Big Ideas 2024: Разрушая нормы, определяя будущее

Технологическая конвергенция

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Прогнозы по своей сути ограничены, и на них нельзя полагаться. Информация представлена только в ознакомительных целях и не должна рассматриваться как инвестиционный совет или рекомендация покупать, продавать или удерживать какую-либо конкретную ценную бумагу. Прошлые результаты не гарантируют будущих результатов.

Бретт Уинтон Главный футуролог Член инвестиционного комитета ARK Venture

Исследование подготовили: BIG IDEAS 2024

6 Согласно исследованиям ARK, конвергенция прорывных технологий определит текущее десятилетие.

Пять основных технологических платформ — искусственный интеллект, публичные блокчейны, мультиомное секвенирование, хранение энергии и робототехника — объединяются и должны трансформировать мировую экономическую деятельность.

Технологическая конвергенция может вызвать тектонические макроэкономические сдвиги, более значимые, чем первая и вторая промышленные революции. В глобальном масштабе рост реальной экономики может ускориться с 3% в среднем за последние 125 лет до более чем 7% в течение следующих 7 лет, поскольку роботы оживят производство, роботакси трансформируют транспорт, а искусственный интеллект повысит производительность труда работников умственного труда.

Катализируемая прорывами в области искусственного интеллекта, стоимость мирового рынка акций, связанная с прорывными инновациями, может увеличиться с 16% от общего объема* до более чем 60% к 2030 году. В результате годовая доходность акций, связанных с прорывными инновациями, может превысить 40% в течение следующих семи лет, что приведет к росту их рыночной капитализации с ~$19 трлн сегодня до примерно $220 трлн к 2030 году.

*В данном разделе мы включаем стоимость публичных блокчейнов во все расчеты и прогнозы «рыночной стоимости акционерного капитала». Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Данный анализ ARK основан на ряде базовых данных из внешних источников, которые могут быть предоставлены по запросу. Прогнозы по своей сути ограничены, и на них нельзя полагаться. Информация представлена только в ознакомительных целях и не должна рассматриваться как инвестиционный совет или рекомендация покупать, продавать или удерживать какую-либо конкретную ценную бумагу. Прошлые результаты не гарантируют будущих результатов.

Конвергенция

7 Пять инновационных платформ конвергируют и определяют эту технологическую эру

Публичные блокчейны

При широкомасштабном внедрении все деньги и контракты, вероятно, мигрируют в публичные блокчейны, которые обеспечивают и верифицируют цифровой дефицит и подтверждение права собственности. Финансовая экосистема, вероятно, перестроится, чтобы приспособиться к росту криптовалют и смарт-контрактов. Эти технологии повышают прозрачность, снижают влияние контроля над капиталом и регуляторных ограничений, а также резко сокращают затраты на исполнение контрактов. В таком мире цифровые кошельки станут все более необходимыми, поскольку все больше активов приобретают свойства денег, а корпорации и потребители адаптируются к новой финансовой инфраструктуре. Сами корпоративные структуры могут быть поставлены под вопрос.

Мультиомное секвенирование

Стоимость сбора, секвенирования и понимания цифровых биологических данных стремительно падает. Мультиомные технологии предоставляют ученым-исследователям, терапевтическим организациям и медицинским платформам беспрецедентный доступ к данным ДНК, РНК, белков и цифровым медицинским данным. Лечение рака должно трансформироваться благодаря пан-онкологическим тестам крови. Мультиомные данные должны подпитывать новые методы прецизионной терапии с использованием новых техник редактирования генов, которые нацелены на редкие заболевания и хронические состояния и излечивают их. Мультиомика должна открыть совершенно новые возможности программируемой биологии, включая проектирование и синтез новых биологических конструкций с применением в различных отраслях, особенно в сельском хозяйстве и производстве продуктов питания.

Искусственный интеллект

Вычислительные системы и программное обеспечение, развивающиеся вместе с данными, могут решать неразрешимые задачи, автоматизировать интеллектуальный труд и ускорять интеграцию технологий в каждый сектор экономики. Внедрение нейронных сетей должно оказаться более значимым, чем появление интернета, и потенциально создать десятки триллионов долларов стоимости. В масштабе эти системы потребуют беспрецедентных вычислительных ресурсов, и специализированное оборудование для вычислений ИИ должно доминировать в облачных дата-центрах следующего поколения, которые обучают и эксплуатируют модели ИИ. Потенциал для конечных пользователей ясен: созвездие интеллектуальных устройств на базе ИИ, которые пронизывают жизнь людей, меняя то, как они тратят деньги, работают и отдыхают. Внедрение искусственного интеллекта должно трансформировать каждый сектор, затронуть каждый бизнес и стать драйвером для каждой инновационной платформы.

Хранение энергии

Снижение стоимости передовых аккумуляторных технологий должно вызвать взрывной рост форм-факторов, обеспечивая системы автономной мобильности, которые радикально снижают стоимость перемещения людей и вещей. Снижение стоимости электрических трансмиссий должно открыть возможности для микромобильности и авиационных систем, включая летающие такси, обеспечивая бизнес-модели, которые изменят облик городов. Автономность должна на порядок снизить стоимость такси, доставки и наблюдения, обеспечивая беспрепятственный транспорт, который может увеличить скорость электронной коммерции и сделать владение индивидуальным автомобилем скорее исключением, чем правилом. Эти инновации в сочетании с крупномасштабными стационарными батареями должны вызвать трансформацию в энергетике, заменяя жидкое топливо электричеством и смещая инфраструктуру генерации к краям сети.

Робототехника

Катализируемые искусственным интеллектом, адаптивные роботы могут работать вместе с людьми и ориентироваться в существующей инфраструктуре, меняя способы производства и продажи товаров. 3D-печать должна способствовать цифровизации производства, повышая не только производительность и точность конечных деталей, но и устойчивость цепочек поставок. Между тем, самые быстрые роботы в мире, многоразовые ракеты, должны продолжать снижать стоимость запуска спутниковых группировок и обеспечивать бесперебойную связь. Являясь зарождающейся инновационной платформой, робототехника может сократить издержки, связанные с расстоянием (с помощью гиперзвуковых путешествий), сложностью производства (с помощью 3D-принтеров) и стоимостью продукции (с помощью роботов под управлением ИИ).

Конвергенция

Конвергенция технологий порождает историческую технологическую волну

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Данный анализ ARK основан на ряде базовых источников, включая Bekar et al. 2017, которые могут быть предоставлены по запросу. В графике используется промптинг GPT-4 для обзора исчерпывающего списка технологий общего назначения с использованием описанной в нем структуры идентификации. Где это возможно, для оценки сопутствующего экономического эффекта также используется академическая литература. Рубрика оценки GPT-4 анализирует воздействие каждой технологии в отдельности. Прямо измеренное воздействие сопоставляется с баллами для настройки всех оценок и получения оценок экономического эффекта по каждой технологии (даже если прямые показатели экономического эффекта недостижимы). В соответствии с теорией технологий общего назначения предполагается, что эти технологии проходят период инвестиций, в течение которого экономический эффект является отрицательным, прежде чем рост производительности начнет отражаться в экономических данных. Предполагается, что все технологии имеют одинаковый цикл диффузии и реализации. Если предположить, что современные технологии распространяются быстрее, текущая волна будет выглядеть более крутой. Прогнозы по своей сути ограничены, и на них нельзя полагаться. Информация представлена исключительно в ознакомительных целях и не должна рассматриваться как инвестиционный совет или рекомендация покупать, продавать или удерживать какие-либо конкретные ценные бумаги. Прошлые результаты не являются гарантией будущих показателей.

Оценочный экономический эффект технологий общего назначения

(Ежегодный вклад в процентных пунктах в рост реального ВВП и потребительский излишек)

Технологии (исторические и прогнозные)	Период / Статус
Паровой двигатель, Велосипед, Фотография, Телеграф, Железные дороги	Конец XVIII – XIX вв.
Двигатель внутреннего сгорания, Электричество, Телефон, Радио, Холодильное оборудование, Кондиционирование воздуха, Химикаты и синтетические материалы, Автомобиль, Конвейерная сборка, Телевидение, Реактивный двигатель	Конец XIX – XX вв.
Интегральная схема, Ядерная энергетика, Контейнеризация, Интернет, Мобильные телефоны, GPS, Веб-технологии, ПК, Биотехнологии, Оптоволокно, Электронная коммерция	Конец XX – нач. XXI вв.
ВИЭ, 3D-печать, Многоразовые ракеты, Адаптивные роботы, Продвинутые аккумуляторы, Автономная мобильность, Облачные вычисления, ИИ, Интеллектуальные устройства, Мультиомные технологии, Прецизионная терапия, Программируемая биология, Цифровые кошельки, Смарт-контракты, Криптовалюты	2025 F – 2030 F

ИИ служит центральным технологическим катализатором

Матрица конвергенции технологий иллюстрирует взаимосвязи между различными технологиями. Более подробная версия этой графики, включая детальную информацию о баллах и обоснование, доступна по ссылке. Источники: ARK Investment Management LLC, 2024.

Матрица конвергенции технологий

Катализирующая технология	Технология	Оценка конвергенции
Искусственный интеллект (Нейросети)	Робототехника, Автономная мобильность, Интеллектуальные устройства, Облачные вычисления, Мультиомные технологии, Прецизионная терапия, Программируемая биология	Наивысшая
Публичные блокчейны	Смарт-контракты, Цифровые кошельки, Криптовалюты	Высокая
Энергетические хранилища	Продвинутые аккумуляторы, Автономная мобильность, Многоразовые ракеты	Средняя
Робототехника	3D-печать, Адаптивные роботы	Средняя
Мультиомное секвенирование	Прецизионная терапия, Программируемая биология	Высокая

Уровни влияния: Наивысший, Высокий, Средний, Низкий, Наинизший.

ИИ ускоряется быстрее, чем ожидали прогнозисты

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024, на основе данных Metaculus, включая детали бенчмарков, по состоянию на 3 января 2024 года. Бенчмарк в широком смысле требует успешного прохождения двухчасового состязательного теста Тьюринга, широкого успеха в бенчмарке знаний и логики Q&A, а также успешной интерпретации и выполнения сложной инструкции по сборке модели автомобиля — и все это в рамках одной системы. Зеленые линии — это производные оценки времени до создания ИИ общего назначения (сильная формулировка) на основе прогнозов для более слабого бенчмарка.

Ожидаемое количество лет до запуска системы сильного искусственного интеллекта (AGI)

(Логарифмическая шкала)

Среднее значение до GPT-3: 80 лет * Анонс GPT-3 (OpenAI): 50 лет * Google демонстрирует LaMda2: 34 года * Запуск ChatGPT для широкой публики: 18 лет * Запуск GPT-4: 8 лет

Текущие сценарии прогноза:

Если ошибка прогноза сохранится: 1 год (к 2025 г.) * Если прогноз точно настроен: 8 лет (к 2030 г.)

Индивидуальные технологические достижения могут объединяться и каскадно превращаться в масштабные новые рыночные возможности

Синергия ИИ и аккумуляторов

Продвинутый ИИ позволяет роботакси полагаться на меньшее количество менее дорогих датчиков.
Электрические силовые установки снижают эксплуатационные расходы роботакси на 60%.

Эксплуатационные расходы на милю по типу силовой установки

Тип двигателя	Стоимость за милю
Двигатель внутреннего сгорания (ДВС)	$0.31
Электрический (Роботакси)	$0.12

Нейросети + Продвинутые аккумуляторные технологии = Автономная мобильность

Комбинация ИИ и электрических силовых установок позволяет масштабировать системы роботакси. По мере масштабирования стоимость каждой технологии должна снижаться в соответствии с ее кривой обучения.

Адаптивная робототехника

Помимо улучшенных аккумуляторов и ИИ, роботам общего назначения потребуются более совершенные:

Электродвигатели * Силовая электроника * Датчики * Энергоэффективные вычисления

Производственные затраты на роботакси (на автомобиль, 2024 г.)*

Платформа	Оценочная стоимость	Оснащение
Waymo	~$200 000	5 лидаров, 29 камер, 6 радаров, 8 ультразвуковых датчиков
Tesla	~$50 000	9 камер

*Затраты на производство Waymo оценены на основе публичных заявлений.

Влияние этих технологий на экономику должно оказаться впечатляющим

*Адаптивная робототехника, автономная мобильность и влияние ИИ — оценки ARK Invest. Оценка ИИ включает потребительские излишки, которые могут не учитываться в традиционной экономической статистике. Воздействие производительности ИТ также, вероятно, недооценивает потребительский излишек. Показатели влияния промышленных роботов и ИТ измеряют воздействие на экономики США, Европы и Японии. Влияние парового двигателя измеряется применительно к экономике Великобритании.

Экономический эффект отдельных крупных технологий

(Кумулятивное увеличение реального ВВП, относимое на счет технологии после ее внедрения)

Технология	Период	Кумулятивное влияние на ВВП
Промышленные роботы	1997 – 2007	~10%
Информационные технологии (ИТ)	1995 – 2005	~25%
Паровой двигатель	1830 – 1910	~30%
Адаптивная робототехника*	2023 – 2030	~45%
Автономная мобильность*	2023 – 2030	~80%
Искусственный интеллект*	2023 – 2030	~130%

Технологические инновации могут стать достаточно разрушительными, чтобы доминировать в капитализации мирового фондового рынка

Оценка и прогноз рыночной капитализации (Equity Market Cap)

Категория	2023 (Оценка)	2030 (Прогноз)	Прогноз годового роста (CAGR)
Неинновационный сектор	$98 трлн	$140 трлн	3%
Прорывные инновации	$19 трлн	$220 трлн	42%
Итого	$117 трлн	$360 трлн	17%

Вклад технологических драйверов в рост (CAGR 2023-2030):

Искусственный интеллект: 37% * Хранение энергии: 50% * Публичные блокчейны: 48% * Робототехника: 78% * Мультиомное секвенирование: 39%

Примечание: Прогнозные цифры округлены. Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Анализ основан на ряде внешних источников, включая World Federation of Exchanges и MSCI ACWI IMI Innovation Index.

Конвергенция

Публичные блокчейны | Мультиомное секвенирование | Хранение энергии | ИИ | Робототехника

Ожидания в отношении публичных блокчейнов

Технология	Возможности к 2040 году	Ожидания ARK по прогрессу к 2030 году
Криптовалюты	Криптовалюты вытеснили большинство денежных систем, основанных на разрешениях и централизованном управлении, что позволило перестроить финансовые экосистемы вокруг цифрового актива, способного устранить риск контрагента при сохранении потоков транзакций. Трансформация началась на периферии традиционной финансовой системы в регионах с разрушенными денежными системами и на рынках, плохо обслуживаемых традиционными финансовыми посредниками. На развитых рынках криптовалюты изначально служили средством сбережения, не имея прямой полезности. Со временем эффективность по-настоящему нейтральной цифровой валюты, прежде всего биткоина, возобладала над другими финансовыми архитектурами.	Мировая денежная масса росла параллельно с ВВП, и на долю криптовалют сейчас приходится ~10% от общего объема. Незначительная часть этого прироста стоимости обусловлена прямым вытеснением денег, хотя такие случаи встречаются на развивающихся рынках. Большая часть роста стоимости является следствием аллокаций в низком однозначном процентном диапазоне со стороны институциональных инвесторов и состоятельных частных лиц, а также казначейств корпораций и государств. Криптовалюты продолжают вытеснять золото в качестве защитного актива, занимая 40% доли рынка. Кейсы практического использования, такие как денежные переводы и глобальные расчеты, составляют ~10% и ~5% объемов соответственно.
Смарт-контракты	Большинство контрактов мигрировало на протоколы с открытым исходным кодом, которые обеспечивают и подтверждают цифровой дефицит и доказательство права собственности. Механизмы распределения рисков стали более прозрачными, активы всех видов секьюритизируются, покупаются и продаются легче, а риски контрагентов существенно снизились. Важность традиционных финансовых посредников сократилась, даже несмотря на коммерциализацию новых сфер человеческой деятельности. Децентрализованные протоколы, поддерживаемые платформами цифровых кошельков с легким балансом, обеспечивают выполнение большинства традиционных финансовых функций. Потребительские интернет-сервисы полагаются на бизнес-модели, основанные на владении цифровыми активами. Каждая корпоративная структура и каждый потребитель адаптировались, в то время как сами централизованные корпоративные структуры поставлены под сомнение.	Глобальные финансовые активы в процентах от ВВП продолжали расти, при этом менее 5% из них защищены платформами смарт-контрактов — динамика, соответствующая кривой внедрения коммутируемого интернета (dial-up). Валовая комиссия (take rate) от токенизированных активов в децентрализованных протоколах составляет 1%, что менее трети от комиссий, взимаемых традиционными финансовыми институтами. Прикладные протоколы, выплачивающие большую долю комиссий для стимулирования участников сети, обеспечивают 75% валовой выручки децентрализованных протоколов. Смешанная чистая ставка комиссии между протоколами прикладного уровня и протоколами Уровня 1 (L1) составляет примерно 60 б.п.
Цифровые кошельки	Цифровые кошельки позволяют почти каждому человеку с подключенным устройством мгновенно отправлять и получать деньги, фундаментально трансформируя структуру коммерческого и финансового взаимодействия. Цифровые кошельки, обеспечивающие оптовые цены на финансовые услуги для индивидуальных пользователей, разрушили связи в сфере розничного банковского обслуживания, изменив отношения потребителей с поставщиками финансовых услуг. Помимо финансовых функций, цифровые кошельки являются платформами дистрибуции различных цифровых сервисов — от заказа поездок до электронной коммерции — и выступают защищенными хранилищами данных о здоровье и другой конфиденциальной информации. Традиционные финансовые институты и связанные с ними цепочки создания стоимости в обработке платежей в значительной степени уступили место цифровым кошелькам в большинстве видов экономической деятельности.	Примерно 90% пользователей смартфонов в той или иной степени полагаются на цифровые кошельки. Большинство использует их как интерфейс для более чем половины значимых финансовых функций. Провайдеры платформ цифровых кошельков по-прежнему полагаются на традиционные экосистемы для проведения финансовых операций, таких как кредитование, но могут взимать комиссии за лидогенерацию в размере 5–20% за привлечение клиентов в эти учреждения. Они также могут удерживать 3–10% комиссий за содействие коммерции в рамках операций электронной торговли, направляемых через их платформы.

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. В таблице выше мы характеризуем конвергентные технологические возможности, которые, по нашему мнению, могут проявиться к 2030 и 2050 годам. Мы подчеркиваем, что эти сценарии, написанные в настоящем времени, являются возможными результатами, а не гарантированными, и будущее может развиваться иначе. Данный анализ ARK основан на ряде внешних источников, которые могут быть предоставлены по запросу. Прогнозы по своей сути ограничены, и на них нельзя полагаться. Информация предназначена только для ознакомительных целей и не должна рассматриваться как инвестиционный совет или рекомендация покупать, продавать или удерживать какую-либо конкретную ценную бумагу. Хотя сценарии в таблице ниже описаны в настоящем времени, они являются прогнозными возможными результатами, основанными на взглядах ARK. Эти результаты могут не реализоваться в будущем из-за ряда неопределенностей. Предоставленная информация не должна рассматриваться как инвестиционный совет и не должна служить основой для принятия каких-либо инвестиционных решений.

Ожидания в отношении мультиомного секвенирования

Технология	Возможности к 2040 году	Ожидания ARK по прогрессу к 2030 году
Прецизионная терапия	Технологии позволяют манипулировать молекулярно-биологическими системами, катализируя создание нового поколения более эффективных и долговечных методов прецизионной терапии. Редактирование генов на основе CRISPR позволяет напрямую манипулировать ДНК с растущей специфичностью. Методы терапии, воздействующие на РНК, ограничивают участки ДНК, которые могут транскрибироваться в белки. Достижения в области ИИ позволяют воздействовать на специфические белки, вызывающие лежащие в основе заболеваний расстройства. Эти прорывы сократили сроки разработки и повысили эффективность радикальных методов лечения (curative therapies), которые стоят дороже традиционных методов. Исследователи стремятся излечить большинство редких заболеваний. Расходы на традиционные медицинские услуги снижаются, уступая экономическое пространство молекулярным методам лечения.	Прецизионная терапия составляет 25% вновь выпускаемых лекарств. Улучшая качество жизни, снижая сопутствующие медицинские расходы и зачастую эффективно излечивая болезни, такие препараты стоят в среднем в 7 раз дороже традиционных лекарств. В сочетании с ожидаемым ростом эффективности НИОКР эти препараты добавят 15% или ~$300 млрд к выручке от продажи лекарств в 2030 году.
Мультиомные технологии	Благодаря резкому падению стоимости секвенирования исследователи и врачи рутинно собирают эпигеномные, транскриптомные и протеомные данные пациентов. С помощью все более полных цифровых данных о состоянии здоровья с интеллектуальных устройств и новых инструментов ИИ они сопоставляют этот массив мультиомных данных для понимания, прогнозирования и лечения заболеваний. В результате онкологическая помощь полностью трансформировалась: мультиомные технологии выявляют рак на ранних стадиях, более точно направляют лечение и обеспечивают мониторинг рецидивов. Регулярные жидкостные биопсии на пан-раковые заболевания стали стандартом медицинской помощи для пациентов среднего возраста. Мультиомные технологии повысили эффективность биотехнологических НИОКР, так как клинические испытания более точно таргетируют группы пациентов и легче измеряют результаты. В сочетании с ИИ мультиомные технологии изменили отношения между пациентами и системами здравоохранения. Поставщики цифровых медицинских услуг, компании по производству диагностических инструментов и молекулярному тестированию находятся в авангарде. Устаревшие фармацевтические франшизы и системы медицинских услуг утратили свое значение. Нерациональные расходы на здравоохранение снижаются по мере продления здоровой жизни.	При полном внедрении эффективность НИОКР, связанных с разработкой лекарств, может удвоиться благодаря мультиомным технологиям с поддержкой ИИ. К 2030 году почти все новые программы разработки лекарств включают мультиомику в доклинические НИОКР, а ~50% включают ИИ в клинические программы. Реализованная доходность НИОКР улучшилась на 10% с перспективой почти двукратного роста доходности к 2035 году. Мульти-раковые тесты раннего выявления по крови стали стандартом медицинской помощи, так как они снизили смертность от рака на 25% для некоторых возрастных когорт. На развитых рынках 30% пациентов получают преимущества от нового режима диагностики.
Программируемая биология	Инструменты ИИ, улучшенные методы синтеза геномов и масштабируемые методы биологического производства позволяют создавать новые, более дешевые биологические конструкции с предсказуемыми характеристиками, что способствует ренессансу в сельском хозяйстве и материаловедении. Программируемая биология обеспечивает прорывы в материаловедении и биотопливе, которые увеличивают производство продуктов питания и сокращают внешние экологические эффекты. Молекулярно-биологические примитивы предлагают субстрат для новых надежных вычислительных архитектур.	Все еще ограниченный ранними стадиями и проектами развития, синтез генов генерирует $10 млрд годового дохода. Платформы программируемой биологии занимают 10% рынка прецизионной терапии...

25% для некоторых возрастных когорт. На развитых рынках 30% пациентов получают выгоду от нового режима диагностики. | | Программируемая биология | Инструменты ИИ, улучшенные методы синтеза геномов и масштабируемые методы биологического производства позволяют создавать новые, более дешевые биологические конструкции с предсказуемыми характеристиками, что способствует ренессансу в сельском хозяйстве и материаловедении. Программируемая биология обеспечивает прорывы в материаловедении и биотопливе, которые увеличивают производство продуктов питания и сокращают внешние экологические эффекты. Молекулярно-биологические примитивы предлагают субстрат для новых надежных вычислительных архитектур. | Все еще ограниченный ранними стадиями и проектами развития, синтез генов генерирует $10 млрд годового дохода. Платформы программируемой биологии занимают 10% рынка прецизионной терапии. Эти платформы генерируют еще $30 млрд дохода с валовой маржой на уровне ~70%, маржой по EBITDA в диапазоне 35% и маржой свободного денежного потока на уровне ~20%. |

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. В таблице выше мы характеризуем конвергентные технологические возможности, которые, по нашему мнению, могут проявиться к 2030 и 2050 годам. Мы подчеркиваем, что эти сценарии, написанные в настоящем времени, являются возможными, а не гарантированными результатами, и что будущее может развиваться иначе. Данный анализ ARK основан на ряде внешних источников, которые могут быть предоставлены по запросу. Прогнозы по своей сути ограничены, и на них нельзя полагаться. Информация представлена исключительно в ознакомительных целях и не должна рассматриваться как инвестиционный совет или рекомендация покупать, продавать или удерживать какие-либо конкретные ценные бумаги. Хотя сценарии, описанные в таблице ниже, написаны в настоящем времени, они являются прогнозируемыми возможными результатами, основанными на взглядах ARK. Эти возможные результаты могут не реализоваться в будущем в связи с рядом неопределенностей. Предоставленная информация не должна рассматриваться как инвестиционный совет и не должна ложиться в основу любого инвестиционного решения. КОНВЕРГЕНЦИЯ

Ожидания в области хранения энергии

Технология	Возможности к 2040 году	Ожидания ARK относительно прогресса к 2030 году
Автономная мобильность	Роботы перемещают людей и грузы из места в место и полностью изменили экономику физического перемещения. Стоимость такси, доставки и наблюдения упала на порядок. Поездки на роботакси являются нормой, а владение личным автомобилем — исключением. Беспрепятственная доставка дронами и роботами катализировала скорость электронной коммерции. Данные, генерируемые системами автономной мобильности, обеспечивают всеобъемлющее понимание состояния мира в режиме реального времени. Потребители и предприятия, использующие платформы автономной мобильности, получают выгоду, в то время как прежние игроки в автомобильном, логистическом, розничном и страховом секторах оказались вытеснены.	Автономные роботакси трансформировали глобальный транспорт, так как перевозки из точки в точку доступны почти в каждой стране по средней цене ~0,50 доллара за милю. Учитывая привлекательную цену и полезность, пробег роботакси составил 13 трлн миль и продолжает расти. Платформы автономных роботакси взимают комиссии (тейк-рейты) в размере 50%+, генерируют ~50% операционной маржи и дают владельцам-операторам активов возможность получать разумную норму прибыли на капитал. Количество автономных транспортных средств, обеспечивающих эти поездки, составляет ~100 млн, и большая часть прироста производства автомобилей приходится на модели с поддержкой автономного вождения.
Передовые аккумуляторные системы	Снижение стоимости аккумуляторов вызвало «кембрийский взрыв» форм-факторов мобильности, вытеснив электроснабжение на конечные узлы сетей. Электромобили доминируют в транспорте, по мере того как ДВС отмирают. Микромобильность и авиационные системы, включая летающие такси, открывают инновационные бизнес-модели, которые трансформируют городские ландшафты. Все эти инновации формируют фундаментальный спрос на электроэнергию за счет жидкого топлива. Они также обеспечивают более эффективное использование электроэнергии, снижая уязвимость энергосетей, операционные расходы и капиталоемкость передачи и распределения. Спрос на нефть снижается, а традиционные производители автомобилей и поставщики вытеснены меньшим числом вертикально интегрированных поставщиков технологий.	По мере перехода пассажиропотока на электрические автономные платформы, количество ежегодно продаваемых электромобилей с поддержкой автономного управления составляет ~74 млн, что занимает большую часть автомобильного рынка. При средней цене продажи ~$20 000 производители электромобилей генерируют $1,4 трлн годового дохода, ~20% валовой маржи и ~10% маржи по EBIT. С консолидацией производства маржа растет. На аккумуляторы приходится ~20% стоимости электромобилей. Как и в случае с электромобилями, производство аккумуляторов является капиталоемким и низкомаржинальным бизнесом. Поставляя продукцию OEM-производителям электромобилей, производители аккумуляторов генерируют доход в размере $300 млрд в год. Стационарные хранилища энергии требуют объема аккумуляторов, примерно эквивалентного потребляемому электромобилями, что приносит еще $300 млрд дохода.

