ARK Invest Big Ideas 2026 - Платформы прорывных инноваций и инвестиционные возможности
Быстрая навигация
Теги
Поделиться слайдами
ARK Invest Big Ideas 2026 - Платформы прорывных инноваций и инвестиционные возможности
Подробный просмотр каждой страницы слайда, включая макет, ключевой контент и визуальные элементы.
Титульная страница 10-го ежегодного исследовательского отчета Big Ideas от ARK Investment Management, подчеркивающая темы прорывных инноваций
Жирная типографика с 'BIG IDEAS 2026' в качестве основного заголовка, текст отказа от ответственности вверху, брендинг ARK
Обзор ключевых рисков, связанных с инвестициями в прорывные инновации, включая быстрый темп изменений, неопределенность, регуляторные барьеры, конкурентную среду и политическое/юридическое давление
Центрированная круговая диаграмма с 'DISRUPTIVE INNOVATION' в центре, факторы риска, расходящиеся наружу, указание источника внизу
Перечислены 13 Big Ideas с номерами страниц: The Great Acceleration (4), AI Infrastructure (19), AI Consumer OS (25), AI Productivity (32), Bitcoin (38), Tokenized Assets (45), DeFi Applications (52), Multiomics (58), Reusable Rockets (78), Robotics (83), Distributed Energy (90), Autonomous Vehicles (95), Autonomous Logistics (101)
Двухколоночный layout с заголовками Big Ideas слева и номерами страниц справа, вводный параграф вверху
Открытие главы, объясняющее, как AI является центральным двигателем, ускоряющим пять основных инновационных платформ и зажигающим макроэкономический рост. Автор: Бретт Уинтон, главный футуролог
Большой заголовок с подзаголовком, указание автора, минимальный текст на чистом фоне
Сложная диаграмма, показывающая пять основных инновационных платформ (AI, Public Blockchains, Robotics, Energy Storage, Multiomics) с их компонентными технологиями и взаимозависимостями. Примеры конвергенции включают многоразовые ракеты, обеспечивающие AI infrastructure, и данные multiomics, поддерживающие прецизионную терапию
Пятиколоночная структура со стеками технологий, линиями соединения, показывающими взаимосвязи, пояснительными текстовыми блоками
Две диаграммы, показывающие: 1) доминирующую роль AI в качестве технологического катализатора с возрастающей важностью robotics, 2) Convergence Network Strength увеличилась на 35% в 2025 году, вырастая с ~24 до ~32 по 100-балльной шкале. Подробности основных событий в кросс-платформенном катализе
Две расположенные рядом столбчатые диаграммы с пояснительными маркерами, горизонтальный layout
Анализ спроса на многоразовые ракеты, обусловленного потребностями AI в вычислениях. Показывает потенциальное 60-кратное увеличение спроса на космическую AI infrastructure. Сравнивает наземные и космические вычислительные затраты при различных ценах запуска
Две диаграммы: столбчатая диаграмма с логарифмической шкалой для спроса на массу, горизонтальная столбчатая диаграмма, сравнивающая коэффициенты затрат
Историческая диаграмма инвестиций в основные фонды США в процентах от ВВП с 1852 по 2030 год, показывающая основные технологические волны (железная дорога, телефония, электрификация, автомобили, компьютеры) и прогнозирующая всплеск инвестиций, обусловленный AI, до 2030 года
Линейная диаграмма, охватывающая 178 лет, с аннотациями технологических волн и перспективными прогнозами
Структура, показывающая четыре способа, которыми прорывные технологии стимулируют рост: ускоряют формирование капитала, увеличивают отдачу от вложенного капитала, преобразуют нерыночную деятельность в ВВП, высвобождают человеческий потенциал. Использует robotaxis в качестве примера
Четырехколоночная структура с тематическим исследованием robotaxis внизу, показывающим конкретные механизмы
Подробный анализ того, как домашние человекоподобные роботы могут повлиять на ВВП. В настоящее время только $2600 из ~$68 000 стоимости домашнего хозяйства поступает в ВВП. Один человекоподобный робот может добавить $62 000 на домохозяйство, потенциально увеличив ВВП США на 20% ($6 триллионов)
Две расположенные рядом столбчатые диаграммы, сравнивающие текущее влияние на ВВП и влияние, обусловленное роботами
Логарифмический график, показывающий глобальный рост реального ВВП с 100 000 г. до н.э. до 2030 г. ARK прогнозирует годовой рост в 7,3% против 3,1% по прогнозам МВФ, обусловленный пятью инновационными платформами и капитальными инвестициями, добавляющими 1,9 процентных пункта
Логарифмическая шкала времени с историческими данными и расходящимися прогнозами
Анализ, объясняющий, почему квантовые вычисления не будут прорывными в течение 20-40 лет. Показано расстояние до взлома RSA 2048 при различных сценариях прогресса. Даже при темпах закона Мура полезные квантовые вычисления появятся не раньше 2040-2060-х годов
Областная диаграмма, показывающая сценарии прогресса с пояснительным текстовым блоком
Диаграмма, показывающая рост доли инноваций в глобальной рыночной капитализации акций с ~20% сегодня до 35% к 2030 году. Сравнивает номинальный рост ВВП с темпами роста рыночной капитализации инноваций и неинноваций. Исторический контекст с доминированием железных дорог в 1870 году
Областная диаграмма с историческими данными и перспективными прогнозами, таблица сравнения темпов роста
