Raudonos linijos, pilki raganosiai ir dideli kalnai; nuosavybė

 „Ar Kinija gali stabilizuoti savo nekilnojamojo turto rinką ir ekonomiką? 

1979 M. SPALIO 6 D. Vašingtone buvo gražus šeštadienis. Tai nebuvo tokia diena, kuri paskatintų žiaurius ekonomikos politikos pokyčius. Tačiau tą dieną Paulius Volckeris, tuometinis Amerikos centrinio banko pirmininkas, paskelbė radikalų planą, kaip panaikinti nuolatinę infliaciją. Prieš laimint mūšį, Amerikos palūkanos siekė 20%, o nedarbas viršijo 10%. Automobilių prekiautojai jam siuntė karstus su raktais nuo transporto priemonių, kurių jie negalėjo parduoti. 

Pasak bankininko Ting Lu iš Nomura, Kinija dabar susiduria su savo „Volckerio momentu“. Vyriausybės tikslas yra ne pažaboti infliacijos spiralę (Kinijos vartotojų kainos kyla tik kukliai), bet nutraukti užburtą spekuliacijos nekilnojamuoju turtu ir kredito plėtros ratą. Reguliatoriai apsunkina namų statytojų pinigų surinkimą, o namų ūkiams - įsigyti būstą. Naujos taisyklės jau pastūmėjo prie bedugnės kelias nekilnojamojo turto firmas, įskaitant didžiausią šalies namų statytoją „Evergrande“, ir prisidėjo prie būsto pardavimų mažėjimo. 

Bet ar Kinijos valdovai nori ištverti kažką panašaus į ekonominį diskomfortą, kurį Volkeris sukėlė, siekdamas savo tikslų? Pasaulis gali apie tai sužinoti. 

Anglo namai yra jo pilis. Kinijoje namai yra daug daugiau. Būstas ne tik suteikia pastogę ir saugumą, bet ir yra užstatas, lizdas, spekuliacinė investicija, nuotakos kaina ir bilietas į gerą mokyklą. Būstas sudaro tris ketvirtadalius namų ūkio turtų, rodo Kinijos namų ūkių finansinė apklausa, kurią sudaro Kinijos mokslininkai. Tai sudaro didžiausią namų ūkių skolos dalį, kuri, praėjusio metų pabaigoje, vienu vertinimu, viršijo 70% BVP. Vietos valdžia gauna 30% savo pajamų, parduodama žemę vystytojams. Ir politikos formuotojai dažnai pasikliauja namų kūrimu, kad atgaivintų ekonomiką nuosmukio metu. 

Turtas neapsiriboja tik šiais pavidalais. Didelė būsto kaina dažnai lyginama su „dideliu kalnu“ (greta brangios sveikatos priežiūros ir švietimo) ir „pilku raganosiu“ (akivaizdi, bet nepastebėta rizika). Kovo mėnesį Kinijos bankų ir draudimo reguliuotojo vadovas Guo Shuqingas perspėjo, kad jei sumažės būsto kainos, žmonės, turintys daug nekilnojamojo turto, patirs ne tik „didelių nuostolių“, jie taip pat gali nukentėti dėl hipotekos, keldami pavojų bankams ir „ekonominį chaosą“. 

Vyriausybė nori, kad turtas atliktų kuklesnį vaidmenį. 

2016 m. gruodžio mėn. prezidentas Xi Jinpingas sakė, kad namai yra skirti „gyventi, o ne spekuliuoti“. 

Šią frazę pareigūnai dabar dažnai kartoja. 2019 m. komunistų partija paskelbė, kad nuosavybė nėra trumpalaikio ekonomikos skatinimo priemonė, liepos mėn. valdančiojo politinio biuro posėdyje pakartotas įsipareigojimas. 

Valdžios institucijos labiau žiūri į pilkąjį raganosį, bandydamos spręsti ekonomikos finansinį pažeidžiamumą. 

Praėjusiais metais reguliavimo institucijos apribojo hipotekos ir su turtu susijusių paskolų dalį, kurią bankai gali turėti. Jie taip pat įvedė „tris raudonas linijas“ žinomiems nekilnojamojo turto vystytojams, apribodami jų skolų dydį, palyginti su jų turtu, nuosavybe ir pinigais. 

Dabar, kai „Country Garden“ prezidentas, aukščiausios klasės kūrėjas, kalba apie savo tikslą „tapti žaliam“, jis kalba ne apie aplinką, o apie tai, kad būtų išvengta šių linijų. 