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. В таблице выше мы характеризуем конвергентные технологические возможности, которые, по нашему мнению, могут проявиться к 2030 и 2050 годам. Мы подчеркиваем, что эти сценарии, написанные в настоящем времени, являются возможными, а не гарантированными результатами, и что будущее может развиваться иначе. Данный анализ ARK основан на ряде внешних источников, которые могут быть предоставлены по запросу. Прогнозы по своей сути ограничены, и на них нельзя полагаться. Информация представлена исключительно в ознакомительных целях и не должна рассматриваться как инвестиционный совет или рекомендация покупать, продавать или удерживать какие-либо конкретные ценные бумаги. Хотя сценарии, описанные в таблице ниже, написаны в настоящем времени, они являются прогнозируемыми возможными результатами, основанными на взглядах ARK. Эти возможные результаты могут не реализоваться в будущем в связи с рядом неопределенностей. Предоставленная информация не должна рассматриваться как инвестиционный совет и не должна ложиться в основу любого инвестиционного решения. КОНВЕРГЕНЦИЯ

Ожидания в области искусственного интеллекта

Технология	Возможности к 2040 году	Ожидания ARK относительно прогресса к 2030 году
Нейронные сети	Питаемые огромными объемами данных, вычислительные системы и программное обеспечение решают ранее нерешаемые задачи, автоматизируют интеллектуальный труд и ускоряют интеграцию технологий во все экономические процессы. По мере резкого снижения затрат специализированное ПО совершенствуется с каждым улучшением моделей ИИ и объединяет мир. Системы обучения работают молниеносно, их влияние столь же масштабно, как внедрение микропроцессора, и трансформирует каждый сектор и регион.	Стоимость обучения моделей ИИ упала более чем в 40 000 раз, что в сочетании с агрессивными инвестициями в оборудование для ИИ увеличило совокупные возможности ИИ примерно в 600 000 раз с 2023 года. Системы программного обеспечения с ИИ, принятые 50% работников интеллектуального труда, повысили их производительность в среднем в 9 раз. Как и в случае с другими программными продуктами, предприятия платят 10% от прироста производительности за доступ к этому ПО.
Облачные вычисления нового поколения	Облачные инструменты обучают модели ИИ, которые доминируют в стеках программного обеспечения и программных связях, сшивающих мир под управлением ИИ. Поставщики инфраструктуры как услуги (IaaS), производители чипов и инструментов, способствующие обучению нейронных сетей, наслаждаются многолетним циклом спроса. Разработка программного обеспечения стала демократизированной, а компании, предоставляющие API-интерфейсы для объединения функционально совместимых слоев ПО, испытывают беспрецедентный спрос.	Расходы на оборудование для ИИ в размере $1,3 трлн поддерживают продажи программного обеспечения с ИИ на сумму $13 трлн и обеспечивают традиционную для ПО валовую маржу в 75%. Спрос на оборудование для ИИ поддерживают три типа клиентов: провайдеры IaaS, софтверные компании и разработчики базовых моделей ИИ — что должно генерировать 20% маржи по денежному потоку, что сопоставимо с показателями производителей чипов.
Интеллектуальные устройства	ИИ управляет новым классом интеллектуальных устройств дома и в дороге. Стационарная инфраструктура с доступом в интернет и поддержкой ИИ присутствует в домах и других социальных средах, трансформируя дистрибуцию для всех медиа-провайдеров. Конечные пользователи взаимодействуют с миром совершенно новыми способами, а данные об их потребительских предпочтениях порождают новые бизнес-модели и услуги. Коммерция и ставки пронизывают индустрию развлечений, внедряя и катализируя новые форматы рекламы и монетизации контента. Шоу — это и есть магазин. Линейное ТВ устарело, так как цифровое курирование и прямые предпочтения потребителей определяют визуальный контент. Линейный контент уступает место интерактивному опыту, иногда незаметно. Очки и гарнитуры с поддержкой ИИ вплетаются в ткань повседневной жизни.	Расходы потребителей на оборудование для интеллектуальных устройств продолжают расти до ~$60 на одного интернет-пользователя в год. Время, проводимое в сети, резко увеличивается до половины часов досуга в период бодрствования, или 20 трлн часов в глобальном масштабе. Цифровой опыт продолжает монетизироваться с дисконтом к личному опыту и приносит провайдерам платформ доход в размере $0,25 за час, проведенный онлайн. За счет расходов на устройства и цифровые развлечения $5,4 трлн дохода аккумулируется в сегментах интеллектуальных устройств, развлечений и социальных платформ. Реклама и коммерция составляют 80% этого дохода.

...между расходами на устройства и цифровыми развлекательными сервисами, 5,4 трлн долларов дохода аккумулируется в сегментах интеллектуальных устройств, развлечений и социальных платформ. Реклама и коммерция составляют 80% этого дохода.

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. В таблице выше мы характеризуем конвергентные технологические возможности, которые, по нашему мнению, могут проявиться к 2030 и 2050 годам. Мы подчеркиваем, что эти сценарии, написанные в настоящем времени, являются возможными, а не гарантированными результатами, и что будущее может развиваться иначе. Данный анализ ARK основан на ряде внешних источников, которые могут быть предоставлены по запросу. Прогнозы по своей сути ограничены, и на них нельзя полагаться. Информация представлена исключительно в ознакомительных целях и не должна рассматриваться как инвестиционный совет или рекомендация к покупке, продаже или владению какими-либо конкретными ценными бумагами. Хотя сценарии, описанные в таблице ниже, написаны в настоящем времени, они являются прогнозируемыми возможными результатами, основанными на взглядах ARK. Эти возможные результаты могут не реализоваться в будущем из-за ряда неопределенностей. Предоставленная информация не должна рассматриваться как инвестиционный совет и не должна служить основой для принятия какого-либо инвестиционного решения. КОНВЕРГЕНЦИЯ

18 Ожидания от технологий робототехники

Технология робототехники	Возможности к 2040 году	Ожидаемый прогресс ARK к 2030 году
Многоразовые ракеты	Многоразовые ракеты стоят недорого и породили новые бизнес-модели. Низкоорбитальные группировки подключают каждого пользователя смартфона на Земле к защищенному от цензуры каналу передачи данных. Гиперзвуковые перевозки между точками назначения становятся реальностью, подрывая сектор дальнемагистральных перелетов, трансформируя доставку военных объектов и сокращая глобальные цепочки поставок. Началось наращивание темпов освоения человеком других планет.	Благодаря объемам запусков Starship от SpaceX, на орбите находится группировка из 40 000 спутников, обеспечивающая прямую спутниковую связь почти для всех смартфонов и предоставляющая скорости широкополосного доступа для судов, жилых автофургонов, самолетов и жителей сельской местности в развитых и развивающихся странах. Учитывая относительную простоту подключения клиентов — розетка, антенна и прямой обзор неба — большинство клиентов вовлечены в адресный рынок общим объемом 130 млрд долларов ежегодно.
Адаптивная робототехника	Адаптивные роботы на базе искусственного интеллекта трансформируют экономику. Стоимость гуманоидных роботов, совместимых с существующей инфраструктурой, упала ниже стоимости человеческого труда в производстве для многих сфер применения. Ранее не поддававшиеся автоматизации домашние дела выполняются роботами по ценам, создающим привлекательные конечные рынки. Парки роботов становятся более производительными с каждым обновлением ПО на базе ИИ. «Замкнутый круг» генерации данных парком роботов и обучения моделей ИИ драйверы производительности вперед. Рост производительности в производстве ускоряется по мере того, как все более широкий спектр физических товаров подвергается технологическому снижению затрат. Роботы продолжают проникать и в сектор услуг. Экономика вступила в период неоспоримого и беспрецедентного взрывного роста.	Адаптивные роботы проникли в производственные процессы в достаточной степени, чтобы повысить производительность на 15%, а ежегодные продажи гуманоидных роботов в штуках выросли до 10% от численности людей, занятых в производстве. Более дешевые роботы в человеческом форм-факторе начали появляться в домохозяйствах, особенно в развитых странах. Несмотря на все еще ограниченные возможности, эти роботы выполняют треть домашних дел, а их розничная цена оправдана временем, которое экономят члены семьи. Производители роботов получают маржу на уровне верхнего сегмента поставщиков капитального оборудования благодаря программному обеспечению.
3D-печать	3D-печать устранила дизайнерские барьеры и сократила затраты, вес и время производства, кардинально изменив традиционные методы производства. Инструменты здравоохранения, созданные с помощью 3D-печати, персонализированы и изготовлены на заказ, что улучшает опыт как для пациентов, так и для врачей. Более легкие аэрокосмические детали, напечатанные на 3D-принтере, сокращают глобальные выбросы и дают старт новым летательным аппаратам как для Земли, так и для открытого космоса. Запасные части в различных отраслях печатаются по запросу за долю от прежней стоимости, что в конечном итоге устраняет дефицит в цепочках поставок. 3D-печать позволяет искусственному интеллекту проектировать детали, которые раньше было невозможно изготовить.	3D-печать продолжает доминировать на рынке прототипирования и проникла в значительную часть рынка промежуточной оснастки, обеспечивая недорогие итерации дизайна в литье под давлением и литье металлов. Что наиболее важно для роста отрасли, 3D-печать начала находить значимое применение в конечных продуктах в аэрокосмической и автомобильной промышленности — на рынках, которые в совокупности продают оборудования на сумму более 4 трлн долларов в год. Во всех отраслях почти 900 млрд долларов стоимости деталей конечного использования могут быть переведены на 3D-печать, хотя это проникновение пока остается на уровне десяти-двадцати процентов.

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. В таблице выше мы характеризуем конвергентные технологические возможности, которые, по нашему мнению, могут проявиться к 2030 и 2050 годам. Мы подчеркиваем, что эти сценарии, написанные в настоящем времени, являются возможными, а не гарантированными результатами, и что будущее может развиваться иначе. Данный анализ ARK основан на ряде внешних источников, которые могут быть предоставлены по запросу. Прогнозы по своей сути ограничены, и на них нельзя полагаться. Информация представлена исключительно в ознакомительных целях и не должна рассматриваться как инвестиционный совет или рекомендация к покупке, продаже или владению какими-либо конкретными ценными бумагами. Хотя сценарии, описанные в таблице выше, написаны в настоящем времени, они являются прогнозируемыми возможными результатами, основанными на взглядах ARK. Эти возможные результаты могут не реализоваться в будущем из-за ряда неопределенностей. Предоставленная информация не должна рассматриваться как инвестиционный совет и не должна служить основой для принятия какого-либо инвестиционного решения. КОНВЕРГЕНЦИЯ

Искусственный интеллект: масштабирование глобального интеллекта и переосмысление работы

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Прогнозы по своей сути ограничены, и на них нельзя полагаться. Информация представлена исключительно в ознакомительных целях и не должна рассматриваться как инвестиционный совет или рекомендация к покупке, продаже или владению какими-либо конкретными ценными бумагами. Прошлые результаты не являются гарантией будущих показателей.

Исследование подготовили: Фрэнк Даунинг, директор по исследованиям, направление «Интернет следующего поколения» Джозеф Соджа, помощник по исследованиям

BIG IDEAS 2024

20 Демонстрируя сверхчеловеческие результаты в широком спектре тестов, модели ИИ, такие как GPT-4, должны стать катализатором беспрецедентного бума производительности. Потрясенные моментом появления ChatGPT, сравнимым с выходом первого iPhone, предприятия стремятся использовать потенциал искусственного интеллекта (ИИ).

ИИ обещает больше, чем просто рост эффективности, благодаря быстрому снижению затрат и моделям с открытым исходным кодом. Если производительность интеллектуальных работников увеличится в четыре раза к 2030 году, что мы считаем вероятным, рост реального ВВП может ускориться и побить рекорды в течение следующих пяти-десяти лет.

21 Количество упоминаний ИИ на квартальных отчетных конференциях утроилось

Период	Среднее количество упоминаний до ChatGPT	Среднее количество упоминаний после ChatGPT
Q4'21 - Q3'23	~50	~150
(На основе данных: Alphabet, Apple, Amazon, Meta, Microsoft)

ChatGPT набрал 100 миллионов пользователей за два месяца

Платформа	Время до достижения 100 млн пользователей (лет)
ChatGPT	0,2
WeChat	1,2
TikTok	0,8
Instagram	2,5
YouTube	4,1
Facebook	4,5

ChatGPT привел в восторг потребителей и поразил предприятия Опираясь на многолетний прогресс с момента изобретения Google архитектуры Transformer в 2017 году, ChatGPT стал катализатором понимания общественностью генеративного ИИ. ChatGPT перестал быть инструментом только для разработчиков; его простой интерфейс чата позволил любому человеку, говорящему на любом языке, использовать мощь больших языковых моделей (LLM). В 2023 году предприятия поспешили понять и внедрить генеративный ИИ.

*значения от 0 до 100 миллионов пользователей являются оценочными. Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Данный анализ ARK основан на ряде источников данных, которые доступны по запросу. Прогнозы по своей сути ограничены, и на них нельзя полагаться. Информация представлена исключительно в ознакомительных целях и не должна рассматриваться как инвестиционный совет или рекомендация к покупке, продаже или владению какими-либо конкретными ценными бумагами. Прошлые результаты не являются гарантией будущих показателей. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

22 ИИ уже значительно повысил производительность Помощники по написанию кода, такие как GitHub Copilot и Replit AI, стали первыми историями успеха, которые повысили производительность и удовлетворенность работой разработчиков программного обеспечения. Помощники на базе ИИ повышают эффективность интеллектуальных работников и, что интересно, приносят относительно больше пользы отстающим работникам, чем высокопроизводительным.

Производительность консультантов, использующих генеративный ИИ в 2023 году:

Метрика	Без генеративного ИИ	С генеративным ИИ
Скорость выполнения задач	1,0x (база)	1,25x
Качество задач (Верхние 50% работников)	—	1,17x
Качество задач (Нижние 50% работников)	—	1,43x

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Данные, использованные для анализа производительности, были собраны из нескольких различных исследований с разным количеством участников и определениями качества задач. Использованные источники: Dell’Acqua et al. 2023 и GitHub 2022. Прогнозы по своей сути ограничены, и на них нельзя полагаться. Информация представлена исключительно в ознакомительных целях и не должна рассматриваться как инвестиционный совет или рекомендация.

...работу специалистов умственного труда и, что примечательно, приносят относительно больше пользы отстающим сотрудникам, чем высокопроизводительным.

Производительность разработчиков при выполнении задач по написанию кода с использованием Github Copilot в 2023 году:

Метрика	Без Copilot	С Copilot
Скорость написания кода	1,0x (база)	2,2x

Базовые модели совершенствуются в различных областях

Благодаря более крупным наборам данных для обучения и большему количеству параметров GPT-4 значительно превосходит GPT-3.5. Базовые модели все чаще становятся «мультимодальными» — поддерживают текст, изображения, аудио и видео — и становятся не только более динамичными и удобными для пользователя, но и более производительными.

Результаты GPT-3.5, GPT-4 и Claude 2 на профессиональных и академических экзаменах (процентиль):

Экзамен	GPT-3.5	GPT-4	Claude 2	GPT-4 Vision
USABO* Semifinal 2020	~5%	~99%	—	—
GRE Verbal	63%	99%	95%	—
SAT EBRW	87%	93%	—	—
GRE Writing	25%	54%	—	—
AP Environmental Science	9-21%	85-100%	—	—
Uniform Bar Exam	10%	90%	—	—
SAT Math	70%	89%	—	—
AP US History	30-45%	85-100%	—	—
LSAT	40%	88%	—	—
GRE Quantitative	25%	80%	—	—
AP Calculus BC	7-10%	43-59%	—	—
Codeforces Rating	5%	—	—	—

*Биологическая олимпиада США (USA Biology Olympiad), престижное национальное соревнование для учащихся старших классов. Источники: ARK Investment Management LLC, 2024, на основе данных OpenAI и Anthropic по состоянию на 9 января 2024 г. Прогнозы по своей сути ограничены. Информация представлена исключительно в ознакомительных целях.

Модели «текст в изображение» меняют графический дизайн

Спустя восемь лет после того, как исследователи из Университета Торонто представили первую современную модель преобразования текста в изображение, результаты нейросетей теперь не уступают работам профессиональных графических дизайнеров. Человек-дизайнер может создать изображение — например, стадо слонов, идущих по зеленому травяному полю, — за несколько часов и за несколько сотен долларов. Модели «текст в изображение» могут создать такую же графику за считанные секунды и за копейки. Профессиональные приложения, такие как Adobe Photoshop, и потребительские, такие как Lensa и ChatGPT, интегрируют модели изображений в свои продукты и услуги.

Эволюция моделей:

Дата	Модель
Февраль 2016	alignDRAW
Февраль 2022	Midjourney v1
Ноябрь 2022	Midjourney v4
Декабрь 2023	Midjourney v6

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Изображения взяты из Masimov et al. 2016 и Midjourney. Прогнозы по своей сути ограничены. Информация представлена исключительно в ознакомительных целях.

Стоимость написания текстов резко снизилась

За последнее столетие стоимость написания контента была относительно постоянной в реальном выражении. В последние два года, по мере улучшения качества письма больших языковых моделей (LLM), стоимость обвалилась.

Стоимость написания 1000 слов (в долларах 2023 года, логарифмическая шкала):

Категория	Стоимость (USD)
Человеческий труд (средний GRE Analytic Writing)	~$100–1000
GPT-4 32k	$0,16
Claude 2	$0,04

Примечание: Данные после 1997 года предполагают неизменное количество слов на одного нанятого автора с течением времени. Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Анализ ARK основан на ряде источников данных по состоянию на 9 января 2024 г.

Производительность обучения ИИ быстро растет

Исследователи ИИ внедряют инновации в процессы обучения и инференса, оборудование и архитектуры моделей для повышения производительности и снижения затрат.

Прочие алгоритмические инновации:

Llama 2: доказывает, что превосходные способности LLM к письму фундаментально обусловлены обучением с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF).
Оптимизированные промпты: могут превосходить человеческие промпты более чем на 50%.
Speculative Decoding (Спекулятивное декодирование): ускоряет инференс в 2-3 раза на определенных моделях.
Flash Attention 2: обеспечивает ускорение обучения моделей GPT в 2,8 раза.

Прогноз роста производительности обучения моделей (База = 1x):

Производительность 2023: 1x * Закон Мура: вклад в рост * Опережение закона Мура компанией NVIDIA: вклад в рост * Оптимальное масштабирование (Chinchilla): вклад в рост * Прочие программные инновации: вклад в рост * Прогноз производительности 2024: >5x

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Анализ основан на источниках: Benaich 2023, Touvron et al. 2023, Yang et al. 2023, Leviathan et al. 2022 и Dao 2023.

Затраты на обучение должны продолжать снижаться на 75% в год

Согласно закону Райта, усовершенствования в области аппаратного обеспечения для ускоренных вычислений должны снижать производственные затраты на единицу вычислений относительно ИИ (RCU) на 53% в год, в то время как алгоритмические улучшения моделей могут дополнительно снизить затраты на обучение на 47% в год. Другими словами, конвергенция оборудования и программного обеспечения может привести к снижению затрат на обучение ИИ на 75% в годовом исчислении до 2030 года.

Параметры снижения стоимости:

Снижение стоимости аппаратного обеспечения ИИ: падение $/RCU по мере роста кумулятивного объема производства RCU.
Снижение стоимости программного обучения ИИ: падение $/TFS-дня* по мере роста кумулятивного объема производства RCU.

*TFS-Days — мера вычислительных ресурсов, необходимых для обучения модели. Закон Райта утверждает, что при каждом удвоении совокупного объема произведенных единиц стоимость падает на постоянный процент.

С появлением рабочих сценариев использования фокус ИИ смещается на стоимость инференса

После первоначального сосредоточения на оптимизации стоимости обучения LLM, исследователи теперь уделяют приоритетное внимание стоимости инференса. Судя по сценариям использования корпоративного масштаба, стоимость инференса падает со скоростью ~86% в год, что даже быстрее, чем стоимость обучения. Сегодня затраты на инференс, связанные с GPT-4 Turbo, ниже, чем затраты на GPT-3 год назад.

Сравнение GPT-4:

Характеристика	GPT-4-32k	GPT-4 Turbo
Контекстное окно	32 000 токенов	128 000 токенов (↑ 4x)
Скорость	12 токенов/сек	44 токена/сек (↑ 4x)

Снижение стоимости API инференса (на 1000 токенов):

GPT-3: снижение на 92% в годовом исчислении.
GPT-4: снижение на 86% в годовом исчислении.

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Анализ основан на Patel and Kostovic 2023.

Сообщество разработчиков открытого ПО конкурирует с закрытыми моделями

Бросая вызов моделям с закрытым исходным кодом от OpenAI и Google, сообщество открытого ПО и его корпоративный лидер, Meta, демократизируют доступ к генеративному ИИ. В целом, производительность моделей с открытым исходным кодом растет быстрее, чем производительность закрытых моделей, чему в последнее время способствуют модели из Китая.

Примечание: Линии тренда на графике соответствуют наиболее производительным от...

Примечание: Линии тренда на графике соответствуют наиболее производительным открытым или закрытым моделям по метрике 5-Shot MMLU (Massive Multitask Language Understanding) на момент их выпуска.

Производительность MMLU: открытые модели против закрытых

(Производительность 5-Shot MMLU)

Дата	Модель	Тип	Значение MMLU
27.10.2018	GPT-2 1.5B (OpenAI)	Открытая	0.1
18.06.2020	GPT-3 (OpenAI)	Закрытая	0.45
08.02.2022	Chinchilla 70B (Alphabet)	Закрытая	0.68
08.02.2022	PaLM 540B (Alphabet)	Закрытая	0.70
27.08.2022	Flan-PaLM (Alphabet)	Закрытая	0.75
15.03.2023	GPT-4 (OpenAI)	Закрытая	0.86
15.03.2023	LlaMA 65B (Meta)	Открытая	0.63
15.03.2023	Claude 1.3 (Anthropic)	Закрытая	0.78
01.10.2023	LlaMA 2 70B (Meta)	Открытая	0.69
01.10.2023	Falcon 180 (TII, ОАЭ)	Открытая	0.70
01.10.2023	Yi-34B (01.AI, Китай)	Открытая	0.76
01.10.2023	Qwen-72B (Alibaba, Китай)	Открытая	0.77
18.04.2024*	Gemini Ultra (Alphabet)	Закрытая	0.90
18.04.2024*	Mixtral 8x7B (Mistral)	Открытая	0.71

Обозначения на графике также включают: GPT-3.5, PaLM-2, Claude 2, Grok-1, Flan-T5-XXL. Средний показатель человека отмечен на уровне ~0.35 (Absolute Log Error).

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Анализ ARK основан на ряде источников данных по состоянию на 9 января 2024 г. Прогнозы по своей сути ограничены, и на них нельзя полагаться. Прошлые результаты не являются гарантией будущих.

Прогресс в производительности языковых моделей требует тонких методов оценки

GPT-4 справляется со стандартными образовательными тестами — от SAT до экзамена на продвинутого сомелье — значительно лучше, чем среднестатистический человек. Тем не менее, он все еще отстает от человеческих возможностей в рассуждениях на основе здравого смысла, что измеряется тестом WinoGrande. Фреймворк Стэнфорда — Holistic Evaluation of Language Models (HELM) — является одной из наиболее полных и постоянно обновляемых методик оценки, протестировавшей более 80 моделей по комбинации из 73 сценариев и 65 метрик.

Результаты отдельных бенчмарков GPT-4

(Баллы в сравнении со средним человеческим показателем)

Бенчмарк	Средний показатель человека	Результат GPT-4
USABO* (Полуфинал 2020)	31	87
Uniform Bar Exam (Адвокатский экзамен)	68	90
SAT	70	93
Advanced Sommelier (Сомелье)	60	92
WinoGrande (Здравый смысл)	94	87

Метрики оценки HELM

Метрика	Описание
Точность (Accuracy)	Сравнение с эталонными данными (ground truth)
Калибровка (Calibration)	Оценка распределения вероятностей
Робастность (Robustness)	Стресс-тестирование с искаженными входными данными
Справедливость (Fairness)	Производительность в различных группах
Предвзятость (Bias)	Анализ закономерностей принятия решений на предмет перекосов
Токсичность (Toxicity)	Уровень обнаружения вредоносного контента
Эффективность (Efficiency)	Использование ресурсов при выполнении задач

*USABO — Биологическая олимпиада США, престижное национальное соревнование для школьников. Источники: ARK Investment Management LLC, 2024, на основе данных Life Architect 2023 и Bomasani et al. 2023.

Закончатся ли данные у LLM, ограничив их производительность?

Вычислительная мощность и высококачественные обучающие данные являются основными драйверами производительности моделей. Поскольку модели растут и требуют больше данных для обучения, не приведет ли нехватка свежих данных к плато в производительности? Epoch AI оценивает, что запасы высококачественных языковых источников данных, таких как книги и научные статьи, могут быть исчерпаны к 2024 году, хотя все еще существует огромный массив неиспользованных визуальных данных.

Обучающая выборка ведущих LLM в сравнении с общим запасом языковых токенов

GPT-3 (токены обучения): ~0.5 трлн * Llama 2 (токены обучения): ~2.0 трлн * GPT-4 (токены обучения): ~13 трлн * Токены, публикуемые в X (ежегодно): ~0.5 трлн * Устная речь (ежегодно): ~40 квадриллионов токенов (всего ~30 квадриллионов слов)

Неиспользованные источники данных:

30 квадриллионов слов, произносимых ежегодно.
Инструменты распознавания речи (speech-to-text), фиксирующие около 80+ триллионов слов, произносимых ежедневно.
Синтетические данные, дополняющие первичные данные.
Автономные такси, грузовики, дроны и другие роботы, генерирующие огромные объемы данных о физическом мире.

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024; Epoch AI.

Специализированные AI-предложения должны обладать большей ценовой властью

По мере появления альтернатив с открытым исходным кодом и снижения затрат, поставщики ПО, адаптирующие ИИ под конкретные прикладные задачи, смогут более эффективно монетизировать свои решения. Напротив, простые приложения генеративного ИИ, скорее всего, быстро станут коммодитизированными продуктами.

Комиссия (Take-Rate) заметных корпоративных программных решений

(% захватываемой стоимости)

Решение	% захватываемой стоимости
Бизнес-почта	~2%
Email-маркетинг	~6%
Управление IT-услугами (ITSM)	~9%
CRM	~15%
IT-реагирование на инциденты	~18%
Аналитика умного транспорта	~21%
Облачные платформы безопасности	~24%

Захват стоимости:

Низкий (< 5%): Горизонтальные, коммодитизированные инструменты. Пример: ИИ-саммари встреч.
Высокий (20%+): Вертикализированные, высокодифференцированные инструменты. Пример: Автономные поездки (Ride-hail).

Ускорение роста производительности работников умственного труда представляет собой потенциальную возможность стоимостью в несколько триллионов долларов

Искусственный интеллект обладает потенциалом автоматизировать большинство задач в интеллектуальных профессиях к 2030 году, резко увеличив среднюю производительность работника. Программные решения, которые автоматизируют и ускоряют задачи умственного труда, должны стать основными бенефициарами.

