Geoffrey West: The surprising math of cities and corporations

Fordító: Krisztian Stancz Lektor: Anna Patai

Cities are the crucible of civilization.

A városok a civilizáció olvasztótégelyei.

They have been expanding,

Bővülnek,

urbanization has been expanding,

az urbanizáció exponenciálisan

at an exponential rate in the last 200 years

bővült az elmúlt 200 évben,

so that by the second part of this century,

így e század második felére

the planet will be completely dominated

a bolygót teljesen a városok

by cities.

fogják uralni.

Cities are the origins of global warming,

A városok az okai a globális felmelegedésnek,

impact on the environment,

hatást gyakorolnak a környezetre,

health, pollution, disease,

egészségügyre, környezetszennyezésre, betegségekre,

finance,

pénzügyre,

economies, energy --

gazdaságra, energiára --

they're all problems

mindezek a problémák azok,

that are confronted by having cities.

amikkel szembesülünk a városok miatt.

That's where all these problems come from.

Ez az, ahonnan ezek a problémák származnak.

And the tsunami of problems that we feel we're facing

A problémák cunamija, amikkel szembenállunk

in terms of sustainability questions

fenntarthatósági szempontból,

are actually a reflection

valójában azt tükrözik,

of the exponential increase

ahogyan exponenciálisan növekszik

in urbanization across the planet.

az urbanizáció az egész bolygón.

Here's some numbers.

Íme néhány szám.

Two hundred years ago, the United States

200 évvel ezelőtt, az USA-nak

was less than a few percent urbanized.

kevesebb, mint néhány százaléka volt városi.

It's now more than 82 percent.

Ez mára több mint 82%.

The planet has crossed the halfway mark a few years ago.

A bolygó átlépte az urbanizációs félpályát néhány éve.

China's building 300 new cities

Kína 300 új várost épít

in the next 20 years.

a következő 20 évben.

Now listen to this:

De ezt hallgassák:

Every week for the foreseeable future,

Minden héten a belátható jövőben

until 2050,

2050-ig,

every week more than a million people

minden héten több mint egymillió ember

are being added to our cities.

költözik be városainkba.

This is going to affect everything.

Ez hatással lesz mindenre.

Everybody in this room, if you stay alive,

Mindenkire ebben a teremben, aki még életben lesz,

is going to be affected

hatással lesz az,

by what's happening in cities

hogy mi történik a városokban

in this extraordinary phenomenon.

ebben a rendkívüli jelenségben.

However, cities,

Azonban a városok,

despite having this negative aspect to them,

a negatív tulajdonságaik az ellenére,

are also the solution.

egyben a megoldás is.

Because cities are the vacuum cleaners and the magnets

Mivel a városok porszívók és mágnesek

that have sucked up creative people,

amelyek felszippantják a kreatív embereket,

creating ideas, innovation,

kreatív ötleteket, az innovációt,

wealth and so on.

a gazdagságot és így tovább.

So we have this kind of dual nature.

Tehát van ez a fajta kettős természetük.

And so there's an urgent need

Ezért sürgősen szükség van

for a scientific theory of cities.

egy városokkal foglalkozó tudományos elméletre.

Now these are my comrades in arms.

Ők a fegyvertársaim.

This work has been done with an extraordinary group of people,

Ebben a munkában rendkívüli emberek vettek részt,

and they've done all the work,

ők csinálták az összes munkát,

and I'm the great bullshitter

én pedig a nagy dumás vagyok,

that tries to bring it all together.

aki megpróbálja az egészet összerakni.

(Laughter)

(Nevetés)

So here's the problem: This is what we all want.

Íme a probléma: Ez az, amit mindannyian szeretnénk.

The 10 billion people on the planet in 2050

A 10 milliárd ember a bolygón 2050-ben

want to live in places like this,

olyan helyeken akar élni, mint ez,

having things like this,

olyan dolgokat akar magának, mint ez,

doing things like this,

úgy tevékenykedni, mint ez,

with economies that are growing like this,

olyan gazdaságokban, mint ez,

not realizing that entropy

nem észrevéve, hogy az entrópia

produces things like this,

olyan dolgokat okoz, mint ez,

this, this

ez, ez

and this.