Краткое описание инновационной платформы AI, описывающей вычислительные системы, развивающиеся вместе с данными, нейронные сети, облачную инфраструктуру следующего поколения и интеллектуальные устройства. Подчеркивается преобразующее воздействие AI во всех секторах
Слайд, ориентированный на текст, с центрированным контентом, пробелами, минимальной графикой
Описание аккумуляторных технологий, обеспечивающих автономную мобильность, электрические силовые установки, летающие такси и распределенную генерацию энергии. Подчеркивается влияние снижения стоимости и интеграция с потребностями в электроэнергии центров обработки данных AI
Слайд, ориентированный на текст, с центрированным контентом, описывающим компоненты платформы
Объясняет мультиомиксные технологии (данные ДНК, РНК, белков), программируемую биологию, прецизионную терапию и автономные лаборатории на базе AI, снижающие затраты на разработку лекарств. Упоминаются анализы крови на рак любой локализации и новые биологические конструкции
Слайд с текстом, описывающий мультиомиксную экосистему
Описывает перенос денег и контрактов на публичные блокчейны, криптовалюты, стейблкоины, смарт-контракты и цифровые кошельки. Подчеркивает прозрачность, снижение контроля за капиталом и агентов по закупкам на базе AI
Текстовое описание платформы
Обзор человекоподобных роботов, специализированных роботов и многоразовых ракет. Описывает автоматизацию на базе AI в производстве, логистике, здравоохранении и космической вычислительной инфраструктуре, не ограниченной земными ограничениями
Текстовое резюме платформы робототехники
Введение в главу, определяющую следующее поколение облачной инфраструктуры. Авторы: Frank Downing (Директор по исследованиям, AI и облачные технологии) и Jozef Soja (Аналитик-исследователь, AI и облачные технологии)
Название главы с подзаголовком и указанием авторов
Две диаграммы, показывающие: 1) Затраты на вывод упали более чем на 99% за последний год (с 28,90 долларов США до 0,10 долларов США за миллион токенов), 2) Спрос на OpenRouter увеличился в 25 раз с декабря 2024 года с ~250 млрд до ~7 000 млрд токенов
Две диаграммы рядом: логарифмическое снижение затрат и экспоненциальный рост спроса
График, показывающий, что инвестиции в системы центров обработки данных ускорились с 5% CAGR (2012-2023 гг.) до 29% CAGR (с момента появления ChatGPT). Годовой объем инвестиций достиг ~$500B в 2025 году, что в 2,5 раза больше среднего показателя за 2012-2023 гг.
Столбчатая диаграмма с аннотациями CAGR и линией тренда
Два графика, сравнивающих текущий технологический бум с эпохой доткомов: 1) Capex в % от ВВП соответствует уровням 1998 года, 2) P/E ratios для Mag 6 (~45x) значительно ниже пика доткомов (~115x для Cisco/Oracle/Nokia/Intel/Microsoft)
Два графика рядом с историческими сравнениями
Сравнение производительности, показывающее, что AMD догоняет Nvidia в выводе небольших моделей (MI355X: 38 против Nvidia B200: 32 токенов на доллар TCO). Производительность больших моделей по-прежнему доминирует у Nvidia. Включена подробная таблица спецификаций GPU
Две столбчатые диаграммы, сравнивающие производительность, таблица спецификаций ниже
Прогноз, показывающий, что инвестиции в системы центров обработки данных достигнут $1.4T к 2030 году (30% CAGR). Сдвиг доли рынка от традиционных к ускоренным серверам (GPU и ASIC). Ожидается, что ASIC получат значительную долю
Составная столбчатая диаграмма и диаграмма области доли рынка
Введение в главу о преобразовании поиска, обнаружения, транзакций и экономики электронной коммерции. Авторы: Nicholas Grous (Director) и Varshika Prasanna (Research Associate)
Название главы с авторами
Фреймворк, показывающий эволюцию: Command Era (1980-1994), Web Era (1995-2006), Mobile Era (2007-2022), Agentic Era (2022+). График показывает, что внедрение AI опережает внедрение интернета (~27% проникновения за 3 года против ~7% для интернета)
Временной фреймворк с графиком сравнения внедрения
Временная шкала, показывающая сжатие времени транзакции: Pre-internet (60 мин) → Web (10 мин) → Mobile (5 мин) → Agentic AI (1.5 мин). Отмечается, что 95% пути потребителя происходит до покупки
Линейный график, показывающий сжатие времени по эпохам, с этапами воронки продаж
Диаграмма, показывающая агентные факторы (MCP, ACP, A2A, AP2, UCP), соединяющие AI платформы (ChatGPT, Gemini, Claude) с ритейлерами через стандартизированные протоколы, в отличие от сложной, разъединенной интеграции эпохи интернета
Сравнение рядом: сложность эпохи интернета vs простота агентной эпохи
Прогноз онлайн-расходов, облегченных AI, растущих с $0.1T (2%) в 2025 году до $8T (25%) в 2030 году. Включает таблицу, сравнивающую традиционные маркетплейсы и AI agents по обнаружению, вовлечению, принятию решений и покупке
Диаграмма области с наложением процентов и таблица сравнения
Два графика, показывающие: 1) Доля AI поискового трафика растет с 10% (2025) до 65% (2030), 2) Расходы на AI поисковую рекламу достигнут ~$300B к 2030 году с ~50% CAGR, в то время как традиционный поиск стагнирует
Две диаграммы области, показывающие сдвиг доли рынка и рост доходов
Прогноз, показывающий рост выручки от AI для потребителей с ~$20 млрд (2024) до ~$900 млрд (2030) при ~105% CAGR. Лидогенерация и реклама стимулируют рост, значительно превосходя вклад выручки от подписок.