Прогноз общего адресного рынка (TAM) ИИ в 2030 году

(Доля захвата стоимости вендором ПО от прироста производительности)

Рост производительности (кратность)	1% доли захвата	10% доли захвата	20% доли захвата
2.5x	$0.7 трлн	$7 трлн	$14 трлн
4.5x	$1.3 трлн	$13 трлн	$26 трлн
6.5x	$1.9 трлн	$19 трлн	$37 трлн

Влияние ИИ на рост рынка ПО

2016: < $1 трлн * 2023: ~$1.1 трлн (ежегодный темп роста 16%) * 2030 (Прогноз при росте в 2.5x): CAGR 34% -> $8 трлн * 2030 (Прогноз при росте в 4.5x): CAGR 46% -> $13 трлн * 2030 (Прогноз при росте в 6.5x): CAGR 54% -> $18 трлн

Роль биткоина в инвестиционных портфелях растет

Аллокация биткоина

Исследование провели:

Ясин Эльманджра (Yassine Elmandjra), Директор по цифровым активам Дэвид Пуэлл (David Puell), Научный сотрудник

BIG IDEAS 2024

Важная информация

Биткоин является относительно новым классом активов, и рынок биткоина подвержен быстрым изменениям и неопределенности. Биткоин в значительной степени не регулируется, и инвестиции в него могут быть более восприимчивы к мошенничеству и манипуляциям, чем более регулируемые инвестиции. Биткоин подвержен уникальным и существенным рискам, включая значительную волатильность цен, отсутствие ликвидности и риск кражи.

Биткоин подвержен резким колебаниям цен, в том числе в результате действий и заявлений влиятельных лиц и СМИ, изменений в спросе и предложении, а также других факторов. Нет никаких гарантий, что биткоин сохранит свою стоимость в долгосрочной перспективе.

Информация, представленная на следующих слайдах, основана на исследованиях ARK и не яв...

...не являются гарантией будущих результатов.

Информация, представленная на следующих слайдах, основана на исследованиях ARK и не является инвестиционной рекомендацией. ARK исследует полезность биткоина как объекта инвестиций, чтобы определить его потенциальную будущую стоимость, представленную на следующих слайдах. Данный материал не является, ни прямо, ни косвенно, предоставлением каких-либо услуг или продуктов со стороны ARK, и инвесторы должны самостоятельно определять, подходит ли конкретная услуга по управлению инвестициями для их инвестиционных целей. ARK настоятельно рекомендует любому инвестору, рассматривающему возможность инвестирования в биткоин или любой другой цифровой актив, проконсультироваться с финансовым специалистом перед совершением инвестиций. Все заявления относительно биткоина являются исключительно убеждениями и точками зрения ARK и не являются рекомендациями ARK покупать, продавать или удерживать биткоин. Исторические результаты не являются гарантией будущих результатов.

Важные термины и понятия

Исследование, представленное на следующих слайдах, содержит термины и понятия, которые могут быть незнакомы некоторым читателям, поэтому ниже мы приводим пояснения, которые помогут сформировать базу для оценки исследования.

Коэффициент Шарпа — это известный и авторитетный показатель доходности инвестиции или портфеля с поправкой на риск, который показывает, насколько эффективно работает инвестиция по сравнению с нормой доходности безрисковых инвестиций, таких как государственные казначейские облигации или векселя США. Коэффициент Шарпа рассчитывается путем определения ожидаемой доходности инвестиционного портфеля или отдельной инвестиции с последующим вычитанием безрисковой ставки доходности. Как правило, более высокий коэффициент Шарпа указывает на хорошие показатели инвестиций с учетом риска, в то время как коэффициент Шарпа менее 1 считается неудовлетворительным. Коэффициент Шарпа используется в нашем исследовании для гипотетического определения того, при каком проценте аллокации биткоин максимизирует доходность с поправкой на риск для общего портфеля, состоящего из других часто используемых классов активов.
Граница эффективности — это набор оптимальных портфелей, которые обеспечивают самую высокую ожидаемую доходность для определенного уровня риска или самый низкий риск для данного уровня ожидаемой доходности. Другими словами, она графически представляет портфели, которые максимизируют доходность при принятом риске. Портфели, лежащие ниже границы эффективности, считаются субоптимальными, так как они не обеспечивают достаточной доходности для данного уровня риска, а портфели, сгруппированные справа от границы эффективности, также считаются субоптимальными, так как имеют более высокий уровень риска для определенной нормы доходности. График границы эффективности используется в этом разделе, чтобы проиллюстрировать, что смоделированный нами портфель с аллокацией в биткоин лежит вдоль границы эффективности по сравнению с портфелями, состоящими из отдельных классов активов, которые считаются субоптимальными.
Совокупный среднегодовой темп роста (CAGR) — это средняя ежегодная величина роста инвестиций в течение ряда лет при условии реинвестирования прибыли в течение этого периода. Другими словами, он разбивает общую доходность инвестиций за несколько лет на единую среднюю ставку. CAGR обычно используется для сравнения активов или портфелей за более длительный период времени с использованием среднего значения, в отличие от анализа каждого года в отдельности, так как доходность из года в год может быть неравномерной. Мы используем CAGR в нашем исследовании для определения ожидаемой доходности портфеля или класса активов за период в несколько лет, обычно за 5 лет.
Стандартное отклонение — это мера риска или волатильности портфеля, указывающая на то, насколько сильно инвестиция будет отклоняться от своей ожидаемой доходности. Инвестиция с более высокой волатильностью означает более высокое стандартное отклонение и, следовательно, больший риск. Мы используем стандартное отклонение для определения величины доходности, которая была бы соизмерима с определенными уровнями риска.

Аллокация в биткоин

Цифровые активы, такие как биткоин, являются новым классом активов

Параметр	Биткоин	Сырьевые товары (включая золото)	Недвижимость	Облигации	Акции (включая развивающиеся рынки)
История	Создан во время мирового финансового кризиса в 2009 году частным лицом или группой лиц под псевдонимом Сатоши Накамото	Истоки уходят на тысячи лет назад к сырьевым товарам, таким как золото, использовавшимся в качестве средства сохранения стоимости	Самые ранние известные права на частную собственность сформировались в Древней Греции и Риме	Самая ранняя известная облигация была выпущена городом Венеция в XII веке, но концепция долга/кредитования восходит к древней Месопотамии	Истоки восходят к 1600-м годам с созданием Амстердамской фондовой биржи
Инвестиционная привлекательность	Высоколиквиден и доступен любому, у кого есть доступ к интернету. Торгуется на криптобиржах и через спотовые ETF	Довольно ликвидны и доступны через физические монеты и ETF через банки и брокеров	Неликвидна, приобретается напрямую или через REIT	Высоколиквидны. Торгуются на рынках облигаций, доступны через брокеров	Высоколиквидны. Торгуются на фондовых биржах, доступны через брокеров
Основа стоимости	Привязана к спросу на децентрализованную независимую денежную систему, работающую на базе открытого ПО	Привязана к спросу и предложению, зависит от мировых экономических условий	Привязана к процентным ставкам, рынкам недвижимости и местным экономическим факторам	Привязана к политике процентных ставок и кредитному риску	Привязана к ожиданиям будущих денежных потоков
Корреляция доходности	Низкая корреляция с традиционными классами активов	Обычно обратная корреляция с классами активов, особенно в периоды экономической неопределенности	Обычно низкая или умеренная корреляция с акциями и облигациями	В последнее время корреляция отрицательная (но не всегда в течение экономической истории) с акциями	Коррелирует с состоянием мировой экономики и рыночными настроениями
Управление	Децентрализованное и управляемое сообществом, использование открытого ПО для принятия решений	Регулируется правилами добычи полезных ископаемых	Регулируется местными и национальными законами о собственности	Регулируется условиями выпуска, установленными правительством или корпорациями	Управляется менеджментом компаний и регулируется государственными органами
Варианты использования	Дефицитное цифровое средство сохранения стоимости, валюта, родная для интернета	Промышленная деятельность, сохранение капитала и хеджирование	Личное жилье, доход от аренды	Инвестиции с фиксированным доходом, регулярными процентными выплатами и возвратом основного капитала при погашении	Владение компанией, часто с правом голоса и дивидендами

Согласно исследованию ARK, биткоин превратился в независимый класс активов, достойный стратегической аллокации в институциональных портфелях.

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Только для информационных целей; не следует рассматривать как инвестиционный совет или рекомендацию покупать, продавать или удерживать какую-либо конкретную ценную бумагу или криптовалюту. Прошлые показатели не гарантируют будущих результатов.

Биткоин превзошел по доходности все основные активы на долгосрочных временных горизонтах

За последние семь лет среднегодовая доходность биткоина составила в среднем ~44%, в то время как доходность других основных активов составила в среднем 5,7%.

Средний CAGR биткоина: ~44%

Средний CAGR классов активов: 5,7%

Среднегодовая доходность по основным классам активов (%)

Период	Биткоин	Золото	Сырьевые товары	Недвижимость	Облигации	Акции	Развивающиеся рынки
Последние 7 лет	~44%	~8%	~4%	~5%	~1%	~12%	~4%
Последние 6 лет**	~18%	~9%	~6%	~5%	~1%	~11%	~2%
Последние 5 лет	~55%	~10%	~11%	~6%	~0%	~15%	~4%
Последние 4 лет	~38%	~4%	~15%	~4%	~-3%	~12%	~0%
Последние 3 года**	~1%	~5%	~15%	~2%	~-4%	~9%	~-5%

* Классы активов представлены следующими инструментами: SPDR S&P 500 ETF Trust (SPY, акции), Vanguard Total Bond Market Index Fund Investor Shares (VBMFX, облигации), Vanguard Real Estate Market Index Fund Investor Shares (VGSIX, недвижимость), SPDR Gold Trust (GLD, золото), iShares S&P GSCI Commodity-Indexed Trust ETF (GSG, сырьевые товары) и Vanguard Emerging Markets Stock Index Fund Investor Shares (VEIEX, развивающиеся рынки). Доходность, используемая для представления каждого класса активов, отражает динамику чистой стоимости активов (NAV) каждого ETF/фонда за указанные периоды времени. ** «Последние 6 лет» включают 2018, 2021 и 2022 годы; «Последние 3 года» включают 2021 и 2022 годы — все годы рыночного спада или относительно низкой доходности биткоина.

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024, на основе данных и расчетов PortfolioVisualizer.com, с данными о цене биткоина от Glassnode по состоянию на 31 декабря 2023 года. Только для информационных целей; не следует рассматривать как инвестиционный совет или рекомендацию покупать, продавать или удерживать какую-либо конкретную ценную бумагу или криптовалюту. Прошлые показатели не гарантируют будущих результатов.

Как правило, инвесторы в биткоин с долгосрочным горизонтом планирования получали выгоду со временем

Волатильность биткоина может скрывать его долгосрочную доходность. Хотя в краткосрочной перспективе может происходить значительный рост или обесценивание, долгосрочный инвестиционный горизонт является ключевым фактором при инвестировании в биткоин.

Вместо вопроса «когда?», правильнее спрашивать «на какой срок?».

Исторически сложилось так, что инвесторы, которые покупали и удерживали биткоин в течение как минимум 5 лет, получали прибыль, независимо от того, когда они совершали свои покупки.

Реализованная доходность биткоина

«Время, а не выбор момента»*

* Афоризм, впервые предложенный в данной конфигурации Mizuho Financial Group. Источники: ARK Investment Management LLC, 2024...

...Прошлые показатели не являются гарантией будущих результатов.

Распределение биткоина

Вместо вопроса «когда?», правильнее спрашивать «на какой срок?».

* Афоризм, впервые предложенный в данной конфигурации Mizuho Financial Group. Источники: ARK Investment Management LLC, 2024, на основе данных Glassnode по состоянию на 31 декабря 2023 года. Только для информационных целей; не следует рассматривать как инвестиционный совет или рекомендацию покупать, продавать или удерживать какую-либо конкретную ценную бумагу или криптовалюту. Прошлые показатели не являются гарантией будущих результатов.

(На графике: Ось Y — Дата инвестирования (2011–2023), Ось X — Дней владения (500–4 500)).

Корреляция биткоина с традиционными активами остается низкой

Высокая корреляция: значение коэффициента находится в пределах от ± 0,66 до ± 1.
Умеренная корреляция: значение коэффициента находится в пределах от ± 0,4 до ± 0,66.
Низкая корреляция: значение коэффициента ниже ± 0,4.

Матрица корреляции классов активов 1,2

(за 12 месяцев по состоянию на декабрь 2023 года)

Актив	Биткоин	Золото	Сырьевые товары	Недвижимость	Облигации	Акции	Развивающиеся рынки	СРЕДНЕЕ
Биткоин	-	0,2	0,1	0,4	0,26	0,41	0,23	0,27
Золото	0,2	-	-0,03	0,28	0,46	0,26	0,34	0,25
Сырьевые товары	0,1	-0,03	-	0,42	-0,12	0,43	0,5	0,21
Недвижимость	0,4	0,28	0,42	-	0,57	0,86	0,68	0,53
Облигации	0,26	0,46	-0,12	0,57	-	0,48	0,46	0,35
Акции	0,41	0,26	0,43	0,86	0,48	-	0,73	0,53
Развивающиеся рынки	0,23	0,34	0,5	0,68	0,46	0,73	-	0,49

Исторически движения цены биткоина не имели высокой корреляции с движениями других классов активов. За последние пять лет корреляция доходности биткоина относительно традиционных классов активов составила в среднем всего 0,27.

Корреляция, равная 1, означает, что активы движутся синхронно; 0 означает, что их движение полностью независимо друг от друга; -1 означает, что они движутся в противоположных направлениях. Классы активов представлены следующими инструментами: SPDR S&P 500 ETF Trust (SPY, акции), Vanguard Total Bond Market Index Fund Investor Shares (VBMFX, облигации), Vanguard Real Estate Market Index Fund Investor Shares (VGSIX, недвижимость), SPDR Gold Trust (GLD, золото), iShares S&P GSCI Commodity-Indexed Trust ETF (GSG, сырьевые товары) и Vanguard Emerging Markets Stock Index Fund Investor Shares (VEIEX, развивающиеся рынки). Показатели, используемые для представления каждого класса активов, отражают динамику чистой стоимости активов (NAV) каждого ETF/фонда за указанные периоды. Источники: ARK Investment Management LLC, 2024, на основе данных и расчетов PortfolioVisualizer.com, с данными о цене биткоина от Glassnode по состоянию на 31 декабря 2023 года.

Биткоин может играть важную роль в максимизации доходности с поправкой на риск

Основываясь на профилях волатильности и доходности традиционных классов активов, исследование ARK показывает, что в портфеле, стремящемся максимизировать доходность с поправкой на риск 1, аллокация в биткоин в 2023 году составила бы 19,4%.

Целевые показатели симулированной оптимальной аллокации портфеля по годам 2,3

(5-летний скользящий период на конец каждого года 6)

Год	Биткоин	Золото	Сырьевые товары	Облигации	Акции
2015	0,5%	0%	0%	82,5%	16,9%
2016	0,9%	0%	0%	62,1%	36,9%
2017	0,9%	0%	0%	58,7%	40,3%
2018	2,4%	0%	0%	77,3%	20,2%
2019	3,9%	1,4%	0%	70,4%	24,2%
2020	4,3%	4,1%	0%	75,6%	15,8%
2021	4,7%	7,3%	0%	65,3%	22,6%
2022	6,2%	52,8%	9,1%	0%	31,8%
2023	19,4%	40,7%	9,6%	0%	30,3%

Измерение доходности актива относительно его риска (в данном случае волатильности). Недвижимость и развивающиеся рынки исключены из данных касательных портфелей ввиду их низкого вклада в максимизацию доходности с поправкой на риск относительно других классов активов, представленных в таблице. Описание инструментов соответствует примечанию на стр. 39. Данная симуляция, также известная как «эффективная граница», представляет собой набор теоретических инвестиционных портфелей, которые, как ожидается, обеспечат самую высокую доходность при различных уровнях риска. Точки под эффективной границей на графике представляют собой портфели, состоящие из одного класса активов. 5-летний период использован, так как, по нашему мнению, он репрезентует долгосрочный горизонт планирования. Источники: ARK Investment Management LLC, 2024.

Оптимизация симулированного портфеля 2023 3,4,5

(на основе ежемесячной доходности классов активов, без ограничений, 5-летний скользящий период 6)

Касательный портфель 2023: * Биткоин: 19,4% * Акции: 30,2% * Золото: 40,7% * Сырьевые товары: 9,6%

На основе 5-летнего скользящего периода аллокация в биткоин максимизировала бы доходность с поправкой на риск в течение последних 9 лет

Согласно нашему анализу, в 2015 году оптимальная аллокация для максимизации доходности с поправкой на риск 1 — на 5-летнем временном горизонте 3 — составила бы 0,5%. С тех пор на той же основе средняя аллокация в биткоин составила бы 4,8%, а в одном только 2023 году — 19,4%.

Оптимальная аллокация: 4,8% в среднем

Аллокация в биткоин по годам для максимизации доходности с поправкой на риск 2

(максимизация по коэффициенту Шарпа, 5-летний скользящий временной горизонт 3,4)

2015: 0,5% * 2016: 0,9% * 2017: 0,9% * 2018: 2,4% * 2019: 3,9% * 2020: 4,3% * 2021: 4,7% * 2022: 6,2% * 2023: 19,4%

Доходность с поправкой на риск, определяемая коэффициентом Шарпа, который рассчитывается как отношение ожидаемой доходности за вычетом безрисковой ставки к стандартному отклонению актива. Состав классов активов для данного расчета указан на предыдущей странице. 5 лет использованы как пример долгосрочного горизонта планирования. Источники: ARK Investment Management LLC, 2024.

Каким было бы влияние оптимальной аллокации в биткоин?

Аллокации из глобальной базы инвестируемых активов объемом $250 трлн в биткоин оказали бы значительное влияние на его цену.

Гипотетическое влияние институциональных инвестиций на цену биткоина 1,2

Аллокация 1%: Потенциал цены ~ $120 000 * Средняя аллокация 4,8% (средний максимум коэффициента Шарпа 2015–2023 гг.): Потенциал цены ~ $550 000
Аллокация 19,4% (максимум коэффициента Шарпа 2023 г.): Потенциал цены ~ $2 300 000

Данный график был рассчитан путем деления каждого процента аллокации от оценочной глобальной базы инвестируемых активов в размере $250 трлн (Chung 2021) на полностью разводненное ожидаемое предложение биткоина в 21 млн единиц. При делении базы инвестируемых активов на объем предложения биткоина в 19,5 млн (по состоянию на 31.12.2023) ценовой потенциал возрастает до ~$127 тыс. (при 1% аллокации), ~$615 тыс. (4,8%) и ~$2,5 млн (19,4%). Классы активов представлены инструментами SPDR S&P 500 ETF Trust (SPY, акции) и Vanguard Total Bond Market Index Fund Investor Shares (VBMFX, облигации). Источники: ARK Investment Management LLC, 2024.

Биткоин в 2023 году

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Информация по состоянию на 31 декабря 2023 года.

каждый класс активов отражает динамику стоимости чистых активов (СЧА) соответствующего ETF/фонда за указанные периоды. Источники: ARK Investment Management LLC, 2024, на основе данных и расчетов PortfolioVisualizer.com, с использованием данных о цене биткоина от Glassnode по состоянию на 31 декабря 2023 года. Только для информационных целей; не следует рассматривать как инвестиционный совет или рекомендацию покупать, продавать или удерживать какие-либо конкретные ценные бумаги или криптовалюты. Прошлые результаты не гарантируют будущих показателей. Аллокация из глобальной базы инвестируемых активов в размере $250 трлн в биткоин оказала бы значительное влияние на цену. АЛЛОКАЦИЯ В БИТКОИН

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Информация по состоянию на 31 декабря 2023 года. Только для информационных целей; не следует рассматривать как инвестиционный совет или рекомендацию покупать, продавать или удерживать какие-либо конкретные ценные бумаги. Прошлые результаты не гарантируют будущих показателей.

Демонстрация устойчивости и восстановление после вызовов 2022 года

Ясин Эльманджра, директор по цифровым активам Дэвид Пуэль, научный сотрудник Исследование: BIG IDEAS 2024

В 2023 году цена биткоина выросла на 155%, увеличив рыночную капитализацию до $827 млрд

Дата	Событие
Январь 2023	Genesis подает заявление о банкротстве
Февраль 2023	Coinbase представляет протокол Base
Март 2023	Крах Silicon Valley Bank и Signature Bank
Апрель 2023	Транзакции в сети Биткоина достигают рекорда на фоне всплеска Ordinals
Май 2023	ARK и 21Shares подают заявку на биткоин-ETF
Июнь 2023	SEC обвиняет Coinbase в работе в качестве незарегистрированной биржи ценных бумаг; BlackRock подает заявку на биткоин-ETF
Июль 2023	Ripple Labs одерживает знаковую победу в деле против SEC
Август 2023	PayPal запускает стейблкоин в USD
Август 2023	Суд постановил, что SEC должна пересмотреть заявку Grayscale на создание биткоин-ETF
Сентябрь 2023	Сальвадор запускает первый государственный пул для майнинга биткоинов
Ноябрь 2023	Сэм Бэнкман-Фрид признан виновным по семи пунктам обвинения
Ноябрь 2023	Генеральный директор Binance CZ уходит в отставку и признает вину в рамках соглашения с Минюстом США

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024, на основе данных Glassnode по состоянию на 31 декабря 2023 года. Только для информационных целей; не следует рассматривать как инвестиционный совет или рекомендацию покупать, продавать или удерживать какие-либо конкретные ценные бумаги или криптовалюты. Прошлые результаты не гарантируют будущих показателей.

Прорыв биткоина выше среднего рыночного значения в сети сигнализирует о начале бычьего рынка

Цена биткоина пересекла среднее рыночное значение в сети (On-Chain Market Mean) впервые за ~4 года.

Оригинальная метрика ARK — среднее рыночное значение в сети — служит надежной точкой демаркации между рынками биткоина с высоким (risk-on) и низким (risk-off) аппетитом к риску. Исторически сложилось так, что когда цена биткоина поднимается выше среднего рыночного значения, это обычно указывает на ранние стадии бычьего рынка.

Цена BTC * Среднее рыночное значение в сети (On-Chain Market Mean) * Коэффициент среднего рыночного значения (AVIV) * Порог Risk-on/Risk-off

2023 год дал важные ответы на кризисы 2022 года

Объект	Кризис 2022 года	Разрешение в 2023 году
Luna, UST	Крах алгоритмического стейблкоина UST вызвал масштабную распродажу родственной криптовалюты LUNA, уничтожив рыночную стоимость более чем на $60 млрд.*	Основатель До Квон был арестован; ему предъявлено восемь обвинений в окружном суде США в Манхэттене, а его стартапу Terraform Labs предъявлены гражданские иски SEC за организацию многомиллиардного мошенничества с ценными бумагами.
Three Arrows Capital	Крах LUNA привел крупный хедж-фонд Three Arrows Capital (3AC) к кризису ликвидности, вынудив его объявить о банкротстве.	Валютное управление Сингапура запретило соучредителям 3AC заниматься деятельностью на рынках капитала в течение девяти лет, а суд на Британских Виргинских островах заморозил их активы.
Celsius Network	Платформа криптокредитования Celsius заморозила вывод средств и подала заявление о банкротстве.	Суд по делам о банкротстве утвердил план реструктуризации Celsius, который вернет активы клиентам и создаст новую компанию, ориентированную на майнинг и стейкинг. Гендиректору Алексу Машинскому предъявлены уголовные обвинения в преднамеренном введении клиентов в заблуждение.
FTX	После того как Coindesk раскрыл мошенническую финансовую связь между торговой фирмой Alameda и FTX, биржа FTX столкнулась с массовым изъятием средств и рухнула.	Суд Южного округа Нью-Йорка признал Сэма Бэнкмана-Фрида виновным по семи пунктам обвинения в мошенничестве, связанном с крахом FTX. Суд по делам о банкротстве разрешил управляющим FTX продать активы биржи.
BlockFi	Взаимосвязь BlockFi с FTX вынудила компанию объявить о банкротстве.	BlockFi получила одобрение суда на ликвидацию с частичным погашением долгов кредиторам в натуральной форме.
Genesis	Имея значительные кредиты, выданные 3AC, криптокредитор Genesis объявил о банкротстве.	Криптокредитор Genesis достиг мирового соглашения с материнской компанией DCG, предполагающего выплаты в размере $620 млн. SEC судится с Genesis за продажу незарегистрированных ценных бумаг.

Данные предоставлены Corva 2022. Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Информация по состоянию на 31 декабря 2023 года.

На фоне краха региональных банков цена биткоина выросла на ~40%

Биткоин стал «защитной гаванью» во время краха региональных банков

В начале 2023 года, во время исторического краха региональных банков США, цена биткоина выросла более чем на 40%, что подчеркивает его роль как инструмента хеджирования контрагентского риска.

Индекс региональных банков KBW (падение) * Цена биткоина (USD) (рост)

Событие: Крах Silicon Valley, Signature, Silvergate и First Republic Bank во время кризиса региональных банков.

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024, на основе данных Bloomberg и Glassnode по состоянию на 31 декабря 2023 года.

Всплеск инскрипций указал на роль сети Биткоина, выходящую за рамки проведения транзакций

Запущенные в январе 2023 года «инскрипции» (Bitcoin Inscriptions) представили уникальную систему нумерации для каждого сатоши (наименьшей единицы биткоина) на основе его позиции в блокчейне. Каждый сатоши становится идентифицируемым и неизменным, что позволяет пользователям записывать в него свои данные, изображения или текст.

В отличие от других блокчейнов, требующих смарт-контракты для NFT , инскрипции Биткоина находятся на базовом слое блокчейна. Протокол Ordinals вызвал споры о влиянии инскрипций на размер транзакций и пространство блоков. По нашему мнению, Ordinals являются продуктом свободного рынка и представляют собой здоровую инновацию в сети Биткоина.

Накопительное количество инскрипций (млн):

Текст/BRC-20 (основная доля) * Аудио, изображения, видео, прочее

Сокращение от Non-Fungible Token (невзаимозаменяемый токен); токенизированные метаданные с уникальными идентификационными кодами, записанными в блокчейне. Относится к созданию NFT в сети Биткоина путем создания инскрипций, где метаданные (изображения или видео) прикрепляются к отдельным сатоши. BRC-20: стандарт токенов, позволяющий выпускать и передавать взаимозаменяемые токены через протокол Ordinals в сети Биткоина.

Фундаментальные показатели биткоина не дрогнули во время кризиса 2022 года и продолжили рост в 2023 году

Статистика сети Биткоина

Показатель	2023	2022
Цена	$42 225	$16 553
Хешрейт (EH/s , 14-дневная скользящая средняя)	427,7	254,3
Адреса BTC с ненулевым балансом (млн)	51,7	43,3
Рыночная стоимость по цене приобретения ($ млрд)	523,2	380,7
Предложение BTC, не перемещавшееся >1 года (%)	70,2%	66,5%
Предложение у долгосрочных держателей (BTC, млн)	14,8	14,1
Количество транзакций (без учета инскрипций, тыс.)	367,5	256,2

Хешрейт биткоина , прокси-метрика безопасности сети, достиг исторического максимума в 2023 году.

Средневзвешенная по объему цена актива в сети, рассчитанная путем суммирования стоимости всех биткоинов в обращении на момент их последнего перемещения. Также известна как реализованная цена или реализованная капитализация. Оценочная вычислительная мощность, осуществляющая майнинг и обеспечивающая безопасность сети Биткоина. Количество адресов в сети Биткоина с балансом больше нуля. Предложение биткоинов, последнее перемещение которых было более 155 дней назад.

CME обошла Binance, став крупнейшей в мире биржей биткоин-фьючерсов

После того как рыночная доля FTX по открытому интересу опередила CME, в конце 2022 года она рухнула. Открытый интерес на CME впервые превысил показатель Binance. По мере роста спроса на более регулируемую и безопасную инфраструктуру после кризиса доверия в 2022 году, рыночная динамика биткоина в большей степени сместилась в сторону США.

