Месяц: Март 2026

Комиссии взлетели выше 50%, но маркетплейсы пока не трогают. Чего не скажешь о каргоимпортёрах и налоговых оптимизаторах.

Lenovo представила необычную концепцию ноутбука — Modular AI PC. Это устройство с двумя экранами, съёмной клавиатурой и возможностью менять порты без выключения системы.

В основе — 14-дюймовый корпус. Второй экран по умолчанию крепится на крышке При необходимости его можно переставить на место клавиатуры или установить сбоку, как дополнительный монитор. Экран поддерживает горизонтальное и вертикальное положение. Клавиатура полностью снимается и может подключаться через контакты или по Bluetooth.

Также ноутбук поддерживает замену портов. Можно быстро установить модули с USB-C, USB-A или HDMI. В будущем возможны и другие варианты, например Ethernet.

Технические характеристики компания пока не раскрывает. Вот только Lenovo не планирует выпускать эту модель в продажу.

Технические характеристики и дизайн устройства пока не раскрыли.

Благодаря практически мгновенной связи и взаимозависимым глобальным цепочкам поставок национальные экономики все чаще синхронно реагируют на одни и те же подъемы и спады. Это резкое изменение по сравнению с большей частью XXI века, когда экономика в основном страдала от потрясений только в соседних странах.

Это мы и обнаружили в исследовании, опубликованной в журнале Economic Letters, в которой рассчитывались показатели экономической связи, используя данные о валовом внутреннем продукте 70 стран за последние 60 лет. Вместе с коллегами-экономистами Юнсоном Ханом и Дэвидом Линдеквистом мы выяснили, что физическое расстояние действительно стало менее важным, чем раньше, особенно в отношении степени взаимосвязи стран друг с другом.

В частности, мы измерили, в какой степени страны обнаружили синхронизацию экономических циклов — традиционных периодов подъема и спада в экономике. Например, в какой степени резкий подъем в производстве в Германии влияет на доходы в Соединенных Штатах?

Нас интересовало, изменилась ли со временем взаимосвязь между расстоянием и экономической корреляцией.

Мы обнаружили, что в период с 1960 по 1999 год экономические циклы носили ярко выраженный локализованный характер. Иными словами, экономика страны гораздо чаще подвергалась влиянию потрясений в соседних странах, чем в странах, находящихся далеко. Например, на экономику США экономические условия в Канаде или Мексике оказывали большее влияние, чем экономические условия в Великобритании или Южной Корее.

Этот вывод не удивителен и хорошо согласуется с многочисленными экономическими исследованиями, показывающими, что страны чаще торгуют с соседними странами и что объем торговли между двумя странами является значимым фактором, определяющим синхронность их циклов.

Однако мы обнаружили, что эта взаимосвязь между физическим расстоянием и экономической корреляцией начала нарушаться после 2000 года. В частности, за последние 20 лет не было обнаружено статистически значимой связи между географическим расстоянием между двумя странами и степенью синхронности доходов в этих двух странах — того, что экономисты называют их экономической ковариацией.

Почему это важно

В конце 1990-х и начале 2000-х годов ряд экономистов, включая Фрэнсис Кэрнкросс и Томаса Фридмана, популяризировали идею о том, что новые технологии, такие как интернет и массовые перевозки в контейнерах, привели к исчезновению расстояний, и что наша новая жизнь будет все более глобализированной. Они представляли себе будущее, в котором новые технологии повлияют не только на то, как производятся товары — например, глобальные цепочки поставок — но и на то, как мы работаем и живем.

Подобные теории были встречены исследователями с некоторым скептицизмом в то время, и не все предсказания сбылись. Например, связь между расстоянием и торговыми потоками оказалась весьма устойчивой. Даже сегодня двумя главными торговыми партнерами США остаются Канада и Мексика. И достаточно взглянуть на цены на жилье в крупных городах США, чтобы убедиться, что физическое местоположение по-прежнему высоко ценится большинством людей.

Однако исследование показывает, что по крайней мере некоторые из популярных прогнозов о глобализированной экономике могут сбыться. Например, мировая экономика, по-видимому, сделала страны весьма восприимчивыми к глобальным, а не локальным, потрясениям.