Linijų poveikis nekilnojamojo turto rinkai tampa vis ryškesnis. Naujų namų pardavimas 30 miestų, kuriuos stebėjo finansinių duomenų įmonė „Wind“, rugpjūtį sumažėjo 23%, palyginti su ankstesniais metais, liepos ir birželio mėn. Pardavimai taip pat buvo mažesni, nei tuo pačiu 2019 m. laikotarpiu prieš pandemiją (žr. Diagramą). 

„Nomura“ vadovas Lu sako, kad investuotojai turėtų pasiruošti „daug blogesniam nei tikėtasi augimo sulėtėjimui, didesniam paskolų ir obligacijų įsipareigojimų neįvykdymui ir galimam neramumui akcijų rinkoje“. 

Ar reguliatoriai mirktelės? Anksčiau politikos formuotojai skubiai palengvindavo nuosmukio metu nekilnojamojo turto apribojimus. Didelis būsto pardavimų ar kainų kritimas per kelis mėnesius tikriausiai „priverstų vyriausybę elgtis žvaliau“, - tvirtina Rosealea Yao iš konsultacinės bendrovės „Gavekal Dragonomics“. Tačiau A. Lu mano, kad lyderiams bus sunku pakeisti kursą. Jie viešai įsipareigojo laikytis griežtesnės politikos ir sukūrė biurokratinį impulsą. Šių metų pradžioje centrinė valdžia atleido pareigūnus pietiniame Šendženo mieste dėl to, kad tie nesugebėjo sutramdyti kainų. 

Šie apribojimai gali būti laikomi nauja vyriausybės rūpesčiu kurti „bendrą gerovę“. Neįperkamas būstas prieštarauja šiam tikslui. Trijų Kinijos akademikų-Guanghua Wan, Chen Wang ir Yu Wu-tyrimai parodė, kad būsto kaina sukelia apie 75% Kinijos turto nelygybės. Tai taip pat gali būti viena iš priežasčių, kodėl Kinijos šeimos dabar turi tiek mažai vaikų - ši tendencija vis labiau kelia nerimą vyriausybei. 

Siekdama paskatinti augimą, Kinija gali pabandyti statyti daugiau subsidijuojamų namų. Šiemet ji įsakė 40 miestų pastatyti beveik 1 mln. mažos nuomos būstų. Tačiau prireiks laiko, kad toks darbas būtų pradėtas pakankamu mastu, tuo tarpu Kinijos augimas susidurs su kitomis grėsmėmis. 

Paslaugų pramonės šakos gali nukentėti nuo pandemijų. Atsigaunant gamybai užsienyje, eksportas gali augti lėčiau. O išlaidos infrastruktūrai silpnės, jei vietos valdžia negalės parduoti tiek žemės būsto kūrėjams. Sunku įsivaizduoti, kad Kinija pastūmėtų dalykus beveik taip, kaip tai padarė Volkeris. Bet tada pats Volckeris nenumatė viso ekonominio skausmo, kuris gali kilti tą gražų šeštadienį. Sunkiai besiverčiantys Kinijos būsto kūrėjai ateinančiais mėnesiais gali rasti daug neparduotų objektų. Kur jie siųs raktus?" [1]

Lietuvoje irgi verta prisiminti, kad namai yra skirti „gyventi, o ne spekuliuoti“. Kitaip skandinavų bankų godumas, kurstant šį spekuliacijų laužą, gali visai sunaikinti pigiai ką nors pasamdyti Lietuvos miestuose. O gal tai ir yra skandinavų bankų tikslas - galutinai sunaikinti konkuruojantį su skandinavais Lietuvos ūkį? Kur žiūri Lietuvos reguliuotojai?

1.Red lines, grey rhinos and big mountains; Property. Date: Sept. 4, 2021 From: The Economist