és ez.

And the question is:

És a kérdés az, hogy

Is that what Edinburgh and London and New York

Edinburgh és London és New York

are going to look like in 2050,

így fognak kinézni 2050-ben,

or is it going to be this?

vagy ez lesz a helyzet?

That's the question.

Ez itt a kérdés.

I must say, many of the indicators

Meg kell mondjam, nagyon sok mutató

look like this is what it's going to look like,

alapján így fog kinézni,

but let's talk about it.

de beszéljük meg.

So my provocative statement

Szóval a provokatív felvetésem az,

is that we desperately need a serious scientific theory of cities.

hogy nagy szükségünk van egy komoly, tudományos városelméletre.

And scientific theory means quantifiable --

És a tudományos elmélet azt jelenti, hogy számszerűsíthető --

relying on underlying generic principles

általános alapelvekre támaszkodó,

that can be made into a predictive framework.

ami kiszámíthatóságot segítő keretet ad.

That's the quest.

Ez a küldetés.

Is that conceivable?

Kidolgozható?

Are there universal laws?

Vannak egyetemes törvények?

So here's two questions

Nos, itt van két kérdés,

that I have in my head when I think about this problem.

ami felvetődik bennem, amikor erről gondolkodom.

The first is:

Az első:

Are cities part of biology?

Részei-e a városok a biológiának?

Is London a great big whale?

Vajon London egy hatalmas bálna-e?

Is Edinburgh a horse?

Edinburgh egy ló?

Is Microsoft a great big anthill?

Lehet-e a Microsoft egy hatalmas hangyaboly?

What do we learn from that?

Mit tanulunk ebből?

We use them metaphorically --

Használjuk őket metaforikusan --

the DNA of a company, the metabolism of a city, and so on --

egy cég DNS-e, egy város anyagcseréje, és így tovább --

is that just bullshit, metaphorical bullshit,

ami pusztán baromság, metaforikus baromság,

or is there serious substance to it?

vagy van ennek komoly lényege?

And if that is the case,

És ha ez a helyzet,

how come that it's very hard to kill a city?

hogy lehet az, hogy nagyon nehéz megölni egy várost?

You could drop an atom bomb on a city,

Dobhatunk atombombát a városra,

and 30 years later it's surviving.

és 30 évvel később még mindig túlél.

Very few cities fail.

Nagyon kevés város omlik össze.

All companies die, all companies.

Minden vállalat meghal, minden vállalat.

And if you have a serious theory, you should be able to predict

És ha van egy komoly elméletünk, megjósolhatjuk,

when Google is going to go bust.

hogy mikor fog a Google csődbe menni.

So is that just another version

Lehet-e ez, egy másik változata

of this?

ennek?

Well we understand this very well.

Nos, ezt nagyon jól értjük.

That is, you ask any generic question about this --

Vagyis feltehetünk bármilyen általános kérdést erről --

how many trees of a given size,

hány darab, adott méretű fa,

how many branches of a given size does a tree have,

hány adott méretű ága van egy fának,

how many leaves,

hány levele,

what is the energy flowing through each branch,

mennyi energia áramlik keresztül minden egyes ágon,

what is the size of the canopy,

mekkora a lombkorona magassága,

what is its growth, what is its mortality?

mekkora a növekedése, mekkora a halandósága?

We have a mathematical framework

Van olyan matematikai keretünk,

based on generic universal principles

ami általános elveken alapul,

that can answer those questions.

és meg tudja válaszolni ezeket a kérdéseket.

And the idea is can we do the same for this?

És a felvetés az, hogy megtehetjük-e ugyanezt erre?

So the route in is recognizing

Az odavezető út az, hogy felismerjük,

one of the most extraordinary things about life,

az egyik rendkívüli dolog az élettel kapcsolatban

is that it is scalable,

az, hogy skálázható,

it works over an extraordinary range.

egy elképesztő tartományban működik.

