Компания, собственность которой сводится к мобильному приложению, нескольким дата-центрам и офису, скоро обгонит по стоимости Ford и «Газпром».
Uber начала работать всего десять лет назад. За это время компания изменила работу такси во многих странах, стала причиной массовых протестов водителей, уронила цены на перевозки пассажиров и доставку малогабаритных грузов.
А ещё отслеживала перемещения клиентов даже при выключенном приложении и не сумела предотвратить кражу личных данных 50 миллионов пользователей. Разработанный компанией автопилот сбил женщину, управляя тестовым автомобилем, причём после анализа логов выяснилось, что он заметил человека на дороге, но решил его проигнорировать.
Компания до сих пор продолжает оставаться убыточной, при этом активнейшим образом развивается, а венчурные капиталисты продолжают исправно заносить в неё деньги. В этом году Uber собирается провести IPO, и финансовые эксперты почти единодушно оценивают капитализацию компании в $120 млрд.
United Traders — среди тех инвесторов, кто участвует в IPO Uber. Рассказываем, почему.
Не Uber, а «уберизация»
Создатели Uber не просто стартовали новую компанию, они предложили новую модель работы. Вместо продажи товаров или услуг клиентам предлагается сервис по получению товара или услуги, и эта модель оказалась легко применима к другим рынкам.
Аренда жилья, доставка еды, доставка грузов, курьерские услуги, клиринговые сервисы и всевозможные «мужья на час» — на всех этих рынках моментально появились агрегаторы услуг, построенные по образу и подобию Uber, то есть собравшие в рамках одного мобильного приложения много клиентов и продавцов.
В ста процентах случаев появление такого сервиса-агрегатора в любой отрасли приводит к падению средней стоимости услуг за счёт уменьшения числа посредников и усиления конкуренции.
Это естественным образом вызывает недовольство участников рынка (выросло ли число счастливых таксистов в Москве за последние годы?), зато потребители довольны. Подавляющему большинству нетаксистов наплевать на рынок, зато платить приходится в разы меньше, а количество такси выросло, по ощущениям, в несколько раз.
Окей, «уберизация» и снижение цен, но компания убыточная, причём значительную часть заёмных денег она пускает на субсидии водителям, чтобы конкурирующим такси-сервисам жизнь не казалась мёдом. Зачем инвесторы с такой настойчивостью несут деньги в Uber и почему аналитики пророчат ей вхождение в мир публичных компаний с совершенно бешеной капитализацией?
Приложение меняет города
Через какое-то количество лет автомобили станут беспилотными. По крайней мере, на горизонте не просматривается никаких причин, которые могли бы этому помешать.
Когда будут решены все технические и юридические вопросы, связанные с предоставлением роботам прав полноценного участника дорожного движения, то всех таксистов вежливо попросят. После чего оператору сервиса будут доставаться все деньги за перевозку пассажиров, что замечательным образом скажется на рентабельности отечественного партнёра компании.
Чтобы это произошло быстрее, нужна подготовленная городская инфраструктура, которую кто-то должен поддерживать в рабочем состоянии и модернизировать. Интуитивно кажется, что однажды Uber и «Яндекс», обладая колоссальными ресурсами, постучатся в двери московского правительства на тему «А давайте создадим отдельную организацию, которая займётся цифровизацией автотранспортной системы Москвы».
Идеальный мир
Ещё одна идея, которая просто напрашивается, чтобы её реализовали, — перевод всего парка автоматических такси на блокчейн. Прямо сейчас Uber и сотоварищи в этом не нуждаются, потому что у них и так всё замечательно, а вот когда таксисты исчезнут и встанет задача не просто организовать смешанное движение роботов и машин с живыми водителями, но сделать так, чтобы оно всё время качественно улучшалось по мере накопления статистических данных — вот тут-то лучше блокчейна и придумать ничего нельзя.
На базе него можно будет сконструировать затейливое сочетание платёжной системы, системы управления дорожным движением и, наконец, сверху нахлобучить нейросеть, которая в реальном времени будет совершенствовать алгоритмы автопилотов, тем самым улучшая качество дорожного движения.
А ещё при разработке инфраструктурного проекта город неизбежно включит в него работы по переводу на автоуправление общественного транспорта. И практически идентичные процессы рано или поздно запустятся и до неузнаваемости изменят принципы функционирования транспорта во всех регионах, где действуют такие сервис-агрегаторы.
Поэтому Uber — вовсе не служба заказа такси с помощью мобильного приложения, в силу стечения обстоятельств и грамотного маркетинга разросшаяся до совершенно неприличных масштабов.