График с областями, показывающий три потока доходов
Глава о масштабировании цифрового интеллекта. Авторы: Frank Downing и Jozef Soja
Простой разделитель главы
График, показывающий, что возможности AI-агента по длительности выполнения задач увеличились в 5 раз с 6 минут до 31 минуты при 80% успешности в течение 2025 года. Анализ периода окупаемости подписчиков ChatGPT Plus показывает безубыточность примерно через ~0,5 дня
Линейный график с экспоненциальным ростом и блоком расчета окупаемости
Два графика, показывающие: 1) Затраты на разработку программного обеспечения упали на 91% (с апреля по декабрь 2025 г.) с $3,50 до $0,32 за миллион токенов, 2) Годовое снижение затрат на 93-99,7% по различным бенчмаркам
Логарифмический график затрат и горизонтальная столбчатая диаграмма темпов снижения
График, показывающий, что китайские модели отстают от американских по производительности всего на 6 месяцев. Сравнение производственных мощностей: TSMC производит в 38 раз больше вычислительных мощностей, чем SMIC (~135 млрд против ~3,5 млрд транзисторов в день)
Точечная диаграмма производительности моделей во времени и сравнение производственных мощностей
Графики, показывающие выручку от AI общего назначения (OpenAI: $20 млрд, Anthropic: $9 млрд в 2025 г.) и специализированных стартапов (Cursor: $1 млрд ARR, Harvey, OpenEvidence, Sierra: $100 млн ARR каждый), быстро растущих с CAGR 250-850%
Два графика: столбчатая диаграмма для общего назначения и выноски для специализированных стартапов
Прогноз, показывающий, что глобальные расходы на программное обеспечение могут расти на 19-56% в год (по сравнению с историческими 14%) в зависимости от сценария внедрения AI. Три сценария в диапазоне от $3,4 трлн до $13 трлн к 2030 году, открывающие ценность в размере $22 трлн - $117 трлн
Составная столбчатая диаграмма, показывающая этапы разработки и сравнение трех сценариев
Глава о ведущем движении в новый класс активов. Автор: David Puell (Research Trading Analyst & Associate PM)
Разделитель главы
Хронология институциональных событий 2025 года в Bitcoin, включая стратегический резерв Трампа, казначейство Metaplanet в размере $5,4 млрд, общие стандарты листинга SEC, Fidelity Crypto IRA, стратегический резерв Техаса, распределение пенсионного фонда Висконсина
Линейный график цены Bitcoin с аннотациями основных событий на временной шкале
График, показывающий, что активы США в ETF и публичных компаниях в Bitcoin выросли с 8,7% до 12% от общего объема предложения в 2025 году. Балансы ETF увеличились на 19,7%, активы публичных компаний выросли на 73%
Диаграмма с двумя осями с абсолютными числами и процентами
Графики, показывающие, что коэффициент Шарпа Bitcoin превзошел ETH, SOL и среднее значение CoinDesk 10 в течение большей части 2025 года. Сравнение среднегодовых коэффициентов Шарпа за разные периоды времени (с ноября 2022 г., 2024-2025 гг., 2025 г.)