Red lines, grey rhinos and big mountains; Property

 “Can China stabilise its property market and its economy at the same time?
OCTOBER 6TH 1979 was a beautiful Saturday in Washington. It was not the kind of day that augured wrenching change in economic policy. But on that date Paul Volcker, then chairman of America's central bank, announced a radical plan to quash persistent inflation. Before the battle was won, America's interest rates reached 20% and unemployment surpassed 10%. Car dealers sent him the keys to vehicles they could not sell, in coffins.
China is now facing its own "Volcker moment", according to Ting Lu of Nomura, a bank. The government's aim is not to curb an inflationary spiral (China's consumer prices are rising only modestly) but to break a vicious circle of property speculation and credit expansion. Regulators are making it harder for developers to raise money and for households to buy homes. The new rules have already pushed several property firms, including the country's biggest homebuilder, Evergrande, to the brink and contributed to a decline in home sales. But are China's rulers willing to endure anything like the economic discomfort that Volcker inflicted to achieve their goals? The world may be about to find out.
An Englishman's home is his castle. In China, a home is much more besides. As well as providing shelter and security, housing often serves as collateral, nest-egg, speculative investment, bride-price and ticket to a good school. Housing makes up three-quarters of household wealth, according to the China Household Financial Survey, a data set compiled by academics in China. It accounts for the biggest chunk of household debt, which by one estimate exceeded 70% of GDP at the end of last year. Local governments raise 30% of their revenue by selling land to developers. And policymakers often rely on homebuilding to revive the economy in downturns.
Property dons other guises, too. The high price of housing is often likened to a "big mountain" (alongside costly health care and education) and a "grey rhino" (an obvious but neglected risk). In March Guo Shuqing, the head of China's banking and insurance regulator, warned that if house prices were to drop, people holding multiple properties would not only suffer "huge losses", they might also fall delinquent on their mortgages, endangering the banks and leading to "economic chaos".
The government wants property to play a more modest role. In December 2016 President Xi Jinping said homes were for "living in, not for speculating", a phrase that officials now often repeat. In 2019 the Communist Party declared that property was not a tool for short-term economic stimulus, a commitment reiterated at a meeting of the ruling Politburo in July.
The authorities are facing the grey rhino more squarely by trying to tackle the industry's financial fragilities. Last year regulators capped the share of mortgages and property-related loans that banks may hold. They also imposed "three red lines" on prominent property developers, limiting the size of their debts relative to their assets, equity and cash. Now when the president of Country Garden, a high-end developer, talks of his aim to "turn green" he is not referring to the environment, but to keeping clear of those lines.
The impact of the curbs on the property market is becoming more stark. Sales of new homes in 30 cities tracked by Wind, a financial-data firm, fell by 23% in August compared with a year earlier, having fallen less sharply in July and June. Sales were also lower than in the same period of 2019, before the pandemic (see chart). Nomura's Mr Lu says investors should prepare for a "much worse-than-expected growth slowdown, more loan and bond defaults, and potential stockmarket turmoil."
Will the regulators blink? In the past, policymakers have been quick to ease property curbs in downturns. A big drop in house sales or prices over several months would probably "jolt the government into a more dovish stance", argues Rosealea Yao of Gavekal Dragonomics, a consultancy. But Mr Lu believes it will be hard for leaders to reverse course. They have publicly committed themselves to a tighter policy and created bureaucratic momentum behind it. Earlier this year the central government sacked officials in the southern city of Shenzhen for failing to tame prices.
The curbs can be seen as part of the government's new preoccupation with creating "common prosperity". Unaffordable housing conflicts with this aim. Research by three Chinese academics--Guanghua Wan, Chen Wang and Yu Wu--has found that the cost of housing causes about 75% of China's wealth inequality. It may also be one reason why China's families now have so few children, a trend that increasingly worries the government.
To shore up growth, China may try building more subsidised homes. It has ordered 40 cities to construct almost 1m low-rent housing units this year. But it will take time to ramp up such work on a sufficient scale. Meanwhile, China's growth will face other threats. Service industries may suffer from pandemic-related lockdowns. Exports may grow more slowly as manufacturing recovers abroad. And infrastructure spending will weaken if local governments cannot sell as much land to developers.
It is hard to imagine China pushing things nearly as far as Volcker did. But then Volcker himself did not foresee the full economic pain that would follow that beautiful Saturday. China's hard-pressed developers may find themselves with many unsold properties in the months ahead. Where will they send the keys?” [1]

In Lithuania, it is also worth remembering that houses are intended for "living, not speculating". Otherwise, the greed of Scandinavian banks, fueling this speculation fire, could completely destroy the cheapness of hiring someone in Lithuanian cities. Or is this the goal of Scandinavian banks - to permanently destroy the Lithuanian economy competing with the Scandinavians? Where do Lithuanian regulators look?