В среднесрочной перспективе Uber вместе со своими региональными партнёрами неожиданно для многих может превратится в конгломерат компаний, управляющий городскими транспортными инфраструктурами самых разных мегаполисов мира.
А информационно-инженерные решения, которые надо будет создать в процессе реализации таких мегапроектов, найдут себе применение в других, самых разных отраслях человеческой деятельности.
После интеграции системы управления городским транспортом в другие информационные контуры, которые сейчас развиваются просто бешеными темпами, станет реальной мечта любого управленца. Руководство агломерацией сможет принимать решения, базирующиеся на достоверной статистике, собранной в реальном времени, и анализе того, что происходит на подведомственной территории.
Это будет тот самый «умный» город, многократно воспетый футурологами, вычислительная система, населённая людьми.
Итого
Финансисты, насчитавшие Uber $120 млрд капитализации, считали вовсе не количество такси и не цифры среднего чека. В эту сумму они закладывают понимание того, что сами принципы организации жизни агломераций совсем скоро изменятся до неузнаваемости, и компании, в чью зону ответственности войдёт поддержание этого безумно сложного хозяйства, будут стоить совершенно невероятных денег.
И никогда финансовые неурядицы подобным организациям грозить не будут. Хотя бы потому, что прекращение их работы будет означать выключение городов.
Так что если речь об IPO Uber — мы в деле!
10 лет назад все сходили с ума по Groupon и купонаторам, и где они все теперь?
https://ru.wikipedia.org/wiki/Groupon
https://www.nasdaq.com/symbol/GRPN
Причем в 5 раз цена упала в первый же год после IPO (с 25 до 5 долл.) Да здесь такая же история будет.
Не будет, если убер запустит селфдрайвинг такси
Селфдрайвинг такси это история не ближайший пяти лет - точно. Точечные эксперименты проводиться будут, но так, чтобы покрыть хотя бы 10% аудитории текущего Убера - крайне маловероятно. Журналисты сильно переоценивают степень развитости автопилотов.
И даже если предположить что за 5 лет произойдет новый прорыв, сравнимый с популяризацией глубокого обучения, законодательные изменения и развитие инфраструктуры (даже организация массового производства автопилотов) займут 5 лет минимум.
И сами эти процессы не могут быть начаты до того, как автопилот достигнет возможностей среднего водителя. Вернее, теоретически могут, но не будут.
Если убер запустит селфдрайвинг такси хотя бы в одном городе в течении 5 лет, то это увеличит стоимость компании еще в несколько раз. Потому что предположение о будущем перейдет в вопросы внедрения решений. Никаких 10% не надо будет - процесс внедрения селфдрайвинга будет очень быстрым. Я думаю в разы быстрее, чем model T от Генри Форда вытесняла использование лошадей.
P.S. И да, возможности среднего водителя в селфдрайвинге давно уже достигнуты.
Сейчас автопилоты не демонстрируют готовности в ближайшие годы ездить полностью самостоятельно. Текущих технологий для этого явно недостаточно - слишком длительное обучение и очень плохая приспосабливаемость к ситуациями, с которыми раньше не приходилось сталкиваться.
Будет ли какой-то прорыв в это направлении в ближайшие годы, не знает никто.
Рассуждения в духе "вон сколько новых задач научился решать ИИ, темпы развития поражают, через несколько лет он сможет все" являются несколько наивными. Стоит чуть поглубже залезть в тему современных нейронных сетей и даже слово "интеллект" в их описаниях начинает восприниматься весьма скептично.
Но повторюсь, даже если предположить что некий прорыв будет, то законодательные изменения даже в прогрессивных странах займут достаточно много времени. А более консервативные потом еще захотят понаблюдать, во что выльется разрешение допуска полностью беспилотных авто на дороги. А в станах СНГ (и других не шибко развитых в плане дорожного движения) еще и в качество дорог упрутся и в в особенности самого движения.
Я напомню, что современные автопилоты даже полосу далеко не в любых условиях умеют держать.
Проблема автопилотов на данный момент исключительно в законодательстве, не более того. Современные технологии уже позволяют ездить самостоятельно на уровне "среднего водителя" (это не заслуга ИИ, просто средний водитель просто водит плохо). Яндекс, вон успешно по Вегасу возил на своей машине людей. Причем это был макетный проект, они приехали за несколько месяцев, купили машину и сделали в новом месте успешную разработку.
