Geoffrey West: The surprising math of cities and corporations

מתרגם: Yubal Masalker מבקר: Ido Dekkers

Cities are the crucible of civilization.

ערים הן כור ההיתוך של ציווליזציה.

They have been expanding,

הן מתפשטות,

urbanization has been expanding,

העיור מתפשט,

at an exponential rate in the last 200 years

בקצב מעריכי ב-200 השנים האחרונות,

so that by the second part of this century,

כך שבמחצית השניה של המאה הזו,

the planet will be completely dominated

כוכבנו כולו יישלט

by cities.

על-ידי ערים.

Cities are the origins of global warming,

ערים הן המקור להתחממות גלובלית,

impact on the environment,

להשפעה על הסביבה,

health, pollution, disease,

הבריאות, הזיהום, מחלות,

finance,

כספים,

economies, energy --

כלכלה, אנרגיה --

they're all problems

כולם בעיות המתעוררות

that are confronted by having cities.

בגלל קיום הערים.

That's where all these problems come from.

משם מגיעות כל הבעיות הללו.

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

והצונמי של בעיות שאנו מתמודדים איתן

in terms of sustainability questions

במונחים של שאלות קיום,

are actually a reflection

הוא למעשה השתקפות

of the exponential increase

של הגידול המעריכי בעיור

in urbanization across the planet.

בכל רחבי הגלובוס.

Here's some numbers.

הנה כמה מספרים.

Two hundred years ago, the United States

לפני 200 שנה, ארה"ב היתה עירונית

was less than a few percent urbanized.

באחוזים בודדים ואף פחות מזה.

It's now more than 82 percent.

כיום היא עירונית יותר מ-82 אחוז.

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

העולם כולו חצה את קו החצי לפני מספר שנים.

China's building 300 new cities

סין תבנה 300 ערים חדשות

in the next 20 years.

ב-20 השנים הבאות.

Now listen to this:

ותקשיבו לזה:

Every week for the foreseeable future,

בכל שבוע בעתיד הנראה לעין,

until 2050,

עד 2050,

every week more than a million people

בכל שבוע יתווספו יותר

are being added to our cities.

ממיליון איש לערינו.

This is going to affect everything.

זה הולך להשפיע על הכל.

Everybody in this room, if you stay alive,

כל אחד באולם זה, אם יחיה,

is going to be affected

הולך להיות מושפע

by what's happening in cities

ממה שקורה בערים

in this extraordinary phenomenon.

עם תופעה יוצאת-דופן זו.

However, cities,

אבל, ערים,

despite having this negative aspect to them,

למרות היותן בעלות היבט שלילי זה,

are also the solution.

הן גם הפיתרון.

Because cities are the vacuum cleaners and the magnets

מכיוון שערים הן שואב האבק והמגנט

that have sucked up creative people,

אשר משכו אליהן אנשים יצירתיים,

creating ideas, innovation,

היוצרים רעיונות, חידושים,

wealth and so on.

עושר וכך הלאה.

So we have this kind of dual nature.

כך שיש לנו כאן טבע דו-משמעי.

And so there's an urgent need

לכן יש צורך דחוף

for a scientific theory of cities.

בתיאוריה מדעית של ערים.

Now these are my comrades in arms.

אלה הם חבריי לנשק.

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

עבודה זו נעשתה ביחד עם קבוצת אנשים יוצאי-דופן,

and they've done all the work,

הם עשו את כל העבודה,

and I'm the great bullshitter

ואני סתם חרטטן

that tries to bring it all together.

המנסה להרכיב מזה משהו.

(Laughter)

(צחוק)

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

אז הנה הבעיה: זה מה שכולנו רוצים.