This is just a tiny range actually:

Ez csak egy apró tartomány valójában;

It's us mammals;

mi, emlősök,

we're one of these.

mi vagyunk az egyik ilyen.

The same principles, the same dynamics,

Ugyanazok az elvek, ugyanaz a dinamika,

the same organization is at work

ugyanaz a szervezettség működik

in all of these, including us,

ezekben mind, beleértve minket is,

and it can scale over a range of 100 million in size.

és ez skálázható egy százmilliószoros tartományban.

And that is one of the main reasons

És ez az egyik fő oka annak,

life is so resilient and robust --

hogy az élet olyan rugalmas és robusztus --

scalability.

a skálázhatóság.

We're going to discuss that in a moment more.

Még fogunk róla beszélni, egy kicsit később.

But you know, at a local level,

De tudják, helyi szinten,

you scale; everybody in this room is scaled.

mind méretarányosak, ebben a teremben midenki méretarányos.

That's called growth.

Ezt hívják növekedésnek.

Here's how you grew.

Íme, hogyan nőnek.

Rat, that's a rat -- could have been you.

Ez egy patkány -- lehettek volna önök is.

We're all pretty much the same.

Mindannyian nagyjából ugyanolyanok vagyunk.

And you see, you're very familiar with this.

És látják, ez nagyon ismerős.

You grow very quickly and then you stop.

Nagyon gyors növekedés, aztuán megállás.

And that line there

És ez a vonal ott,

is a prediction from the same theory,

egy becslés ugyanebből az elméletből,

based on the same principles,

azonos elvek alapján,

that describes that forest.

amely leírja azt az erdőt.

And here it is for the growth of a rat,

Ez itt egy patkány növekedése.

and those points on there are data points.

Azok a pontok pedig adatpontok.

This is just the weight versus the age.

Ez csak a súly, a kor függvényében.

And you see, it stops growing.

És látják, megáll a növekedésben.

Very, very good for biology --

Nagyon, nagyon jó a biológia számára --

also one of the reasons for its great resilience.

ez is az egyik oka a nagy rugalmasságának.

Very, very bad

Nagyon, nagyon rossz

for economies and companies and cities

a gazdaságok, vállalatok és a városok számára,

in our present paradigm.

a jelenlegi paradigmánkban.

This is what we believe.

Ez az, amit hiszünk.

This is what our whole economy

Ez az, amit egész gazdaságunk

is thrusting upon us,

ránk erőszakol,

particularly illustrated in that left-hand corner:

jól szemléltetve a bal sarokban:

hockey sticks.

hokiütők.

This is a bunch of software companies --

Ez egy rakás szoftvercég --

and what it is is their revenue versus their age --

és amit ez mutat, az a bevételük a koruk függvényében --

all zooming away,

ahogy mindegyik elhúz,

and everybody making millions and billions of dollars.

és mindenki milliókat és milliárdokat keres.

Okay, so how do we understand this?

Oké, szóval hogy értsük ezt?

So let's first talk about biology.

Beszéljünk akkor először a biológiáról.

This is explicitly showing you

Ez világosan mutatja,

how things scale,

hogyan skálázódnak a dolgok.

and this is a truly remarkable graph.

És ez egy nagyon figyelemreméltó grafikon.

What is plotted here is metabolic rate --

Amit ábrázol, az az anyagcsere sebessége --

how much energy you need per day to stay alive --

mennyi energia kell ahhoz naponta, hogy életben maradjunk --

versus your weight, your mass,

szemben a súllyal, a tömeggel,

for all of us bunch of organisms.

mindannyiunk, egy csomó élő szervezet számára.

And it's plotted in this funny way by going up by factors of 10,

Egy picit furcsán van ábrázolva, 10 hatványaként növekszik,

otherwise you couldn't get everything on the graph.

különben nem látnánk mindent a grafikonon.

And what you see if you plot it

És amit látnak, ha megrajzolják,

in this slightly curious way

ezen a kissé érdekes módon,

is that everybody lies on the same line.

az, hogy mindenki ugyanarra a vonalra fekszik fel.