Это стало очевидным для миллионов людей во время пандемии, когда проблемы в цепочках поставок ощущались по всему миру, что впоследствии привело к глобальному росту цен. В результате обсуждения экономической и торговой политики США все больше сосредотачивались на потенциальной уязвимости к внешним потрясениям. Действительно, новым модным словосочетанием во время администрации Байдена стало «устойчивость цепочек поставок».

Чего мы не знаем

Наша работа свидетельствует о том, что деловые циклы и экономические потрясения за последние пару десятилетий приобрели более глобальный характер. Многие из основных экономических событий 1960-2000 годов, такие как кризис сберегательных и кредитных учреждений 1980-х годов или азиатский валютный кризис 1997 года, имели преимущественно локальные последствия. Но в последнее время основные экономические события последних двух десятилетий, такие как финансовый кризис 2008 года, имели гораздо более глобальные последствия.

Нам неизвестно, продолжится ли эта тенденция, приведя к новой эре, в которой большинство мировых экономик будут развиваться синхронно. Или же новый поворот к экономическому национализму приведет к развороту, в результате которого экономики — и экономические потрясения — снова станут более локализованными.

Сообщение Короткие дороги: как глобализация повлияла на физические расстояния появились сначала на Идеономика – Умные о главном.

Samsung недавно объявила о планах преобразовать все свои производственные площадки по всему миру в «фабрики, управляемые искусственным интеллектом». Всё должно произойти уже к 2030 году.

Ключевую роль сыграют ИИ-агенты — технология, способная не только анализировать данные, но и самостоятельно планировать действия для достижения конкретных целей, пишут СМИ.

Компания планирует расширять использование промышленных роботов. Их разделят на три типа: роботы для управления производственными линиями, роботы для перевозки материалов и роботы для сборки техники. Отдельное внимание уделяется человекоподобным моделям, которые смогут выполнять «более сложные задачи».

Одним из таких решений может стать робот RB-Y1 от Rainbow Robotics, в которой Samsung увеличила свою долю.

В честь Всемирного дня слуха Яндекс запустила необычную акцию. 3 марта голосовой помощник Алиса в «Яндекс Станциях» будет отвечать на некоторые команды шепотом. Это часть благотворительного проекта.

Его цель — привлечь внимание к проблемам глухих и слабослышащих людей. Если сказать Алисе «Привет» или «Спасибо», она ответит тихо, но разборчиво. Также помощница расскажет, как сохранить слух, и предложит перейти на специальную страницу проекта. Там можно узнать больше о том, как живут люди с нарушениями слуха, и помочь тем, кто в этом нуждается.

На сайте проекта представлены три проверенные благотворительные организации: «Я тебя слышу», «Счастье слышать!» и «Со-единение». Эти фонды помогают детям и взрослым с особенностями слуха.

Яндекс

Пользователи могут оформить разовое или регулярное пожертвование в пользу любого из фондов или перевести деньги в «общую копилку». Тогда сумма разделится поровну между всеми участниками.

Кроме того, на странице проекта есть полезная информация: факты о слухе, советы по профилактике и даже тест на остроту слуха.

Акция продлится один день, но страница проекта останется доступной для всех, кто хочет помочь или просто узнать больше.

Если бы перед вами стояла задача подготовить будущего автора бестселлеров, как бы вы поступили?

Скорее всего, вы бы начали с людей юного возраста, выискивая первые признаки таланта. Вероятно, сразу же укрепили бы природный талант, отправляя протеже на писательские мастер-классы и к частным репетиторам. Стоило бы заполнить его полки книгами, удостоенными Пулитцеровской премии, побуждать читать классику, ускорить получение степени по английской литературе. Так прокладывается путь к публикациям.

Чего вы, вероятно, точно не стали бы включать в список, так это оттаивающий участок арктической почвы.

Будучи молодым ученым-экологом, Дэвид Эпштейн проводил дни, склонившись над участком вечной мерзлоты, отслеживая выбросы углерода, образующиеся в результате таяния. Когда я спросила его об этих годах, он рассмеялся. «Я тогда готовился стать обычным ученым».