The 10 billion people on the planet in 2050

10 מיליארד האנשים בעולם ב-2050

want to live in places like this,

רוצים לחיות במקומות כאלה,

having things like this,

שיהיו להם דברים כאלה,

doing things like this,

לעשות דברים כאלה,

with economies that are growing like this,

בכלכלות הצומחות כך,

not realizing that entropy

מבלי להבין שאנטרופיה

produces things like this,

יוצרת דברים כגון אלה,

this, this

וזה, וזה

and this.

וגם זה.

And the question is:

והשאלה היא:

Is that what Edinburgh and London and New York

האם כך תיראינה אדינבורו

are going to look like in 2050,

ולונדון וניו-יורק ב-2050,

or is it going to be this?

או שזה יהיה כך?

That's the question.

זו השאלה.

I must say, many of the indicators

אני חייב לומר שסימנים רבים

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

מראים שכך זה הולך להיראות,

but let's talk about it.

אבל הבה נדבר על זה.

So my provocative statement

הטיעון המתגרה שלי הוא

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

שאנו זקוקים נואשות לתיאוריה מדעית רצינית על ערים.

And scientific theory means quantifiable --

תיאוריה מדעית פירושה שתהיה ברת-מדידה --

relying on underlying generic principles

הנסמכת על עקרונות יסוד כלליים שניתן לעצבם

that can be made into a predictive framework.

למסגרת המסוגלת לתת תחזית.

That's the quest.

זה מה שמחפשים.

Is that conceivable?

האם זה מתקבל על הדעת?

Are there universal laws?

האם קיימים חוקים אוניברסליים?

So here's two questions

אז הנה שתי שאלות שרצות בראשי

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

כאשר אני מהרהר בבעיה זו.

The first is:

הראשונה היא:

Are cities part of biology?

האם ערים הן חלק מביולוגיה?

Is London a great big whale?

האם לונדון היא לווייתן ענק?

Is Edinburgh a horse?

האם אדינבורו היא סוס?

Is Microsoft a great big anthill?

האם מיקרוסופט היא תל-נמלים גדול?

What do we learn from that?

מה אנו למדים מזה?

We use them metaphorically --

אנו משתמשים בהם מטפורית --

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

ה-DNA של חברה, החילוף-חומרים של עיר וכך הלאה --

is that just bullshit, metaphorical bullshit,

האם זה רק שטויות, שטויות מטפוריות,

or is there serious substance to it?

או שיש בזה מהות אמיתית?

And if that is the case,

ואם זה המקרה,

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

איך זה שכל-כך קשה להרוג עיר?

You could drop an atom bomb on a city,

אפשר להטיל פצצת אטום על עיר,

and 30 years later it's surviving.

אבל 30 שנה אחר-כך היא חיה.

Very few cities fail.

ערים מעטות ביותר נופלות.

All companies die, all companies.

כל החברות המסחריות מתות בסוף, כולן.

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

אם יש לנו תיאוריה רצינית, עלינו להיות מסוגלים לחזות

when Google is going to go bust.

מתי גוגל הולכת להתרושש.

So is that just another version

אז האם זה רק גירסה אחרת

of this?

של זה?

Well we understand this very well.

את זה אנו מבינים היטב.

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

כלומר, אפשר לשאול הרבה שאלות כלליות על זה --

how many trees of a given size,

כמה עצים בגודל מסויים,

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

כמה ענפים בגודל נתון יש לעץ,

how many leaves,

כמה עלים,

what is the energy flowing through each branch,

מה האנרגיה הזורמת דרך כל ענף,

what is the size of the canopy,

מה גודל צמרת העץ,

what is its growth, what is its mortality?

מה קצב צמיחתו, מה שיעור התמותה אצלו?

We have a mathematical framework

יש לנו מסגרת מתמטית

based on generic universal principles

המבוססת על עקרונות גלובליים כלליים

that can answer those questions.

אשר יכולה לענות על שאלות הללו.

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

והרעיון הוא, האם ניתן לעשות אותו הדבר כאן?