Сокращение от Chicago Mercantile Exchange (Чикагская товарная биржа). Источники: ARK Investment Management LLC, 2024, на основе данных Glassnode по состоянию на 31 декабря 2023 года. Только для информационных целей; не должно рассматриваться как инвестиционный совет или рекомендация покупать, продавать или удерживать какие-либо ценные бумаги или криптовалюты. Прошлые результаты не гарантируют будущих показателей.

Открытый интерес по биткоин-фьючерсам на CME достиг рекордных $4,5 млрд

(Данные графика в млрд долларов: сент. 22 – дек. 23. Биржи: CME, Binance, FTX)

БИТКОИН В 2023 ГОДУ

Оценка биткоина как безрискового актива

На фоне растущей макроэкономической неопределенности и снижения доверия к традиционным «защитным гаваням», биткоин стал жизнеспособной альтернативой.

Биткоин превращается в надежный безрисковый (risk-off) актив

Категория	Описание
Безопасность и сохранение капитала	Биткоин функционирует в децентрализованной сети, независимой от любого отдельного лица, правительства или центрального банка. Его распределенная природа с открытым исходным кодом защищает от произвольного изъятия активов и риска контрагента.
Долгосрочный инвестиционный горизонт	Несмотря на краткосрочную волатильность, биткоин продемонстрировал значительный долгосрочный рост цены. По замыслу, дефицитность увеличивает вероятность сохранения капитала.
Диверсификация	Исторически низкая корреляция биткоина с традиционными классами активов повышает его роль как инструмента диверсификации. Добавление некоррелированного актива в портфели потенциально увеличивает доходность на единицу риска и обеспечивает буфер во время рыночных спадов.
Ликвидность и доступность	Глобальные инвесторы могут получать доступ к биткоину и торговать им в режиме 24/7, что становится все более важным в периоды неопределенности и ухода от рисков (risk-off).
Хедж против инфляции	Предложение биткоина ограничено 21 миллионом монет. Как и в случае с золотом, дефицитность характеризует роль биткоина как защитного актива.

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Информация по состоянию на 31 декабря 2023 года. Только для информационных целей.

БИТКОИН В 2023 ГОДУ

Основные катализаторы биткоина в 2024 году

Халвинг биткоина

Халвинг биткоина происходит примерно каждые 4 года, сокращая вознаграждение за майнинг новых блоков вдвое. Исторически каждое событие халвинга совпадало с началом бычьего рынка. Ожидаемый в апреле 2024 года, этот халвинг снизит уровень инфляции биткоина с ~1,8% до ~0,9%.

Запуск спотовых биткоин-ETF

11 января 2024 года запуск спотовых биткоин-ETF заложил основу для роста биткоина, предложив инвесторам более прямой, регулируемый и ликвидный способ получения экспозиции. Спотовые биткоин-ETF торгуются на крупных фондовых биржах, позволяя инвесторам покупать и продавать акции через существующие брокерские счета, что должно снизить порог вхождения и операционную сложность, связанную с прямыми инвестициями в биткоин.

Признание институционалами

Благодаря сохраняющейся устойчивости и показателям доходности, изменение восприятия биткоина — от спекулятивного инструмента до стратегической инвестиции в диверсифицированном портфеле — должно стать характерной чертой его эволюции в 2024 году. Примером этой эволюции является Ларри Финк, генеральный директор BlackRock, который сменил позицию со скептицизма в отношении биткоина на признание его потенциала как инструмента «бегства в качество» (flight to quality).

Регуляторные изменения

Банкротства FTX и Celsius ускорили продвижение к более прозрачному и открытому глобальному регулированию криптовалют, включая возможное принятие законопроекта в США, устанавливающего нормативную базу для криптовалют, и внедрение в Европе регламента Markets in Crypto-Assets (MiCA), который обязывает поставщиков криптокошельков и биржи в ЕС получать лицензии.

Оборотное предложение биткоина (млн единиц)

(Прогноз графика до 2027 года: предложение приближается к пределу в 21 млн единиц)

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024, на основе данных Glassnode по состоянию на 31 декабря 2023 года. Прогнозы по своей природе ограничены, и на них нельзя полагаться.

Смарт-контракты

Основа финансовой системы, ориентированной на интернет

Исследование подготовил: Фрэнк Даунинг Директор по исследованиям, направление «Интернет следующего поколения»

BIG IDEAS 2024

Смарт-контракты, развернутые на публичных блокчейнах, предлагают глобальную, автоматизированную и проверяемую альтернативу посредникам, стремящимся к извлечению ренты, и устаревшей финансовой инфраструктуре.

В период после «крипто-кризиса» 2022 года несколько решений в сфере цифровых активов набрали популярность, включая стейблкоины, токенизированные фонды казначейских облигаций и технологии масштабирования.

Согласно исследованию ARK, по мере роста стоимости финансовых активов в сети, рыночная стоимость, связанная с децентрализованными приложениями, может расти на 32% в год — с $775 млрд в 2023 году до $5,2 трлн в 2030 году.

Публичные блокчейны — это реестры цифровых активов, открытые для доступа участников и не контролируемые ни одной организацией. Смарт-контракты — это программы, которые существуют в блокчейне и исполняют компьютерный код при выполнении определенных условий.

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024, на основе ряда внешних источников. Прогнозы ограничены и не могут служить гарантией.

СМАРТ-КОНТРАКТЫ

Смарт-контракты — фундамент финансовой системы интернета

Находясь на стадии становления, смарт-контракты питают новую финансовую систему, родную для интернета. Начиная с Ethereum, крупнейшего блокчейна со смарт-контрактами, множество сетей поддерживают активность в сети и борются за долю рынка.

ПРИМЕЧАНИЕ: Представленные сети — это блокчейны первого уровня (Layer 1) со смарт-контрактами, комиссии за транзакции в которых в 2023 году превысили $10 млн.

Комиссии за транзакции в топ-6 сетей смарт-контрактов в 2023 году: $3,7 млрд

Сеть смарт-контрактов	Рыночная стоимость (2023e)	Ценовая динамика (2023)
Ethereum	$274 млрд	+90%
BNB Chain	$49 млрд	+28%
Solana	$44 млрд	+924%
Avalanche	$14 млрд	+254%
Tron	$9 млрд	+120%
Polygon PoS	$9 млрд	+28%

СМАРТ-КОНТРАКТЫ

Стейблкоины подчеркивают ценностное предложение смарт-контрактов

В условиях гиперинфляции на развивающихся рынках и роста глобальной нестабильности спрос на стейблкоины, предлагающие цифровой доступ к доллару США, стремительно растет. За последние три года количество ежедневно активных адресов стейблкоинов во всем мире росло со среднегодовым темпом 93% — со 171 тысячи до 1,2 миллиона. В 2023 году объемы переводов в стейблкоинах превысили показатели Mastercard.

Сеть смарт-контрактов	Рыночная стоимость (2023e)	Ценовая динамика (2023)
Ethereum	$274 млрд	+90%
BNB Chain	$49 млрд	+28%
Solana	$44 млрд	+924%
Avalanche	$14 млрд	+254%
Tron	$9 млрд	+120%
Polygon PoS	$9 млрд	+28%

$3,7 млрд СМАРТ-КОНТРАКТЫ

Платежная система / Актив	Общий объем переводов, 2023 г. (трлн долларов США)
PayPal	$2 трлн
Mastercard	$9 трлн
Стейблкоины	$10 трлн
Visa	$15 трлн

Ежедневно активные адреса стейблкоинов

(Январь 2021 — Октябрь 2023) Диапазон: от 0 до 1 200 000+ адресов. Сети: Tron, BNB Chain, Ethereum, Avalanche C-Chain, Polygon PoS, Solana, ETH L2s.

ПРИМЕЧАНИЕ: Количество ежедневно активных адресов стейблкоинов усреднено за каждый месяц, указанный на графике. Использованы оценки объема переводов, так как данные за 4 квартал 2023 года еще не были доступны на момент публикации. Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Данный анализ ARK основан на ряде базовых данных из внешних источников, которые предоставляются по запросу. Прогнозы по своей сути ограничены, и на них нельзя полагаться. Информация представлена исключительно в ознакомительных целях и не должна рассматриваться как инвестиционный совет или рекомендация покупать, продавать или удерживать какие-либо конкретные ценные бумаги. Прошлые показатели не являются гарантией будущих результатов.

СМАРТ-КОНТРАКТЫ

Традиционные финансовые активы переходят в ончейн

Токенизация позволяет казначеям легче отслеживать средства, торговать ими и использовать их в качестве залога в публичных блокчейнах, чем на традиционных финансовых рынках. В 2023 году объем токенизированных казначейских фондов вырос более чем в 7 раз, достигнув $850 млн. Первые фонды были запущены в блокчейне Stellar, но в 2023 году Ethereum стал крупнейшим рынком для токенизированных казначейских обязательств.

Стоимость токенизированных казначейских фондов ($ млн)

(1 января 2023 — 1 января 2024) * Stellar * Ethereum * Polygon * Solana

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Данный анализ ARK основан на ряде базовых данных из внешних источников, которые предоставляются по запросу. Прогнозы по своей сути ограничены, и на них нельзя полагаться. Информация представлена исключительно в ознакомительных целях и не должна рассматриваться как инвестиционный совет или рекомендация покупать, продавать или удерживать какие-либо конкретные ценные бумаги. Прошлые показатели не являются гарантией будущих результатов.

СМАРТ-КОНТРАКТЫ

Разработчики совершенствовали протоколы во время «медвежьего» рынка

Столкнувшись с кризисами 2022 года и их последствиями, основные разработчики продвигали технические дорожные карты и укрепляли протоколы для поддержки следующего «бычьего» рынка. Ethereum успешно перешел на консенсус Proof-of-Stake (PoS)*, а Solana установила новый рекорд по времени непрерывной работы (uptime).

Ethereum: Объем Ether в стейкинге (млн ETH): Рост с 0 до более 30 млн (Декабрь 2020 – Декабрь 2023). Ключевые вехи: Слияние (Merge) PoS, активация вывода средств.
Solana: Время непрерывной работы сети (дни): Рост до более 300 дней. Устраненные инциденты: Ошибка обновления валидатора, баг распространения блоков, спам транзакциями, программные ошибки, неверная конфигурация узлов, ошибка дедупликации.

*Proof-of-Stake — это метод обеспечения безопасности публичных блокчейнов, при котором участники сети, желающие подтверждать транзакции, вносят в залог («стейкают») свои активы, рискуя их потерей в случае нарушения правил сети. Данные графиков на 31.12.23. Источники: ARK Investment Management LLC, 2024.

СМАРТ-КОНТРАКТЫ

Сети второго уровня (L2) масштабировали транзакции в экосистеме Ethereum

С начала 2021 года было запущено более 20 сетей второго уровня (L2)*, что позволило Ethereum увеличить среднее количество ежедневных транзакций в 4 раза при более низких комиссиях. Несмотря на ранний успех, большинство сетей L2 контролируются централизованно. Расширение количества L2 усложнило пользовательский опыт и работу разработчиков.

Среднесуточное количество транзакций (млн)

(1 кв. 2019 — 4 кв. 2023) * Mainnet Ethereum: Стабильно около 1 млн.

Сети Layer 2: Рост до ~4 млн к концу 2023 года.

*L2-сети агрегируют транзакции и фиксируют итоговые изменения состояния в сети смарт-контрактов базового уровня (такой как Ethereum), обычно с более высокой пропускной способностью и меньшими затратами по сравнению с базовой сетью. Подсчет транзакций L2 основан на данных Artemis Dashboard: Arbitrum, Base, Linea, Optimism, Polygon zkEVM, Scroll, StarkNet, zkSync Era, Zora Network.

СМАРТ-КОНТРАКТЫ

Снижение затрат стимулирует вовлеченность в ончейн-среде

По мере снижения стоимости транзакций росла вовлеченность в ончейн-среде, измеряемая отношением ежедневно активных адресов (DAU) к ежемесячно активным адресам (MAU).

Вовлеченность относительно комиссий за транзакции (2023)

Сеть	Средняя комиссия (2023)	DAU как % от MAU
Ethereum	$6,28	~3%
Optimism	$0,27	~6%
Arbitrum	$0,13	~8%
Base	$0,16	~10%
Solana	$0,003	~11%
zkSync	$0,28	~5%

Примечание: DAU/MAU традиционно относится к измерению уникальных пользователей. Для этого анализа мы используем количество уникальных адресов как аппроксимацию пользователей. Они коррелируют, но не эквивалентны. Источники: ARK Investment Management LLC, 2024.

СМАРТ-КОНТРАКТЫ

Монолитные блокчейны, такие как Solana, предлагают альтернативу вертикальному масштабированию

Архитектуры сетей смарт-контрактов предполагают компромиссы. Приоритизируя децентрализацию базового уровня, экосистема Ethereum становилась сложнее по мере масштабирования. Приоритизируя масштабируемость на одном уровне, Solana сохранила простую архитектуру для пользователей и разработчиков приложений и получила значительную поддержку.

Подход	Вертикальное масштабирование (Ethereum)	Горизонтальное масштабирование (Solana)
Уровень 1 (L1)	L1 Ethereum	L1 Solana
Плюсы/Минусы	(+) Максимизирует компонуемость и совместимость; (–) Потенциально требует L2 для максимального масштабирования	(+) Упрощает среду для разработчиков и пользователей; (–) Повышает стоимость валидации на L1
Уровень 2 (L2)	L2 (Optimism, Base, Arbitrum и др.)	DAPPs (Приложения)
Плюсы/Минусы	(+) Снижают комиссии и повышают пропускную способность; (–) Требуют мостов для активов между L1 и L2, фрагментируя ликвидность	(+) Снижают комиссии и повышают пропускную способность транзакций базового уровня; (–) Приложения зависят от среды исполнения L1
Результат	(+) Использует сетевой эффект и ликвидность мейннета Ethereum; (–) Создает дополнительные сложности с надежностью и безопасностью между L2	(+) Поддерживает множество подходов к масштабированию, поощряя гибкость и инновации; (–) Увеличивает сложность для разработчиков и пользователей

СМАРТ-КОНТРАКТЫ

Смарт-контракты могут радикально снизить стоимость финансовых услуг

Показатель	2000 г.	2020 г.	Рост (раз)
Мировые финансовые активы	$140 трлн	$510 трлн	3,6x
Доход мировых финансовых услуг	$5 трлн	$17 трлн	3,3x

Средняя совокупная комиссия (take rate): 3,3%

Операция	Текущая стоимость в системе	Решение для снижения стоимости
Проверка KYC (Знай своего клиента)	$1 500 – $3 000+ за индивидуальную проверку	Единая цифровая личность, верифицируемая между институтами
Листинговый сбор Nasdaq	$2_	_
_	_	_

Листинговый сбор Nasdaq	$270 тыс. за листинг + $52–180 тыс. ежегодно	Прямой листинг на DEX с глобальным распределением
Глобальное соблюдение требований по борьбе с отмыванием денег (AML)	$274 млрд ежегодных затрат для мировой финансовой системы	Аудируемое происхождение средств в глобальном реестре

Экономический эффект комплаенса в финансовом регулировании

Объем финансовых активов в мире резко вырос со $140 трлн в 2000 году до $510 трлн в 2020 году благодаря сочетанию глобального экономического роста, усиления финтех-интеграции и расширения мультипликаторов капитала. Операционные расходы мировой финансовой системы росли параллельно со стоимостью финансовых активов. При общем годовом доходе в $20 трлн совокупная комиссия (take rate) индустрии финансовых услуг составила 3,3% относительно стоимости всех финансовых активов. Смарт-контракты могут существенно снизить эту нагрузку на экономику.

Сети смарт-контрактов могут приносить комиссии в размере $450 млрд в 2030 году

Рыночная стоимость протоколов смарт-контрактов	2023 г.	2030 г. (прогноз)	Среднегодовой темп роста (CAGR)
Объем в трлн долларов	$0,775	$5,3	37%

Валовый доход от комиссий смарт-контрактов	2020 г.	2023 г.	2030 г. (прогноз)	CAGR (2023–2030)
Объем в млрд долларов	$1	$11	$450	78%

Смарт-контракты могут облегчить создание, владение и управление ончейн-активами за долю от стоимости традиционных финансовых услуг. Если финансовые активы будут мигрировать на блокчейн-инфраструктуру со скоростью, сопоставимой с темпами внедрения интернета, а комиссии, связанные с децентрализованными финансовыми услугами, составят треть от комиссий в традиционных финансах, смарт-контракты могут приносить более $450 млрд ежегодных комиссий и создать рыночную стоимость более чем в $5 трлн, увеличиваясь со среднегодовыми темпами в 78% и 32% соответственно до 2030 года.

1 Данные за 2020–2021 гг. аппроксимированы с использованием 20 крупнейших протоколов по объему сгенерированных комиссий по версии Token Terminal.

Цифровые потребители

Переход к цифровому досугу

Николас Гроус (Nicholas Grous), заместитель портфельного менеджера Эндрю Ким (Andrew Kim), аналитик

Согласно исследованию ARK, расходы на цифровой досуг должны отвоевать долю у физических видов активности и расти со среднегодовым темпом 19% в течение следующих семи лет — с $7 трлн в 2023 году до $23 трлн в 2030 году. Несколько трендов ускоряют этот переход:

Реклама на Connected TV (CTV) должна расти со среднегодовым темпом 17%, с $25 млрд в 2023 году до $73 млрд в 2030 году.
Социальная коммерция будет расти на 32% в год — с $730 млрд сегодня до более чем $5 трлн в 2030 году.
Спортивные ставки останутся драйвером за счет легализации онлайн-ставок и мобильных приложений.
Создание видеоигр с помощью ИИ — это новая волна в гейминге, развивающаяся на базе пользовательских платформ, таких как Roblox, которая уже разместила более ~470 млн игровых миров (experiences) по всему миру — это в 52 раза больше общего количества игр для ПК, консолей и мобильных устройств.
Оборудование с поддержкой ИИ может переопределить персональные носимые вычисления, особенно если виртуальная реальность (VR) продолжит сталкиваться с трудностями.

Искусственный интеллект может сократить среднюю рабочую неделю и стимулировать цифровое потребление

В течение 80 лет между Второй промышленной революцией и концом Второй мировой войны количество рабочих часов на одного работника в мире снижалось на 0,5% в год. Генеративный ИИ может снизить количество рабочих часов на 1,3% в среднем — с 5,0 часов в день в 2022 году до 4,5 часов в 2030 году.*

В результате потребители могут уделять больше времени онлайн-развлечениям, что потенциально увеличит долю общего времени бодрствования, проводимого в сети, с 40% в 2023 году до 49% в 2030 году.

Показатель	1870 г.	1910 г.	1950 г.	1990 г.	2030 г. (прогноз)
Рабочие часы в день на человека	8,5	7,0	6,0	5,5	4,5

Мировая доля времени онлайн и офлайн

2010 г.: 31% онлайн * 2020 г.: 39% онлайн * 2030 г. (прогноз): 49% онлайн

* Для расчета глобального ежедневного рабочего времени мы делим общее годовое количество рабочих часов на одного работника на общее количество дней в году. ** Диаграмма распределения времени онлайн и офлайн охватывает общее ежедневное время бодрствования, включая время на работу и образование, только для интернет-пользователей.

Стриминговое ТВ вытесняет линейное ТВ

Всего за два года доля стриминга в общем объеме потребления ТВ выросла более чем на 10 процентных пунктов, составив 39% по состоянию на июль 2023 года, превзойдя доли кабельного и эфирного телевидения соответственно. Расходы на рекламу в Connected TV (CTV) следуют за аудиторией и, вероятно, будут расти на 17% в реальном выражении ежегодно — с $25 млрд в 2023 году до $73 млрд в 2030 году. В этом случае расходы на рекламу в CTV должны превзойти расходы на линейное ТВ в 2027 году.

Расходы на ТВ-рекламу в США (млрд $)	2023E	2027E	2030E
Connected TV	~$25	~$55	~$73
Линейное ТВ	~$65	~$50	~$40

Доля времени телесмотрения в США (июль 2023 г.)

Стриминг: 39% * Кабельное ТВ: 30% * Эфирное ТВ: 20%

* Доли стриминга, кабельного и эфирного ТВ в сумме не составляют 100%, так как исключена категория «Прочее» (VOD, аудиостриминг, игры и т.д.). ** Линейное ТВ — традиционное ТВ (кабель, спутник, эфир). Connected TV — стриминговое ТВ через смарт-ТВ, консоли и медиаплееры.

Продавцы в сфере социальной коммерции могут продавать кому угодно — в любое время и в любом месте

Платформы социальных сетей увеличивают монетизацию глобальной аудитории с помощью электронной коммерции. Благодаря омниканальным решениям — как физическим, так и цифровым — социальная коммерция может расти на 32% в год, с $730 млрд сегодня до более чем $5 трлн в 2030 году.

Ежемесячные активные пользователи (MAU):

YouTube: 2,8 млрд * Instagram: 1,5 млрд * TikTok: 1,1 млрд * Pinterest: 0,4 млрд

Роль Shopify:

Запуск бизнеса – Омниканальные продажи – Обработка платежей – Маркетинговая аналитика и управление – Логистика и доставка – Финансирование бизнеса

[стр. 68 — продолжение]

Платформа	Ежемесячные активные пользователи (MAU)
YouTube	2,8 млрд
Facebook	2,2 млрд
WhatsApp	1,8 млрд
Instagram	1,5 млрд
TikTok	1,1 млрд
Pinterest	0,4 млрд

Мировые продажи в сфере социальной коммерции (прогноз ARK)

Показатель	2023E	2030E	Среднегодовой темп роста (CAGR)
Общий объем оборота товаров (GMV, трлн $)	~$0,73	>$5	32%
Доля в электронной коммерции (%)	~10%	~25%	—

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Анализ основан на данных внешних источников, включая Sensor Tower. Прогнозы носят ограниченный характер и не могут служить основой для инвестиционных решений.

Мобильные ставки на спорт в США продолжают расти и консолидироваться

Благодаря легализации и принятию потребителями, лидеры рынка онлайн-ставок на спорт отрываются от конкурентов. В то время как объем рынка онлайн-ставок в 2023 году вырос на 35%, компании DraftKings и FanDuel предложили лучший пользовательский опыт, что помогло им отобрать долю у других букмекеров. В 2023 году совокупная доля DraftKings и FanDuel в общенациональном объеме депозитов выросла до 75%, тогда как остальные игроки («длинный хвост» рынка) потеряли 8 процентных пунктов доли.

Объем рынка онлайн-ставок на спорт в США (млрд $)

Категория	2023E	2030E	CAGR
Легализованные штаты (млрд $)	~$150	~$450	22%
Проникновение онлайна (% от общего объема)	~75%	~90%	—

Доля рынка по объему депозитов (США)

Платформы	Январь 2020	Октябрь 2023
DraftKings и FanDuel	~35%	75%
Все остальные букмекеры	~65%	25%

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. На основе данных Yipit Data. Прогнозы не гарантируют будущих результатов.

Онлайн-опыт становится все более иммерсивным и монетизируемым

История показывает, что глубокое погружение (иммерсивность) ведет к росту монетизации. После того как в 1980-х годах компьютерная графика расширила рынок за пределы текстовых приключенческих игр, выручка в игровом секторе росла на 19% в год, увеличившись с $6 млрд в 1985 году до $24 млрд в 1993 году. Сегодня мультимодальный ИИ (текст, изображения, аудио и видео) создает еще более иммерсивный и интерактивный опыт, который должен способствовать дальнейшему расширению рынка.

Чистая монетизация в час по типам контента ($)

Тип контента	Ставка монетизации платформы (за час)
ИИ на базе текста	$0,0016
Стриминг аудио	$0,07
Видеоигры	$0,15
Стриминг видео	$0,23
Приложения для знакомств	$1,40

Эволюция видеоигр (выручка в млрд $ в ценах 2023 года)

Период	Доля текстовых игр	Доля прочих игр	Общая выручка
1975	~100%	0%	~$1 млрд
1985	~80%	20%	$6 млрд
1993	~5%	95%	$24 млрд

Благодаря созданию контента с помощью ИИ геймеры могут стать разработчиками

Создание игр с помощью ИИ на платформах с пользовательским контентом (UGC) может привести к взрывному росту объема игрового контента. Согласно нашему исследованию, с поправкой на качество результата, стоимость генерации одного 3D-актива с 2021 года снижалась на ~99% в годовом исчислении и сегодня составляет менее $0,06. ИИ должен демократизировать создание контента и ускорить рост UGC. В Roblox уже представлено более ~470 млн игровых опытов (плейсов), что в 52 раза превышает общее количество игр для ПК, консолей и мобильных устройств вместе взятых.

Динамика стоимости генерации 3D-активов

Дата публикации	Стоимость одного 3D-актива ($)
Октябрь 2021	~$10,00
Март 2023	<$0,06

Количество релизов видеоигр (накопительным итогом, логарифмическая шкала)

Традиционные и мобильные игры: ~9 млн (суммарно за всё время).
Опыты (плейсы) Roblox: ~470 млн.

Ключевые вехи: * 1977: Выход Atari 2600.

2007: Apple выпускает первый iPhone.
2022+: Генеративный ИИ снижает стоимость UGC.

Рынок виртуальной реальности находится в зачаточном состоянии

Несмотря на значительные улучшения гарнитур, включая Apple Vision Pro, разработчики не спешат массово поддерживать виртуальную реальность (VR). Без убедительных сценариев использования внедрение технологии идет медленно. Например, для Meta Quest предлагается всего 2 200 приложений — лишь малая часть от тех 553 000, которыми располагал iPhone через пять лет после запуска. В результате Meta продала всего 27 млн устройств Quest, что составляет 18% от 146 млн iPhone, проданных Apple за аналогичный период после запуска.

Сравнение Apple iPhone и Meta Quest (5 лет после запуска)

Параметр	Apple iPhone	Meta Quest
Проданные устройства (млн ед.)	146 млн	27 млн
Количество доступных приложений	553 000	2 200

ИИ может переосмыслить персональные компьютеры

По мере развития вычислительных технологий циклы обновления аппаратного обеспечения сокращались: с 35 лет для персональных компьютеров до 20 лет для смартфонов, что приводило к консолидации разработчиков ПО. Более быстрое внедрение оборудования с поддержкой ИИ может ускорить консолидацию поставщиков программного обеспечения.

Время достижения 75% проникновения среди населения США

Компьютер: 35 лет.
Смартфон: 20 лет.
Устройства с поддержкой ИИ: Прогноз <20 лет.

Эволюция экосистем программного обеспечения

Этап	Экспансия ПО (множество игроков)	Консолидация ОС (лидеры)
ПК	Windows, Commodore 64, Atari TOS, Amiga, MacOS...	Windows, MacOS, Linux
Смартфоны	BB OS, Windows Phone, iOS, Symbian, Android, Palm OS...	iOS, Android
Эра ИИ	GPT-4, Claude 2, Mixtral, Llama 2, Grok...	?

Цифровое потребление опережает экономический рост

В 2023 году потребители во всем мире потратили 20% своего бюджета на досуг (общий объем которого составил $34 трлн) на товары и услуги, предоставляемые в цифровом виде. Учитывая переход к цифровому досугу, реальная выручка цифровых платформ может расти на 16% в год в течение следующих семи лет — с ~$1,8 трлн до $5 трлн — и составить 43% всех расходов на досуг к 2030 году.