В той обстановке ничто не предвещало прямого пути к успеху в журналистике, но всего несколько лет спустя Эпштейн устроился в Sports Illustrated, быстро продвинувшись по карьерной лестнице, и стал самым молодым штатным автором журнала. Оттуда он начал исследовать нестандартные аспекты человеческой деятельности, что и вдохновило его на написание первой книги-бестселлера «Спортивный ген».

Если вам нравятся благостные истории успеха, то это именно такой финал: выпускник естественных наук открывает истинное призвание, становится звездным репортером и автором бестселлеров. Конец фильма.

Нам нравится такой подход, потому что он оберегает любимые мифы об успехе. Мы считаем, что Эпштейн мог бы растратить свои таланты, если бы не определился с истинным путем до того, как истекло время.

Но для Эпштейна эта версия совершенно не соответствует действительности.

По его словам, участки с вечной мерзлотой дали ему преимущество, которое невозможно было предугадать. Те навыки, что были неотъемлемой частью работы в области экологии, обеспечили ему конкурентное преимущество в редакции новостей.

«Можно взять что-то, что считается обычным делом в одной среде, — считает он, — и перенести в другое место, где это будет восприниматься как изобретение».

Эпштейн отличался свежим, непривычным взглядом на вещи. Он понял, что, соединяя воедино разрозненные элементы различных дисциплин, он может найти решения, которые упускают из виду узкоспециализированные специалисты — именно это стало отправной точкой для его второго бестселлера «Диапазон: почему универсалы преуспевают в специализированном мире» (Range: Why Generalists Triumph in a Specialized World).

В книге «Диапазон» прослеживается путь становления звездных спортсменов через олимпийские тренерские программы, военные академии и лаборатории Силиконовой долины, развеиваются мифы о мастерстве. Он также рассказывает о среде, в которой чаще всего рождаются открытия: там, где можно проявлять любопытство.

Если мастерство — это вопрос одной лишь дисциплины, то его было бы достаточно легко преподавать. Вместо этого Эпштейн обращает внимание на окружающий мир, предлагая нам взглянуть на успех глазами ученого-эколога: как на экосистему.

Лидеры отстают

Одно дело — смириться с тем, что автор может попасть в списки бестселлеров окольными путями. Но попробуйте представить такой же подход в отношении к олимпийским пьедесталам и залу Нобелевской премии. На этих аренах границы ничтожны, самая минимальная разница определяет все, а мастерство требует долгой выдержки. В торжественных храмах человеческого мастерства мы представляем время как постоянно уменьшающийся ресурс. Ранняя приверженность делу и непрерывная сосредоточенность кажутся непреложной истиной.

Эта логика лежит в основе систем развития талантов, которые нацелены почти исключительно на раннее выявление, отбор и специализацию. Чем раньше вы сможете определить лучшие кадры, тем выше шансы на воспитание высокоэффективных специалистов. Талант проявляется рано, развивается и никогда не пропадает. Это четкая схема, которая легко вписывается в инфраструктуру будущего успеха.

Одна небольшая проблема.

Когда исследователи обобщили данные объединенной группы из примерно 35 000 выдающихся личностей, они обнаружили, что на начальном этапе будущие лидеры были не в первых рядах. В недавно опубликованном исследовании были повторно проанализированы наборы данных, включающие олимпийцев, лауреатов Нобелевской премии и музыкантов мирового класса, отслеживая траектории развития лучших из лучших. Как оказалось, они часто отставали на начальном этапе.

Если вы хотите лишить ребенка шансов когда-нибудь стать лучшим в своей области, то, похоже, надежный способ — это попытаться сделать из него вундеркинда.

Эпштейн в книге отметил эту закономерность: лучшие индикаторы будущих выдающихся результатов часто скрываются за нелинейными историями развития спортсменов. Среди его источников была Челси Уорр, ведущий стратег по развитию спортивных достижений, ранее работавшая в UK Sport, где она перестроила системы развития спортсменов перед Олимпийскими играми 2012 года в Лондоне. Она выделила два типа начинающих спортсменов. К первому относятся быстро прогрессирующие, 12-летние, доминирующие в соревнованиях своей возрастной группы. А вторые, напротив, развиваются медленно, держатся где-то посередине, либо между скачками роста, либо перескакивая с одного вида спорта на другой, прежде чем достичь совершенства гораздо позже.