So the route in is recognizing

הנתיב פנימה הוא בהכרה של אחד הדברים

one of the most extraordinary things about life,

המפליאים בקשר לחיים,

is that it is scalable,

שהם יכולים לשנות את גודלם,

it works over an extraordinary range.

הם מתפקדים בטווחי גודל מדהימים.

This is just a tiny range actually:

זהו רק טווח זעיר;

It's us mammals;

אלה הם אנחנו היונקים,

we're one of these.

אנחנו אחד מאלה.

The same principles, the same dynamics,

אותם העקרונות, אותה דינמיקה,

the same organization is at work

אותו סדר ואירגון בפעולה

in all of these, including us,

בכל אלה, כולל אותנו,

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

וזה יכול להגיע לטווחים של פי-100 מיליון בגודל.

And that is one of the main reasons

זוהי אחת הסיבות העיקריות

life is so resilient and robust --

שהחיים הם כה סגלתניים וחזקים --

scalability.

היכולת לשנות גודל.

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

נדון בזה בעוד רגע.

But you know, at a local level,

אבל כידוע לנו,

you scale; everybody in this room is scaled.

כל אחד כאן עבר התאמת גודל.

That's called growth.

זה נקרא גדילה.

Here's how you grew.

הנה איך שאנו גדלים.

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

זו חולדה -- יכולנו להיות במקומה.

We're all pretty much the same.

אנו די דומים לה.

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

ואת זה אנו מכירים.

You grow very quickly and then you stop.

אנו גדלים במהירות ואז נעצרים.

And that line there

הקו הזה שם

is a prediction from the same theory,

הוא חיזוי לפי אותה תאוריה,

based on the same principles,

המתבססת על אותם העקרונות,

that describes that forest.

אשר מתארת את היער ההוא.

And here it is for the growth of a rat,

כאן זה עבור הגדילה של חולדה.

and those points on there are data points.

הנקודות ההן שם זה נתונים.

This is just the weight versus the age.

זה פשוט המשקל כנגד הגיל.

And you see, it stops growing.

ורואים שהגדילה נעצרת.

Very, very good for biology --

טוב מאוד מבחינה ביולוגית --

also one of the reasons for its great resilience.

עוד סיבה לסגלתנות הגדולה שלהם.

Very, very bad

אבל זה רע מאוד

for economies and companies and cities

בשביל כלכלות וחברות מסחריות וערים

in our present paradigm.

בתבנית הקיימת היום.

This is what we believe.

זה מה שאנו מאמינים בו.

This is what our whole economy

זה מה שהכלכלה שלנו כולה

is thrusting upon us,

כופה עלינו,

particularly illustrated in that left-hand corner:

במיוחד מה שמתואר בפינה השמאלית:

hockey sticks.

מקלות הוקי.

This is a bunch of software companies --

זו קבוצה של חברות תוכנה --

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

מה שרואים שם זה הכנסותיהן כנגד גילן --

all zooming away,

כולן נוסקות,

and everybody making millions and billions of dollars.

וכל אחת מרויחה מיליוני או מיליארדי דולרים.

Okay, so how do we understand this?

מה אנו מבינים מכל זה?

So let's first talk about biology.

תחילה נדבר על ביולוגיה.

This is explicitly showing you

זה מראה בבירור

how things scale,

כיצד דברים מסתדרים לפי גודל.

and this is a truly remarkable graph.

זהו באמת גרף ראוי לציון.

What is plotted here is metabolic rate --

מה שמופיע כאן הוא קצב של חילוף-חומרים --

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

כמה אנרגיה דרושה בכל יום כדי להתקיים --

versus your weight, your mass,

כנגד משקלנו, המסה שלנו,

for all of us bunch of organisms.

עבור כולנו בתור יצורים חיים.

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

זה מוצג במרווחים במכפלות של 10,

otherwise you couldn't get everything on the graph.

שאם לא, בלתי אפשרי להציג הכל בגרף יחיד.