И тут появляется вопрос ответственности, который пугает исключительно неучей и перестраховщиков. Увы, таких особенно много среди тех, кто принимает законы. Но ничего, когда появлялись машины им тоже хотели запретить ездить по улицам, потому что "они пугают лошадей".
Но, как я уже сказал, достаточно одному городу запустить подобное и дальнейшее распространение будет очень быстрым. Потому что выкинуть из такси живого водителя - это огромные деньги и никто не захочет их терять.
P.S. Я просто напомню, что уже 10+ лет существуют круизы, которые держат полосу без каких-либо проблем.
TL;DR - изучите возможности современных алгоритмов машинного обучения. И не делайте выводов на том, что пишут журналисты. Они, как правило, дилетанты.
Ну и подробнее:
Современные автопилоты основаны на современных алгоритмах машинного обучения. Соотвественно и все недостатки этих алгоритмам им присущи.
Обыватели, конечно, читают журналистов. А те особо не вникают в алгоритмы, а готовы верить маркетинговым уловкам и вообще считают что раз сегодня нейросети обычграли человека в Го или успешно распознают некоторые изображения, то завтра по земле будут ходить терминаторы.
Между тем, не надо быть экспертом математики, чтобы поинтересоваться немного более техническими статьями (актуальных книг пока маловато). Где описываются и ограничения современных алгоритмов и новые разработки, которые это ограничения немного сдвигают.
Если прочитать хотя бы пару десятков научпопа на эту темы, то станет понятнее, что мыслительного процесса и здравого смысла там нет как и не было. Нейросети лишь находят сложные закономерности в больших массивах данных. И им характерны два фундаментальных недостатка:
1. Требуется реальной большой объем данных для обучения выявлению сложных закономерностей.
Да, исследователи активно работают над уменьшением необходимого объема с помощью новых архитектур сетей, но, как правило, это снижение условно с миллиарда до миллиона примеров для случаев когда человеку порой хватает пары-тройки для адекватного анализа.
2. Переобучение - подгонка результата под обучающую выборку ну или просто неверные выводы. Чаще всего именно в ситуациях, когда невозможно обеспечить обучение на огромном числе примеров или итераций.
Хорошо, когда можно проанализировать 10 миллионов похожих фотографий или миллион раз сыгать с собой же в Го. Но плохо когда нельзя даже тысячу раз повторить каждую из возможных дорожных ситуаций.
Переобучение приводит к артефактам. Иногда на ровном месте автопилот уезжает в отбойник, а еле заметные пятна на дорожных знаках приводит к тому, что перестают распознаваться (и превращаются чуть ли не в противоположные). И сложность интерперетации выводов нейросетей не дает возможности адекватно оценить, почему именно так происходит и где произойдет еще.
Потому, пилотные проекты в контролируемых условиях (на которые автопилот еще и отдельно натренируют), конечно будут и их будет много. Но это все далеко не для массовой эксплуатации, особенно в условиях далеих от идельных (где вариативность изменений обстановки очень большая).
Чтобы автопилоты реально поехали, требуются алгоритмы с кардинально более быстрой обучаемостью. Чтобы вместо десятков тысяч однотипных примеров требовалось несколько десятков. Это уже даст реальный шанс сравняться со средним водителям в умении анализа обстановки и превзойти его за счет более быстрой и прогнозируемой реакции.
А пока да, автопилоты умеют держать полосу. На чистой ровной дороге с разметкой. Но, в отличие от среднего водителя, не очень справляется с этой задачей когда разметки нет, она под снегом, на дороге лужи, трещины и в прочих условиях, далеких от идеала. О чем я и писал.
Какой ад от дилетанта в ML, который про машинное обучение в лучшем разе статью на википедии читал и посмотрел пару обзорных лекций на youtube
P.S. Ваш мозг по сути имеет все описанные вами "недостатки". Вы точно так же реагируете, но почему-то называете "человеческой ошибкой" или еще лучше "мне показалось".
Спасибо за мнение настоящего профессионала;)
Вот из-за таких экспертов по всем вопросам селфдрайвинг и боятся внедрять, несмотря на объективную готовность технологии. В итоге появляются гениальные доводы общего посыла кабычегонеслучилоась.
Особенно радует с каким пафосом вы рассказываете про метрики полноты и точности, как будто проводите экскурс в что-то доселе мне неведомое. А затем хотите видеть в алгоритме магию или как вы его называете "мыслительный процесс".
Комментарий недоступен
В чем «эксперт» был прав? Есть несколько примеров селфдрайвинг такси без водителей, в том числе у Яндекса в Ясенево. Проблема «кабычегоневышло» всё так же актуальна
Комментарий недоступен