На отборочных испытаниях и в спортивных клубах отбирают самых перспективных игроков, а всех остальных оставляют на произвол судьбы. Цель отбора — диагностика, выявление потенциала. На практике же ранний отбор означает, что ресурсы отдаются лидерам, а шансы на то, чтобы догнать их, значительно снижаются.

«Если мы заранее исключаем людей, которые не показывают отличные результаты в самом начале, то нет шансов, что они раскроются позднее», — поясняет Эпштейн.

И все же некоторым удается. Проанализировав спортивные рекорды, Уорр обнаружила, что большинство чемпионов не были похожи на бесспорных фаворитов, когда им было 12, даже несмотря на то, что все механизмы системы были настроены в пользу тех, кто таковыми являлся.

Поэтому она решила изменить систему. Она настояла на расширении возможностей для входа в программы олимпийской подготовки, что, по ее мнению, даст возможность тем спортсменам, чей потенциал развивается позднее. Вместо того чтобы продолжать полагаться на ограниченные, крайне ненадежные критерии, она выступала за смягчение возрастных ограничений и создание возможностей для тех, чей потенциал раскрывается позднее, чтобы они могли присоединиться к системе или даже вернуться после перерыва.

Люди с быстрым прогрессом добиваются успеха в рамках систем, специально разработанных для них. Однако есть те, чей прогресс происходит медленно, они преуспевают, несмотря на то, что не вписываются в систему, и успех приходит к ним с гораздо большей вероятностью. Эта закономерность проявляется не только в спорте.

Лауреаты Нобелевской премии часто показывают худшие результаты по сравнению с коллегами на ранних этапах карьеры: они публикуют меньше статей и получают должности позже. Они переключаются между областями знаний, сотрудничают с более широким кругом лиц и в процессе учатся лучше решать проблемы. В краткосрочной перспективе это ставит их в невыгодное положение. Но в долгосрочной перспективе та же тенденция приносит свои плоды, если им все же удается пройти через систему.

Нам необходимо иное представление о том, как выглядит успех на этапе формирования. Системы, оптимизированные для достижения высоких результатов на ранних этапах, по определению являются механизмами подавления всего, что развивается в более длительной перспективе. Они исключают более сложные и извилистые траектории развития, которые наиболее надежно предсказывают будущие успехи, ставят в невыгодное положение тех, кто мог бы стать выдающимся, если бы им дали время.

И есть еще одна вещь, которую мы все время оцениваем неверно, когда рассуждаем о мастерстве и успехе. Это время.

Прекрасный тому пример — это правило 10 000 часов, которое обещает верный успех с минимальными усилиями. Эпштейн давно опроверг его в своей книге, и с тех пор эмпирические опровержения только накапливаются. И все же миф продолжает существовать, потому что подпитывает упрощенные представления об успехе.

Мы беспокоимся о потерянном, потраченном впустую времени и кажущейся невозможности наверстать упущенное. При этом стремимся избежать медленных, исследовательских процессов, которые не приносят очевидной и немедленной пользы. Специализируйтесь на раннем этапе, считайте часы, все время повторяйте, и мастерство станет математически неизбежным.

Только вот учит не время, учимся мы сами.

Преимущество смежного опыта заключается в том, что он формирует ментальную модель не только отдельной задачи, но и того, как система работает в целом. Его нелегко измерить или втиснуть во временные рамки, но с течением времени он позволяет выигрывать, потому что миры, в которых мы живем — социальный, профессиональный и физический — вознаграждают не столько повторение, сколько разумную адаптацию.