And what you see if you plot it

מה שרואים כאשר מציגים הכל

in this slightly curious way

באופן זה על גרף,

is that everybody lies on the same line.

שכולם נמצאים על אותו קו.

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

למרות העובדה שזוהי המערכת

in the universe,

הכי מורכבת ומגוונת ביקום,

there's an extraordinary simplicity

יש בה פשטות מדהימה

being expressed by this.

המובעת בזה.

It's particularly astonishing

זה מפליא במיוחד

because each one of these organisms,

מפני שכל אחד מהיצורים הללו,

each subsystem, each cell type, each gene,

כל תת-מערכת כזו, כל סוג של תא,

has evolved in its own unique environmental niche

כל גן, התפתח בתוך נישה סביבתית מיוחדת משלו

with its own unique history.

עם היסטוריה ייחודית משלו.

And yet, despite all of that Darwinian evolution

אבל, למרות כל האבולוציה הדרוויניסטית

and natural selection,

והברירה הטבעית,

they've been constrained to lie on a line.

הם נאלצים להצטופף על קו אחד.

Something else is going on.

משהו אחר קורה כאן.

Before I talk about that,

לפני שאדבר על זה,

I've written down at the bottom there

כתבתי בתחתית שם

the slope of this curve, this straight line.

את שיפוע העמודה, של קו ישר זה.

It's three-quarters, roughly,

הוא בקירוב שלושת-רבעים,

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

שזה פחות מאחד -- ואנו מכנים זאת תת-לינארי.

And here's the point of that.

וזו הנקודה שלה.

It says that, if it were linear,

היא אומרת שאם זה היה לינארי,

the steepest slope,

השיפוע התלול ביותר,

then doubling the size

אז הכפלה בגודל

you would require double the amount of energy.

היתה דורשת הכפלה גם באנרגיה.

But it's sublinear, and what that translates into

אבל זה תת-לינארי, וזה אומר

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

שאם מכפילים את הגודל

you actually only need 75 percent more energy.

צריך רק 75 אחוז יותר אנרגיה.

So a wonderful thing about all of biology

אז יש כאן משהו נהדר בקשר לביולוגיה

is that it expresses an extraordinary economy of scale.

וזה שהיא מבטאת כלכלה יוצאת-דופן של גודל.

The bigger you are systematically,

ככל שעולים בגודל,

according to very well-defined rules,

לפי כללים המוגדרים היטב,

less energy per capita.

פחות אנרגיה לנפש.

Now any physiological variable you can think of,

משתנה פיזיולוגי כלשהו שניתן להעלות בדעתנו,

any life history event you can think of,

אירוע כלשהו מהיסטוריית חיים שניתן לחשוב עליו,

if you plot it this way, looks like this.

אם מציבים אותם כך, זה ייראה ככה.

There is an extraordinary regularity.

יש כאן חוקיות יוצאת-דופן.

So you tell me the size of a mammal,

תגידו לי את גודל היונק,

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

ואספר לכם ברמת דיוק של 90 אחוז,

in terms of its physiology, life history, etc.

הכל עליו, במונחים של הפיזיולוגיה שלו, היסטוריית חיים וכו'.

And the reason for this is because of networks.

הסיבה שבגללה זה קורה היא רשתות קשרים.

All of life is controlled by networks --

כל צורות החיים נשלטות על-ידי רשתות קשרים --

from the intracellular through the multicellular

מהחד-תאיים לרב-תאיים

through the ecosystem level.

ברמת המערכת האקולוגית.

And you're very familiar with these networks.

אנו מכירים מקרוב רשתות אלו.

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

זה הדבר הקטן שחי בתוך פיל.

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

עכשיו התמצית של מה שאני אומר.

