетели Google и Facebook, возглавив процесс.

Компания Google была создана в 1997 г., в 1998 г. получила венчурное вливание, а в 1999 г. — круглую сумму в 25 млн долл. К тому моменту Google начал собирать данные о пользовательских поисковых запросах и использовал эти данные для совершенствования поисковой выдачи⁶⁴. Это пример классического использования данных при капитализме: они помогают повышать качество услуг для клиентов и пользователей. Но в этой модели не оставалось никакой прибавочной стоимости, из которой Google мог бы извлечь прибыль. Когда пузырь «доткомов» начал угрожающе раздуваться, Google все острее ощущал необходимость создания прибыли, но включить плату за услуги было бы рискованно — это могло отпугнуть пользователей, от которых, собственно, зависел весь успех компании. И постепенно она начала использовать данные о поисковых запросах, клиентские куки-файлы и прочие фрагменты информации для продажи рекламного пространства рекламодателям, причем посредством все более автоматизируемой системы аукционов ⁶⁵. Когда система NASDAQ достигла пика в марте 2000 г., Google выпустил сервис контекстной рекламы AdWords в октябре того же года и начал свою трансформацию в компанию, приносящую прибыль. Извлеченные данные стали использоваться «не только для улучшения услуги поиска но и для привлечения доходов за счет рекламы. Сегодня Google и Facebook почти полностью от них зависят: в первом квартале 2016 г. доходы от рекламы составляли 89% прибыли Google и 96,6% прибыли Facebook.
Все описанное — часть более общего дрейфа к Web 2.0, начавшегося на заре нового тысячелетия: от цифровых магазинов к пользовательскому контенту и от статичного текста к мультимедийным интерфейсам. В прессе этот дрейф подавался в связке с риторикой демократизации коммуникации — каждый теперь волен создавать и распространять онлайн свой собственный контент, газеты и прочие средства массовой информации уже не управляют монопольно тем, чьи голоса и на какую тему звучат в обществе. И для теоретиков, анализирующих мир интернета, эта риторика заслонила собой переход к бизнес-моделям, основанным на эксплуатации «бесплатного труда« ⁶⁶. С этой точки зрения история о том, как Google и Facebook начали получать такую прибыль, довольно проста: бесплатная рабочая сила (пользователи) производит продукты (данные и контент), которые компания — держатель платформы изымает и продает рекламодателям и другим заинтересованным покупателям. Однако такая логика рассуждений содержит ряд проблем. Во-первых, посылка о бесплатной рабочей силе часто раздувается до масштабных метафизических заявлений. Буквально все социальные взаимодействия становятся для капитализма бесплатной рабочей силой, и мы начинаем беспокоиться: а есть ли в природе что-то еще, помимо капитализма? Труд становится неотделим от не-труда, а точные категории преврашаются в сущую банальность, общее место. Важно, однако, провести различие между взаимодействиями непосредственно на платформах и взаимодействиями где-то еще, а также между взаимодействиями на коммерческих платформах, ориентированных на получение прибыли, и прочих платформах⁶⁷. Не все наши взаимодействия — и даже не большинство — встроены в систему получения прибыли. Вообще одна из причин, почему компании конкурируют за платформы, связана с тем, что большая часть наших социальных интеракций на самом деле не вступают в процесс валоризации. Если бы все наши действия уже были охвачены капиталистической валоризацией, трудно было бы понять, зачем кому-то может понадобиться конструировать машину по добыче данных на базе платформ. В более широком смысле «бесплатная рабочая сила» — лишь часть множества различных источников данных, на которые полагается компания вроде Google: экономические трансакции, информация, собранная сенсорами в интернете вещей, корпоративные и правительственные данные (например, финансовая и кредитная история), а также государственные и частные инструменты надзора (скажем, машины, которые используются для построения карт в приложении Google Maps)⁶⁸.