Под цифровой выручкой мы понимаем валовую выручку от ставок на спорт в США, мирового рынка ПО и сервисов для видеоигр, цифрового видео и аудио. Мы также включаем чистую выручку платформ электронной коммерции и чистые сборы создателей/платформ NFT во всем мире. Прямые расходы включают затраты на электронную коммерцию, ПО для видеоигр, цифровое видео, цифровое аудио, NFT и мобильные ставки на спорт в США. Косвенные расходы включают затраты на всю цифровую рекламу.

Мировые расходы на цифровой досуг	2018	2019	2020	2021	2022	2023E	2030E
Прямые расходы ($ трлн)	~$2	~$2.2	~$3	~$3.8	~$4.2	~$4.5	~$11
Косвенные расходы ($ трлн)	~$0.5	~$0.6	~$0.7	~$1	~$1.2	~$1.3	~$4
Доля в общих расходах на досуг (%)	~10%	~12%	~15%	~18%	~19%	20%	43%

Выручка мировых цифровых платформ	2018	2023E	2030E
Прямая выручка ($ трлн)	~$0.5	~$1.1	~$3.2
Косвенная выручка ($ трлн)	~$0.3	~$0.7	~$1.8
Итого ($ трлн)	~$0.8	~$1.8	$5

Цифровые кошельки

Замыкание цикла с помощью двусторонних сетей

Эндрю Ким

Аналитик

Исследование подготовлено для: BIG IDEAS 2024

Вертикальное программное обеспечение представляет собой набор решений, адаптированных под нужды конкретных отраслей. Ведущие платформы вертикального ПО активно расширяются в сферу финансовых услуг для потребителей и мерчантов. Благодаря двусторонним сетям такое ПО может способствовать проведению транзакций в замкнутом цикле: от потребителя к мерчанту, от мерчанта к сотруднику и от сотрудника обратно к мерчанту. ARK полагает, что цифровые кошельки на этих платформах позволят создать полностью замкнутые платежные экосистемы.

Block, Shopify и Toast являются перспективными платформами, которые, вероятно, будут использовать цифровые кошельки в качестве ядра своих экосистем для потребителей, мерчантов и сотрудников. Согласно нашему исследованию, потребительские платежи в замкнутом цикле, банковское обслуживание мерчантов и начисление заработной платы/платежи сотрудникам могут увеличить их выручку на 22–33% в год в течение следующих семи лет — с $7 млрд в 2023 году до $27–$50 млрд в 2030 году.*

*В данном анализе мы прогнозируем рост основной выручки Block, Shopify и Toast на уровне 22% в год в течение следующих семи лет. Суммирование указанных возможностей получения выручки сверх нашего прогноза основной выручки увеличивает ежегодный темп роста с 22% до 33% в течение следующих семи лет. Мы преимущественно моделируем историческую выручку и будущие возможности получения выручки Block в рамках экосистемы мерчантов Square и не включаем выручку Cash App или Afterpay независимо от Square.

Платформы вертикального ПО консолидируют финансовые услуги

Помимо обеспечения основных бизнес-операций, поставщики вертикального ПО, такие как Block, Shopify и Toast, консолидируют финансовые услуги для мерчантов. Используя цифровые кошельки в качестве основы и сотрудничая с банками-спонсорами и финтех-компаниями (или активируя собственные банковские лицензии), вертикальные платформы должны устранить необходимость во множестве взаимодействий мерчантов с менее эффективными традиционными финансовыми институтами.

Финансовая услуга	Block	Shopify	Toast
Цифровой кошелек (Потребитель)*	Да	Да	Да
Цифровой кошелек (Мерчант)	Да	Да	Да
Расчетный счет (Checking)**	Да	Да	Да
Сберегательный счет (Savings)**	Да	Да	Нет
Дебетовая карта	Да	Да	Да
Кредитная карта	Да	Нет	Да
Оборотный капитал / Финансирование	Да	Да	Да
Начисление зарплаты (Payroll)	Да	Да	Да
Оплата счетов (Bill Pay)***	Да	Да	Скоро

*Мы считаем мобильное приложение Cash App от Block и мобильное приложение MyToast от Toast потребительскими цифровыми кошельками; мобильное приложение Shop от Shopify и мобильное приложение Toast Takeout от Toast мы рассматриваем как цифровые кошельки на ранних стадиях. **Мы рассматриваем Shopify Balance как инструмент для расчетных и сберегательных операций мерчантов. ***Учитывая функции автоматизации счетов xtraCHEF, мы полагаем, что Toast скоро предложит прямую оплату счетов на своей платформе.

Платформы вертикального ПО консолидируют потребительские услуги

Платформы вертикального ПО не только создают обширные сети мерчантов, но и выстраивают потребительские сети с использованием цифровых кошельков. Одновременно масштабируя сети мерчантов и потребителей, платформы вертикального ПО становятся операционными системами для этих двусторонних сетей.

Потребительская услуга	Block	Shopify	Toast
Цифровой кошелек*	Да	Да	Да
Платежи в электронной коммерции	Да	Да	Да
Дебетовая карта**	Да	Нет	Да
Расчетный счет (Checking)	Да	Нет	Нет
Сберегательный счет (Savings)	Да	Нет	Нет
«Купи сейчас, плати потом» (BNPL)	Да	Да	Нет
Персональное кредитование	Да	Нет	Нет
Программа лояльности	Да	Да	Да

Двусторонние сети могут замкнуть финансовый цикл между потребителями и мерчантами

Платежные экосистемы с замкнутым циклом включают внутрисетевые денежные переводы тремя способами: от потребителей к мерчантам, от мерчантов к сотрудникам и от сотрудников (выступающих в роли потребителей) обратно к мерчантам. Для создания таких платежных экосистем платформы должны обладать: 1) крупными и вовлеченными двусторонними сетями, 2) сквозной прозрачностью операций и финансов мерчантов и 3) экспертными знаниями в вертикальных отраслях.

Схема взаимодействия в экосистеме:

Потребитель -> (оплата через внутрисетевой цифровой кошелек) -> Мерчант.
Мерчант -> (выплата через внутрисетевого провайдера зарплатных сервисов) -> Сотрудник.
Сотрудник -> (использование средств в сети) -> Мерчант. Все транзакции проходят через вертикальную программную платформу.

Цифровые кошельки, вероятно, исключат посредников из экосистем C2B-платежей

Транзакции, финансируемые с балансов цифровых кошельков, обходят банки и карточные сети, экономя на комиссиях за интерчейндж (взаимообмен) для платежных систем, мерчантов и потребителей. По мнению ARK, платформы вертикального ПО с масштабируемыми экосистемами потребителей и мерчантов будут использовать цифровые кошельки для проведения транзакций в замкнутом цикле.*

Сравнение процессов:

ДО: Авторизация карточного платежа C2B (Потребитель — Бизнесу)

Количество этапов: 9 * Комиссия платежного провайдера (Take Rate): 1,1% * Участники: Потребитель, Банк-эмитент, Карточная сеть, Мерчант, Банк-эквайер, Платежный сервис.

ПОСЛЕ: Авторизация платежа в замкнутом цикле C2B

Количество этапов: 3 * Комиссия платежного провайдера (Take Rate): 2,3% * Участники: Потребитель (Цифровой кошелек), Платежный сервис (Внутри сети), Мерчант (Внутри сети).

*Процессы платежей и оценки соответствующих комиссий приведены исключительно в иллюстративных целях.

Объем платежей в замкнутом цикле в США может вырасти в 24 раза к 2030 году

Согласно исследованию ARK, общий объем платежей через цифровые кошельки в сегменте C2B должен расти на 20% в год в течение следующих семи лет — с ~$2 трлн в 2023 году до ~$7 трлн в 2030 году. Доля платежей в замкнутом цикле в общем объеме должна увеличиться с ~4% до 25%, что поднимет прогноз выручки от платежей для Square (Block), Shopify и Toast с $3,5 млрд...

Ц И Ф Р О В Ы Е К О Ш Е Л Ь К И

Участники (Традиционная схема)	Участники (Внутри сети / Замкнутый цикл)
Платежный провайдер	Потребитель
Банк-эмитент	Цифровой кошелек
Карточная сеть	Платежный провайдер
Мерчант	Мерчант
Банк-эквайер	Внутри сети (In-Network)

Процесс: 1. Источник финансирования 2. Авторизация транзакции 3. Расчет по транзакции

** Мы определяем транзакции в замкнутом цикле как любые операции между потребителем и покупателем (C2B) через цифровой кошелек, которые не вовлекают сторонних эмитентов или карточные сети, за исключением пополнения баланса кошелька. Выручка от платежей в замкнутом цикле представлена на валовой основе и будет распределяться между программными платформами и всеми участниками рынка, такими как другие финтех-компании или спонсирующие финансовые учреждения. Мы преимущественно моделируем историческую выручку Block и будущие возможности получения выручки в рамках экосистемы мерчантов Square и не включаем доходы Cash App или Afterpay, независимые от Square.

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Данный анализ ARK основан на ряде базовых данных из внешних источников, включая Worldplay 2019, 2020, 2021, 2022, 2023, которые могут быть предоставлены по запросу. Прогнозы по своей природе ограничены, и на них нельзя полагаться. Информация представлена исключительно в ознакомительных целях и не должна рассматриваться как инвестиционный совет или рекомендация покупать, продавать или удерживать какие-либо конкретные ценные бумаги. Прошлые показатели не гарантируют будущих результатов.

Объем транзакций через цифровые кошельки в США

Год	Объем C2B ($ трлн)	% от PCE (правая шкала)
2018	~$0,2	0%
2023E	~$2,0	~12%
2030E	~$7,0	~25%

Открытый цикл (Open Loop) * Замкнутый цикл (Closed Loop) * Среднегодовой темп роста (CAGR): 20%

Выручка от платежей в США для Square (Block), Shopify и Toast

Год	Выручка ($ млрд)
2019	~$1,0
2023E	$3,5
2030E	~$21,0

Чистая выручка от платежей * Возможность выручки от платежей в замкнутом цикле * Среднегодовой темп роста (CAGR): 29%

Ц И Ф Р О В Ы Е К О Ш Е Л Ь К И

Цифровые кошельки могут устранить посредников в банковском обслуживании мерчантов

Вертикальные программные платформы могут предоставлять мерчантам финансовые услуги. С помощью цифровых кошельков эти платформы не только повышают удобство, но и монетизируют депозиты, сокращая количество этапов от авторизации платежа до расчета с мерчантом с 16 до 5 и более чем в два раза увеличивая комиссию платформы (take rate).

ДО: Традиционный расчет с мерчантом (Status Quo)

Количество этапов: 9 + 7 = 16 * Комиссия платежного провайдера (Take Rate): 1,1% * Участники: Мерчант, Платежный провайдер, Банковский счет потребителя, Карточная сеть, Банковский счет мерчанта, Банк-эквайер, Банк-эмитент.

ПОСЛЕ: Расчет с мерчантом в замкнутом цикле

Количество этапов: 3 + 2 = 5 * Комиссия платежного провайдера (Take Rate): 2,3% – 2,4% * Участники: Мерчант, Цифровой кошелек, Платежный провайдер, Внутри сети (In-Network), Потребитель.

*Процессы платежей и оценки соответствующих комиссий приведены исключительно в иллюстративных целях.

Ц И Ф Р О В Ы Е К О Ш Е Л Ь К И

Выручка от цифровых кошельков мерчантов может удвоиться к 2030 году

Если доходность чистых депозитов сравняется с показателями крупных коммерческих банков, выручка от банковского обслуживания мерчантов, связанная с Block (Square), Shopify и Toast, может расти на 40% в год в течение следующих семи лет — с $700 млн в 2023 году до $7 млрд в 2030 году. При уровне $7 млрд эти три платформы увеличат свою долю в общем объеме выручки от коммерческих платежей в США в 5 раз: с ~0,3% сегодня до ~1,6% в 2030 году.

Доступная выручка от банковского обслуживания мерчантов в США (для Square, Shopify и Toast)

Год	Валовая выручка ($ млрд)
2019	~$0,2
2023E	$0,7
2030E	$7,0

Кредитование мерчантов * Дополнительная банковская выручка

* Наш прогноз дополнительных банковских доходов направлен на учет как чистого процентного дохода, так и непроцентных доходов, связанных с депозитами и кредитованием мерчантов, которые еще не включены в наш прогноз для бизнеса Block, Shopify и Toast по финансированию оборотного капитала. Оба показателя представлены на валовой основе и будут распределяться между программными платформами и всеми участниками рынка.

Ц И Ф Р О В Ы Е К О Ш Е Л Ь К И

Цифровые кошельки могут устранить посредников в сфере банковского обслуживания заработных плат

Вертикальные программные платформы, вероятно, будут использовать цифровые кошельки для прямой связи мерчантов с сотрудниками, добавляя возможности монетизации практически без затрат на привлечение клиентов (CAC).

ДО: Традиционная выплата зарплаты (Status Quo)

Количество этапов: 9 + 7 + 5 = 21 * Комиссия платежного провайдера (Take Rate): 1,1% * Участники: Платежный провайдер, Сеть ACH, Банковский счет сотрудника, Банковский счет мерчанта, Мерчант, Провайдер услуг по расчету зарплаты.

ПОСЛЕ: Выплата зарплаты в замкнутом цикле

Количество этапов: 3 + 2 + 3 = 8 * Комиссия платежного провайдера (Take Rate): 2,4% – 2,8% * Участники: Внутри сети (In-Network), Цифровой кошелек мерчанта, Платежный провайдер, Цифровой кошелек сотрудника, Провайдер услуг по расчету зарплаты, Сеть ACH, Банковский счет мерчанта.

**Процессы платежей и оценки соответствующих комиссий приведены исключительно в иллюстративных целях. *В данном примере мы предполагаем, что платежный провайдер предлагает собственное или партнерское (white-label) решение для расчета заработной платы.

Ц И Ф Р О В Ы Е К О Ш Е Л Ь К И

Цифровые кошельки сотрудников представляют потенциальную выручку в размере $25 млрд

Подобно своим потребительским аналогам, цифровые кошельки сотрудников могут превратиться в полномасштабные финансовые приложения, адаптированные для конкретных отраслей. Начисление заработной платы и платежи сотрудникам могут стать значимыми потоками монетизации для Block, Shopify и Toast. Согласно нашему исследованию, цифровые кошельки сотрудников могут генерировать $25 млрд валовой выручки при доступном объеме выплат зарплат в $1 трлн в 2030 году. Если эти платформы освоят 100% этой возможности, выручка от цифровых кошельков сотрудников может расти на 123% в год в течение следующих семи лет.

Возможности выручки от цифровых кошельков сотрудников в США для Block, Shopify и Toast

Статья дохода	2023E ($ млрд)	2030E ($ млрд)
Выручка от ПО для расчета зарплаты	~$0,1	$5,0
Дебетовые операции сотрудников	-	$6,0
Кредитные операции сотрудников	-	$15,0
ИТОГО	~$0,1	$26,0

Среднегодовой темп роста (CAGR): 123%

*Наш прогноз годового фонда заработной платы в размере ~$1 трлн агрегирует данные по базе мерчантов Block, Shopify и Toast, базе сотрудников и средней заработной плате в доступных вертикалях (ритейл, гостиничный бизнес и общепит, прочие потребительские услуги, профессиональные услуги и развлечения).

Цифровые кошельки могут принести $23 млрд выручки от вертикального программного обеспечения

...которая уже может быть заложена в выручку от потребительских платежей. В первую очередь мы моделируем историческую выручку Block и будущие возможности получения выручки в рамках экосистемы мерчантов Square и не включаем выручку Cash App или Afterpay независимо от Square. Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Данный анализ ARK основан на ряде базовых данных из внешних источников, которые могут быть предоставлены по запросу. Прогнозы по своей сути ограничены, и на них нельзя полагаться. Представлено исключительно в информационных целях и не должно рассматриваться как инвестиционный совет или рекомендация покупать, продавать или удерживать какие-либо конкретные ценные бумаги. Прошлые показатели не являются гарантией будущих результатов. ЦИФРОВЫЕ КОШЕЛЬКИ

Согласно исследованию ARK, основная выручка Square (Block), Shopify и Toast должна увеличиваться на 22% в год в течение следующих семи лет — с $7 млрд в 2023 году до $27 млрд в 2030 году. Платежи в закрытом цикле (closed-loop), банковское обслуживание мерчантов и расчет зарплаты/платежи сотрудникам могут принести дополнительные $23 млрд, что ускорит рост выручки с 22% до 33% в год к 2030 году.

Основная выручка включает выручку от ПО, чистую выручку от платежей в открытом цикле (open-loop), выручку от кредитования мерчантов и выручку, относящуюся ко всем остальным существующим направлениям бизнеса. Выручка от банковского обслуживания мерчантов включает как чистый процентный доход, так и непроцентную выручку, приходящуюся на депозиты и кредитование мерчантов, не учтенную в нашем прогнозе для бизнеса по финансированию оборотного капитала Block, Shopify и Toast. Все сегменты выручки, за исключением чистой выручки от платежей в открытом цикле, выручки от платежей в закрытом цикле и выручки от платежей сотрудникам, представлены на валовой основе; вся выручка будет распределяться между программными платформами и всеми содействующими участниками рынка, такими как другие финтехи или спонсирующие финансовые учреждения. Мы используем наши прогнозы статус-кво по чистым ставкам вознаграждения (take rates) программных платформ для оценки чистой выручки от платежей сотрудникам и не оцениваем в явном виде дополнительные синергии затрат от платежей сотрудникам в закрытом цикле. Мы рассматриваем все сегменты выручки, кроме основной, не как прямые прогнозы, а как достижимые возможности в США для Square (Block), Shopify и Toast. В первую очередь мы моделируем историческую выручку Block и будущие возможности получения выручки в рамках экосистемы мерчантов Square и не включаем выручку Cash App или Afterpay независимо от Square. Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Данный анализ ARK основан на ряде базовых данных из внешних источников, которые могут быть предоставлены по запросу. Прогнозы по своей сути ограничены, и на них нельзя полагаться. Представлено исключительно в информационных целях и не должно рассматриваться как инвестиционный совет или рекомендация покупать, продавать или удерживать какие-либо конкретные ценные бумаги. Прошлые показатели не являются гарантией будущих результатов.

Возможности выручки в США для Square (Block), Shopify и Toast

Статья дохода	2023E ($ млрд)	2030E ($ млрд)
Основная выручка	$7	$27
Платежи сотрудникам	-	$6
ПО для расчета зарплаты	-	$5
Банковское обслуживание мерчантов	-	$2
Платежи в закрытом цикле	-	$10
ИТОГО	$7	$50

Среднегодовой темп роста (CAGR): 33%

Прецизионная терапия: более эффективное и менее дорогостоящее лечение заболеваний

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Прогнозы по своей сути ограничены, и на них нельзя полагаться. Представлено исключительно в информационных целях и не должно рассматриваться как инвестиционный совет или рекомендация покупать, продавать или удерживать какие-либо конкретные ценные бумаги. Прошлые показатели не являются гарантией будущих результатов.

Исследовательская группа:

Александра Урман, аналитик Ронг Го, помощник по исследованиям Пирс Джемисон, аналитик

За последние двадцать лет получили широкое распространение новые модальности прецизионной терапии: редактирование генов CRISPR, РНК-терапия и направленная деградация белков. Инновационные методы лечения, основанные на искусственном интеллекте (ИИ), редактировании генов CRISPR и новых технологиях секвенирования, повысили отдачу от исследований и разработок (R&D), позволив сделать ранее «не поддающиеся воздействию» мишени доступными для терапии.

Прецизионная терапия все чаще становится мультиомной и радикально излечивающей, а механизмы ее действия охватывают ДНК, РНК, белки и другие уровни. Согласно исследованию ARK, рыночная стоимость компаний, специализирующихся на прецизионной терапии, может расти на 28% в год в течение следующих семи лет — с ~$820 млрд в 2023 году до ~$4,5 трлн к 2030 году.

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Данный анализ ARK основан на ряде внешних источников, которые могут быть предоставлены по запросу. Прогнозы по своей сути ограничены, и на них нельзя полагаться. Представлено исключительно в информационных целях и не должно рассматриваться как инвестиционный совет или рекомендация покупать, продавать или удерживать какие-либо конкретные ценные бумаги. Прошлые показатели не являются гарантией будущих результатов.

Число новых терапевтических модальностей стремительно растет

За последние тридцать лет количество терапевтических модальностей с совершенно новыми механизмами действия значительно увеличилось. Они не только расширили список излечимых заболеваний, но также повысили эффективность и безопасность лечения. В 2023 году более 25% клинических испытаний использовали новые терапевтические модальности.

Появление новых модальностей на основе одобрения заявок на регистрацию новых исследуемых препаратов (IND):

1900–1980: Аспирин (1899), Инсулин (1921), Пенициллин (1928), Окситоцин (1953), Рекомбинантная ДНК (1972), Секвенирование по Сенгеру (1977), Малые молекулы, Белки, Антибиотики, Малые пептиды, Пролекарства.
1980–2000: Полимеразная цепная реакция (1982), Секвенирование путем синтеза (1996), TIL (инфильтрирующие опухоль лимфоциты), Моноклональные антитела, Конъюгаты антитело-препарат (ADC), РНК-аптамеры.
2000–2024: Секвенирование молекул в реальном времени (2011), ASO (антисмысловые олигонуклеотиды), siRNA/RNAi, ZFN (нуклеазы «цинковые пальцы»), CAR-T, TALEN, iPSC (индуцированные плюрипотентные стволовые клетки), CRISPR/Cas9, мРНК-вакцины, γδ T-клетки, TPD (направленные деградаторы белков), редакторы оснований и праймированные редакторы.

*Данная временная шкала не является исчерпывающей. Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Данный анализ ARK основан на ряде внешних источников, включая Biomedtracker, которые могут быть предоставлены по запросу. Прогнозы по своей сути ограничены, и на них нельзя полагаться. Представлено исключительно в информационных целях и не должно рассматриваться как инвестиционный совет или рекомендация покупать, продавать или удерживать какие-либо конкретные ценные бумаги. Прошлые показатели не являются гарантией будущих результатов.

Прецизионная терапия может переломить тенденцию к снижению отдачи от исследований и разработок (R&D)

Из-за регуляторных барьеров и устаревших методов поиска лекарств отдача от R&D в терапии снижалась на протяжении почти 25 лет. Согласно нашему исследованию, новые терапевтические модальности и методы R&D в сочетании с одобрением регуляторами «прецизионных» препаратов могут переломить нисходящий тренд инвестиционной привлекательности в фармацевтической отрасли.

Среднегодовые затраты на R&D и приростная выручка от выпущенных лекарств ($ млрд):

Период	R&D, затраченные на выпущенные лекарства	Приростный доход (Revenue Yield)
1981–1985	~$15	~$40
1986–1990	~$20	~$65
1991–1995	~$35	~$105
1996–2000	~$55	~$165
2001–2005	~$75	~$95
2006–2010	~$95	~$90
2011–2015	~$135	~$125
2016–2020	~$170	~$150
2021–2023*	~$175	~$125

*Более короткий временной интервал. Данные подвержены влиянию COVID-19. Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Данный анализ ARK основан на ряде внешних источников, включая Biomedtracker и Ycharts. Прогнозы по своей сути ограничены, и на них нельзя полагаться.

С учетом регуляторных ограничений и традиционных методов разработки лекарств, доходность R&D в терапии в целом снижалась в течение ~35 лет вплоть до 2020 года. Регулирование, допускающее новые терапевтические модальности и методы R&D для создания прецизионных препаратов, может изменить этот тренд в ближайшие пять-десять лет.

Отношение приростной выручки к соответствующим затратам на R&D (коэффициент):

Период	Коэффициент
1981–1985	1,5
1996–2000	1,6
2016–2020	0,5
2021–2023*	0,4
2030 (прогноз)	~1,2

Прецизионная терапия помогает лечить заболевания, которые ранее считались неизлечимыми

Прецизионная терапия, включая препараты на основе РНК и «направленные деградаторы белков» (TPD), расширяет не только количество белков в геноме человека, на которые можно воздействовать лекарствами, но и количество типов тканей, поддающихся лечению.

Передовые испытания прецизионной терапии тестируют более широкий спектр биологических мишеней, чем это было возможно при стандартных методах лечения, что снижает количество дублирующих испытаний на 77%. В результате ученые тестируют больше биологических мишеней на каждый доллар R&D, повышая вероятность выявления уникальных и успешных методов лечения.

Количество дублирующих испытаний на одну уникальную мишень:

Стандартная терапия (General): ~3,3 * Прецизионная терапия (Precision): ~0,8

Геном человека содержит ~20 000 белок-кодирующих генов, из которых только 864 (4,3%) связаны с препаратами, одобренными FDA.

Прецизионная терапия помогает лечить заболевания, которые ранее считались неизлечимыми. Прецизионные методы лечения, включая препараты на основе РНК и «таргетные деградаторы белков» (TPD), расширяют не только количество белков в геноме человека, на которые можно воздействовать лекарствами, но и количество типов тканей, поддающихся лечению.

Геном человека содержит ~20 000 белок-кодирующих генов, из которых только 864 (4,3%) связаны с препаратами, одобренными FDA. Human Protein Atlas оценивает, что 79% (~15 800) человеческих белков не поддаются воздействию существующих лекарств. Наше исследование показывает, что TPD и смежные технологии могут позволить лечить 56% (~11 200) белок-кодирующих генов человека.

TPD расширяют протеом, поддающийся лекарственному воздействию

Категория	% белок-кодирующих генов человека
Одобрено FDA	4%
Поддающиеся воздействию (Druggable)	17%
Не поддающиеся воздействию (Undruggable)	79%
С использованием TPD (прогноз)	56%

Высокая ценность излечения редких заболеваний, таких как серповидноклеточная анемия

Среди методов прецизионной терапии лекарства для редактирования генов, такие как CRISPR-Cas9, обладают потенциалом излечивать редкие генетические заболевания, такие как серповидноклеточная анемия (СКА). СКА — это наследственное заболевание эритроцитов, которым страдают более 100 000 человек в США и 20 миллионов человек во всем мире, преимущественно в Африке. Сегодня на терапевтические препараты приходится ~16% от общего объема затрат на лечение СКА в США, но они мало что дают, кроме купирования симптомов, так как ожидаемая продолжительность жизни пациентов со СКА составляет всего 56% от продолжительности жизни населения в целом.

Расходы на здравоохранение при СКА в течение среднего периода жизни пациента:

Терапевтические препараты: ~16% * Прочие расходы: ~84%

Обоснованная стоимость излечения серповидноклеточной анемии (прогноз):

Текущие прямые затраты + Стоимость сохраненных лет жизни с поправкой на качество (QALY).

Сохраненные годы жизни с поправкой на качество (QALY) = Полезность для здоровья * Продолжительность. Для показателя полезности 0 означает смерть, 1 — полное здоровье.

Излечение всех редких заболеваний принесет огромную пользу

Система здравоохранения США тратит около 450 миллиардов долларов в год на лечение редких заболеваний. Затраты на ведение пациентов с редкими заболеваниями на протяжении всей их жизни могут достичь 20 триллионов долларов, из которых менее половины придется на медикаменты. Теоретически, излечение всех редких заболеваний переложит большую часть затрат на лекарства, устранив необходимость в стационарном и амбулаторном ведении болезни, что подчеркивает ценность окончательного излечения.

Совокупные расходы на здравоохранение в связи с редкими заболеваниями в США:

Расходы на лекарства.
Прочие расходы (составляют более половины от общего объема в 20 трлн долларов).

Прогнозируемая ценность излечения редких заболеваний для системы здравоохранения в течение 50 лет:

Предотвращенные прямые затраты.
Стоимость сохраненных QALY.
Общая ценность.