Линейный график и сгруппированная столбчатая диаграмма, сравнивающие коэффициенты Шарпа
График, показывающий, что в 2025 году наблюдались самые незначительные средние просадки в истории Bitcoin на 5-летнем, 3-летнем, 1-летнем и 3-месячном горизонтах, что демонстрирует снижение волатильности в качестве актива-убежища
Несколько временных рядов, показывающих модели просадок
Сопоставление предположений на 2024 и 2025 годы для прогноза Bitcoin на 2030 год. Основные изменения: TAM Digital Gold увеличился на 37% (золото выросло на 64,5%), проникновение на развивающиеся рынки снизилось на 80% (из-за внедрения стейблкоинов)
Две таблицы, расположенные рядом, сравнивающие TAM и предположения о проникновении
Прогноз, показывающий, что рыночная капитализация цифровых активов вырастет примерно на 61% CAGR до $28 трлн к 2030 году. Ожидается, что Bitcoin будет доминировать с 70% (~$16 трлн при 63% CAGR), смарт-контракты достигнут ~$6 трлн (54% CAGR)
Столбчатая диаграмма с накоплением с подробными маркированными пунктами
Глава о переносе триллионов в блокчейны. Авторы: Lorenzo Valente (директор) и Raye Hadi (научный сотрудник)
Разделитель главы
Хронология развития стейблкоинов в 2025 году после принятия GENIUS Act: Circle IPO/Layer 1, Wyoming's FRNT, Stripe's Tempo, Tether's Plasma, крупные запуски стейблкоинов банками. График еженедельного объема транзакций, показывающий скачок до $1,2 трлн
Линейный график с аннотациями основных событий на временной шкале
График, показывающий, что скорректированный объем транзакций стейблкоинов достиг $3,5 трлн (30-дневное среднее значение) в декабре 2025 года, что в 2,3 раза больше, чем Visa + PayPal + денежные переводы вместе взятые. USDC доминирует с долей ~60%, USDT ~35%
Логарифмический линейный график, сравнивающий платежные системы с течением времени
График, показывающий, что токенизированные активы реального мира выросли на 208% до $18,9 млрд в 2025 году. Лидируют казначейские облигации США ($9 млрд, включая $1,7 млрд BUIDL от BlackRock), сырьевые товары ($4,1 млрд, где доминирует золото Tether/Paxos) и институциональные фонды
Диаграмма с накоплением, показывающая категории RWA с течением времени
Столбчатая диаграмма, показывающая активы в основных блокчейнах. Ethereum доминирует с $400 млрд+. Стейблкоины и топ-50 токенов составляют ~90% в большинстве сетей. Solana уникальна с ~21% в мемкоинах
Горизонтальная столбчатая диаграмма, показывающая состав активов по блокчейнам
Прогноз, показывающий, что токенизированные активы вырастут с $19 млрд до $11 трлн (~1,38% финансовых активов) к 2030 году. Ожидается, что банковские депозиты и публичные акции увидят большую миграцию в сети, чем суверенный долг
Диаграмма с накоплением с прогнозами по категориям
Анализ традиционных компаний, запускающих ончейн-инфраструктуру: Circle (Arc), Coinbase (Base, cbBTC), Kraken (Ink) и др. Графики, показывающие рост обеспеченных биткоинами кредитов cbBTC и токенизированных акций Robinhood, достигших рыночной капитализации в $15 млн.
Два графика, показывающие рост cbBTC и разбивку токенизированных акций
Глава о проектировании двигателей роста цифровых активов. Авторы: Lorenzo Valente и Raye Hadi
Разделитель главы
Графики, показывающие, что доход приложений достиг $3,8 млрд в 2025 году (только в январе: рекордные $800 млн+). Соотношение доходов приложений/сети увеличилось. 70 приложений генерируют $1 млн+ MRR. Лидируют Hyperliquid, Pump.fun, Pancakeswap
Комбинированная столбчатая и линейная диаграмма, показывающая доход и соотношение
Столбчатая диаграмма, сравнивающая активы на платформе: Традиционные финтех-компании (Coinbase $500B, Robinhood $157B) против DeFi-протоколов (Tether $160B, Aave $67B). Топ-50 DeFi-платформ имеют $1B+ TVL, топ-12 имеют $5B+
Горизонтальная столбчатая диаграмма, сравнивающая платформы
Столбчатая диаграмма, показывающая доход на сотрудника: Hyperliquid лидирует с ~$60 млн+, за ним следует Tether (~$55 млн). Криптокомпании доминируют в верхних строчках рейтинга, опережая OnlyFans, Valve, Nvidia. Подчеркивает двузначную численность персонала, обеспечивающую доходы мирового класса
Горизонтальная столбчатая диаграмма, ранжирующая компании по эффективности
Графики, показывающие рост выручки Hyperliquid до $100 млн+ в месяц. Анализ доли рынка показывает, что ончейн-биржи (во главе с Hyperliquid) отбирают значительную долю у Binance на рынке бессрочных фьючерсов
Столбчатая диаграмма с областями и диаграмма доли областей
Анализ, показывающий, что 90%+ рыночной стоимости Ethereum и Solana приходится на денежную премию, а не на доход сети (с использованием мультипликатора дохода 50x). Лишь немногие цифровые активы сохранят денежные свойства
Столбчатая диаграмма с накоплением, показывающая декомпозицию стоимости
Глава о биологии на основе AI, катализирующей изменения в здравоохранении. Авторы: Shea Wihlborg PhD и Brett Winton. Отмечаются пять образовательных подразделов впереди