If you take those networks,

אם נוטלים רשתות אלו,

this idea of networks,

את הרעיון של רשתות,

and you apply universal principles,

ומחילים עליו עקרונות אוניברסליים,

mathematizable, universal principles,

שניתנים לחישוב,

all of these scalings

אז כל הגדלים הללו

and all of these constraints follow,

וכל האילוצים האלה, באים בעקבותיהם,

including the description of the forest,

כולל תיאור היער,

the description of your circulatory system,

כולל תיאור מחזור הדם שלנו,

the description within cells.

תיאור התוכן בתוך התאים.

One of the things I did not stress in that introduction

אחד הדברים שלא הדגשתי בהקדמה היה

was that, systematically, the pace of life

שבאופן שיטתי, הקצב של החיים

decreases as you get bigger.

יורד ככל שהגודל עולה.

Heart rates are slower; you live longer;

הלב פועם יותר לאט;

diffusion of oxygen and resources

דיפוזיה של חמצן וגורמים אחרים

across membranes is slower, etc.

דרך הקרומים היא יותר איטית וכו'.

The question is: Is any of this true

השאלה היא: האם משהו מזה נכון

for cities and companies?

לגבי ערים וחברות מסחריות?

So is London a scaled up Birmingham,

האם באותו אופן, לונדון היא הגדלה של בירמינגהם,

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

שהיא הגדלה של ברייטון, וכך הלאה?

Is New York a scaled up San Francisco,

האם ניו-יורק היא הגדלה של סן-פרנסיסקו,

which is a scaled up Santa Fe?

שהיא הגדלה של סנטה-פיי?

Don't know. We will discuss that.

לא יודע. נדון בזה.

But they are networks,

אבל הן רשתות של קשרים.

and the most important network of cities

והרשת החשובה ביותר של ערים

is you.

זה אתם.

Cities are just a physical manifestation

ערים הן פשוט ביטוי פיזי

of your interactions,

של האינטראקציות בינינו,

our interactions,

האינטראקציות שלנו,

and the clustering and grouping of individuals.

וההתקבצות ביחד של אינדיבידואלים.

Here's just a symbolic picture of that.

הנה רק תמונה סמלית של זה.

And here's scaling of cities.

והנה גרפים של ערים.

This shows that in this very simple example,

זה מראה שבדוגמא פשוטה זו,

which happens to be a mundane example

שהיא דוגמא מאוד שגרתית

of number of petrol stations

של מספר תחנות דלק

as a function of size --

בפונקציה של גודל --

plotted in the same way as the biology --

מונחות כאן באותו אופן כמו עם ביולוגיה --

you see exactly the same kind of thing.

רואים בדיוק אותה צורה של דברים.

There is a scaling.

הנה הגרף.

That is that the number of petrol stations in the city

שזה אומר שמספר תחנות הדלק בעיר

is now given to you

ידוע לנו

when you tell me its size.

אם אנו יודעים את גודלה.

The slope of that is less than linear.

השיפוע של הגרף הוא פחות מלינארי.

There is an economy of scale.

יש חיסכון לפי גודל.

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

פחות תחנות דלק לנפש ככל שהגודל עולה -- לא מפתיע.

But here's what's surprising.

אבל הנה דבר מפתיע.

It scales in the same way everywhere.

זה אותו גרף בכל מקום.

This is just European countries,

אלו פשוט ערים אירופאיות,

but you do it in Japan or China or Colombia,

אבל אם נבדוק ביפן או סין או קולומביה,

always the same

זה תמיד אותו הדבר

with the same kind of economy of scale

עם אותה צורת חסכנות לפי גודל

to the same degree.

ובאותה מידה.

And any infrastructure you look at --

כל צורת תשתית שנסתכל עליה --

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

בין אם זה אורך הכבישים, או אורך קווי חשמל --

anything you look at

לא משנה על מה מסתכלים --

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

יש שם את אותה חסכנות של גודל כאשר מציגים את זה באופן הנ"ל.

It's an integrated system

זוהי מערכת שלמה אחת

that has evolved despite all the planning and so on.

שהתפתחה למרות כל התכנון וכו'.