Предположим, мы все-таки ограничим анализ только данными, созданными непосредственно пользователями. Будет ли справедливо назвать подобную их деятельность трудом! В марксистской модели труд имеет вполне определенное значение: это деятельность, которая приводит к созданию добавочной стоимости в контексте рынка труда и процесса производства, ориентированного на обмен. Дискуссия о том, считать ли социальное взаимодействие частью капиталистического производства, — это не просто нудная академическая болтовня по поводу определений. Разговор о том, является ли такое взаимодействие бесплатным трудом или нет, имеет важные последствия. Если оно подчинено капиталистической логике, то на него будут воздействовать и все стандартные капиталистические императивы: рационализация процесса производства, снижение затрат, повышение производительности и т. д. Если нет, не подчинено, тогда эти императивы к нему не относятся.

Наблюдая за активностью пользователей онлайн, честно говоря, довольно трудно заключить, что то, чем они занимаются, есть труд. Помимо интуитивного сомнения, не позволяющего отнести чат с друзьями в мессенджере к категории труда, здесь отсутствует и какая бы то ни было идея социально необходимого рабочего времени, этого своеобразного стандарта, относительно которого выстраивается процесс производства. Это означает, что в модели нет конкурентного стимула, который заставлял бы пользователей делать больше, даже если и есть стимул, побуждающий их совершать больше действий онлайн. В более широком смысле если наши онлайн-интеракции — это бесплатный труд, то такие компании — просто бесценный дар, укрепляющий мировой капитализм: открыт целый новый пласт эксплуатируемого труда. Если же это не бесплатный труд, значит, такие компании паразитируют на других отраслях, производящих стоимость, и в этом случае мировой капитализм занес ногу над еще более зловещей пропастью. Беглого взгляда на стагнирующую глобальную экономику достаточно, чтобы понять: второе более вероятно.
Скорее речь идет не об эксплуатации бесплатного труда, а о том, что рекламные платформы присваивают данные как сырье. Действия пользователей — индивидов и институтов, при условии что они записываются и трансформируются в данные, становятся сырьем, которое платформы могут очистить и использовать самыми разными способами. Прибыль получается путем добычи данных из действий пользователей онлайн, из анализа этих данных и последующей продажи рекламного пространства, и в случае рекламных платформ это особенно верно. Все это требует выполнения двух процессов. Во-первых, рекламным платформам необходимо мониторить и регистрировать онлайн-активность. Чем больше пользователей взаимодействует на каком-то сайте, тем больше информации можно собирать и использовать. Аналогично, по мере того как пользователи бродят по просторам интернета, их перемещения можно отслеживать при помощи куки-файлов и других механизмов, и эти данные становятся все более детальными и более ценными для рекламодателей. В цифровой экономике происходит слияние функции надзора с задачей получения прибыли, что ведет, как говорят некоторые, к «надзирающему капитализму» (surveillance capitalism)⁶⁹. Однако ключом к получению прибыли служит не просто сбор данных, но и их анализ. Рекламодателей меньше интересуют неупорядоченные данные и больше — данные, которые помогут им увидеть что-то новое или выведут на покупателей. То есть данные, над которыми была проделана работа ⁷⁰. С ними провели какие-то манипуляции — силами ли квалифицированного специалиста в области анализа данных или же автоматизированными алгоритмами машинного обучения. Так что рекламодателям продаются не сами данные (персональных данных они не получают), а скорее обещание, что программное обеспечение компании Google позволит точечным попаданием соединить рекламодателя с нужным пользователем, когда возникает такая необходимость.

Хотя модель извлечения данных особенно заметна в мире интернет-коммуникаций, она постепенно мигрировала и в офлайн. Например, крупному мировому ритейлеру Tesco принадлежит британская компания Dunnhumby, занимающаяся «анализом потребительских предпочтений» и оцениваемая примерно в 2 млрд долл. (Американский офис компании недавно был продан одному из крупнейших американских работодателей — сети супермаркетов Kroger.) Эта компания специализируется на том, что мониторит действия потребителей онлайн и офлайн и продает собранную информацию таким клиентам, как Coca-Cola, Macy’s и Office Depot. Она пыталась построить монополистическую платформу7 и для себя, предложив карту лояльности для покупателей магазинов Tesco; одновременно о покупателях фиксируется все больше и больше информации (вплоть до того, что компания предлагает использовать носимую электронику как источник данных о состоянии здоровья покупателей)⁷¹. Нетехнологические компании также создают базы данных своих пользователей и используют их для того, чтобы приспособиться к потребительским трендам и эффективно продавать свои товары покупателям. Добыча данных становится ключевым методом построения монополистической платформы и перекачивания прибыли от рекламодателей.