Разделитель главы со структурным примечанием
Разделитель раздела
Простой заголовок раздела
Фреймворк, показывающий многоуровневые слои: Геномика (чертеж ДНК), Эпигеномика (регуляция экспрессии генов), Транскриптомика (транскрипты РНК), Протеомика (белки), Метаболомика (метаболиты). Вместе формируют наблюдаемые фенотипы
Линейная блок-схема, показывающая поток биологической информации
Таблица, сопоставляющая компании с биологическими слоями: ДНК (Illumina, CRISPR Therapeutics), Эпигеном (10X Genomics, Ipsen), РНК (Tempus, Ionis), Белок (Quantum Si, Nurix), Метаболиты (908 Devices, Ultragenyx)
Таблица из пяти столбцов с примерами компаний
Круговая диаграмма, показывающая, как мультиомика генерирует данные → AI создает аналитику → улучшенные инструменты/тесты/лекарства → больше данных. Включает примеры компаний: Инструменты мультиомики (Illumina, PacBio), Диагностика (Guardant, Natera), AI-лекарства (Absci, Generate Bio), Лекарства (Beam, CRISPR Tx)
Круговая диаграмма с четырьмя сегментами и указанием компаний
Разделитель разделов
Заголовок раздела
Два графика: 1) Историческое снижение стоимости секвенирования генома с $100M+ (2001) до ~$100 (2024) в соответствии с законом Райта, 2) Прогноз 10-кратного снижения стоимости к 2030 году для генома, эпигенома и тестирования структурных вариантов
Логарифмический исторический график и сравнение прогнозируемых столбцов
Графики, показывающие рост объемов молекулярных тестов с ~2M (2020) до ~7M (2025E) до ~30M (2030E), генерируя токены данных, увеличивающиеся с ~20T до ~200T к 2030 году - превышая данные для обучения передовых LLM (15T токенов)
Два графика роста: объемы тестов и сгенерированные токены данных
График, показывающий, что диагностика с использованием AI в процентах от одобрений FDA после ChatGPT увеличилась с однозначного % до прогнозируемых ~30% к 2030 году, приближаясь к ~100% с течением времени. Пример: Tempus ECG-AF для обнаружения фибрилляции предсердий
Временной ряд с разграничением до/после ChatGPT и прогнозом
Разделитель разделов
Заголовок раздела
Сравнение, показывающее, что AI снижает затраты на разработку лекарств с $2.4B (среднее по отрасли) до $1.7B (первоначальные усилия AI) до $0.7B (будущий AI-дизайн). Время выхода на рынок сокращается с 13 до 11 до 8 лет. Показатели неудач значительно снижаются
Столбчатая диаграмма, показывающая затраты на этапы разработки и сроки
Графики, показывающие: 1) AI-лекарство генерирует $4B совокупного денежного потока за 30 лет против $1B у традиционного лекарства, 2) Ценность срока действия патента увеличивается на 30-80% в зависимости от ускорения выхода на рынок (на 2-5 лет быстрее)
Кривая денежного потока и график анализа стоимости патента
Разделитель разделов
Заголовок раздела
Анализ показывает, что цена излечения около 1,1 млн долларов США представляет собой 15-кратную стоимость пожизненных рецептурных препаратов (75 тыс. долларов США). Средняя стоимость предприятия по излечению составляет 3,5 млрд долларов США - в 20 раз больше типичной стоимости лекарств. Авансированный денежный поток и отсутствие конкуренции повышают ценность
Каскадная диаграмма, ведущая к цене излечения и столбцам сравнения стоимости
Клинический пример наследственного ангионевротического отека: лечение с помощью редактирования генов по цене 3 млн долларов США (по сравнению с ценой, основанной на ценности, в 11 млн долларов США) может сэкономить 52 млрд долларов США для пациентов с HAE в США. Пожизненные затраты снижены с 12-22 млн долларов США до 4 млн долларов США на пациента
Столбчатые диаграммы, сравнивающие пожизненные затраты и общую экономию
Анализ TAM редактирования генов ASCVD: Цена, основанная на ценности, в 165 тыс. долларов США на пациента × 17 млн пациентов в США с неконтролируемыми липидами = рынок в 2,8 трлн долларов США, в 12 раз больше совокупных продаж Lipitor за 20 лет (225 млрд долларов США)
Каскадное наращивание стоимости и сравнение размера рынка
Анализ возврата инвестиций показывает, что ускоренные с помощью AI методы лечения достигают 40-50% ROIC по сравнению с <10% при традиционной разработке лекарств. Стоимость портфеля Phase 1 увеличивается с отрицательной для традиционных методов до 2 млрд долларов США+ для методов лечения с использованием AI
Столбцы сравнения ROIC и график прогресса стоимости портфеля
Разделитель разделов
Заголовок раздела
Фреймворк, показывающий переход от предотвращения ранней смертности (1950-2023: ожидаемая продолжительность жизни 46,5→73 года) к воздействию на биологические процессы старения. Эволюция показателей старения от клинических маркеров до часов метилирования ДНК и протеомных/цифровых показателей
Диаграмма распределения смертности и временная шкала измерения старения