Когнитивные и сенсомоторные функции благодаря эволюции развивались под давлением непредсказуемой земной среды. Именно поэтому организмы с интеллектом и способностью к обучению могут взаимодействовать с неопределенностью. У человека эту работу берет на себя в значительной степени гиппокамп, центральный узел мозга, отвечающий за обучение и память. Он создает множество вариантов реальности — что было, что есть и что может быть — используя пространственные и схожие представления для обобщения во времени и контексте. Это позволяет нам гибко переосмысливать прошлый опыт для моделирования будущего, с которым мы никогда непосредственно не сталкивались.

Гиперспециализация нарушает этот механизм. Заимствуя термин из машинного обучения, можно сказать, что она приводит к переобучению. Разум и тело становятся чрезвычайно эффективными в решении одной проблемы, используя одни и те же инструменты, в одинаковых условиях, теряя при этом гибкость в других областях.

Проблема в том, что это не всегда заметно на первый взгляд. Например, у пациентов узкоспециализированных кардиохирургов осложнений меньше, чем у их коллег с более общими профессиональными навыками. Кажется, что это — хорошая новость. Но стоит учесть, что эти специалисты чаще проводят ненужные процедуры и чаще не принимают во внимание свежие данные, если они противоречат необходимости медицинского вмешательства, на котором они специализируются. Эпштейн иронично объясняет это так: «Вероятность осложнений при операции, которая вам не была нужна, гораздо ниже».

Феномен, когда экспертные знания становятся ловушкой, называется когнитивной фиксацией. Мозг, тренированный в жестких рамках, эффективно подгоняет задачу под шаблон. Он видит несколько подсказок и дополняет остальное, опираясь на предыдущий опыт, отбрасывая альтернативные возможности. Это замечательно, если вы играете в одну и ту же игру, но это проигрышная стратегия, и потенциально даже опасная, если задача меняется. Но большинство так и делают.

Именно с этим Эпштейн сталкивался в работе с хирургами: мозги, которые блестяще реагируют на признаки, на которых они были обучены, но затем начинают спорить с реальностью, когда что-то меняется.

И мозг, и разные системы стремятся использовать то, что уже выглядит многообещающим, часто в ущерб исследованию того, что просто интересно, неясно или не дает готового ответа. На протяжении большей части эволюции второй подход служил нам на пользу, потому что исследование было обязательным процессом. Но мы, современные люди, можем обойтись и без него, и нас активно поощряют к этому почти в каждой формальной системе достижения высоких результатов.

Медленный прогресс

Если лауреаты Нобелевской премии — это те, кто не показывал быстрых результатов, то интересно изучить механизмы в академической карьере, аналогичные тем, что выявила Уорр в спорте. Эпштейн указывает, где этот механизм наиболее очевидно дает сбой: работа Артуро Касадеваля, исследователя инфекционных заболеваний, чья миссия — изменить академическую культуру изнутри. Касадеваль и его коллега Феррик Фанг опубликовали статью, в которой анализируется сверхконкурентная погоня за финансированием исследований. Такие организации, как Национальный Институт здоровья, рассылают заявки на гранты постоянно меняющемуся составу экспертов, которые читают, оценивают и затем ранжируют заявки. Карьера зависит от тонких градаций между показателями.

Если какая-то заявка является междисциплинарной, то тем менее вероятно, что она получит финансирование. В этом сегменте идей краткосрочный успех в привлечении финансирования и долгосрочная интеллектуальная отдача тянут в противоположных направлениях. Более того, оказалось, эксперты могут надежно оценить только 10-20% самых неудачных заявок. После отсеивания явно провальных проектов их результаты ничем не лучше подбрасывания монеты. В результате получается академический аналог проблемы отсева, описанной Уорр.

Если эксперты достаточно хорошо умеют выявлять неудачные проекты, но практически не способны ранжировать остальные, то, по мнению Касадеваля, стоит прекратить эту практику. Это означало бы отсеять 20% худших проектов, а остальные финансировать по принципу лотереи.

Это может прозвучать как ерунда, но эта лотерея в науке и так уже проводится, несмотря на заявления о точной и качественной оценке. Ученые неделями пытаются предугадать, что хотят услышать рецензенты, переписывая идеи, достойные финансирования, которые просто оказались не по ту сторону принятой линии. Модифицированная лотерея избавит нас от системы с ограниченным взглядом на будущее, поощряя тот вид гениальных открытий, которые, как считается, способствуют получению Нобелевской премии.