Despite the fact that this is the most complex and diverse system

Annak ellenére, hogy ez a legösszetettebb és sokszínűbb rendszer

in the universe,

a világegyetemben,

there's an extraordinary simplicity

egy rendkívüli egyszerűséget

being expressed by this.

fejez ez ki.

It's particularly astonishing

Ez különösen meglepő,

because each one of these organisms,

mert mindegyike ezeknek az organizmusoknak,

each subsystem, each cell type, each gene,

minden egyes alrendszer, minden sejttípus, minden gén,

has evolved in its own unique environmental niche

saját, egyedi környezetében fejlődött,

with its own unique history.

saját, egyedi történettel.

And yet, despite all of that Darwinian evolution

És mégis, mindenféle darwini evolúció

and natural selection,

és természetes szelekció ellenére,

they've been constrained to lie on a line.

kénytelenek ráfeküdni egy vonalra.

Something else is going on.

Valami másról van itt szó.

Before I talk about that,

Mielőtt arról beszélek,

I've written down at the bottom there

odaírtam alulra,

the slope of this curve, this straight line.

a görbe, egyenes meredekségét.

It's three-quarters, roughly,

Ez háromnegyed, durván,

which is less than one -- and we call that sublinear.

ami kevesebb, mint egy -- és ezt hívjuk szublineárisnak.

And here's the point of that.

És itt a dolog lényege.

It says that, if it were linear,

Azt mondja, ha lineáris lenne,

the steepest slope,

a legmeredekebb emelkedés,

then doubling the size

akkor a méret megduplázásához,

you would require double the amount of energy.

meg kellene duplázni az energiát.

But it's sublinear, and what that translates into

De ez szublineáris, és ez azt jelenti,

is that, if you double the size of the organism,

hogy ha megduplázzuk a szervezet méretét,

you actually only need 75 percent more energy.

ténylegesen csak 75 %-kal több energiára van szükségünk.

So a wonderful thing about all of biology

Tehát egy csodálatos dolog a biológiáról az,

is that it expresses an extraordinary economy of scale.

hogy kifejez egy rendkívüli méretgazdaságosságot.

The bigger you are systematically,

Minél nagyobbak rendszerszinten,

according to very well-defined rules,

jól meghatározott szabályok szerint,

less energy per capita.

annál kevesebb az egy főre jutó energia.

Now any physiological variable you can think of,

Namost minden olyan élettani változó, ami eszükbe jut,

any life history event you can think of,

minden életút amire csak gondolni tudnak,

if you plot it this way, looks like this.

ha e szerint felrajzolják, így néz ki.

There is an extraordinary regularity.

Ez egy rendkívüli rendszerezettség.

So you tell me the size of a mammal,

Szóval adják meg nekem egy emlős méretét,

I can tell you at the 90 percent level everything about it

meg tudok mondani mindent róla 90%-os szinten,

in terms of its physiology, life history, etc.

a fiziológiájáról, az élettörténetéről, stb.

And the reason for this is because of networks.

És az oka ennek: a hálózatok.

All of life is controlled by networks --

Az élet egészét hálózatok irányítják --

from the intracellular through the multicellular

a sejtek köztitől a többsejtűn át

through the ecosystem level.

az ökoszisztéma szintjén át.

And you're very familiar with these networks.

Nagyon jól ismerik ezeket a hálózatokat.

That's a little thing that lives inside an elephant.

Ez egy apróság, ami egy elefánton belül él.

And here's the summary of what I'm saying.

Itt az összefoglalója annak, amit mondok.

If you take those networks,

Ha fogják azokat a hálózatokat,

this idea of networks,

ezt a hálózatötletet,

and you apply universal principles,

és általános elveket alkalmaznak rájuk,

mathematizable, universal principles,

matematikailag leírható, univerzális elveket,

all of these scalings

akkor mindezek az arányok,

and all of these constraints follow,

és mindazok a kényszerek létrejönnek,

including the description of the forest,

beleértve az erdő leírását,

the description of your circulatory system,

a keringési rendszerük leírását,

the description within cells.

a sejteken belüli rendszer leírását.