But even more surprising

אבל מה שעוד יותר מפתיע

is if you look at socio-economic quantities,

אם מסתכלים על הגדלים הסוציו-אקונומיים,

quantities that have no analog in biology,

גדלים שאין להם מקבילה בביולוגיה,

that have evolved when we started forming communities

אשר התפתחו כאשר התחלנו ליצור קומונות

eight to 10,000 years ago.

לפני 8 עד 10 אלף שנים.

The top one is wages as a function of size

הכי למעלה זה משכורות כתלות בגודל

plotted in the same way.

המוצגות בגרף באותו אופן.

And the bottom one is you lot --

ובתחתית זה --

super-creatives plotted in the same way.

אנשים יצירתיים המוצגים בגרף באותו אופן

And what you see

ומה שרואים

is a scaling phenomenon.

היא תופעת היערכות לפי קו.

But most important in this,

אבל מה שהכי חשוב בזה,

the exponent, the analog to that three-quarters

המספר בחזקה, האנלוגיה לאותם שלושת-רבעים

for the metabolic rate,

בקצב של החילוף-חומרים,

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

הוא יותר גדול מאחד -- כ-1.15 עד 1.2.

Here it is,

הנה זה,

which says that the bigger you are

דבר האומר שככל שאתה יותר גדול

the more you have per capita, unlike biology --

יש לך יותר לכל נפש, שלא כמו בביולוגיה --

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

משכורות יותר גבוהות, יותר אנשים יצירתיים לכל נפש ככל שאתה גדל,

more patents per capita, more crime per capita.

יותר פטנטים לכל נפש, יותר פשיעה לכל נפש.

And we've looked at everything:

בדקנו הכל:

more AIDS cases, flu, etc.

מקרי איידס, שפעת וכו'.

And here, they're all plotted together.

כולם מוצגים כאן ביחד בגרף.

Just to show you what we plotted,

רק כדי להראות לכם מה הכנסנו לגרף,

here is income, GDP --

כאן זה הכנסה, תוצר מקומי גולמי --

GDP of the city --

תוצר גולמי של עיר --

crime and patents all on one graph.

פשעים ופטנטים, כולם באותו גרף.

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

ניתן לראות שכולם הולכים לפי אותו קו.

And here's the statement.

ועכשיו האמירה.

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

אם מגדילים פי-2 את גודל העיר מ-100 אלף ל-200 אלף,

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

ממיליון לשני מיליון, מ-10 ל-20 מיליון,

it doesn't matter,

זה לא משנה,

then systematically

מקבלים בשיטתיות

you get a 15 percent increase

עליה של 15 אחוז

in wages, wealth, number of AIDS cases,

במשכורות, עושר, מס' מקרי איידס,

number of police,

מספר שוטרים,

anything you can think of.

כל מה שתעלו על דעתכם.

It goes up by 15 percent,

זה עולה ב-15 אחוז.

and you have a 15 percent savings

יש לנו חיסכון של 15 אחוז

on the infrastructure.

על תשתית.

This, no doubt, is the reason

זו, ללא ספק, הסיבה

why a million people a week are gathering in cities.

מדוע מיליון אנשים בכל שבוע עוברים לערים.

Because they think that all those wonderful things --

מכיוון שהם חושבים שכל אותם דברים נפלאים,

like creative people, wealth, income --

כמו אנשים יצירתיים, עושר, הכנסה,

is what attracts them,

זה מה שמושך אותם,

forgetting about the ugly and the bad.

בעודם שוכחים את המכוער והרע.

What is the reason for this?

מה הסיבה לכך?

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

אין לי זמן להיכנס לכל המתמטיקה,

but underlying this is the social networks,

אבל ביסוד של זה מונחות רשתות חברתיות,

because this is a universal phenomenon.

מפני שזו תופעה אוניברסלית.