Оценка возможностей: прецизионная терапия

Согласно нашему исследованию, по мере того как такие технологии, как редактирование генов CRISPR, секвенирование и искусственный интеллект (ИИ), создают прецизионные методы лечения, стоимость предприятий сектора прецизионной терапии должна расти со совокупным среднегодовым темпом роста (CAGR) ~28% в течение следующих семи лет: с ~$820 млрд в 2023 году до ~$4 трлн к 2030 году.

Стоимость предприятий (EV) сектора прецизионной терапии может расти на 28% ежегодно до 2030 года (прогноз):

Сегмент	CAGR (2023–2030)
Клеточная терапия	34%
Редактирование/терапия генов	46%
РНК-терапия	11%
Антитела	21%
Прецизионные малые молекулы	16%

Мультиомные инструменты и технологии

Интерпретация биологических данных для повышения качества здравоохранения и создания экономической ценности.

Исследование подготовили: Пирс Джеймисон (Pierce Jamieson), аналитик Немо Марьянович (Nemo Marjanovic), помощник исследователя

За последнее десятилетие количество биологических инструментов и методов резко возросло, а их возможности значительно улучшились. Среди прочего выделяются три вспомогательные технологии: высокопроизводительная протеомика, искусственный интеллект и секвенирование единичных клеток. Их конвергенция повышает производительность и эффективность, усиливает точность медицинских приложений и открывает значительную экономическую ценность.

Согласно исследованию ARK, эти технологии могут сократить расходы на исследования и разработки (R&D) в расчете на один препарат более чем на 25%, что потенциально увеличит стоимость предприятий в сфере прецизионной терапии на 26% (CAGR) в течение следующих семи лет: с ~$820 млрд в 2023 году до ~$4,5 трлн в 2030 году.

Пропускная способность и глубина протеомного анализа растут экспоненциально

Достижения в области масс-спектрометрии и биоинформатики кардинально улучшили протеомный анализ за последнее десятилетие, повысив разрешение, точность и способность анализировать несколько образцов одновременно. Эти разработки не только позволили детально изучить протеом в норме и при патологии, но и ускорили поиск онкомаркеров и разработку таргетной терапии.

Динамика развития технологий:

Пропускная способность (количество анализируемых белков в час): CAGR 120%.
Глубина (уникальные белки на образец): CAGR 40%.

Ключевые технологии:

SRM (мониторинг выбранных реакций), XL-MS (масс-спектрометрия с химической сшивкой), iTRAQ (изобарное мечение), TMT (тандемные масс-метки).
SWATH-MS (масс-спектрометрия с последовательным окном сбора всех теоретических фрагментарных ионных спектров).
HRAM (высокое разрешение и точность масс).
Методы ИИ/машинного обучения (ML).
Протеомика единичных клеток.
Секвенирование протеома единичных молекул в реальном времени.

Закон Райта* предсказал снижение стоимости протеомики

По мере роста количества протеомов, проанализированных с помощью масс-спектрометрии, затраты резко снизились, открывая новые возможности в медицинских исследованиях и диагностике. Наше исследование показывает, что в нетаргетной протеомике с использованием масс-спектрометрии стоимость одного образца снижается на 23% в годовом исчислении или на ~11% при каждом кумулятивном удвоении количества секвенированных протеомов. Протеомные открытия прокладывают путь к идентификации новых биомаркеров, позволяя раньше выявлять и лечить уникальные подтипы рака.

Показатель	Данные
Темп снижения стоимости на образец (год к году)	23%
Снижение стоимости при удвоении объема (Закон Райта)	~11%
Рост числа испытаний в США с биомаркерами пациентов (CAGR 2010–2021)	+9%

Закон Райта гласит, что при каждом кумулятивном удвоении количества произведенных единиц затраты будут падать на постоянный процент.

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Данный анализ ARK основан на ряде внешних источников, которые могут быть предоставлены по запросу. Прогнозы по своей сути ограничены, и на них нельзя полагаться. Представлено исключительно в информационных целях и не должно рассматриваться как инвестиционный совет или рекомендация покупать, продавать или удерживать какие-либо ценные бумаги. Прошлые результаты не являются гарантией будущих доходов.

ИНСТРУМЕНТЫ И ТЕХНОЛОГИИ МУЛЬТИОМИКИ

Секвенирование РНК единичных клеток революционизирует наше понимание рака

В то время как традиционный анализ экспрессии генов с помощью RNA-seq может измерять экспрессию генов только в смеси различных типов клеток, секвенирование РНК единичных клеток (scRNA-seq) позволяет разграничить экспрессию различных типов клеток в сложном образце ткани. Теоретически, привязка экспрессии генов к конкретным клеткам повышает точность измерений в 10 раз и снижает затраты на гигабайт на 76%.

Сравнение методов анализа РНК:

Bulk RNA-seq (Общий анализ РНК): Использует образец РНК из множества типов клеток. Изменения экспрессии в раковой ткани по сравнению с нормальными клетками могут быть не очевидны.
scRNA-seq (Секвенирование единичных клеток): Разделяет типы клеток (Тип 1, 2, 3, 4). Позволяет выявить, что раковые мутации вызывают сверхэкспрессию «Гена 4» именно в «Клетке типа 3».

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Иллюстрация создана с помощью BioRender.com на основе данных Hwang et al. 2018. Представлено исключительно в информационных целях. Прогнозы по своей сути ограничены.

ИНСТРУМЕНТЫ И ТЕХНОЛОГИИ МУЛЬТИОМИКИ

ИИ и автоматизация расширяют возможности разработки лекарств

Внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения (ИИ/ML) в процесс разработки лекарств увеличило количество потенциальных активных соединений, которые разработчики могут проверять в виртуальных и физических библиотеках. Высокопроизводительные автоматизированные рабочие процессы, такие как микросинтез лекарств и анализы in-vitro/in-vivo, имеют решающее значение для использования возможностей ИИ в фармацевтике.

В течение следующего десятилетия компании, внедряющие методы разработки лекарств на основе ИИ/ML и автоматизированные рабочие процессы, вероятно, удвоят вероятность клинического успеха от Фазы 1 до одобрения. На более ранних этапах процесса исключение неудачных соединений и повышение производительности должны сократить стоимость одного одобрения лекарства вдвое.

Прогноз снижения стоимости одобрения за счет ИИ и автоматизации:

Этап/Фактор экономии	Снижение затрат (млн $)
Скрининг библиотек с помощью ИИ	-$135 млн
Автоматизированные доклинические рабочие процессы	-$45 млн
Экономия за счет повышения вероятности одобрения	-$280 млн
Итоговая стоимость одобрения прецизионной терапии	$440 млн
Справочно: Текущая (Legacy) стоимость одобрения	$900 млн

Вероятность клинического успеха:

Традиционные методы (Legacy): ~10-12% * Прецизионные методы: Увеличение в 2,1 раза

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Анализ основан на внешних источниках: Recursion 2024, Paul et al. 2010, Schreiber 2022 и Dreiman 2021.

ИНСТРУМЕНТЫ И ТЕХНОЛОГИИ МУЛЬТИОМИКИ

Затраты на разработку лекарств могут резко упасть

Достижения в фундаментальной биологии, искусственном интеллекте, автоматизации и дизайне клинических испытаний должны значительно снизить стоимость доклинической разработки. Они позволяют на ранних этапах исключать менее перспективных кандидатов, предотвращая неправильное распределение капитала НИОКР на последующих этапах, и создают более широкое пространство для поиска химических соединений. В течение следующего десятилетия компании, полностью использующие эти методы, могут снизить затраты на одно одобрение почти на 50%, в том числе за счет более чем двукратного увеличения шансов на успех для кандидатов, доходящих до клинических испытаний.

Драйверы эффективности:

Фундаментальная биология: Секвенирование единичных клеток, протеомные методы, скрининги CRISPR «Perturb-Seq», технология «орган-на-чипе».
Искусственный интеллект: Анализ путей на основе ИИ, прогнозирование токсичности, молекулярное моделирование in-silico, скрининг соединений на базе ML.
Автоматизация: Роботизированная работа с жидкостями, автоматизированная инвивомика (invivomics), автоматизированный микросинтез.
Инновации в дизайне испытаний: Адаптивный дизайн испытаний, прецизионные биомаркеры, децентрализованные/виртуальные испытания.

Показатель	Традиционные методы	Прецизионные методы	Изменение
Затраты на НИОКР на 1 одобрение	~$900 млн	~$440-470 млн	-48%
Вероятность клинического успеха	Базовая (1x)	2.1x от базовой	+110%

ИНСТРУМЕНТЫ И ТЕХНОЛОГИИ МУЛЬТИОМИКИ

Технологические достижения должны снизить затраты на НИОКР для каждого лекарства

За последнее десятилетие расходы на НИОКР на одно лекарство в разработке снижались на 3% в годовом исчислении. Согласно нашему исследованию, это снижение должно продолжиться или даже ускориться благодаря прорывным достижениям в биологии, протеомике и ИИ. В совокупности эти факторы эффективности должны обеспечить вклад в размере 1,5 трлн долларов, или ~40%, в рост стоимости компаний (enterprise value) в сфере прецизионной терапии к 2030 году.

Продажи прецизионной терапии могут расти на 30% ежегодно до 2030 года

Год	Прогнозные продажи (млрд $)
2020	~$50 млрд
2024 (прогноз)	~$100 млрд
2030 (прогноз ARK)	~$600+ млрд

В то время как рыночные ожидания предполагают стагнацию или умеренный рост затрат, ARK прогнозирует дальнейшее снижение удельных расходов на пайплайн за счет автоматизации и ИИ.

ИНСТРУМЕНТЫ И ТЕХНОЛОГИИ МУЛЬТИОМИКИ

Электромобили

Снижение стоимости аккумуляторов стимулирует внедрение электромобилей

Исследование подготовили:

Даниэль Магуайр (Daniel Maguire), ACA, аналитик * Сэм Корус (Sam Korus), директор по исследованиям (автономные технологии и робототехника)

BIG IDEAS 2024

ARK Investment Management LLC, 2024. Прогнозы по своей сути ограничены, и на них нельзя полагаться. Представлено исключительно в информационных целях и не должно рассматриваться как инвестиционный совет или рекомендация покупать, продавать или удерживать какие-либо конкретные ценные бумаги. Прошлые показатели не являются гарантией будущих результатов.

Даниэль Магуайр (Daniel Maguire), ACA, младший аналитик * Сэм Корус (Sam Korus), директор по исследованиям (автономные технологии и робототехника)

BIG IDEAS 2024

105 Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Данный анализ ARK основан на ряде базовых данных из внешних источников, которые могут быть предоставлены по запросу. Прогнозы по своей сути ограничены, и на них нельзя полагаться. Представлено исключительно в информационных целях и не должно рассматриваться как инвестиционный совет или рекомендация покупать, продавать или удерживать какие-либо конкретные ценные бумаги. Прошлые показатели не являются гарантией будущих результатов.

После роста в ответ на сбои в цепочках поставок стоимость аккумуляторов теперь снижается в соответствии с законом Райта, что ведет к снижению розничных цен на электромобили (EV).

Если платформы роботакси получат широкое распространение, на электромобили может прийтись 95–100% продаж автомобилей в 2030 году.

ARK прогнозирует, что продажи электромобилей будут расти на 33% в год в течение следующих семи лет, с примерно 10 миллионов в 2023 году до 74 миллионов в 2030 году.

106 Электромобили продолжают отвоевывать долю у автомобилей с двигателями внутреннего сгорания

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Данный анализ ARK основан на ряде базовых данных из внешних источников, включая EVVolumes.com, которые могут быть предоставлены по запросу. Прогнозы по своей сути ограничены, и на них нельзя полагаться. Представлено исключительно в информационных целях и не должно рассматриваться как инвестиционный совет или рекомендация покупать, продавать или удерживать какие-либо конкретные ценные бумаги. Прошлые показатели не являются гарантией будущих результатов.

Рост мировых продаж автомобилей (изменение в %)

Год	Автомобили с ДВС	Аккумуляторные электромобили (BEV)
2018	-2%	70%
2019	-4%	18%
2020	-15%	33%
2021	1%	113%
2022	-4%	59%
2023e	9%	28%

107 Автомобильная промышленность, вероятно, столкнется с консолидацией

Если внедрение электромобилей продолжит набирать обороты, традиционные автопроизводители могут быть вынуждены провести реструктуризацию и консолидацию.

Мировая доля рынка аккумуляторных электромобилей (BEV)*

*Доля рынка BEV рассчитывается относительно всех «легких транспортных средств» с максимальной разрешенной массой (GVWR) < 8 500 фунтов.

Год	Доля рынка (%)
2013	~0%
2015	~0,5%
2017	~1%
2019	~2%
2021	~6%
2022	~10%
2023e	~13%

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024, на основе данных EVVolumes.com 2023, Hawkins 2023, Mihalascu 2023, Shepardson & Klayman 2023, Rosevear 2023, Transport Policy 2023.

— InsideEVs, 2 ноября 2023 г. VW Group откладывает строительство завода по производству аккумуляторов для электромобилей в Европе на фоне «вялого» спроса «На данный момент нет экономического обоснования для принятия решения о выборе дополнительных площадок», — заявил генеральный директор Volkswagen Group Оливер Блюм.

— The Verge, 11 декабря 2023 г.

Ford сократит еженедельное производство F-150 Lightning в ответ на замедление спроса

— Reuters, 17 октября 2023 г.

GM откладывает производство электрических грузовиков на заводе в Мичигане на год

108 Закон Райта точно смоделировал снижение стоимости аккумуляторов

Согласно закону Райта, при каждом удвоении совокупного количества произведенных кВт·ч стоимость аккумуляторов падает на 28%. Элементы на основе литий-железо-фосфата (LFP) отвоевывают долю у никельсодержащих элементов, что иллюстрирует сложность прогнозирования цен на сырьевые товары при изменении химического состава аккумуляторов с течением времени.

Доля катодов LFP в мировых продажах пассажирских электромобилей

2019: ~10% * 2023: ~40%

Снижение стоимости аккумуляторов ($/кВт·ч)

Никелевые элементы (история и прогноз) * LFP-элементы (история и прогноз)

*Комбинация смоделированных и исторических данных. Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Анализ основан на данных Bloomberg New Energy Finance 2023.

109 Закон Райта указывает на ускорение зарядки электромобилей

Скорость зарядки электромобиля, по-видимому, является хорошим индикатором общей производительности, включая эффективность, запас хода и мощность. За последние пять лет время зарядки для обеспечения запаса хода в 200 миль сократилось почти в три раза — с 40 минут до 12, и может сократиться еще в три раза — до 4 минут в течение следующих пяти лет. По мере того как скорость зарядки достигнет приемлемых значений, производители, вероятно, сосредоточатся на оптимизации других функций, включая автономное вождение, безопасность и развлечения.

Время зарядки для обеспечения 200 миль запаса хода:

1915: 2 314 минуты * 1999: 188 минут * 2018: 40 минут * 2021: 20 минут * 2022: 15 минут * 2023: 12 минут * 2027 (e): 4 минуты

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Данный анализ ARK основан на ряде базовых данных из внешних источников.

110 Многие производители электромобилей с трудом добиваются прибыльного масштабирования

В отсутствие цепочки поставок для электромобилей у Tesla было мало выбора, кроме как использовать вертикальную интеграцию. Теперь, когда цепочка поставок развивается, другие автопроизводители достигнут прибыльности, если масштабируют производство. Однако многие уходят с рынка, так как лидеры рынка, которые уже прибыльны, агрессивно снижают цены.

Мировые продажи аккумуляторных электромобилей (BEV) класса люкс при различных ценовых категориях*

Модель	Регион	Цена (примерно)	Продажи (ед. за последние 12 мес. на авг. 2023)
Model 3	Китай	~$35 000	~200 000
Model Y	Китай	~$40 000	~450 000
Model 3	США	~$45 000	~200 000
Nio ET5	Китай	~$45 000	< 50 000
Model Y	США	~$50 000	~400 000
Zeekr 001	Китай	~$50 000	< 100 000
Model 3	Европа	~$50 000	~100 000
Model Y	Европа	~$55 000	~250 000
Audi Q4 e-tron	Европа	~$60 000	< 50 000

*Данные могут быть неполными. ТТМ — последние двенадцать месяцев.

111 Электромобили достигли ценового паритета с автомобилями с ДВС

По мере дальнейшего снижения стоимости аккумуляторов цены на электромобили должны падать, что потенциально обеспечит экспоненциальный рост продаж.

Средняя цена сделки по новым автомобилям в США (в долларах 2023 года)

Компактный автомобиль: ~$25 000 * Tesla Model 3: ~$39 000 * Автомобиль класса люкс: ~$60 000 * Полноразмерный пикап: ~$65 000 * Tesla Model Y: ~$48 000

Цена автомобиля в сравнении с доступным рынком

Цена автомобиля (тыс. $)	Доля адресной выручки (%)
$125	~2%
$100	~5%
$75	~15%
$50	~40%
$25	~90%

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024, на основе данных Cox Automotive 2023.

112 Автомобили с двигателями внутреннего сгорания должны значительно утратить свою долю

Если электромобили продолжат завоевывать долю рынка, как мы полагаем, то подержанные автомобили и новые электромобили будут иметь больше экономического смысла, чем новые автомобили с двигателями внутреннего сгорания (ДВС), что, возможно, приведет к «смертельной спирали» для действующих автопроизводителей. По мере снижения цен на электромобили и подержанные авто потребители могут откладывать покупки, ожидая еще более низких ценовых уровней.

80% 90% 100% 0 25 50 75 100 125 Доля потенциальной выручки по РРЦ 2023 Доллары США (тысячи)* Цена автомобиля в сравнении с потенциальным рынком $125 $100 $75 $50 $25 $0

Автомобили с двигателями внутреннего сгорания должны значительно утратить свою долю

Если электромобили продолжат завоевывать долю рынка, как мы полагаем, то подержанные автомобили и новые электромобили будут иметь больше экономического смысла, чем новые автомобили с двигателями внутреннего сгорания (ДВС), что, возможно, приведет к «смертельной спирали» для традиционных автопроизводителей. По мере снижения цен на электромобили и подержанные авто потребители могут откладывать покупки, ожидая еще более низких ценовых уровней.

Примечание: Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Данный анализ ARK основан на ряде базовых данных из внешних источников, которые могут быть предоставлены по запросу. Прогнозы по своей сути ограничены и на них нельзя полагаться. Только для информационных целей; не должно рассматриваться как инвестиционный совет или рекомендация покупать, продавать или удерживать какую-либо конкретную ценную бумагу. Прошлые показатели не являются гарантией будущих результатов.

Факт | Прогноз 20 40 60 80 100 120 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023e 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 Единицы (миллионы) Продажи автомобилей Исторические продажи электромобилей Прогноз ARK по электромобилям Прогноз ARK по ДВС Прогноз IHS Markit Электротранспорт

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Прогнозы по своей сути ограничены и на них нельзя полагаться. Только для информационных целей; не должно рассматриваться как инвестиционный совет или рекомендация покупать, продавать или удерживать какую-либо конкретную ценную бумагу. Прошлые показатели не являются гарантией будущих результатов.

Обобщение автоматизации благодаря конвергенции программного обеспечения ИИ и аппаратного обеспечения

Исследование подготовили: Дэниел Магуайр, ACA, научный сотрудник Сэм Корус, директор по исследованиям (автономные технологии и робототехника)

Big Ideas 2024

Конвергенция ИИ и аппаратного обеспечения должна сделать возможной универсальную робототехнику. Роботы превосходят людей в заводских условиях и должны сделать это во многих других областях. Поскольку стоимость аппаратного и программного обеспечения снижается в соответствии с законом Райта, ИИ должен продолжать повышать производительность и создавать новые рыночные возможности для универсальной робототехники, объем которой при масштабировании превысит 24 трлн долларов годовой выручки.

Закон Райта гласит, что на каждое совокупное удвоение произведенных единиц затраты будут падать на постоянный процент.

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Данный анализ ARK основан на ряде базовых данных из внешних источников, которые могут быть предоставлены по запросу. Прогнозы по своей сути ограничены и на них нельзя полагаться. Только для информационных целей; не должно рассматриваться как инвестиционный совет или рекомендация покупать, продавать или удерживать какую-либо конкретную ценную бумагу. Прошлые показатели не являются гарантией будущих результатов. Робототехника

Благодаря ИИ и компьютерному зрению роботы должны получить возможность эффективно работать в неструктурированных средах

Точки в каждой категории представляют реальные продукты, за исключением гуманоидных роботов и автономных транспортных средств. *Данные цифры являются оценочной стоимостью гуманоидных роботов, появления которых мы ожидаем на рынке. **Данные цифры относятся как к текущим операционным, так и к будущим роботакси.

Категория	Среда / Стоимость
Неструктурированная среда	Автономные транспортные средства*, Гуманоидные роботы, Потребительские дроны, Сельскохозяйственные роботы (AgTech), Строительные роботы, Крупные военные дроны
Структурированная среда	Складские роботы, Коллаборативные роботы, Бытовая техника, Медицинские/хирургические роботы, Традиционные промышленные роботы
Дешево ($0 – $200,000)	Бытовая техника, Складские роботы, Коллаборативные роботы, Потребительские дроны, Гуманоидные роботы*
Дорого ($600,000 – $1,400,000)	Традиционные промышленные роботы, Медицинские/хирургические роботы, Строительные роботы, Крупные военные дроны

Робототехника

Низкие цены стимулируют спрос на промышленных роботов Стоимость промышленных роботов снижалась на 50% при каждом совокупном удвоении производства.

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2010 2012 2011 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2009 2019 2020 2021 2022 Продажи в единицах: 100,000 | 200,000 | 300,000 | 400,000 | 500,000 | 600,000 Цена за единицу (тысячи): $0 $20 $40 $60 $80 $100 $120

Промышленные роботы: эластичность спроса по цене 1996–2002 | 2002–2010 | 2010–2015 | 2016–2018 | 2009, 2019 и 2020 | 2021 | 2022

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024, на основе данных Международной федерации робототехники (IFR), 2023. Прогнозы по своей сути ограничены. Только для информационных целей. Робототехника

Рост производительности стимулирует спрос на промышленных роботов Достижения в области компьютерного зрения и глубокого обучения улучшили производительность роботов в 33 раза за семь лет. Роботы уже превосходят человеческие возможности более чем в два раза, и неясно, где будет верхний предел.

Количество предметов, отобранных и размещенных в час:

Робот (2015): ~30
Робот (2016): ~100
Робот (2018): ~200
Робот (2019): ~400
Человек (2022): ~450
Робот (2022): >1,000

0 200 400 600 800 1,000 1,200 Робототехника

Коллаборативные роботы входят в «золотую середину» кривой внедрения Коллаборативные роботы и люди, вероятно, будут работать вместе — на дорогах, заводах или дома. Исторически сложилось так, что S-образные кривые достигают переломных моментов, когда внедрение новых технологий приближается к 10–20% доли рынка.*

Продажи промышленных роботов (тыс. единиц): 2017 2018 2019 2020 2021 2022 Традиционные роботы | Коллаборативные роботы

Продажи коллаборативных роботов в процентах от общего объема продаж промышленных роботов: 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 2017 2018 2019 2020 2021 2022

*S-образная кривая относится к типичной кривой внедрения технологий, которая при построении графика во времени выглядит как буква «S». Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Данные IFR 2023 и Citi Research 2023. Робототехника

Многие компании, вероятно, развернут больше роботов, чем наймут сотрудников Роботы освобождают людей от утомительных физических задач.

Роботы и сотрудники Amazon (тысячи):

Год	Роботы	Сотрудники (на начало года)
2013	1	88
2014	15	117
2015	30	154
2016	45	231
2017	100	341
2018	140e	566
2019	200	648
2020	265e	798
2021	350	1,298
2022	520	1,608
2023	1,082*	1,541

*Моделируемое/годовое значение. Цифры с индексом «e» — оценки ARK. Источники: ARK Investment Management LLC на основе данных Amazon 2023. Робототехника

Влияние автоматизации на производительность трансформировало отрасли

Время от клика до отправки на складе Amazon (минуты):

До роботов Kiva: ~65
После роботов Kiva: ~15 (-87%)

Время на производство автомобиля (часы):

До сборочной линии: ~12
После сборочной линии: ~1.5 (-88%)

Время на стирку (часы):

До стиральных машин: ~11.5
После стиральных машин: ~2.5 (-78%)

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Данный анализ ARK основан на ряде базовых данных из внешних источников. Прогнозы ограничены. Робототехника

Универсальная робототехника представляет собой потенциальную возможность получения глобальной выручки в размере более 24 трлн долларов

Параметр	Значение
Неоплачиваемый труд в день	~2.3 часа
Население трудоспособного возраста	~2.8 млрд человек
Средневзвешенная почасовая ставка	~$10.75
Потенциал (TAM)	~$12.5 трлн
Коэффициент стоимости	½ стоимости свободного времени по сравнению с оплачиваемым

*Примечание: ячейки, выделенные зеленым цветом, представляют то, что ARK считает разумным или вероятным результатом. Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Данный анализ ARK основан на ряде базовых данных из внешних источников. Дом

Робототехника представляет собой потенциальную возможность получения глобальной выручки в размере более 24 трлн долларов

Примечание: ячейки, выделенные зеленым цветом, представляют то, что ARK считает разумным или вероятным результатом.

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Данный анализ ARK основан на ряде базовых данных из внешних источников, которые могут быть предоставлены по запросу. Прогнозы по своей сути ограничены, и на них нельзя полагаться. В информационных целях; не должно рассматриваться как инвестиционный совет или рекомендация покупать, продавать или удерживать какую-либо конкретную ценную бумагу. Прошлые показатели не являются гарантией будущих результатов.

Производственная робототехника

ARK прогнозирует глобальный ВВП в производственном секторе на уровне ~28,5 трлн долларов в 2030 году.

Возможность получения выручки (млрд долл.)	Рост производительности	10%	25%	50%	100%	200%	400%
Комиссия (Take Rate)	10%	286	714	1 429	2 857	5 715	11 430
	20%	571	1 429	2 857	5 715	11 430	22 860
	50%	1 429	3 572	7 144	14 287	28 575	57 149

Возможность в размере ~$12+ трлн (среднее значение зеленых ячеек)

Роботакси

Трансформация городских перевозок: безопасно и доступно

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Прогнозы по своей сути ограничены, и на них нельзя полагаться. В информационных целях; не должно рассматриваться как инвестиционный совет или рекомендация покупать, продавать или удерживать какую-либо конкретную ценную бумагу. Прошлые показатели не являются гарантией будущих результатов.

Исследование подготовили: Таша Кини, CFA, директор по инвестиционному анализу и институциональным стратегиям Дэниел Магуайр, ACA, научный сотрудник

B I G I D E A S 2 0 2 4

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Данный анализ ARK основан на ряде базовых данных из внешних источников, которые могут быть предоставлены по запросу. Прогнозы по своей сути ограничены, и на них нельзя полагаться. В информационных целях; не должно рассматриваться как инвестиционный совет или рекомендация покупать, продавать или удерживать какую-либо конкретную ценную бумагу. Прошлые показатели не являются гарантией будущих результатов.

Благодаря прорывам в области ИИ, роботакси начинают революционизировать городские поездки и могут ускорить крах сектора автокредитования.

Будучи безопаснее водителей-людей, роботакси обещают сделать улицы более безопасными и чистыми.

Пионеры платформ роботакси должны извлечь выгоду из более высоких цен, характерных для раннего этапа внедрения.

Согласно исследованиям ARK, платформы роботакси могут переопределить персональную мобильность и создать стоимость предприятия (enterprise value) в размере 28 трлн долларов в течение следующих пяти-десяти лет.