One of the things I did not stress in that introduction

Az egyik dolog, amit nem hangsúlyoztam a bevezetőben,

was that, systematically, the pace of life

az volt, hogy szisztematikusan az élet tempója

decreases as you get bigger.

csökken, ahogy nagyobbak lesznek.

Heart rates are slower; you live longer;

A szív lassabban ver, tovább élnek,

diffusion of oxygen and resources

az oxigén és a források elosztása

across membranes is slower, etc.

a sejtmembránokon át lassabb lesz, stb.

The question is: Is any of this true

A kérdés az: igaz-e bármi ebből

for cities and companies?

a városokra és a vállalatokra?

So is London a scaled up Birmingham,

Vajon London egy felnagyított Birmingham,

which is a scaled up Brighton, etc., etc.?

ami egy felnagyított Brighton, stb., stb.?

Is New York a scaled up San Francisco,

Vajon New York egy felnagyított San Francisco,

which is a scaled up Santa Fe?

ami egy felnagyított Santa Fe?

Don't know. We will discuss that.

Nem tudom. Majd megbeszéljük.

But they are networks,

De hálózatok.

and the most important network of cities

És a legfontosabb hálózatai a városoknak:

is you.

önök.

Cities are just a physical manifestation

A városok pusztán fizikai megnyilvánulásai

of your interactions,

az önök kölcsönhatásainak,

our interactions,

a mi kölcsönhatásainknak,

and the clustering and grouping of individuals.

és az egyének csoportokba rendeződésének.

Here's just a symbolic picture of that.

Itt egy kép ami jelképesen ezt ábrázolja.

And here's scaling of cities.

És itt a városok skálázódása.

This shows that in this very simple example,

Ez azt mutatja, ebben a nagyon egyszerű példában,

which happens to be a mundane example

ami történetesen egy hétköznapi példa,

of number of petrol stations

a benzinkutak számáról

as a function of size --

a méret függvényében --

plotted in the same way as the biology --

ugyanúgy felrajzolva, mint a biológiai --,

you see exactly the same kind of thing.

pontosan ugyanazt a dolgot láthatják.

There is a scaling.

Van egy arányosság.

That is that the number of petrol stations in the city

Azaz a benzinkutak száma a városban

is now given to you

megadható,

when you tell me its size.

ha megmondják nekem a város méretét.

The slope of that is less than linear.

Az emelkedése kevesebb, mint lineáris.

There is an economy of scale.

Van egy méretgazdaságosság.

Less petrol stations per capita the bigger you are -- not surprising.

Kevesebb benzinkút jut egy főre, minél nagyobbak -- nem meglepő.

But here's what's surprising.

De itt van az, ami meglepő.

It scales in the same way everywhere.

Ez az arány állandó mindenütt.

This is just European countries,

Ezek csak európai országok,

but you do it in Japan or China or Colombia,

de ha Japánban vagy Kínában vagy a Kolumbiában csinálják,

always the same

mindig ugyanaz jön ki,

with the same kind of economy of scale

azonos típusú méretgazdaságossággal,

to the same degree.

ugyanolyan léptékben.

And any infrastructure you look at --

És minden infrastruktúra amit vesznek --

whether it's the length of roads, length of electrical lines --

legyen az út hossza, az elektromos vezetékek hossza --,

anything you look at

bármit néznek,

has the same economy of scale scaling in the same way.

ugyanazzal a méretgazdaságossággal rendelkezik, ugyanúgy.

It's an integrated system

Ez egy integrált rendszer,

that has evolved despite all the planning and so on.

ami a tervezés, és a többi ellenére alakult ki.

But even more surprising

De még ennél is meglepőbb,

is if you look at socio-economic quantities,

ha megnézik a társadalmi, gazdasági mennyiségeket,

quantities that have no analog in biology,

mennyiségeket, amelyeknek nincs biológiai megfelelőjük,

that have evolved when we started forming communities

amelyek akkor alakultak ki, amikor elkezdtünk közösségeket alkotni,

eight to 10,000 years ago.