This 15 percent rule

הכלל הזה של 15 אחוז

is true

הוא נכון,

no matter where you are on the planet --

לא משנה היכן אנו נמצאים בעולם --

Japan, Chile,

יפן, צילי,

Portugal, Scotland, doesn't matter.

פורטוגל, סקוטלנד, לא חשוב.

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

תמיד, כל הנתונים מצביעים על אותו הדבר,

despite the fact that these cities have evolved independently.

למרות העובדה שערים אלו התפתחו בנפרד זו מזו.

Something universal is going on.

קורה כאן משהו אוניברסלי.

The universality, to repeat, is us --

האוניברסליות, אזכיר, זה אנחנו --

that we are the city.

שאנחנו הם הערים.

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

והן האינטראקציות שלנו וההצטברות של אותן אינטראקציות.

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

הנה אמרתי זאת שוב.

So if it is those networks and their mathematical structure,

אז אם זה הרשתות והמבנה המתמטי שלהן,

unlike biology, which had sublinear scaling,

שלא כמו ביולוגיה, שהייתה שם היערכות תת-לינארית,

economies of scale,

חיסכון של גודל,

you had the slowing of the pace of life

שקיבלנו האטת קצב החיים

as you get bigger.

ככל שהגודל עולה.

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

אם זה הרשתות החברתיות עם ההיערכות העל-לינארית --

more per capita --

יותר לכל נפש --

then the theory says

אז התאוריה אומרת

that you increase the pace of life.

שמגבירים את קצב החיים.

The bigger you are, life gets faster.

ככל שאתה יותר גדול, החיים הופכים למהירים יותר.

On the left is the heart rate showing biology.

משמאל זה קצב פעימות הלב הקשור לביולוגיה.

On the right is the speed of walking

מימין זו מהירות ההליכה

in a bunch of European cities,

בקבוצה של ערים אירופאיות,

showing that increase.

המראות את עליית המהירות.

Lastly, I want to talk about growth.

לבסוף, ברצוני לדבר על גדילה.

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

זה מה שהיה לנו בביולוגיה, רק להזכיר.

Economies of scale

חיסכון של גודל

gave rise to this sigmoidal behavior.

העלה את ההתנהגות דמויית האות S.

You grow fast and then stop --

אנו גדלים במהירות ואז נעצרים --

part of our resilience.

זה חלק מיכולתנו להסתגל.

That would be bad for economies and cities.

זה רע עבור כלכלות וערים.

And indeed, one of the wonderful things about the theory

ואכן, מה שיפה בתאוריה זו

is that if you have super-linear scaling

הוא שיש היערכות על-לינארית

from wealth creation and innovation,

מיצירת עושר וחדשנות,

then indeed you get, from the same theory,

ואז אכן מקבלים, מאותה תאוריה,

a beautiful rising exponential curve -- lovely.

עקומה עולה יפהפייה -- מקסים.

And in fact, if you compare it to data,

אם משווים אותה לנתונים,

it fits very well

היא מתאימה מאוד יפה

with the development of cities and economies.

להתפתחות הערים והכלכלות.

But it has a terrible catch,

אבל ישנו מילכוד נוראי.

and the catch

המילכוד הוא

is that this system is destined to collapse.

שהתאוריה נועדה לקרוס.

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

היא נועדה לקרוס בגלל הרבה סיבות --

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

מין תאוריה מלתוסית (צימצום הילודה) -- בגלל שנגמרים המשאבים.

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

כיצד מונעים זאת? כבר עשינו זאת בעבר.

What we do is,

מה שעושים זה,

as we grow and we approach the collapse,

ככל שגדלים ומתקרבים לקריסה,

a major innovation takes place

מגיעה המצאה חשובה

and we start over again,

ואז שוב מתחילים מחדש.

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

כאשר מתקרבים לקריסה הבאה שוב מתחילים מחדש וכך הלאה.

So there's this continuous cycle of innovation

ישנו מעגל מתמשך של חדשנות

that is necessary

החיוני

in order to sustain growth and avoid collapse.