Это не просто фантазии. Совет по медицинским исследованиям Новой Зеландии уже распределяет часть грантов по принципу лотереи. Первые оценки показывают, что финансируемые проекты как минимум столь же эффективны, как и те, что выбираются в рамках традиционной экспертной оценки. Кроме того, это дает дополнительное преимущество в виде большего разнообразия тем и исследователей.

Если лотерея Касадеваля — это попытка предотвратить отсеивание тех, кто не пользуется готовыми шаблонами на пути к успеху, то остается еще одна нерешенная проблема: что происходит после получения денег? Путь к инновациям полон тупиков. Но если неудачи означают прекращение финансирования, то прорывных проектов не будет. Где-то на этом пути кто-то должен брать на себя ответственность за разумные риски.

Когда Эпштейн стал искать примеры подобных случаев, он обнаружил, что компания 3M регулярно входит в число ведущих новаторов. «Компания по производству клейких бумажек?» — сначала он был сбит с толку, пока не узнал, что в ней работает около 8500 ученых, и что четверть ее выручки приходится на продукты, которых еще пять лет назад не существовало. Они производят все: от хирургического клея до аэрокосмических материалов.

Он познакомился с Джейшри Сет, корпоративным ученым, которая поднялась до элитного уровня лучших изобретателей 3M. На бумаге ее путь выглядит хаотичным, как и у тех, кто получает Нобелевскую премию. Она называет свою работу «построением мозаики». Как рассказывает Эпштейн, она много времени проводит, обходя людей и спрашивая, над чем они работают, а затем собирает всех в одной комнате с другими командами, которые занимаются той же проблемой. Взаимодействуя между различными группами мыслителей, Сет убирает когнитивную фиксацию в каждом разуме, расчищая почву для альтернативных идей.

Здоровое инновационное пространство позволяет идеям развиваться, но это, пожалуй, второстепенно по сравнению с тем, что происходит, если проект потерпел неудачу. Один из амбициозных межподразделенческих проектов Сет провалился, что, согласно логике краткосрочной оптимизации, должно было бы сыграть против нее. Вместо этого компания 3M повысила ее в должности. Вопрос, который она сформулировала, был признан достаточно важным, чтобы компания была готова смириться с неудачей. По словам Эпштейна, они «вознаграждают за разумные неудачи». Это создает благоприятную среду для таких визионеров, как Сет, поощряя их развитие, поддерживая их на протяжении всего процесса изобретения, полного проб и ошибок.

Системы, требующие немедленных ответов, линейного прогресса и постоянного подтверждения пользы, неизменно приводят к одному результату: люди перестают исследовать мир.

Краткосрочные показатели не только плохо предсказывают долгосрочный успех, но во многих случаях напрямую противоречат желаемым результатам. Это неудачная попытка сделать непредсказуемую среду более предсказуемой, хотя у нас уже есть вполне эффективный механизм, созданный несколько тысячелетий назад, для работы с неопределенностью. Системы, которые создают выдающихся специалистов, — это те, что позволяют процессу происходить естественным образом.

Сообщение Ранний опыт или труд: что способствует развитию таланта появились сначала на Идеономика – Умные о главном.

Собираем новости, события и мнения о рынках, банках и реакциях компаний.

Последствия обострения на Ближнем Востоке для бизнеса.

На выставке MWC Huawei впервые показала миру свой новый ИИ-суперкомпьютер — Huawei Atlas 950. Устройство позиционируется как мощная альтернатива решениям Nvidia, пишут СМИ.

Atlas 950 создан для работы с ИИ — обучения моделей и обработки больших объёмов данных. В его основе лежит собственная архитектура UnifiedBus, которая объединяет тысячи вычислительных модулей в единую систему.

Система использует 8192 специализированных процессора и обеспечивает производительность до 8 EFLOPS и 16 EFLOPS. Объём поддерживаемой памяти достигает 1152 ТБ.

Кроме этой модели, компания также представила Atlas 960 SuperPoD, Atlas 850E и TaiShan 950 SuperPoD.