8...10.000 évvel ezelőtt.

The top one is wages as a function of size

A felső a bérek a méret függvényében

plotted in the same way.

ugyanúgy ábrázolva.

And the bottom one is you lot --

És az alsó, önök sokan --

super-creatives plotted in the same way.

szuperkreatívok ugyanúgy ábrázolva.

And what you see

És amit látnak,

is a scaling phenomenon.

az egy arányossági jelenség.

But most important in this,

De a legfontosabb ebben az,

the exponent, the analog to that three-quarters

hogy a kitevő, annak a háromnegyednek a megfelelője

for the metabolic rate,

az anyagcsere-sebességnél,

is bigger than one -- it's about 1.15 to 1.2.

nagyobb, mint egy -- körülbelül 1,15...1,2.

Here it is,

Itt van,

which says that the bigger you are

ami azt mondja, hogy minél nagyobbak,

the more you have per capita, unlike biology --

annál több jut egy főre, ellentétben a biológiával --

higher wages, more super-creative people per capita as you get bigger,

magasabb bérek, több szuperkreatív ember jut egy főre, minél nagyobbak,

more patents per capita, more crime per capita.

több egy főre jutó szabadalom és bűnözés.

And we've looked at everything:

És megnéztünk mindent:

more AIDS cases, flu, etc.

AIDS esetek, influenza, stb.

And here, they're all plotted together.

Itt az összes együtt ábrázolva.

Just to show you what we plotted,

Csak, hogy megmutassam, mit ábrázoltunk,

here is income, GDP --

itt van a jövedelem, a GDP --

GDP of the city --

a város GDP-je --

crime and patents all on one graph.

a bűnözés és a szabadalmak mind egy grafikonon.

And you can see, they all follow the same line.

Láthatják, mind ugyanazt az egyeneset követik.

And here's the statement.

És itt a nyilatkozat.

If you double the size of a city from 100,000 to 200,000,

Ha megkétszerezik egy város méretét 100.000-ről 200.000-re,

from a million to two million, 10 to 20 million,

egymillióról kétmillióra, 10 millióról 20 millióra,

it doesn't matter,

nem számít,

then systematically

akkor rendszerszerűen

you get a 15 percent increase

15%-os növekedést kapnak

in wages, wealth, number of AIDS cases,

a bérekben, javakban, AIDS esetek számában,

number of police,

a rendőrség létszámában,

anything you can think of.

bármiben, amit kitalálnak.

It goes up by 15 percent,

Felmegy 15%-kal.

and you have a 15 percent savings

És megtakarítanak 15%-ot

on the infrastructure.

az infrastruktúrán.

This, no doubt, is the reason

Ez kétségtelenül az oka,

why a million people a week are gathering in cities.

amiért heti egymillió ember költözik városokba.

Because they think that all those wonderful things --

Mert azt hiszik, hogy azok a csodálatos dolgok,

like creative people, wealth, income --

mint kreatív emberek, vagyon, jövedelem az,

is what attracts them,

ami vonzza őket,

forgetting about the ugly and the bad.

megfeledkezve a csúfról és rosszról.

What is the reason for this?

Mi ennek az oka?

Well I don't have time to tell you about all the mathematics,

Nincs arra időm, hogy elmeséljem a matematikáját,

but underlying this is the social networks,

de e mögött a közösségi hálózatok húzódnak,

because this is a universal phenomenon.

mert ez egy univerzális jelenség.

This 15 percent rule

Ez a 15%-os szabály

is true

igaz, függetlenül attól,

no matter where you are on the planet --

hogy, hol vannak a bolygón --

Japan, Chile,

Japán, Chile,

Portugal, Scotland, doesn't matter.

Portugália, Skócia, nem számít.

Always, all the data shows it's the same,

Mindig, minden adat ugyanazt mutatja,

despite the fact that these cities have evolved independently.

annak ellenére, hogy ezek a városok egymástól függetlenül fejlődtek.

