Как работает американская машина инноваций: от ученых до стартапов

Как работает американская машина инноваций: от ученых до стартапов

Стив Бланк объясняет, как устроена американская инновационная экосистема, которая превратила научные открытия в технологические гиганты. В США работают 542 исследовательских университета, которые получают 60 миллиардов долларов ежегодно на исследования от государственных агентств вроде NIH и NSF.

Ученые делятся на две категории: теоретики (как Эйнштейн с его E=MC²) и экспериментаторы. Теоретики создают математические модели реальности, а экспериментаторы проверяют гипотезы в лабораториях. 40-50% американских исследований до 2025 года выполнялись иностранными учеными — это как международная команда разработчиков в крупной IT-компании.

Инженеры строят продукты на основе научных открытий — например, через 7 лет после расщепления атома потребовались десятки тысяч инженеров для создания атомной бомбы. Современный пример: алгоритмы управления SpaceX основаны на исследованиях по выпуклой оптимизации профессора Стэнфорда Стивена Бойда.

Предприниматели превращают инженерные решения в продукты, а венчурные капиталисты их финансируют. VC инвестируют в проекты с горизонтом 3-7 лет, но науке часто нужны десятилетия до появления коммерческих приложений. Поэтому государственное финансирование критично.

До 1982 года американские корпорации инвестировали прибыль в собственные исследовательские лаборатории — Bell Labs, IBM, Xerox. После разрешения выкупа собственных акций компании сосредоточились на максимизации стоимости акций, и фундаментальная наука перешла в университеты.

Инвестиции технологических компаний в ИИ-датацентры исчисляются сотнями миллиардов долларов — больше, чем федеральные расходы на R&D. Но это инвестиции в инженерию, а не науку. Национальная мощь напрямую коррелирует с инвестициями в науку — как показал опыт СССР, который не смог конвертировать научные достижения в устойчивые инновации.

Источник новости и обложки: steveblank.com


Работаю главным редактором proglib.io — опубликовал более 800 статей и создал популярные рассылки о нейросетях и разработке. Помимо редактуры владею Python, с его помощью автоматизирую повседневные задачи.

Аватар пользователя Мирослав Кунгуров