Рекламные платформы — сегодня наиболее успешная разновидность новой платформенной бизнес-модели, она приносит высокие доходы, в том числе ощутимую чистую прибыль, и отличается завидной динамичностью. Но что же эти платформы делали со своими доходами? Уровень инвестирования остается низким в США, Великобритании и Германии, так что в основных фондах роста практически не было. Вместо этого эти компании обычно направляют наличность по трем каналам. Первый — сбережения, и объемы корпоративных сбережений стали своеобразной визитной карточкой эпохи после 2008 г. Как мы видели в гл. 1, технологические компании откусили непропорционально большой кусок от этого пышного пирога наличности. Лидерами в уклонении от налогов стали также технологические компании: Google, Apple, Facebook, Amazon и Uber. Второй канал — активные слияния и поглощения, направленные скорее на централизацию существующих мощностей, нежели на расширение и создание нового. Среди крупных технологических компаний больше всего поглощений за последние пять лет приходится на долю Google (в среднем он покупает примерно одну компанию в неделю) ⁷², а самые крупные поглощения совершены компанией Facebook (например, она купила приложение WhatsApp за 22 млрд долл.) ⁷³. В логике этого же процесса Google создал в 2015 г. холдинг Alphabet; это попытка позволит корпорации Google покупать фирмы в других отраслях, четко отделяя их при этом от основного направления бизнеса. Третий канал — направление денег в технологические стартапы, и многие рекламные платформы являются крупными инвесторами на этой площадке. Как мы увидим, именно они создали предпосылки для недавнего технологического бума. Важнее, однако, то, что они предложили бизнес-модель — платформу, которая теперь воспроизводится в самых разных отраслях.

Облачные платформы

Если рекламные платформы вроде Google и Facebook первыми открыли возможности добычи и использования больших объёмов данных, то появляющиеся сегодня облачные платформы — это шаг, закрепляющий платформу в качестве совершенно уникальной и мощной бизнес-модели. История корпоративной аренды облачных сервисов началась в конце 1990-х годов с электронной торговли. Компании, занятые электронной торговлей подумали, что могут передать материальные аспекты обмена внешним подрядчикам. Но это оказалось неэффективным, и компаниям пришлось самим заниматься этими задачами, строить склады и логистические сети, нанимать огромное количество работников⁷⁴. К 2016 г. компания Amazon испробовала инвестиции в гигантские дата-центры, роботизацию складских услуг и разветвленные компьютерные системы, стала первой использовать дроны для доставки, а недавно начала арендовать самолеты для доставки товаров ⁷⁵. Amazon остается крупнейшим работодателем в цифровой экономике: 230 тыс. работников и десятки тысяч сезонных работников, большинство из которых заняты складскими услугами, — деятельность низкооплачиваемая и очень напряженная. Решая задачу роста в качестве платформы электронной торговли, Amazon старался привлечь как можно больше пользователей при помощи перекрестного субсидирования. По всем оценкам, служба доставки Amazon в категории Prime теряет деньги буквально на каждом заказе, a Kindle, устройство для чтения электронных книг, продано по себестоимости⁷⁶. Если подходить с традиционной меркой бережливого производства, это что-то странное: неприбыльные начинания следует отсекать. Тем не менее быстрая и дешевая доставка — один из главных инструментов, каким Amazon затягивает пользователей к себе на платформу, рассчитывая затем добиться прибыли на других направлениях.

В процессе создания развитой логистической сети подразделение Amazon Web Services (AWS) развивалось как внутренняя платформа для поддержания все более сложной логистической структуры компании. Можно сказать, общей тенденцией в генезисе пла