Анализ, показывающий, что потенциал здоровой жизни в США может удвоиться с 11,7 млрд до 23,6 млрд лет жизни с поправкой на качество (QALY). При $100 тыс. за QALY, увеличение продолжительности жизни на 11,9 млрд QALY = возможность в $1,2 квадриллиона. Текущие биотехнологии представляют собой лишь ~0,1% от TAM
Каскадная диаграмма, показывающая общий потенциал увеличения продолжительности жизни
Глава об открытии космической экономики. Авторы: Daniel Maguire и Sam Korus
Разделитель главы
Диаграммы, показывающие: 1) Годовой вывод полезной нагрузки на орбиту достиг более 3500 метрических тонн в 2025 году по сравнению с ~500 в 2022 году, 2) Количество активных спутников выросло до более 14 000 (на SpaceX Starlink приходится ~66%). Основной переломный момент после запуска Starlink в 2019 году
Два графика временных рядов, показывающие значительный рост после 2019 года
Анализ по закону Райта, показывающий, что SpaceX снизила затраты на 95% с ~$15 600/кг (2008) до <$1 000/кг (2025). Прогнозируется, что Starship достигнет <$100/кг в масштабе. Снижение стоимости на 17% при каждом кумулятивном удвоении вывода полезной нагрузки
Логарифмическая точечная диаграмма с историческими данными и прогнозом
Закон Райта, показывающий снижение стоимости полосы пропускания на 44% при каждом удвоении. Эволюция от ViaSat-1 (2011) до прогноза Starship V4 (2035). В таблице показана эволюция мобильной связи: 2001 GPRS (~1% покрытия) до 2030E (100% покрытие, неограниченные данные)
Логарифмическая кривая стоимости и таблица сравнения эволюции мобильной связи
Диаграмма, показывающая, что доход от спутниковой связи может достичь $160B+ (~15% от прогнозируемого глобального дохода от связи). Доход масштабируется с полосой пропускания созвездия (Tbps). Две процентные диаграммы показывают, что спутниковая связь вырастет с ~0.01% до ~1.2% ВВП
Точечная диаграмма и графики сравнения в процентах
Глава об использовании человеческого труда. Авторы: Sam Korus и Akaash TK
Разделитель главы
Диаграммы, показывающие: 1) Производительность труда и участие сосуществовали (1948-2000), затем разошлись из-за старения/глобализации, а не автоматизации, 2) Среднее количество рабочих часов в США снизилось с ~2,000 (1950) до ~1,750 (2024)
Два временных ряда: производительность/участие и отработанные часы
Сравнение плотности роботов: Amazon (6,427 роботов на 10 тыс. сотрудников) значительно превосходит автомобильное производство (1,500 в США) и общее производство (1,129 в США). Глобальные лидеры автомобильной промышленности: Корея (2,867), Китай (1,422)
Групповая столбчатая диаграмма, сравнивающая плотность роботов по странам и секторам
Разбивка, показывающая возможность рынка бытовой робототехники в ~$13T (2.8B рабочей силы × 2.3 часа/день × $12/час × 50% стоимости времени) + возможность рынка производства в ~$13T ($32T глобального ВВП производства × 100% повышения производительности × 35% коэффициента использования)
Две структуры расчета и сравнение совокупных продаж единиц
Логарифмический анализ, показывающий, что гуманоиды примерно в 200,000 раз сложнее, чем robotaxi по следующим параметрам: кинетический спрос (13x-16x), мобильность (10x-30x), восприятие (4x-5x), адаптивность (4x), допуск ошибок (в 100 раз менее терпимы)
Каскадная диаграмма, строящая множители сложности в логарифмическом масштабе
Диаграмма, сопоставляющая вычислительную мощность с производительностью: законы масштабирования Tesla FSD прогнозируют, что Optimus достигнет уровня владения, сопоставимого с человеческим, примерно к 2028 году с вычислительной мощностью AI 1,080MW (против 91MW в декабре 2025 года)
Логарифмическая точечная диаграмма с этапами производительности
Категоризация компаний: Специализированные роботы (ABB, FANUC, KUKA, Intuitive Surgical и т. д.) против Обобщаемой робототехники (Tesla Optimus, Figure F.03, Boston Dynamics Atlas, 1X NEO и т. д.). Рынок переходит к обобщаемым платформам
Двухколоночный список компаний с категоризацией
Глава о питании AI-революции. Авторы: Daniel Maguire, Sam Korus, Akaash TK
Разделитель главы
Графики, показывающие: 1) Снижение энергоемкости (кВтч на доллар ВВП) в мире, особенно в Китае, 2) Рост глобальных мощностей по производству электроэнергии после ChatGPT (2022), во главе с солнечной фотоэлектрикой, ветром и аккумуляторными накопителями, достигшими 1000 ГВт в 2024 году
Линейный график энергоемкости и столбчатая диаграмма добавления мощностей
Анализ закона Райта, показывающий: 1) Солнечная и ядерная энергетика следуют крутым кривым затрат (ядерная энергетика нарушена регулированием 1975 года), 2) Затраты на аккумуляторы (элементы LFP и Nickel) резко снижаются с накоплением МВтч
Два лог-лог графика рассеяния, показывающих траектории затрат
Анализ, показывающий, что цены на электроэнергию в США упали в 1893-1974 годах, а затем стагнировали. Если бы затраты на ядерную энергетику не были нарушены, электроэнергия была бы примерно на 40% дешевле. Сравнение LCOE новых установок показывает, что ядерные SMR, солнечная энергия + хранение, ветряная энергия + хранение - все ниже розничных цен