Something universal is going on.

Valami univerzális dolog folyik itt.

The universality, to repeat, is us --

Ez az univerzalitás, hogy ismételjem, mi vagyunk --

that we are the city.

az, hogy mi vagyunk a város.

And it is our interactions and the clustering of those interactions.

És ez a mi kölcsönhatásaink, és azok csoportokba rendeződése.

So there it is, I've said it again.

Íme, elmondtam újra.

So if it is those networks and their mathematical structure,

Ha tehát ezekről a hálózatokról és matematikai struktúrákról van szó,

unlike biology, which had sublinear scaling,

ellentétben a biológiával, amely szublineáris skálázású,

economies of scale,

méretgazdaságos,

you had the slowing of the pace of life

az élet lassuló ütemét adja

as you get bigger.

ahogy növekszel.

If it's social networks with super-linear scaling --

Ha ezek társadalmi hálózatok, szuperlineáris skálázással --

more per capita --

több egy főre jutó dologgal --

then the theory says

akkor, az elmélet szerint

that you increase the pace of life.

gyorsul az élet tempója.

The bigger you are, life gets faster.

Minél nagyobb vagy, annál gyorsabb az élet.

On the left is the heart rate showing biology.

A bal oldalon a szívverések száma, a biológiát mutatja.

On the right is the speed of walking

A jobb oldalon a gyaloglási sebesség

in a bunch of European cities,

egy csomó európai városban,

showing that increase.

ezt a növekedést mutatja.

Lastly, I want to talk about growth.

Végül, szeretnék beszélni a növekedésről.

This is what we had in biology, just to repeat.

Ez az, amit a biológiában láttunk, megismételve.

Economies of scale

A méretgazdaságosság

gave rise to this sigmoidal behavior.

megalapozza ezt a szigmoid jellegű viselkedést.

You grow fast and then stop --

Gyors növekedés, és aztán megállás --

part of our resilience.

része a rugalmasságuknak.

That would be bad for economies and cities.

Ez rossz lenne a gazdaságnak és a városoknak.

And indeed, one of the wonderful things about the theory

És valóban, az elmélet egyik csodálatos eleme az,

is that if you have super-linear scaling

hogy ha szuperlineáris az arány

from wealth creation and innovation,

a jólét megteremtéséből és innovációból,

then indeed you get, from the same theory,

akkor ugyanazon elmélet alapján, valóban

a beautiful rising exponential curve -- lovely.

egy szép, emelkedő, exponenciális görbét kapunk -- pompás.

And in fact, if you compare it to data,

És tényleg, ha összehasonlítjuk az adatokkal,

it fits very well

nagyon jól összecseng

with the development of cities and economies.

a városok és a gazdaság fejlődésével.

But it has a terrible catch,

De a dolgonak van egy nagy szépséghibája.

and the catch

Ez a szépséghiba az,

is that this system is destined to collapse.

hogy a rendszer összeomlásra van rendeltetve.

And it's destined to collapse for many reasons --

Összeomlásra van rendelteteve számos okból --

kind of Malthusian reasons -- that you run out of resources.

egyfajta malthusianista okokból --, mivelhogy elfogynak a források.

And how do you avoid that? Well we've done it before.

És hogyan lehet ezt elkerülni? Nos, csináltunk már ilyet.

What we do is,

Amit teszünk az az,

as we grow and we approach the collapse,

hogy ahogy növünk, és megközelítjük az összeomlást,

a major innovation takes place

egy jelentős innováció történik,

and we start over again,

és kezdjük újra.

and we start over again as we approach the next one, and so on.

És kezdjük újra, ahogy közeledünk a következőhöz, és így tovább.

So there's this continuous cycle of innovation

Szóval itt van ez a folyamatos innovációs ciklus,

that is necessary

ami szükséges a növekedés

in order to sustain growth and avoid collapse.

fenntartásához és az összeomlás elkerüléséhez.

The catch, however, to this

A csapda viszont az,

is that you have to innovate

hogy egyre gyorsabb és gyorsabb

faster and faster and faster.

innovációra van szükség.