1.Red lines, grey rhinos and big mountains; Property. Date: Sept. 4, 2021 From: The Economist

DI „Oracle“; Informacinės technologijos

„„Databricks" turi milijardus pinigų ir turi didelių planų. "Labas, tik tikrinu. Ar galiu įdėti dar?" Perspektyvių startuolių bosus šiais laikais bombarduoja tokie tekstai. Ypač didelės lėšos labai skuba, kad paimtų techninio pyrago gabalėlį (žr. Diagramą kitame puslapyje). Tačiau vienas startuolio steigėjas, atrodo, gavo daugiau, nei kiti: Ali Ghodsi, „Databricks“ generalinis direktorius. Ir jis daugeliui pasakė „taip“. 

Rugpjūčio 31 d. bendrovė patvirtino, kad praėjus tik šešiems mėnesiams po 1 mlrd. dolerių finansavimo sandorio, ji surinko dar 1,6 mlrd. dolerių, įvertinant ją 38 mlrd. dolerių-10 mlrd. dolerių daugiau, nei po praėjusio turo. Tarp Silicio slėnio pažinčių šie skaičiai įtvirtina „Databricks“ kaip labiausiai paklausios šios valandos įmonės statusą. Greičiausiai programinės įrangos kūrėjas bus žinomas ir toliau. Vėliau šiais metais tikimasi surengti didžiausią visų laikų šios programinės įrangos įmonės pirminį viešąjį siūlymą (IPO)-didesnį, nei bet kas 2020 m. 

Kita vertus, kai kurie prognozuoja, kad „Microsoft“ gali ją nupirkti, kaip didžiausią, kada nors realizuotą, programinės įrangos sandorį. Kad ir koks būtų rezultatas, ažiotažas turi prasmės. Dirbtinio intelekto (DI) amžiuje duomenų bazės galėtų tapti tuo, kuo „Oracle“ ir jos duomenų bazės kadaise buvo įprastos korporacinės programinės įrangos pasaulyje: dominuojančia platforma, ant kurios kuriamos ir veikia programos. 

 „Databricks“ buvo įkurta 2013 m., kad būtų galima komercializuoti „Spark“-atviro kodo programinę įrangą, kuri apdoroja duomenis iš skirtingų šaltinių, kad išmokytų algoritmus, kurie vėliau tampa DI programų varikliais. Įmonė pridėjo funkcijų, įskaitant kodą, kuris palengvina kūrėjams programuoti sistemą ir valdyti jų darbo eigą, ir pasiūlė paketą, kaip debesies pagrindu teikiamą prenumeratos paslaugą. 

Tačiau „Databricks“ iš tikrųjų pakilo, tik pridėjus dar vieną komponentą, vadinamą „lakehouse“. Tai dviejų rūšių duomenų bazių, „duomenų saugyklos“ ir „duomenų ežero“ (taigi ir portmanteau), derinys. Abu jie istoriškai buvo atskirti dėl techninių apribojimų ir dėl to, kad jie tarnauja skirtingiems tikslams. 

Duomenų saugyklose gausu tiksliai apibrėžtų įmonių duomenų, leidžiančių įmonei pažvelgti į savo praeitį, pavyzdžiui, kaip pasikeitė jos pardavimai, vadinama „verslo žvalgyba“ (BI). 

Duomenų ežerai iš esmės yra visų rūšių duomenų, galinčių atskleisti įmonės ateitį, sąvartynas, įskaitant tai, ar tikėtina, kad pardavimas didės ar mažės. 

Tačiau šis atskyrimas tampa vis neefektyvesnis ir nereikalingas, aiškina Maxas Schiresonas iš „Battery Ventures“, investuotojas į „Databricks“. „Šiandien daryti BI ir DI skirtingose ​​sistemose yra kvaila“, - pažymi jis. Įmonės pasinaudojo tuo, ką siūlo „Databricks“, ypač dabartiniai operatoriai, susirūpinę dėl to, kad juos sutrikdys dirbtiniu intelektu paremtas startuolis. Amerikos plačiajuosčio ryšio tiekėjas „Comcast“ tai naudoja, norėdama leisti savo klientams balsu pasirinkti filmus; ABN Amro, Nyderlandų bankas, - rekomenduoti paslaugas; ir mados mažmenininkė „H&M“, siekdama optimizuoti tiekimo grandinę. „Databricks“ dabar turi daugiau, nei 5000 klientų, o metinės pajamos iš prenumeratos siekia 600 mln. dolerių-75% daugiau, nei praėjusių metų pabaigoje. 