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Данный анализ ARK основан на ряде базовых данных из внешних источников, которые могут быть предоставлены по запросу. Прогнозы по своей сути ограничены, и на них нельзя полагаться. В информационных целях; не должно рассматриваться как инвестиционный совет или рекомендация покупать, продавать или удерживать какую-либо конкретную ценную бумагу. Прошлые показатели не являются гарантией будущих результатов.

Автономные райдшеринговые перевозки, вероятно, расширят доступ к удобному транспорту от точки до точки

Стоимость мили пробега на личном автомобиле (в долларах 2020 г.)

Год	Стоимость мили
1871	$1.70
1934	$0.70
1950	$0.70
2016	$0.70
2021	$0.70
2030 (прогноз)	$0.25

С поправкой на инфляцию стоимость владения и эксплуатации личного автомобиля не изменилась с тех пор, как более 100 лет назад с первого конвейера сошла модель Т. ARK оценивает, что автономные такси при масштабном внедрении могут стоить потребителям всего 0,25 доллара за милю, что будет способствовать их повсеместному распространению.

Роботакси работают в ~20 городах мира, причем полностью беспилотные коммерческие варианты доступны как минимум в 7 городах. В 2023 году Baidu работала с годовым темпом (run rate) 1,6 млн автономных поездок*, что в три раза больше, чем у Waymo. Cruise прекратила деятельность в США. Имея доступ к объему данных о вождении в 50 раз большему, чем у Baidu, и в 280 раз большему, чем у Waymo, Tesla обладает огромным преимуществом в данных при подготовке к запуску своего сервиса роботакси — крупнейшего ИИ-проекта в мире.

Показатели автономных поездок и миль в годовом исчислении в конце прошлого года

*Сюда включены только 55% поездок Baidu, которые являются полностью автономными. В графике справа предполагается 5 миль на поездку для Waymo, Cruise и Baidu. Мили Tesla в графике справа — это мили FSD, которые по-прежнему требуют присутствия человека за рулем.

Компания	Автономные поездки (млн, годовой темп)	Автономные мили (млн, годовой темп)
Baidu	1.6	8.0 (расчетно)
Waymo	~0.5	~2.5 (расчетно)
Tesla (FSD)	-	~750.0
Cruise	~0.2	~1.0 (расчетно)

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Данный анализ ARK основан на ряде базовых данных из внешних источников. Прогнозы ограничены.

Автономные транспортные средства безопаснее, чем транспортные средства под управлением человека

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Данный анализ ARK основан на ряде базовых данных из внешних источников, включая CDC 2024, Kusano 2023, NHTSA 2023, Tesla 2023, 2024 и Zhang 2023.

В 2015 году ARK прогнозировала, что уровень аварийности автономных транспортных средств будет на ~80% ниже, чем у водителей-людей, что сократит количество смертей в ДТП (~40 000 в год в США и ~1,35 млн в мире). Текущие данные подтверждают наши первоначальные оценки.

В режиме полного самоуправления (FSD) на городских улицах Tesla оказывается в ~5 раз безопаснее, чем Tesla в ручном режиме, и в ~16 раз безопаснее, чем в среднем по стране. Автономные автомобили Waymo в ~2–3 раза безопаснее, чем в среднем по стране, в то время как Cruise — ныне отстраненная регуляторами — судя по всему, значительно уступала средним показателям по стране.

Пробег между авариями только на городских улицах (в тысячах миль)

Категория	Тысяч миль между авариями
Tesla в режиме FSD (2023)	3 200
Tesla под управлением человека (ср. 2022)	588
Waymo (2023)	476
Средний показатель по стране (2021)	192
Cruise (2023)	43

Автономный электротранспорт должен спасать около 10 000 жизней в год в США, теряемых из-за выбросов транспортных средств

Количество предотвращенных смертей (дополнительно спасенные жизни в США за счет снижения выбросов)

Год	Количество предотвращенных смертей
2024	~500
2025	~1 200
2026	~2 100
2027	~3 800
2028	~5 900
2029	~8 200
2030	~10 000

Загрязнение воздуха от легковых автомобилей с бензиновым двигателем связано с 9 700 смертями в США ежегодно. Согласно исследованию ARK, автономные электромобили должны предотвратить ~10 000 смертей в 2030 году.*

*Этот анализ основан на прогнозе ARK по внедрению автономных электромобилей и скорректирован с учетом роста населения. Источники: ARK Investment Management LLC, 2024; Thakrar et al. 2020.

Большие языковые модели и генеративный ИИ должны ускорить прогресс в робототехнике

Нейронная сеть, обученная GPT-4 для выполнения робототехнических задач, показала лучшие результаты, чем профессиональные программисты-люди, в 83% задач, при этом средний показатель улучшения составил 52%.

Большие языковые модели (LLM) позволяют проводить текстовое обучение, валидацию и самообъяснение, что должно облегчить получение одобрения регуляторов.

Мультимодальные модели могут обучать автономные транспортные средства с помощью изображений и текста, что может привести к повышению производительности.

Генеративный ИИ может обучать и проверять безопасность автономных транспортных средств с помощью симуляции.

Обучение с подкреплением на базе LLM превосходит экспертов-людей в различных робототехнических задачах, средах и морфологиях

Задача	Нормализованный балл человека	Eureka (дизайн вознаграждения на базе LLM)	L2R (дизайн вознаграждения на базе LLM с шаблонами)
Задача 1	1.00	2.07	1.24
Задача 2	1.00	2.06	0.88
Задача 3	1.00	1.66	0.99
Задача 4	1.00	1.42	0.56
Задача 5	1.00	1.09	1.00
Задача 6	1.00	1.06	1.00
Задача 7	1.00	12.65	-2.04
Задача 8	1.00	12.64	-1.04

Легенда задач:

Задача 1: Открыть дверцу шкафа. Задача 2: Заставить механическую руку вращать объект к цели. Задача 3: Заставить гуманоида бежать как можно быстрее. Задача 4: Заставить робота-муравья бежать вперед как можно быстрее. Задача 5: Заставить манипулятор Shadow Hand вращать объект к цели. Задача 6: Заставить четвероногого робота следовать по случайно выбранным координатам x, y.

Метрика	Задача 1	Задача 2	Задача 3	Задача 4	Задача 5	Задача 6	Задача 7	Задача 8	Задача 9	Нормированный балл (человек = 1.00)
Eureka (дизайн вознаграждения на базе LLM)	2.07	2.06	1.66	1.42	1.09	1.06	12.65	12.64	5.34	Обучение с подкреплением на базе LLM превосходит экспертов-людей
L2R (дизайн вознаграждения на базе LLM с шаблонами)	1.24	0.88	0.99	0.56	1.00	1.00	-2.04	-1.04	0.55	в различных задачах робототехники и средах
Человек-эксперт	1.00	1.00	1.00	1.00	1.00	1.00	1.00	1.00	1.00

Задача 1: Открыть дверцу шкафа. Задача 2: Заставить руку вращать объект к цели. Задача 3: Заставить гуманоида бежать как можно быстрее. Задача 4: Заставить робота-муравья бежать вперед как можно быстрее. Задача 5: Заставить манипулятор Shadow Hand вращать объект к цели. Задача 6: Заставить четвероногого робота следовать по случайно выбранным целевым скоростям по осям x, y и рысканию. Задача 7: Заставить квадрокоптер достичь фиксированной позиции и зависнуть рядом с ней. Задача 8: Удерживать шест вертикально на тележке. Задача 9: Стабилизировать мяч на поверхности стола.

Точки цены за милю ($)	Доступный объем рынка перевозок (TAM)*	Пройденное расстояние (триллионы миль)	Описание сегмента рынка
$2.00 – $4.00	$34 млрд	<1	Существующий рынок агрегаторов такси в западных странах.
~$1.00	$1 трлн	1	Доступные поездки на западных рынках.
~$0.60	$2.4 трлн	5	Поездки, не связанные с работой, в странах с высоким уровнем дохода.
$0.50	$2.75 трлн	10	«Длинный хвост» спроса по ценам такси с водителем в странах с низким доходом.
$0.25	$5 трлн	30	Дешевые, доступные автономные поездки.

Рынок агрегаторов такси может создать доступный объем рынка (TAM) в размере $11 трлн

При цене $0.25 за милю автономный транспорт сможет обслуживать более широкие слои населения, чем современные сервисы такси с водителем. В то же время, учитывая ценность времени для потребителей, спрос при более высоких ценовых точках может быть значительным.

*11 триллионов долларов — это доступный объем рынка, а не ожидаемая выручка в 2030 году, так как мы не ожидаем, что автономия охватит все доступные мили.

Платформы, обеспечивающие первые 50% городских автономных миль, должны приносить основную часть прибыли

Проникновение в городские мили (%)	Доля в потенциале прибыли (%)
10%	~25%
20%	~45%
30%	~65%
40%	~85%
50%	~100%

Внедрение автономных электромобилей может разрушить индустрию автокредитования в США

За последние три года повышение процентных ставок увеличило ежемесячные платежи по кредитам на новые автомобили примерно на 27%, с $581 до $739. В результате количество субстандартных автокредитов с просрочкой более 60 дней недавно достигло исторического максимума.

Благодаря закону Райта цены на электромобили (EV) должны продолжить падение, переводя больше миль на электрические платформы и снижая стоимость автомобилей с бензиновыми двигателями.

В результате автокредиты на сумму ~$1.6 трлн, находящиеся сейчас на балансах финансовых институтов и выданные преимущественно на бензиновые автомобили, могут оказаться под угрозой в течение следующих 10 лет.

Процент просроченных кредитов (60+ дней): Субстандартные (Subprime) — рекордный уровень (~6%), Первоклассные (Prime) — стабильно (<1%).
Состав автомобильного парка (триллионы долларов): ~$1.6 трлн — автокредиты в собственности банков и секьюритизированные; ~$1.3 трлн — автокредиты на балансах потребителей (оценка ARK).

Провайдеры автономных платформ могут создать стоимость предприятия (Enterprise Value) около $28 трлн в 2030 году

Прогноз ARK на 2030 год (в млрд $):

Категория	Выручка (чистая)	EBIT	Стоимость предприятия (EV)
Производители автономных электромобилей	$900	$100	$1,400
Владельцы парков	$3,200	$400	$2,200
Провайдеры автономных платформ	$3,800	$1,900	$28,100

При мультипликаторе 15x EBIT в 2030 году провайдеры автономных платформ могут масштабироваться до $28 трлн стоимости предприятия, что примерно в 9 раз превышает стоимость всех автопроизводителей в 2023 году.

Фактические данные автопроизводителей за 2023 год (в млрд $):

Выручка: $2,750 * EBIT: $200 * Стоимость предприятия (EV): $3,100

Автономная логистика

Снижение затрат и трансформация цепей поставок

Таша Кини (Tasha Keeney), CFA, директор по инвестиционному анализу и институциональным стратегиям. Дэниел Магуайр (Daniel Maguire), ACA, исследователь.

Автономная логистика должна снизить стоимость перевозки грузов в 15 раз в течение следующих пяти-десяти лет. Автономные дроны и роботы уже совершили миллионы доставок, в то время как компании по автономным грузоперевозкам наездили десятки миллионов миль и начинают отказываться от страхующих водителей.

ИИ оказывается эффективнее пилотов и водителей-людей, что побуждает регуляторов разрешать полностью автономные операции, которые изменят покупательское поведение.

Автономные транспортные средства должны повлиять на здравоохранение, ускоряя доставку жизненно важных грузов, особенно на развивающихся рынках.

Согласно исследованию ARK, доходы от автономной доставки могут вырасти с практически нулевого уровня сегодня до $900 млрд в 2030 году.

Автономные транспортные средства (наземные и летающие) могут радикально снизить затраты в цепях поставок

Стоимость доставки малогабаритных товаров (за поездку):

Доставка курьером (приложение): $5.40 * Доставка дроном: $0.35 (-94%)

Стоимость локальной пакетной доставки (за поездку):

Доставка водителем-человеком: $2.40 * Доставка роботом (интегрированным в трафик): $0.40 (-83%)

Стоимость перевозки полной фуры (на тонно-милю):

Дизельный грузовик с водителем: $0.07 * Автономный электрический грузовик: $0.03 (-57%)

Согласно нашему исследованию, автономные транспортные средства должны работать с более высокими коэффициентами использования, чем системы с участием человека, создавая более экономичные системы доставки «последней мили».

Проприетарные данные, вероятно, определят коммерческий успех в автономной логистике. Компании с большим объемом данных из реального мира должны иметь конкурентное преимущество. Вертикализация и партнерства в сфере производства также будут иметь решающее значение для успеха.

Автономные грузовики: Совокупный пробег (мили)

Компания	Пробег (мили)	Статус
Kodiak	2 500 000	Полностью автономно*
Pony.ai	1 900 000	Полностью автономно*
Gatik	1 500 000	Полностью автономно* / С участием человека
Embark	1 500 000	С участием человека
Aurora	895 000	С участием человека

Наземные роботы: Совокупное количество доставок

Компания	Количество доставок	Статус
Alibaba	29 000 000	Полностью автономно*
Starship	5 000 000	Полностью автономно*
Kiwibot	300 000	С участием человека
Serve Robotics	70 000	С участием человека
Nuro	20 000	С участием человека

Дроны: Совокупное количество коммерческих полетов

Компания	Количество полетов	Статус
Zipline	890 000	Полностью автономно*
Wing	350 000	Полностью автономно*
Meituan	184 000	Полностью автономно*
Manna Drone	150 000	Полностью автономно*
DroneUp	110 000	С участием человека
Matternet	20 000	С участием человека
Amazon	200	С участием человека

Примечание: Все данные по пробегу грузовиков являются последними доступными данными из реального мира; грузовики Gatik класса 6 в некоторых случаях эксплуатировались на коммерческой основе без водителя-испытателя (обозначено пунктиром). Показатели оценены на основе доступных данных. Компании по доставке роботами имеют разную грузоподъемность, поэтому некоторые могут совершать больше доставок за один рейс.

Производительность ИИ-пилотов превосходит показатели пилотов-людей

ИИ-пилоты обладают огромным преимуществом в данных по сравнению с людьми. Дроны Zipline налетали больше коммерческих миль, чем это было бы возможно для людей.

В симуляции ближнего воздушного боя (dogfight) на F-16 против эксперта-человека Shield AI победила со счетом 5:0.
В гонках дронов ИИ, обученный с помощью глубокого обучения с подкреплением, превзошел профессиональных пилотов в 15 из 25 случаев, при этом время круга было примерно на 10% быстрее.

Результаты соревнований (победы):

Ближний бой F-16 (Shield AI против эксперта, 2020): ИИ — 5, Человек — 0.
Гонки дронов (Цюрихский университет против чемпионов, 2023): ИИ — 15, Человек — 10.

Сравнение часов налета:

Требование FAA для обучения пилотов авиалиний: 1 500 часов.
Коммерческий пилот-человек (максимум за карьеру согласно ограничениям по возрасту и часам): 65 800 часов.
Коммерческие часы Zipline (совокупно по флоту): 769 000 часов.

Примечание: В воздушном бою победила компания Heron Systems, ныне входящая в состав Shield AI. Цифры округлены.

Автономные дроны должны снизить стоимость доставки еды благодаря одобрению регуляторов

Комиссии за доставку еды, выросшие во время и после COVID, удвоили среднюю стоимость базовых заказов по меню. Дроны, работающие за пределами прямой видимости (BVLOS) без визуальных наблюдателей, должны радикально снизить стоимость доставки еды благодаря недавним разрешениям FAA.

Стоимость доставки дроном (поездка на 10 миль):

В пределах прямой видимости: $24 * С визуальным наблюдателем: $12 * Автономно: $0.35

Средняя стоимость заказа (до налогов):

Способ доставки	Еда	Доставка	Итого
Доставка через приложение	$12	$6	$18
Самовывоз	$12	$0	$12
Дроны (масштабируемо)	$12	~$0.40	~$12.40
Наземные роботы (масштабируемо)	$12	~$0.40	~$12.40

Доставка дронами может быть на ~90% дешевле, чем текущая доставка через приложения.

Дроны спасают жизни

В регионах без дорожной инфраструктуры дроны Zipline могут доставить кровь менее чем за 15 минут, снижая уровень смертности, связанной с послеродовыми кровотечениями, на 80%.

Уровень смертности от послеродовых кровотечений (Руанда):

До внедрения доставки дронами: 3.3% * Доставка дроном > 30 минут: 1.8% * Доставка дроном 15–30 минут: 1.1% * Доставка дроном < 15 минут: 0.7%

Автономная доставка еды и посылок может создать целевой рынок объемом 1–2 трлн долларов

*Потенциальный объем целевого рынка (TAM) автономной доставки «последней мили»:

Сегмент рынка	Цена за поездку	Объем (TAM)
Рынки с высокой стоимостью (посылки и еда)	$3.50 – $15.50	$250 млрд
Доп. спрос на рынках с высокой стоимостью (ценность времени)	—	$450 млрд
Рынки с низкой стоимостью (посылки и еда)	$0.60 – $1.50	$400 млрд
Доп. спрос на автономную доставку на рынках с низкой стоимостью	$0.35 – $0.40	$200 млрд
ИТОГО		$1.3 трлн

Цифры на графике округлены. 1–2 трлн долларов — это потенциальная возможность, но общая выручка/размер рынка к 2030 году будет зависеть от темпов проникновения.

Глобальная выручка от автономной доставки может достичь 900 млрд долларов к 2030 году

Комиссии за доставку еды и посылок роботами и дронами могут составить 450 млрд долларов в 2030 году, так как доступная технологичная доставка меняет потребительские привычки. В то же время выручка от автономных грузоперевозок может достичь 450 млрд долларов в 2030 году, поскольку автономные грузовики в сочетании с дронами и робототехникой трансформируют способы экономичной и быстрой транспортировки товаров.

Выручка от автономной доставки (млрд долларов, 2030 г.):

Роботы и дроны («последняя миля»): $450 млрд (Посылки и еда) * Грузовики («средняя миля»): $450 млрд (Все товары) * Всего: $900 млрд

Примечание: ARK часто обновляет свои исследовательские модели и недавно скорректировала кривую внедрения автономных технологий, что привело к более низкому прогнозу рынка, чем оценивалось ранее.

Автономная логистика может удвоить стоимость предприятий в сфере точного земледелия

Благодаря продолжающейся автоматизации и повышению урожайности за счет селекции, трансгеники и сельскохозяйственной биологии, операционные затраты на произведенный бушель — показатель, учитывающий как затраты, так и урожайность, — могут снизиться примерно на 30% для основных сельскохозяйственных культур в США*.

Сельскохозяйственные компании с бизнес-моделями «на акр» могут генерировать комиссионные сборы за использование автономных платформ за счет экономии средств от внедрения технологий, достигая маржинальности, сопоставимой с программным обеспечением. В результате их коллективная стоимость предприятия (EV) может примерно удвоиться и составить около 600 млрд долларов при полном масштабировании**.

*Этот анализ сфокусирован на «основных культурах» — кукурузе, сое и пшенице. Цифры округлены. **При учете различных структур затрат и темпов внедрения во всем мире. Предполагается комиссия автономной платформы в размере 50% и мультипликатор EV/EBITDA 19x для доходов от автономных услуг.

...операционные затраты на произведенный бушель — показатель, учитывающий как стоимость, так и урожайность, — могут снизиться примерно на ~30% для основных сельскохозяйственных культур в США*. Сельскохозяйственные компании с бизнес-моделями «на акр» могут генерировать комиссионные сборы за использование автономных платформ за счет экономии средств от внедрения технологий, достигая маржинальности, сопоставимой с программным обеспечением. В результате их коллективная стоимость предприятия (EV) может примерно удвоиться и составить около 600 млрд долларов при полном масштабировании**.

*Этот анализ сфокусирован на «основных культурах» — кукурузе, сое и пшенице, которые ARK определяет как три основные культуры в США по объему производства в бушелях. Цифры округлены. **При учете различных структур затрат и темпов внедрения во всем мире. Предполагается комиссия автономной платформы в размере 50% и мультипликатор EV/EBITDA 19x для доходов от автономных услуг. Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Данный анализ ARK основан на ряде данных из внешних источников по состоянию на 4 января 2024 года. Прогнозы ограничены по своей природе.

Глобальная EV компаний в сфере сельхозмашиностроения	Млрд долларов
2023	~$300
При масштабировании (оценка ARK)	~$600
Рост	~2X

Операционные затраты ферм США на бушель основных культур*	$/бушель
2022	~$4.50
При масштабировании (оценка ARK)	~$3.15
Снижение	-30%

Многоразовые ракеты: открывая космос для бизнеса

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Прогнозы носят ограниченный характер и на них нельзя полагаться. Информация представлена исключительно в ознакомительных целях.

Дэниел Магуайр, ACA, научный сотрудник Сэм Корус, директор по исследованиям (автономные технологии и робототехника)

Многоразовые ракеты радикально снижают стоимость запусков, открывая космос для бизнеса и создавая новые услуги, такие как спутниковая связь напрямую с мобильными устройствами (direct-to-device).

Согласно исследованию ARK, доходы от спутниковой связи могут достичь 130 млрд долларов в 2030 году, что по-прежнему составляет лишь малую часть от примерно 2 трлн долларов выручки в сфере телекоммуникаций.

В долгосрочной перспективе гиперзвуковые перелеты между точками Земли могут принести доход около 35 млрд долларов к 2030 году и потенциально достичь 350 млрд долларов при полном масштабировании.

Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Анализ основан на данных внешних источников, включая CompaniesMarketcap.com. Прогнозы ограничены по своей природе.

Многоразовые ракеты должны снизить стоимость запусков на порядок... или на два!

Многоразовая ракета SpaceX, Falcon 9, положила конец стремительному росту стоимости запусков. Благодаря повторному использованию одного ускорителя Falcon 9 до 19 раз, SpaceX увеличила ежегодную частоту запусков почти на 60% — до 96 в 2023 году.

Стоимость запуска ракеты	Млн долларов (в ценах 2015 г.)
Союз (2006)	$71
Atlas V (2006)	$210
Falcon 9 (2015)	$118
Falcon 9 (макс. цена)	$164
Falcon 9 (целевая/текущая)	$71

*График прогноза зависит от скорости разработки Starship от SpaceX. Источники: ARK Investment Management LLC, 2024. Анализ основан на данных внешних источников. Прогнозы ограничены по своей природе.

SpaceX восстанавливает ракеты в рекордные сроки

Когда запуск Space Shuttle обходился примерно в 1,5 млрд долларов, отраслевые эксперты полагали, что многоразовая ракета будет экономически невозможной. SpaceX изменила правила игры.

Согласно исследованию ARK, восстановление первой ступени Falcon 9 обходится менее чем в 1 млн долларов. Сегодня время оборота ракеты должно быть пропорционально стоимости, необходимой для восстановления ускорителя — это ключевой показатель для отслеживания снижения стоимости запусков.

Минимальное время между повторными запусками (дни):

Space Shuttle: в среднем (1972–2011) — 356 дней * Space Shuttle: самый быстрый (1985) — 54 дня * Первый оборот SpaceX — 252 дня * SpaceX 2021 (самый быстрый) — 27 дней * SpaceX 2022 (самый быстрый) — 21 день * SpaceX 2023 (самый быстрый) — 25 дней

Среднее время между повторными использованиями Falcon 9 сократилось с ~250 дней в 2016 году до минимума в последние годы.

Снижение стоимости запусков обеспечит глобальное покрытие с низкой задержкой

Если задержка сигнала (латентность) мешала спутникам на геостационарной орбите (GEO) предлагать эффективные решения для широкополосного интернета, то теперь тысячи недорогих спутников на низкой околоземной орбите (LEO) могут обеспечить связь с низкой задержкой, непрерывное глобальное покрытие и прямое подключение к мобильным устройствам.

Параметр	GEO (Геостационарная)	LEO (Низкая околоземная)
Высота	~22 000 миль	~300 миль
Задержка (Latency)	700 мс	<40 мс
Сход с орбиты мусора	В течение 1000+ лет	В течение ~5 лет

Starship поможет созвездию Starlink реализовать свой потенциал

Грузоподъемность Starship на LEO примерно в 5 раз выше, чем у Falcon 9. Несмотря на впечатляющие показатели, учитывая пятилетний срок службы спутников, Starship все равно придется летать каждые 3,5 дня, чтобы поддерживать целевую группировку из 42 000 спутников Starlink. По состоянию на январь 2024 года группировка SpaceX насчитывает около 5 400 спутников.

Масса полезной нагрузки (Upmass), необходимая для поддержания группировки из 42 000 спутников:

В 2023 году доля SpaceX в выводе полезной нагрузки составила около 80%.

Ежегодная возможность вывода нагрузки (тыс. кг)	Интервал между запусками (дни)
Falcon 9 (при темпе 2023 г. — 3,8 дня)	~1 000
Falcon 9 (цель 2024 г. — 2,5 дня)	~1 500
Starship (при темпе 3,5 дня)	~15 000

Число провайдеров малых ракет выросло, но они могут не стать победителями в космосе

После бума капитальных вложений (CAPEX) отрасли склонны к консолидации. В космической индустрии, хотя возможности запуска критически важны, более масштабные возможности могут заключаться в услугах, ставших доступными благодаря низкой стоимости запусков. Сегодня только 16 из 186 провайдеров малых ракет, созданных с 1996 года, ведут операционную деятельность.

Статус провайдеров малых запусков (с 1996 года):

Операционные: 16 * В разработке <= 5 лет: 42 * В разработке > 5 лет: 43 * Бездействующие (Dormant): 43 * Концепт: 15 * Отмененные: 18 * Прекратили деятельность (Retired): 9

Стоимость антенн продолжает снижаться

В настоящее время SpaceX производит пользовательские терминалы дешевле тех 599 долларов, которые она взимает с клиентов. Более низкая стоимость антенн должна позволить SpaceX прибыльно масштабировать Starlink.

500 000
1 00...

2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023. Количество новых основанных провайдеров малых запусков.

МНОГОРАЗОВЫЕ РАКЕТЫ

SpaceX в настоящее время производит пользовательские терминалы дешевле тех 599 долларов, которые она взимает с клиентов. Более низкая стоимость антенн должна позволить SpaceX прибыльно масштабировать Starlink.

Статистика абонентов Starlink:

2,3 млн: количество абонентов на декабрь 2023 года.
0 – 1200: количество дней с момента запуска Starlink.
Количество абонентов: от 0 до 2 500 000.

Кривая обучения стоимости антенн Starlink (логарифмическая шкала):

Запуск: февраль 2021 года.
Себестоимость единицы: от 10 000 долларов до прогнозных 100 долларов в 2028 году (2028е).
Совокупный объем производства: от 1 до 100 000 000 единиц.
Текущая стоимость: 450 долларов.

МНОГОРАЗОВЫЕ РАКЕТЫ

ARK полагает, что со временем технология прямой связи со смартфонами (direct-to-device) будет внедрена всеми телекоммуникационными операторами.

Выручка от спутниковой связи может превысить 130 млрд долларов в год

Сегмент рынка	Потенциальные абоненты*	Годовая выручка на единицу*	Годовая выручка*
Дома на колесах (RVs)	11 млн	1 620 долларов	~18 млрд долларов
Коммерческий авиапарк	25 тыс.	225 000 долларов	~6 млрд долларов
Круизные, военные и торговые суда	100 тыс.	60 000 долларов	~6 млрд долларов
Прогулочные катера	8,5 млн	1 620 долларов	~14 млрд долларов
Мировые домохозяйства без доступа к ШПД	600 млн	60 долларов	~40 млрд долларов
Прямая связь со смартфонами (Direct to Device)	8 млрд	6 долларов	~48 млрд долларов
ИТОГО			~132 млрд долларов

*Прогноз. SpaceX реализует прямую связь со смартфонами совместно с T-Mobile при достижении масштаба.