כדי לקיים גדילה ולמנוע קריסה.

The catch, however, to this

המילכוד בזה

is that you have to innovate

הוא שצריך להמציא

faster and faster and faster.

בקצב גובר.

So the image

כך שהדימוי הוא

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

שלא רק שאנו צועדים על הליכון המסתובב בקצב גובר,

but we have to change the treadmill faster and faster.

אלא שעלינו להחליף את ההליכון בקצב הולך וגובר.

We have to accelerate on a continuous basis.

עלינו להאיץ באופן קבוע.

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

והשאלה היא: האם נוכל בתור יצורים סוציו-אקונומיים,

avoid a heart attack?

להימנע מהתקף לב?

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

לכן לסיום, אשאל בדקה או שתיים שנותרו

asking about companies.

לגבי חברות מסחריות.

See companies, they scale.

חברות, הן גדלות בהתאמה.

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

העליונה זו וולמרט מימין.

It's the same plot.

זה אותו גרף.

This happens to be income and assets

אלה הם הכנסות ונכסים

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

כנגד גודל החברה המיוצג באמצעות מסי עובדיה.

We could use sales, anything you like.

היינו יכולים להשתמש במכירות, מה שרוצים.

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

לאחר כמה תנודות קלות בהתחלה,

when companies are innovating,

כאשר חברות ממציאות ומחדשות,

they scale beautifully.

הן מסתדרות יפה על הגרף.

And we've looked at 23,000 companies

בדקנו 23 אלף חברות,

in the United States, may I say.

בארה"ב, צריך לומר.

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

אני מראה לכם מעט מזה.

What is astonishing about companies

מה שמדהים לגבי חברות

is that they scale sublinearly

הוא שהן מסתדרות בגרף באופן תת-לינארי

like biology,

כמו ביולוגיה,

indicating that they're dominated,

דבר המצביע על כך שהן נשלטות,

not by super-linear

לא על-ידי חידושים ורעיונות

innovation and ideas;

על-לינאריים;

they become dominated

הן נשלטות

by economies of scale.

על-ידי כלכלה של גודל.

In that interpretation,

לפי פרשנות זו,

by bureaucracy and administration,

על-ידי בירוקרטיה וניירת,

and they do it beautifully, may I say.

והן עושות זאת בצורה יפה.

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

אז אם היו אומרים לי את הגודל של חברה כלשהי, חברה קטנה,

I could have predicted the size of Walmart.

הייתי יכול לחזות את הגודל של וולמרט.

If it has this sublinear scaling,

אם יש לה את הגדילה התת-לינארית,

the theory says

התיאוריה אומרת

we should have sigmoidal growth.

שתהיה לנו גדילה דמויית אות S.

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

הנה וולמרט. לא נראית כמו אות S.

That's what we like, hockey sticks.

זה מה שאנו אוהבים, מקלות הוקי.

But you notice, I've cheated,

אבל תשימו לב שרימיתי,

because I've only gone up to '94.

מכיוון שהגעתי רק עד 1994.

Let's go up to 2008.

הבה נעלה ל-2008.

That red line is from the theory.

הקו האדום הוא מהתיאוריה.

So if I'd have done this in 1994,

כך שאם הייתי עושה זאת ב-1994,

I could have predicted what Walmart would be now.

הייתי יכול לחזות מה תהיה וולמרט היום.

And then this is repeated

זה חוזר על עצמו

across the entire spectrum of companies.

לאורך כל מגוון החברות מסחריות.

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

הנה הן. אלה 23 אלף חברות.

They all start looking like hockey sticks,

הן כולן מתחילות כמקלות הוקי,

they all bend over,

הן כולן מתעקלות,

and they all die like you and me.

והן כולן מתות כמוני וכמוכם.

Thank you.

תודה לכם

(Applause)

(מחיאות כפיים)