Исторический график в логарифмическом масштабе и столбцы сравнения LCOE
Графики, показывающие, что совокупные глобальные инвестиции в энергетику должны увеличиться примерно в 2 раза до ~10 триллионов долларов к 2030 году (центры обработки данных: 5% от общего объема). Развертывание стационарных систем хранения энергии должно увеличиться в 19 раз с ~100 ГВтч до ~19 000 ГВтч
Две столбчатые диаграммы: капитальные вложения и развертывание систем хранения энергии
Глава об автомобилях, которые ездят сами и снижают затраты. Авторы: Tasha Keeney и Daniel Maguire
Разделитель глав
Графики, показывающие, что Waymo достигла ~400 тыс. миль в день в беспилотном режиме, 6 млрд совокупных автономных миль. Доля рынка Waymo в операционной зоне Сан-Франциско достигла ~60% к августу 2025 года по сравнению с Uber ~25% и Lyft ~15%
Три графика: ежедневные мили, совокупные мили, круговая диаграмма доли рынка
Анализ затрат, показывающий, что дополнительные затраты на роботакси на милю снижаются с ~$1.20 (Waymo 5th Gen early) до ~$0.25 (Cybercab в масштабе). Прогноз цены за милю: поездки с водителем $2.80 → Роботакси $0.25 (2035E)
Столбцы с разбивкой затрат и сравнение динамики цен
Анализ показывает, что ~140 тыс. роботакси могут удовлетворить текущий спрос на поездки в городах США. ~24 млн роботакси (<10% автопарка США) могут обеспечить большую часть городских миль. У Tesla есть производственные мощности для крупнейших городов, предлагающих услуги райд-хейлинга
График спроса по времени суток со сравнением производственных мощностей
Прогноз показывает, что экосистема роботакси принесет $200 млрд выручки, $20 млрд EBIT, $34.1 трлн стоимости предприятия к 2030 году. Разбивка: Поставщики автономных технологий ($1.9 трлн EV при 19x EBIT), владельцы автопарков ($200 млрд), производители ($400 млрд)
Сравнение в трех столбцах: выручка, EBIT, стоимость предприятия с мультипликаторами
Матрица партнерств, показывающая, что платформы автономных технологий (Tesla, Waymo, Baidu и т. д.) сотрудничают с автопроизводителями и операторами автопарков. Захват стоимости: Технологические платформы получают 98% EV, 97% EBIT, 76% выручки
Таблица матрицы партнерств и разбивка захвата стоимости
Глава о резком сокращении затрат и сроков доставки. Авторы: Tasha Keeney и Daniel Maguire
Разделитель главы
Совокупные данные о доставке: Дроны (Zipline 2M+, Meituan 780K, Wing 750K), Роботизированная доставка (Starship 9M, Meituan 4.9M), Автономные грузовые перевозки в милях (Inceptio 250M, Pony.ai 4.2M, Aurora 3.8M, Kodiak 3M, Gatik 2.1M)
Три столбчатые диаграммы, показывающие объемы доставки по компаниям
Сравнение затрат: Доставка «последней мили» падает примерно на 90% с $15 (плата за доставку через приложение) до <$1 (дрон/робот). Грузовые перевозки падают примерно на 60% с $0.07 до $0.03 за тонно-милю (дизельный грузовик с водителем до автономного электрического)
Две расположенные рядом диаграммы сравнения затрат
Прогноз, показывающий, что выручка от автономной доставки достигнет $480B во всем мире к 2030 году, разделенная между доставкой дронами/роботами «последней мили» ($160B) и междугородними грузоперевозками ($320B). Регулирование и автоматизация бэк-офиса являются сдерживающими факторами
Составная столбчатая диаграмма с прогнозом на 2030E
Вводная страница к разделу цитируемых работ
Простой заголовок раздела
Алфавитный список литературы, начинающийся с '36Kr European Central Station 2025' и заканчивающийся 'Artificial Analysis 2025b', охватывающий источники по робототехнике, AI, затратам, энергетике и финансам
Список литературы в два столбца со стандартным форматом цитирования
Список литературы, продолжающийся с 'Arute, F. et al. 2019' и заканчивающийся 'Bryce. 2025', охватывающий источники по квантовым вычислениям, розничной торговле, блокчейну и космической отрасли
Продолжение списка литературы в два столбца
Список литературы, продолжающийся с 'Bureau of Labor Statistics 2026' и заканчивающийся 'Guardant Health 2025', охватывающий государственные данные, аналитику блокчейна и источники здравоохранения
Продолжение списка литературы в два столбца
Список литературы, продолжающийся с 'Hedges & Company 2025' и заканчивающийся 'Roland, A. et al. 2024', охватывающий источники по автомобилестроению, долголетию, производительности AI и фармацевтическим исследованиям и разработкам
Продолжение списка литературы в два столбца
Финальные записи списка литературы от 'rwa.xyz 2025' до 'Winton, B. 2024', за которыми следует подробный отказ от ответственности, охватывающий риски криптовалюты, прогнозные заявления и уведомление об авторских правах
Цитаты вверху, многоабзацный отказ от ответственности внизу
Распространенные вопросы об этом слайде и основном содержании презентации.