So the image

Így az ábra az, hogy

is that we're not only on a treadmill that's going faster,

nem csak hogy egy futógépen vagyunk, ami egyre gyorsul,

but we have to change the treadmill faster and faster.

hanem egyre gyorsabban kell futógépet váltanunk.

We have to accelerate on a continuous basis.

Folyamatosan kell gyorsítanunk.

And the question is: Can we, as socio-economic beings,

És a kérdés: Mint társadalmi-gazdasági lények,

avoid a heart attack?

megtudjuk-e ezt tenni szívinfarktus nélkül?

So lastly, I'm going to finish up in this last minute or two

Végül pedig, ebben az utolsó egy-két percben

asking about companies.

a cégek kérdéskörével fogom befejezni.

See companies, they scale.

Amint látják, a vállalatok skálázhatók.

The top one, in fact, is Walmart on the right.

A felső, a Walmart a jobb oldalon.

It's the same plot.

Ez ugyanaz a függvény.

This happens to be income and assets

Ez történetesen a bevétel és vagyon

versus the size of the company as denoted by its number of employees.

szemben a vállalat méretével, itt, a foglalkoztatottak számával.

We could use sales, anything you like.

Használhatnánk eladási számokat, vagy bármi mást.

There it is: after some little fluctuations at the beginning,

Íme: egy kis kezdeti ingadozás után,

when companies are innovating,

amikor a vállalatok fejlesztenek

they scale beautifully.

csodaszépen, arányosan növekednek.

And we've looked at 23,000 companies

Megnéztünk 23.000 céget,

in the United States, may I say.

az USA-ban, ha mondhatom.

And I'm only showing you a little bit of this.

És csak egy kis részét mutatom meg önöknek.

What is astonishing about companies

Ami megdöbbentő a cégekkel kapcsolatban

is that they scale sublinearly

az az, hogy szublineárisan növekednek,

like biology,

mint a biológia,

indicating that they're dominated,

azt jelezve, hogy nem a

not by super-linear

szuperlineáris innováció

innovation and ideas;

és az ötletek uralják őket;

they become dominated

ami dominánssá vált bennük,

by economies of scale.

az a méretgazdaságosság.

In that interpretation,

Ebben az értelemben véve,

by bureaucracy and administration,

a bürokrácia és az adminisztráció,

and they do it beautifully, may I say.

és mondhatom gyönyörűen csinálják.

So if you tell me the size of some company, some small company,

Ha megmondják nekem egy cég, egy kicsi cég méretét,

I could have predicted the size of Walmart.

megjósolhattam volna előre a Walmart méretét.

If it has this sublinear scaling,

Ha szublineáris a fejlődési üteme,

the theory says

az elmélet szerint,

we should have sigmoidal growth.

szigmoid jellegű növekedést kell produkálnia.

There's Walmart. Doesn't look very sigmoidal.

Itt a Walmart. Nem tűnik nagyon szigmoid jellegűnek.

That's what we like, hockey sticks.

Ez az amit szeretünk, hokiütők.

But you notice, I've cheated,

De észreveszik, hogy csaltam,

because I've only gone up to '94.

mert csak '94-ig mentem el.

Let's go up to 2008.

Menjünk egészen 2008-ig!

That red line is from the theory.

Az piros vonal az elmélet.

So if I'd have done this in 1994,

Tehát, ha ezt csináltam volna 1994-ben,

I could have predicted what Walmart would be now.

meg tudtam volna jósolni, milyen lenne a Walmart most.

And then this is repeated

És persze ez ismétlődik

across the entire spectrum of companies.

a vállalatok teljes spektrumán keresztül.

There they are. That's 23,000 companies.

Ott vannak. Az 23.000 cég.

They all start looking like hockey sticks,

Mindannyian hokiütőnek néznek ki az elején,

they all bend over,

mindannyian meghajolnak,

and they all die like you and me.

és mindannyian meghalnak mint önök meg én.

Thank you.

Köszönöm.

(Applause)

(Taps)