Duomenų plytų mėtymas į snaigę 

Ponas Ghodsi nusitaikė dar aukščiau. „Galų gale visi duomenys turėtų būti„ Databricks “, - sako jis. Jis planuoja investuoti naujai surinktą kapitalą, kad toliau augtų ir taptų „Lakehouse“ sistemų lyderiu. Niekas neturėtų kaltinti J. Ghodsi, kuris kažkada dėstė informatiką Kalifornijos universitete Berklyje, dėl jo ambicijų. Tačiau jas realizuoti nebus lengva. Kitos firmos jau veržiasi į teritoriją. 

Jis tikriausiai galės atsisakyti trijų didelių debesų kompiuterijos paslaugų teikėjų: „Amazon Web Services“, „Google Cloud Platform“ ir „Microsoft Azure“. Nors jie turi daugiau, nei pakankamai, išteklių konkuruoti ir teikti integruotus DI paketus, jie turi vieną didelę problemą. Įmonės vis labiau nenori saugoti visų savo duomenų viename debesyje, bijodamos, kad jos užstrigs su vienu pardavėju. Vietoj to jos renkasi produktus, tokius kaip „Databricks“, kurie veikia per kelis debesis. 

„Snowflake“ yra kita istorija. Ji taip pat stato „Lakehouse“. Taip pat laikomasi kitokio požiūrio. Nors „Databricks“ prideda BI prie savo DI platformos, „Snowflake“, užaugusi duomenų saugyklų pasaulyje, prideda DI prie savo debesų pagrindu veikiančio BI paketo, o tai reiškia, kad jų atitinkami produktai vis labiau sutaps. Kai didžioji dalis „Databricks“ kodo yra atvirojo kodo, „Snowflake“ kodas yra patentuotas. Ir nors „Databricks“ dažniausiai laikosi „nusileiskite ir išplėskite“ strategijos, pagal kurią nedideli programinės įrangos sandoriai išauga į didesnius, „Snowflake“ praktikuoja įprastesnį pardavimo iš viršaus į apačią modelį, kuris nuo pat pradžių orientuojasi į didelius sandorius. Visa tai paskatins kovą per ateinančius kelerius metus. 

Tačiau tai gali būti grubiai nutraukta, jei „Microsoft“ nupirks „Databricks“. Ši didžioji programinės įrangos įmonė jau yra viena iš „Databricks“ investuotojų ir glaudžiai bendradarbiauja su ja. Be kitų dalykų, „Azure“ siūlo „Databricks“ platformos  versiją ir „Microsoft“ naudoja jos pavadinimą, pristatydamas savo strategiją, o tai retai daro su kitomis įmonėmis. Tai gerai tiktų. Savo esme „Microsoft“ vis dar yra bendrovė, parduodanti įrankius, skirtus programuotojams rašyti programas ir platformas, kuriose jas paleisti.  

„Databricks“ yra ir papildymas, ir strateginė grėsmė: ji leidžia duomenims, o ne žmonėms rašyti kodą.  

Kai kurių analitikų teigimu, „Databricks“ IPO nėra skirta viešai parduoti bendrovę, bet tam, kad būtų nustatyta kaina, kad kažkur būtų galima pradėti derybas. Tačiau kompaniją supantis ažiotažas gali sužlugdyti tokius planus. Dabar „Snowflake“ vertė yra apie 90 mlrd. Jei „Databricks“ IPO pranoksta „Snowflake“, jos prašoma kaina gali būti į šiaurę nuo 100 mlrd. Ir kaip „Pinterest“, socialinės žiniasklaidos įmonė, kurią „Microsoft“ svarstė pirkti šiais metais, ji gali tapti per brangi net ir įmonei, kuri yra vertinama, kaip didžiausia pasaulyje programinės įrangos įmonė. “[1]

1. The Oracle of AI; Information technology.
Date: Sept. 4, 2021
From: The Economist

The Oracle of AI; Information technology

"Flush with billions, Databricks has momentum and big plans.

"HI, JUST CHECKING in. Can I put in some more?" The bosses of promising startups are bombarded by such texts these days. Big funds in particular are falling over themselves to grab a piece of the tech pie (see chart on next page). Yet one founder seems to have received more than his fair share of pitches: Ali Ghodsi, the chief executive of Databricks. And he has said yes to many. On August 31st the company confirmed that, only six months after a $1bn financing deal, it had raised another $1.6bn, valuing it at $38bn--$10bn more than after the previous round. Among the Silicon Valley cognoscenti, these numbers cement Databricks' status as the most hyped company of the hour.