ARK прогнозирует, что мировой реальный рост ВВП ускорится с консенсусных 3,1% МВФ до 7,3% в год до 2030 года, благодаря пяти основным инновационным платформам (AI, публичные блокчейны, робототехника, хранение энергии и мультиомика). Одни только капитальные вложения могут добавить 1,9 процентных пункта к годовому росту, а дополнительные выгоды — от увеличения отдачи от инвестированного капитала, преобразования нерыночной деятельности в ВВП и высвобождения человеческого потенциала для продуктивного использования.
ARK прогнозирует, что инвестиции в системы центров обработки данных достигнут примерно 1,4 триллиона долларов в год к 2030 году, увеличиваясь на 30% в год в совокупном годовом темпе роста. Это представляет собой резкое ускорение с 5% CAGR, наблюдавшихся с 2012 по 2023 год, до 29% CAGR после ChatGPT. Прогноз включает в себя сдвиг в сторону ускоренных вычислений (GPU и ASIC), которые будут занимать все большую долю рынка по сравнению с традиционными серверами.
ARK прогнозирует, что экосистема robotaxi может принести 34 триллиона долларов корпоративной стоимости к 2030 году, при этом 200 миллиардов долларов дохода и 20 миллиардов долларов EBIT. Ожидается, что платформы автономных технологий получат 98% корпоративной стоимости, 97% EBIT и 76% дохода. Анализ показывает, что автономный вызов автомобилей может снизить цены с 2,80 долларов за милю (с водителем) до 0,25 доллара за милю к 2035 году.
ARK прогнозирует, что рынок цифровых активов может достичь 28 триллионов долларов к 2030 году, увеличиваясь примерно на 61% CAGR. Ожидается, что bitcoin будет доминировать с долей 70% (~16 триллионов долларов при 63% CAGR), в то время как сети смарт-контрактов могут достичь ~6 триллионов долларов (54% CAGR). Прогноз основан на показателях проникновения в шести вариантах использования: институциональные инвестиции, цифровое золото, тихая гавань для развивающихся рынков, казначейство государства, казначейство корпораций и финансовые услуги в сети.
ARK определяет возможность получения дохода в размере 26 триллионов долларов, разделенную между бытовой робототехникой (13 триллионов долларов) и автоматизацией производства (13 триллионов долларов). Возможность для домохозяйств рассчитывается исходя из 2,8 миллиарда рабочей силы в мире × 2,3 часа неоплачиваемой работы в день × средняя стоимость 12 долларов в час × 50% временной стоимости. Производственная возможность возникает из 32 триллионов долларов мирового производственного ВВП × 100% повышения производительности × 35% комиссионных провайдера. Ключом к раскрытию этого рынка является достижение человекоподобными роботами уровня владения человеческим уровнем примерно к 2028 году.
Анализ ARK показывает, что AI может снизить затраты на разработку лекарств с 2,4 миллиарда долларов (средний показатель по отрасли) до 0,7 миллиарда долларов для будущих лекарств, разработанных с помощью AI, — снижение в 4 раза. Время выхода на рынок может сократиться с 13 лет до 8 лет, а количество неудач при испытаниях на людях может снизиться с 7,6 до 1,9. Лекарства, разработанные с помощью AI, могут принести 4 миллиарда долларов совокупного денежного потока в течение 30 лет по сравнению с 1 миллиардом долларов для традиционных лекарств. Лекарства для редактирования генов оцениваются в 20 раз дороже обычных лекарств.
Скорректированные объемы транзакций Stablecoin достигли 3,5 триллиона долларов в месяц (30-дневное среднее значение) в декабре 2025 года, что уже в 2,3 раза больше, чем Visa + PayPal + денежные переводы вместе взятые. Рынок токенизированных активов утроился до 19 миллиардов долларов в 2025 году и может достичь 11 триллионов долларов к 2030 году, что составляет ~1,38% всех финансовых активов. Приложения DeFi достигают необычайной эффективности доходов: такие компании, как Hyperliquid, получают доход более 60 миллионов долларов на одного сотрудника.
ARK определяет возможность рынка долголетия в США в размере 1,2 квадриллиона долларов, основанную на удвоении потенциала здоровой жизни с 11,7 миллиарда до 23,6 миллиарда лет жизни с поправкой на качество (QALY). При 100 000 долларов за QALY этот прирост в 11,9 миллиарда QALY представляет собой огромную ценность. Маховик мультиомики-AI ускоряет это: объемы данных молекулярных тестов увеличатся в 10 раз к 2030 году (превысив данные обучения передовых LLM), диагностика с поддержкой AI достигнет ~30% одобрений FDA, а лекарства для редактирования генов от редких заболеваний могут стоить 3,5 миллиарда долларов каждое — в 20 раз дороже обычных лекарств.
Create Your Own Slides
Turn your ideas into professional presentations in seconds with 2slides AI.
Используйте профессиональные дизайны, выберите свой стиль и генерируйте слайды с идеальной отрисовкой текста. На базе Nano Banana—начните создавать свою презентацию прямо сейчас.
Ваш AI-агент для слайдов. Экономьте время, сияйте быстрее с интеллектуальным созданием презентаций.
© 2026 2slides. Все права защищены.