МНОГОРАЗОВЫЕ РАКЕТЫ

К 2030 году рынок гиперзвуковых полетов может достичь ~35 млрд долларов

В более долгосрочной перспективе рынок готов к масштабированию до ~350 млрд долларов.

По данным Министерства транспорта США, путешественники, совершающие поездки на отдых, готовы тратить от 60% до 90% своего оценочного почасового дохода домохозяйства, чтобы сэкономить один час.

По оценкам ARK, по сравнению с обычными рейсами, которые могут длиться 28 часов (туда-обратно), гиперзвуковые полеты могут занять всего 6 часов, экономя каждому путешественнику ~22 часа. Исследования ARK показывают, что пассажир первого класса должен быть готов потратить 44 000 долларов за перелет туда-обратно на гиперзвуковом рейсе. Если стоимость запусков снизится в соответствии с ожиданиями ARK, ранние последователи гиперзвуковых полетов могут принести 35 млрд долларов выручки к 2030 году.

Факторы прогноза целевого рынка:

Общее количество авиапассажиров в мире: 6,7 млрд.
Дальнемагистральные рейсы: 5% от общего числа.
Пассажиры первого класса: 5% от числа пассажиров.
Количество пассажиров на дальнемагистральных рейсах: ~335 млн.
Количество пассажиров первого класса: ~16 млн.
Доля внедрения при зрелости рынка: 50%.
Количество пассажиров гиперзвуковых рейсов: ~8 млн.
Билет туда-обратно: 44 000 долларов.
Годовой объем целевого рынка: ~350 млрд долларов.

Технические параметры Starship:

Полезная нагрузка: 110 кг.
Цена: 200 долларов/кг на НОО.

МНОГОРАЗОВЫЕ РАКЕТЫ

3D-печать меняет облик производства

Таша Кини (Tasha Keeney), CFA, директор по инвестиционному анализу и институциональным стратегиям.
Дэниел Магуайр (Daniel Maguire), ACA, аналитик.

BIG IDEAS 2024

В автомобилестроении 3D-печать радикально сократила как количество деталей, так и сроки разработки продукции. В результате автопроизводители могут содержать меньше запасов и экономить на затратах на оснастку.

В здравоохранении 3D-печать делает возможными инновационные операции благодаря индивидуальным направляющим, инструментам и имплантатам. 3D-печать также должна обеспечить положительные экологические преимущества по сравнению с традиционным производством.

До настоящего времени компании, использующие 3D-печать, получали больше выгоды, чем производители оборудования для 3D-печати. В будущем петли обратной связи по данным могут изменить эту динамику.

Согласно исследованиям ARK, выручка от 3D-печати может расти со средним годовым темпом ~40% в течение следующих семи лет: с ~18 млрд долларов сегодня до ~180 млрд долларов в 2030 году.

3D-ПЕЧАТЬ

Благодаря 3D-печати автомобильное производство вышло на неизведанную территорию

400 деталей -> 1 отливка.

Сообщается, что Tesla экспериментирует с 3D-печатью песчаных форм для отливки днища автомобиля, что может заменить 400 деталей одной, сократив сроки разработки автомобиля и затраты на валидацию конструкции пресс-форм на 50% и 97% соответственно. 3D-печать может сыграть роль в производстве каждого автомобиля.

Затраты на валидацию конструкции (в млн долларов):

Металлическая форма: ~2,0.
Песчаная форма, напечатанная на 3D-принтере: <0,1 (снижение на 97%).

Срок разработки автомобиля:

Среднее историческое значение: 3–4 года.
Среднее значение с применением 3D-печати: 18–24 месяца (снижение на 50%).

3D-ПЕЧАТЬ

3D-печать сыграла важную роль в медицинских прорывах

В целом ряде хирургических операций инструменты, направляющие и модели, напечатанные на 3D-принтере, повысили эффективность (измеряемую точностью и результатами операций) на ~40–50% и сократили время операции в среднем на ~30%.

Менее чем через 24 часа после идентификации донора компания Materialise напечатала на 3D-принтере критически важные хирургические инструменты и направляющие, использованные в первой в мире трансплантации глаза. Скорость проведения операции критически важна для сохранения донорской ткани, лишенной кровоснабжения.

Улучшение показателей при использовании 3D-печатных инструментов:

Эффективность: +40–50%.
Затраты времени: -30%.

Примечание: Столбцы представляют средний процент улучшения времени или производительности. Данные основаны на исследованиях в различных областях медицины, наиболее распространенными из которых были челюстно-лицевая хирургия и исследования опорно-двигательного аппарата.

3D-ПЕЧАТЬ

На данный момент 3D-печать принесла больше пользы пользователям, чем поставщикам

SpaceX ежедневно использует 3D-печать для изготовления деталей двигателей Raptor для Starship. Сегодня операционная маржа бизнеса SpaceX по запускам и спутникам выше, чем у любого поставщика 3D-печати. Промышленные компании, извлекающие выгоду из 3D-печати, могли бы вертикально интегрироваться для поддержания своих конкурентных преимуществ.

Показатель (оценка за 2023 г., в тыс.)	Velo3D	SpaceX
Стоимость предприятия (EV)	108 000	180 000 000
Выручка	103 000	9 000 000
EBIT	-71 000	3 000 000

Velo3D — производитель 3D-принтеров, специализирующийся на технологии синтеза на подложке (powder bed fusion) без использования поддержек. На иллюстрации: сверхтяжелый ускоритель SpaceX Super Heavy с 33 двигателями Raptor.

3D-ПЕЧАТЬ

3D-печать принесла больше выгоды пользователям, чем поставщикам.

Показатель (оценка за 2023 г., в тыс. $)	Velo3D	SpaceX
Стоимость предприятия (EV)	108	180 000 000
Выручка	103	9 000 000
EBIT	-71	3 000 000

Velo3D и SpaceX. Оценки на 2023 год в тысячах долларов. Источники: ARK Investment Management LLC, 2024, на основе данных S&P Capital IQ, 2024. Иллюстрация ускорителя SpaceX Heavy взята из Ali 2021. Прогнозы по своей природе ограничены и на них нельзя полагаться.

3D-ПЕЧАТЬ

Программно-определяемые 3D-принтеры могут вернуть часть прибыли производителям оборудования

Благодаря 3D-принтерам, оснащенным датчиками, производители оборудования могут собирать данные о заданиях клиентов на печать и улучшать свой парк принтеров в эксплуатации с помощью обновлений программного обеспечения «по воздуху» (OTA). Этот цикл обратной связи по данным может помочь компаниям в сфере 3D-печати получать больше экономической выгоды, чем сегодня.

Хотя компании могут неохотно делиться данными, производственные решения с поддержкой ИИ должны привести к лучшим результатам как для производителей 3D-печатного оборудования, так и для их клиентов.

Данные о печати в реальном времени с датчиков на принтерах клиентов:

Геометрия * Температура * Влажность

—> Отправляются производителю 3D-принтера —> Обновления «по воздуху» улучшают каждую печать

Структура маржи (за последние 12 месяцев)	Средний показатель производителей 3D-принтеров	Illinois Tool Works (зрелая инструментальная компания)
Валовая маржа	~30%	~40%
Маржа по EBITDA	~-15%	~30%

EBITDA: прибыль до вычета процентов, налогов, износа и амортизации. Источники: ARK Investment Management LLC, 2024, на основе данных S&P Capital IQ, 2024. Прогнозы по своей природе ограничены и на них нельзя полагаться.

3D-ПЕЧАТЬ

Выручка от 3D-печати может расти на ~40% ежегодно и достичь $180 млрд к 2030 году

Прогноз выручки от 3D-печати ($ млрд)

2023: ~$20 * 2030: ~$180

Выручка по отраслям (выбранные отрасли, использующие 3D-печать, за последние 12 мес. на 18.01.24)

Отрасль	Выручка ($ трлн)	Примеры компаний
Автомобили и компоненты	~$3.0	Tesla, Volkswagen, Ford, General Motors, BMW
Аэрокосмическая и оборонная отрасль	~$0.8	SpaceX, Lockheed Martin
Медоборудование и принадлежности	~$0.6	Stryker, Align
Обувь	~$0.4	Nike, Adidas

Примечание: цифры округлены. Источники: ARK Investment Management LLC, 2024 и S&P Capital IQ, 2024. Анализ ARK основан на ряде базовых данных из внешних источников по состоянию на 17 января 2024 года. Прогнозы по своей природе ограничены и на них нельзя полагаться.

3D-ПЕЧАТЬ

Список литературы

BIG IDEAS 2024

Ali, I. 2021. “SpaceX ramps up Raptor engine production as Starship booster engine count will rise to 32 this year.” Teslaoracle. ARK Investment Management LLC. 2023. “Big Ideas 2023.” Artemis Terminal Dashboard. 2023. “Chains: Arbitrum, Base, Linea, Optimism, Polygon zkEVM, Scroll, StarkNet, zkSync Era, Zora Network.” Bekar, C. et al. 2017. “General Purpose Technologies in Theory, Applications and Controversy: A Review.” CORE. Benaich, N. 2023 “State of AI Report.” Air Street Capital. Biomedtracker. 2023. Bloomberg. 2023. Bomasani, R. et al. 2023. “Language Models Are Changing AI: The Need for Holistic Evaluation.” Center for Research on Foundation Models. Stanford University. Brycetech. 2023a. “Global Orbital Space Launches, Q1 2023.” Brycetech. 2023b. “Global Orbital Space Launches, Q2 2023.” Brycetech. 2023c. “Global Orbital Space Launches, Q3 2023.” CDC. 2024. “Road Traffic Injuries and Deaths — A Global Problem.” Chung, G. 2021. “Global Investable Assets Reach Record $250 Trillion.” Institutional Investor. CompaniesMarketcap.com 2024. “Top publicly traded telecommunication companies by revenue.” Corva, F. 2022. “How Far We’ve Fallen: Lessons Learned in the Aftermath of the Terra (LUNA) Ecosystem Crash.” Nasdaq. Crafts, N. 2004. “Steam as a General Purpose Technology: A Growth Accounting Perspective.” The Economic Journal. Cui, M. and Zhang, L. 2022. “High-throughput proteomics: a methodological mini-review.” Lab Invest. Dao, T. 2023. “FlashAttention-2: Faster Attention with Better Parallelism and Work Partitioning.” Center for Research on Foundation Models. Stanford University. DeGusta, M. 2012. “Are Smartphones Spreading Faster than Any Technology in Human History?” MIT Technology Review. Dell'Acqua, F. et al. 2023. “Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of AI on Knowledge Worker Productivity and Quality.” Working Paper 24-013. Harvard Business School. Diment, L. et al. 2017. "Clinical efficacy and effectiveness of 3D printing: a systematic review." BMJ Publishing Group Ltd. Dobson, G. 2020. "Trauma of major surgery: A global problem that is not going away." National Library of Medicine. Dreiman, G. et al. 2021. “Changing the HTS Paradigm: AI-Driven Iterative Screening for Hit Finding.” SLAS Discov. EVVolumes. 2023. “The Electric Vehicle World Sales Database.” Gao, Steven. 2024. “Online Gambling - December 2023.” Yipit Data. Glassnode. 2023. Hawkins, A. J. 2023. “Ford will cut weekly production of F-150 Lightning in response to slowing demand.” The Verge. Hwang et al. 2018. “Single-cell RNA sequencing technologies and bioinformatics pipelines.” Exp Mol Med. Insider Intelligence Inc. 2023a. “Time Spent with Connected TV, US.” Insider Intelligence Inc. 2023b. “Time Spent with TV, US.” Insider Intelligence Inc. 2023c. “TV Viewers, US.” Insider Intelligence Inc. 2023d. “Connected TV Households, US.” Insider Intelligence Inc. 2023e. “Connected TV Ad Spending, US.” International Federation of Robotics. 2023. “World Robotics: Industrial Robots 2023.” Jeon et al. 2022. “Leapfrogging for Last-mile Delivery in Health Care: Drone Delivery for Blood Products in Rwanda.” Available at SSRN. Kusano, K. D. 2023. “Comparison of Waymo Rider-Only Crash Data to Human Benchmarks at 7.1 Million Miles.” arXiv. Lambert, F. 2022. “Tesla releases impressive footage of robot pulling still smoking casting from Giga Press.” Electrek. Leviathan, Y. et al. 2022 “Fast Inference from Transformers via Speculative Decoding.” arXiv. Life architect. 2023. “AI + IQ testing (human vs AI).” Ma et al. 2023 “Eureka: Human-Level Reward Design via Coding Large Language Models.” arXiv. Magna Global. 2023. “Global Advertising Forecast - December 2023 Release.” S&P Global Market Intelligence. Masimov, E. et al. 2016. “Generating Images from Captions with Attention.” ICLR Conference Paper. McDowell, J. 2024. “Starlink Launch Statistics.” Jonathan’s Space Pages. McKinsey & Company. 2018. “2018 McKinsey Global Payments Report.” McKinsey & Company. 2019. “2019 McKinsey Global Payments Report.” McKinsey & Company. 2020. “2020 McKinsey Global Payments Report.” McKinsey & Company. 2021. “2021 McKinsey Global Payments Report.” McKinsey & Company. 2022. “2022 McKinsey Global Payments Report.” McKinsey & Company. 2023a. “2023 McKinsey Global Payments Report.” McKinsey & Company. 2023b. “The Global Banking Annual Review 2023: The Great Banking Transition.” McKinsey & Company. 2023. “Economic potential of generative AI.” McKinsey & Co. 2023. “Unleashing developer productivity with generative AI.” McKinsey Global Institute. 2017. “A Future that Works.” Meara, J.G. et al. 2015. "Global Surgery 2030." The Lancet Commission on Global Surgery. Metaculus. 2023. “When will the first general AI system be devised, tested, and publicly announced?” Midjourney. 2023.

Mihalascu, D. 2023. “VW Group Delays EV Battery Plant In Europe Amid ‘Sluggish’ EV Demand.” Inside EVs. Nasa. 2023. “Space Shuttle Launches.” NHTSA. 2023. “NHTSA Estimates for 2022 Show Roadway Fatalities Remain Flat After Two Years of Dramatic Increases.” United State Department of Transportation. Nichol, A. et al. 2022. “Point-E: A System for Generating 3D Point Clouds from Complex Prompts.” ArXiv. Nielsen. 2021a. “The Gauge Shows Streaming Is Taking a Seat at the Table.” Nielsen. Nielsen. 2021b. “The Gauge Shows Seasonality, Sports and Streaming Content Drive Shifts in Viewing.” Nielsen. Nielsen. 2022. “Streaming Claims Largest Piece of TV Viewing Pie in July.” Nielsen. Nielsen. 2023a. “Streaming Grabs a Record 38.7% of Total TV Usage in July, with Acquired Titles Outpacing New Originals.” Nielsen. Nielsen. 2023b. “Sports and News Boost Broadcast and Cable Viewing in August; Streaming Declines as Kids Head Back to School.” Nielsen. Nielsen. 2023c. “Sports Gave Broadcast Channels a Second Straight Month of Viewing Gains in September.” Nielsen. 2023d. “Sports Continues to Fuel Broadcast Gains in October; Streaming Surrenders Almost a Full Share Point.” Nielsen. 2023e. “Broadcast Programming Sets the Table for Thanksgiving.” Nielsen. 2024. “TV Usage...

Nielsen. 2021b. «The Gauge показывает, что сезонность, спорт и стриминговый контент меняют структуру просмотров». Nielsen. Nielsen. 2022. «Стриминг занимает самую большую долю в просмотре ТВ в июле». Nielsen. Nielsen. 2023a. «Стриминг занимает рекордные 38,7% от общего времени использования ТВ в июле, при этом приобретенный контент опережает новые оригинальные проекты». Nielsen. Nielsen. 2023b. «Спорт и новости стимулируют просмотры эфирного и кабельного ТВ в августе; показатели стриминга снижаются в связи с возвращением детей в школы». Nielsen. Nielsen. 2023c. «Спорт обеспечил эфирным каналам рост просмотров второй месяц подряд в сентябре». Nielsen. 2023d. «Спорт продолжает способствовать росту эфирного вещания в октябре; стриминг теряет почти целый процентный пункт доли». Nielsen. 2023e. «Эфирное программирование готовит почву для Дня благодарения». Nielsen. 2024. «Использование ТВ растет в декабре; видеоигры обеспечивают значительный прирост». NEONE. 2023. «Почему задержка спутникового сигнала высока?» O’Mahony, M. and Timmer, M. P. 2009. «Показатели выпуска, затрат и производительности на отраслевом уровне: база данных Eu Klems». The Economic Journal. OpenAI. 2024. Orphanet. 2023. Patel D. and Kostotovic, A. 2023. «TPUv5e: новый эталон экономически эффективного вывода и обучения для моделей с параметрами <200 млрд». SemiAnalysis. Paul et al. 2010. «Как повысить производительность R&D: главный вызов фармацевтической отрасли». Nat Rev Drug Discov. Peters-Clarke, T. et al. 2023. «Инструментарий на передовом рубеже протеомики». ChemRxiv. PortfolioVisualizer. 2023. Recursion Pharmaceuticals. 2024. «Декодирование биологии для радикального улучшения жизни». Rosevear, J. 2023. «Ford отложит инвестиции в электромобили в размере около 12 млрд долларов, так как покупатели становятся более осторожными». CNBC. Schreiber, K. 2022. «Симпозиум по машинному обучению в разработке лекарств: что сдерживает ИИ в поиске новых препаратов?» The Broad Institute. Sensor Tower. n.d. «Ежемесячное количество активных пользователей по унифицированным приложениям». Sensor Tower. Доступ получено 2 января 2024 г. SES/ViaSatellite. 2023. «ГСО, ССО и НОО: как высота орбиты влияет на производительность сети в услугах спутниковой передачи данных». S&P Capital IQ. 2024. «Важнейшая аналитика: платформа S&P Capital IQ». Shepardson, D. & Klayman, B. 2023. «GM откладывает производство электрических грузовиков на заводе в Мичигане на год». Reuters. Shirouzu, T. 2023. «Tesla заново изобретает автомобилестроение благодаря тихому прорыву». The Japan Times. Sirohi, A. 2023. «Каков средний ROI email-маркетинга?» Constant Contact. SpaceX. 2023a. «Ступени (Cores)». Reddit. SpaceX. 2023b. «B1049». Reddit. Anthropic. 2024. Starlink. 2023. «Спецификации Starlink». Tesla. 2023. «День инвестора Tesla: Генеральный план 3». Доклад. Tesla. 2024. «Отчет о безопасности транспортных средств Tesla». Thakrar et al. 2020. «Снижение смертности от загрязнения воздуха в Соединенных Штатах путем воздействия на конкретные источники выбросов». Environ. Sci. Technol. Lett. Token Terminal. 2023. Touvron, H. et al. 2023. «Llama 2: Открытые базовые и дообученные чат-модели». arXiv. Transport Policy. 2023. «Определения транспортных средств». Wayve. 2023. «LINGO-1: Исследование естественного языка для автономного вождения». Worldpay Inc. 2019. «Отчет о мировых платежах за 2019 год». Worldpay. 2019. Worldpay Inc. 2020. «Отчет о мировых платежах за 2020 год». Worldpay Inc. 2021. «Отчет о мировых платежах за 2021 год». Worldpay Inc. 2022. «Отчет о мировых платежах за 2022 год». Worldpay Inc. 2023. «Отчет о мировых платежах за 2023 год». Yang, C. et al. 2023. «Большие языковые модели как оптимизаторы». arXiv. Ycharts. 2023. Zhang, L. 2023. «Показатели безопасности Cruise на протяжении 1 млн миль беспилотного вождения». Cruise.

163

Раскрытие информации

Пожалуйста, обратите внимание, что компании, которые, по мнению ARK, извлекают выгоду из подрывных инноваций и разрабатывают технологии для вытеснения старых технологий или создания новых рынков, на самом деле могут этого не сделать и/или могут столкнуться с политическими или юридическими атаками со стороны конкурентов, отраслевых групп, местных или национальных правительств. ARK стремится обучать инвесторов и оценивать потенциальные возможности подрывных инноваций, отмечая, что риски и неопределенности могут повлиять на наши прогнозы и исследовательские модели. Инвесторы должны использовать представленный контент только в информационных целях и осознавать рыночные риски, риски подрывных инноваций, регуляторные риски и риски, связанные с глубоким обучением, цифровыми кошельками, технологиями аккумуляторов, автономными технологиями, дронами, секвенированием ДНК, CRISPR, робототехникой, 3D-печатью, биткоином, технологией блокчейн и т. д.

Риск криптовалют. Криптовалюты (также называемые «виртуальными валютами» и «цифровыми валютами») — это цифровые активы, предназначенные для выполнения функций средства обмена. Криптовалюта является развивающимся классом активов. Существуют тысячи криптовалют, самой известной из которых является биткоин. Криптовалюта, как правило, функционирует без центрального органа управления (такого как банк) и не обеспечивается каким-либо правительством. Криптовалюта не является законным платежным средством. Федеральные, региональные и/или иностранные правительства могут ограничивать использование и обмен криптовалюты, а регулирование в США все еще находится в стадии формирования. Рыночная цена биткоина и других криптовалют подвержена экстремальным колебаниям. Подобно фиатным валютам (т. е. валютам, обеспеченным центральным банком или национальной, наднациональной или квазинациональной организацией), криптовалюты подвержены краже, потере и уничтожению. Криптовалютные биржи и другие торговые площадки, на которых торгуются криптовалюты, относительно новы и в большинстве случаев в значительной степени не регулируются, поэтому могут быть в большей степени подвержены риску мошенничества и краха, чем устоявшиеся регулируемые биржи ценных бумаг, производных финансовых инструментов и других валют. Криптовалютные биржи могут прекратить работу или окончательно закрыться из-за мошенничества, технических сбоев, хакеров или вредоносного ПО, что также может повлиять на цену криптовалют.

Налоговый риск криптовалют. Многие важные аспекты федерального подоходного налогообложения инвестиций в биткоин и другие криптовалюты в США остаются неопределенными и продолжают развиваться.

Содержание этой презентации предназначено только для информационных целей и может быть изменено без предварительного уведомления. Эта презентация не является, ни прямо, ни косвенно, предложением каких-либо услуг или продуктов со стороны ARK, и инвесторам рекомендуется проконсультироваться с юрисконсультом и/или другими специалистами по инвестициям относительно того, подходит ли конкретная услуга по управлению инвестициями для их инвестиционных нужд. Все заявления, сделанные в отношении компаний или ценных бумаг, являются исключительно убеждениями и точками зрения ARK и не являются поддержкой какой-либо компании или ценной бумаги со стороны ARK или рекомендацией ARK покупать, продавать или удерживать какую-либо ценную бумагу.

Исторические результаты не являются гарантией будущих результатов. Некоторые заявления, содержащиеся в этой презентации, могут быть заявлениями об ожиданиях на будущее и другими прогнозными заявлениями, которые основаны на текущих взглядах и предположениях ARK и связаны с известными и неизвестными рисками и неопределенностями, которые могут привести к тому, что фактические результаты, показатели или события будут существенно отличаться от тех, которые выражены или подразумеваются в таких заявлениях. Вопросы, обсуждаемые в этой презентации, также могут включать риски и неопределенности, описанные время от времени в документах, подаваемых ARK в Комиссию по ценным бумагам и биржам США (SEC). ARK не берет на себя никаких обязательств по обновлению любой прогнозной информации, содержащейся в этой презентации. Определенная информация была получена из источников, которые ARK считает надежными; однако ARK не гарантирует точность или полноту любой информации, полученной от какой-либо третьей стороны. ARK и его клиенты, а также связанные с ним лица могут иметь (но не обязательно имеют) финансовый интерес в обсуждаемых ценных бумагах или эмитентах.

ARK Investment Management LLC Для получения дополнительных исследований в области подрывных инноваций посетите сайт www.ark-invest.com 163

ark-invest.com 163

Действия

Оригинал

Перевод

Mindmap

AI Q&A

Big Ideas 2024: Разрушая нормы, определяя будущее

ИИ-линзы СтратегОС

Технологическая конвергенция

Публичные блокчейны

Мультиомное секвенирование

Искусственный интеллект

Хранение энергии

Робототехника

Конвергенция технологий порождает историческую технологическую волну

Оценочный экономический эффект технологий общего назначения

ИИ служит центральным технологическим катализатором

Матрица конвергенции технологий

ИИ ускоряется быстрее, чем ожидали прогнозисты

Ожидаемое количество лет до запуска системы сильного искусственного интеллекта (AGI)

Текущие сценарии прогноза:

Индивидуальные технологические достижения могут объединяться и каскадно превращаться в масштабные новые рыночные возможности

Синергия ИИ и аккумуляторов

Эксплуатационные расходы на милю по типу силовой установки

Нейросети + Продвинутые аккумуляторные технологии = Автономная мобильность

Адаптивная робототехника

Производственные затраты на роботакси (на автомобиль, 2024 г.)*

Влияние этих технологий на экономику должно оказаться впечатляющим

Экономический эффект отдельных крупных технологий

Технологические инновации могут стать достаточно разрушительными, чтобы доминировать в капитализации мирового фондового рынка

Оценка и прогноз рыночной капитализации (Equity Market Cap)

Вклад технологических драйверов в рост (CAGR 2023-2030):

Конвергенция

Ожидания в отношении публичных блокчейнов

Ожидания в отношении мультиомного секвенирования

Ожидания в области хранения энергии

Ожидания в области искусственного интеллекта

Искусственный интеллект: масштабирование глобального интеллекта и переосмысление работы

Базовые модели совершенствуются в различных областях

Модели «текст в изображение» меняют графический дизайн

Стоимость написания текстов резко снизилась

Производительность обучения ИИ быстро растет

Затраты на обучение должны продолжать снижаться на 75% в год

С появлением рабочих сценариев использования фокус ИИ смещается на стоимость инференса

Сообщество разработчиков открытого ПО конкурирует с закрытыми моделями

Производительность MMLU: открытые модели против закрытых

Прогресс в производительности языковых моделей требует тонких методов оценки

Результаты отдельных бенчмарков GPT-4

Метрики оценки HELM

Закончатся ли данные у LLM, ограничив их производительность?

Обучающая выборка ведущих LLM в сравнении с общим запасом языковых токенов

Неиспользованные источники данных:

Специализированные AI-предложения должны обладать большей ценовой властью

Комиссия (Take-Rate) заметных корпоративных программных решений

Захват стоимости:

Ускорение роста производительности работников умственного труда представляет собой потенциальную возможность стоимостью в несколько триллионов долларов

Прогноз общего адресного рынка (TAM) ИИ в 2030 году

Влияние ИИ на рост рынка ПО

Роль биткоина в инвестиционных портфелях растет

Аллокация биткоина

Исследование провели:

Важная информация

Важные термины и понятия

Аллокация в биткоин

Цифровые активы, такие как биткоин, являются новым классом активов

Биткоин превзошел по доходности все основные активы на долгосрочных временных горизонтах

Средний CAGR биткоина: ~44%

Средний CAGR классов активов: 5,7%

Среднегодовая доходность по основным классам активов (%)

Как правило, инвесторы в биткоин с долгосрочным горизонтом планирования получали выгоду со временем

Реализованная доходность биткоина

«Время, а не выбор момента»*

Распределение биткоина

Корреляция биткоина с традиционными активами остается низкой

Матрица корреляции классов активов 1,2

(за 12 месяцев по состоянию на декабрь 2023 года)

Биткоин может играть важную роль в максимизации доходности с поправкой на риск

Целевые показатели симулированной оптимальной аллокации портфеля по годам 2,3

(5-летний скользящий период на конец каждого года 6)

Оптимизация симулированного портфеля 2023 3,4,5

(на основе ежемесячной доходности классов активов, без ограничений, 5-летний скользящий период 6)