The software-maker is soon likely to be known farther afield. Later this year it is expected to stage the largest-ever initial public offering (IPO) of a software firm--larger than that in late 2020 of Snowflake, its most serious rival. Alternatively, some predict, it could be snapped up by Microsoft in the largest ever software takeover. Whatever the outcome, there is substance to the hype. Databricks could become, in the age of artificial intelligence (AI), what Oracle and its databases once were in the world of conventional corporate software: the dominant platform on top of which applications are built and run.

Databricks was founded in 2013 to commercialise Spark, a piece of open-source software that processes reams of data from different sources to train algorithms which then become the engines of AI applications. The firm added features, including code that makes it easier for developers to program the system as well as manage their workflow, and offered the package as a cloud-based subscription service.

Yet Databricks only really took off when it added another component called "lakehouse". It is a combination of two sorts of databases, a "data warehouse" and a "data lake" (hence the portmanteau). Both have historically been separate because of technical constraints and because they serve different purposes. 

Data warehouses are filled with well-defined corporate data that allow a firm to look into its past, for instance at how its sales have evolved, something called "business intelligence" (BI). 

Data lakes are essentially a dumping ground for all sorts of data that can reveal a firm's future, including whether sales are likely to go up or down. 

Yet this separation is increasingly inefficient and unnecessary, explains Max Schireson of Battery Ventures, an investor in Databricks. "Doing BI and AI in different systems today is kind of stupid," he notes.

Firms have jumped on what Databricks offers, in particular incumbents worried about being disrupted by an AI-driven startup. Comcast, an American broadband provider, uses it to allow its customers to use their voice to select movies; ABN Amro, a Dutch bank, to recommend services; and H&M, a fashion retailer, to optimise its supply chain. Databricks now claims more than 5,000 customers and annualised subscription revenue of $600m--75% more than at the end of last year.

Throwing Databricks at Snowflake

Mr Ghodsi has set his sights even higher. "Ultimately, everything data should be on Databricks," he says. He is planning on investing the newly raised capital to keep growing and become the leader in lakehouse systems. Nobody should fault Mr Ghodsi, who once taught computer science at the University of California, Berkeley, for his ambitions. Yet realising them will not be easy. Other firms are already pushing into the territory. He will probably be able to fend off the three big cloud-computing providers: Amazon Web Services, Google Cloud Platform and Microsoft Azure. Although they have more than enough resources to compete and provide integrated AI packages, they share one big problem. Firms increasingly prefer not to store all their data in a single cloud, fearing they will get stuck with one vendor. Instead, they opt for products, such as Databricks', that run across several clouds.

Snowflake is a different story. It, too, is building lakehouses. It is also taking a different approach. Whereas Databricks is adding BI to its AI platform, Snowflake, which has grown up in the data-warehouse world, is adding AI to its cloud-based BI package, meaning that their respective products will increasingly overlap. Whereas most of Databricks' code is open-source, Snowflake's is proprietary. And whereas Databricks has mostly stuck to a "land-and-expand" strategy, whereby small software deals grow into bigger ones, Snowflake practises a more conventional top-down sales model that focuses on big deals from the start.

All this will make for a battle over the next few years. But it could be rudely interrupted if Microsoft snaps up Databricks. The software firm is already one of Databricks' investors and co-operates closely with it. Among other things, Azure offers a version of Databricks' platform and Microsoft uses its name in presentations about its strategy, something it rarely does with other firms. It would be a good fit. At its core, Microsoft is still a company selling tools for developers to write applications and platforms to run them on. 

And Databricks represents both a complement and a strategic threat: it lets data, rather than people, write the code.

Databricks' IPO is not meant to take the firm public, according to some analysts, but to put a price on it, so that negotiations can start somewhere. But the hype surrounding the company could thwart such plans. Snowflake is now worth about $90bn. If Databricks' IPO outdoes Snowflake's, its asking price may well be north of $100bn. And like Pinterest, a social-media firm which Microsoft considered buying earlier this year, it may become too pricey even for a company as loaded as world's biggest software firm." [1]

1. The Oracle of AI; Information technology.
Date: Sept. 4, 2021
From: The Economist

Kelias į sugebančias daugintis mašinas

 "Per visą istoriją kūrybingi žmonės-inžinieriai siekė įkvėpimo tarp biologinio pasaulio artefaktų. Leonardo da Vinci suprojektavo skraidančias mašinas, povandeninius laivus ir tankus, atsižvelgdamas į paukščius, žuvis ir vėžlius. Šiandien dirbtiniai neuroniniai tinklai - kompiuterinė architektūra, tiesiogiai įkvėpta gyvūnų nervų sistemos yra pažangiausias mašininio mokymosi bruožas, tačiau nė viena iš šių programų nepatenka į gilią biologijos struktūrą - greičiausiai būsimos kūrybos švyturį. 

Kaip savo naujausioje knygoje „Kas yra gyvenimas?“ aiškina Nobelio premijos laureatas biologas Paulas Nurse'as, gili gyvenimo struktūra yra fizinių vienetų (ląstelių ar organizmų), galinčių daugintis, egzistavimas, leidžiantis nedideles variacijas. Šie ingredientai - dauginimasis ir kitimas - kartu skatina evoliuciją natūralios atrankos būdu. Jie sukuria įvairią populiaciją, kuri gali išgyventi pokyčius ir išnaudoti naujas galimybes. 

Nepaprastai panašūs triukai, dirbantys skirtingais mastais, yra daugelio kitų pagrindinių biologinių procesų pagrindas. Embrionai iš atskirų ląstelių virsta brandžiais organizmais po kelių augimo etapų (žmonėms - keliasdešimt), kur kiekvienas etapas šiek tiek skiriasi nuo ankstesnio. Taigi apvaisinto kiaušinio palikuonys ilgainiui apima širdies, kepenų ir smegenų ląsteles. „Tinkama“ ląstelė atsiranda, reaguojant į signalus savo vietinėje fizinėje ir cheminėje aplinkoje, vadovaujantis miniatiūrine evoliucija. 

Nors jis dirbo su lygtimis ir diagramomis, o ne meniniais piešiniais, Johnas von Neumannas buvo vizualus šiuolaikinis inžinierius da Vinčio lygyje. Mirdamas 1957 m., būdamas 54 -erių, von Neumannas dirbo ties labai svarbiu naujau projektu. Jo nebaigtas rankraštis, kurį redagavo Arthuras Burnsas į knygą „Savęs dauginimosi automatų teorija“, yra monumentaliai įspūdingas. Jame jis pateikia tikslius objektų, kuriuos jis pavadino „universaliais replikatoriais“, matematinius modelius. Jie susideda iš trijų pagrindinių dalių: mašina A, kuri gali surinkti išteklius ir surinkti iš jų daiktus pagal programą, programa B, kuri nurodo A, kaip gaminti norimus daiktus, ir pagrindinė programa C, kuri nurodo A, kaip gaminti A + B + C. Von Neumannas pateikė griežtą, išsamų tokio tipo sistemos, veikiančios, atpažįstamai supaprastinant realų pasaulį, projektą. 

Techniškai tai būtų automatas atsitiktinai išsibarsčiusių gabalų vonioje, gabalų, kuriuos jis gali surasti. Naudodamiesi šiuolaikinėmis technologijomis, iš esmės galėtumėte išplėsti jo dizainą, kad sukurtumėte hibridinį 3D spausdintuvą/kompiuterinę sistemą, kuri surenka medžiagą norimam daiktui sukurti ir jos kopiją. Į sąmoningą programavimą ar laisvą kokybės kontrolę nebūtų sunku įtraukti kitą slaptą gyvenimo sudedamąją dalį - tai yra variaciją. Mokslininkams įvaldžius molekulinių mašinų kūrimo meną pagal DNR užkoduotus planus, von Neumanno vizija priartės prie praktiškumo. 

Verta prisiminti, kad jo ankstyvieji kompiuteriniai dizainai, kilę iš vakuuminių vamzdžių eros, taip pat pranoko turimas technologijas. 

 

Savarankiškai atsigaminančios mašinos galėtų atskleisti eksponentinio augimo galią ir taip sudaryti sąlygas drąsiems inžineriniams projektams. 

 

Tokie projektai gali pasiekti mokslinės fantastikos svajonę apie teraformuojamus astronominius kūnus. Svarbiausia, įkūnydami gilią biologijos struktūrą, jie panaikintų skirtumą tarp gyvybės ir ne gyvybės“. [1]

Kadangi egzistuojantys gyvi organizmai jau turi eksponentinio augimo galią, tai selekcijos būdu sukūrus organizmus, pritaikytus tai aplinkai, kuri yra astronominiuose kūnuose, kuriuos norime teraformuoti, galima užsiimti teraformavimu jau dabar.

1. REVIEW --- Wilczek's Universe: The Road to Self- Reproducing Machines
Wilczek, Frank.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y. [New York, N.Y]. 04 Sep 2021: C.4.

The Road to Self- Reproducing Machines

 

"Throughout history, creative human engineers have taken inspiration from artifacts of the biological world. Leonardo da Vinci designed flying machines, submarines and tanks with birds, fish and tortoises in mind. Today, artificial neural nets, a computer architecture directly inspired by animal nervous systems, are the cutting edge of machine learning. But none of those applications get to the deep structure of biology -- likely a beacon of future creativity.
As the Nobel Prize-winning biologist Paul Nurse explains in his recent book "What is Life?," the deep structure of life is the existence of physical units (cells or organisms) that can reproduce themselves, allowing small variations. Those ingredients -- reproduction and variation -- together drive evolution by natural selection. They generate a diverse population that can survive changes and exploit new opportunities.
Remarkably similar tricks, working on different scales, underlie many other key biological processes. Embryos develop from single cells into mature organisms after several stages of growth (in humans, a few dozen), where each stage differs a little from the previous. Thus, the fertilized egg's diverse progeny eventually includes heart, liver and brain cells. The "right" kind of cell emerges in response to signals in its local physical and chemical environment, in a kind of guided miniature evolution.
Though he worked in equations and diagrams rather than artistic renderings, John von Neumann was a visionary modern engineer on the level of da Vinci. At the time of his death in 1957, at the age of 54, von Neumann was well into a major new project. His unfinished manuscript, edited by Arthur Burns into the book "Theory of Self-Reproducing Automata," is monumentally impressive. In it, he gives precise designs for mathematical models of objects he called "universal replicators." They consist of three basic parts: a machine A that can gather resources and assemble things following a program, a program B that instructs A how to make desired products, and a master program C that instructs A how to make A + B + C.
Von Neumann provided a rigorous, detailed design for a system of this kind operating within a recognizable simplification of the real world. Technically, it would be a cellular automaton within a bath of randomly scattered pieces that it can scavenge for parts. Exploiting modern technologies, you could in principle elaborate on his designs to make a hybrid 3D printer/computer system that collects material to build something you want plus a copy of itself. It wouldn't be hard to incorporate life's other secret ingredient -- that is, variation -- either by deliberate programming or by loose quality control.
As scientists master the art of making molecular machines according to plans encoded in DNA, von Neumann's vision will get closer to practicality. It's worth remembering that his early computer designs, which date from the era of vacuum tubes, likewise outstripped available technology.
Self-reproducing machines could unleash the power of exponential growth, thus enabling audacious engineering projects. They might bring the science-fiction dream of terraforming astronomical bodies within reach. Most profoundly, by embodying biology's deep structure, they would blur the distinction between life and non-life." [1]

Since existing living organisms already have the power of exponential growth, it is possible to engage in terraformation now by selecting organisms adapted to the environment that is present in the astronomical bodies we want to terraform.

1. REVIEW --- Wilczek's Universe: The Road to Self- Reproducing Machines
Wilczek, Frank.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y. [New York, N.Y]. 04 Sep 2021: C.4.

Klikos ir specialios interesų grupės priima įstatymus, kurie riboja konkurenciją ir neleidžia keistis

 "1982 metais ekonomistas Mancuras Olsonas paskelbė „Tautų kilimą ir nuosmukį“, kuriame teigė, kad kiekvienoje visuomenėje klikos ir specialios interesų grupės priima įstatymus, kurie riboja konkurenciją ir neleidžia keistis. Jo pavyzdžiai buvo Didžiosios Britanijos profesinės sąjungos, kurios 1978–1979 m. veiksmingai uždarė didžiąją šalies dalį, ir Japonija Tokugawos laikais, kurią daugiausiai valdė prekybos gildijos.“ [1]

Kai LTSR valdę rusai pasitraukė iš Lietuvos, valdžios vakumą užpildė privilegijuotųjų klika, susiformavusi komunistinėje ir KGB aplinkoje bei diriguojama Landsbergių.

1. Is Stifling Mobility --- Prosperous cities are using zoning restrictions and environmental regulations to keep home prices high, shutting out newcomers who could benefit from economic opportunity.
Glaeser, Edward; Cutler, David.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y. [New York, N.Y]. 04 Sep 2021: C.3.