Экономический эффект от цифровизации отраслей реального сектора экономики в России

Успешная цифровизация отраслей реального сектора экономики базируется на внедрении индустриальных территориально-распределенных приложений Интернета Вещей, требовательных к параметрам доступности и безопасности. Кроме того, ключевой особенностью объектов управления индустриальных IoT-приложений является их преимущественное расположение за пределами городов-миллионников.

Полномасштабное внедрение таких приложений ведет к необходимости коренного изменения принципов построения сетей и вычислительных узлов и применения очень смелых, нестандартных, граничащих с фантастикой технических и экономических решений.

Но игра, несомненно, стоит свеч: по оценкам J’son & Partners Consulting, глобальный потенциал потребления облачных сервисов распределенных вычислений, ориентированных на развертывание индустриальных приложений Интернета Вещей, которые являются базой для построения ИКТ-инфраструктуры, достигнет в 2030 году 1,4 трлн. долл., из них 2,3 млрд. долл. в России.

Условием формирования такого объема потребления выступает необходимость достижения чрезвычайно высоких параметров по кибербезопасности и доступности ИКТ-инфраструктуры и при этом – радикальное снижение удельной стоимости передачи и обработки данных.

Так, к 2030 году снижение стоимости передачи данных должно быть в 8 раз больше, чем обеспечивает текущий тренд на снижение удельной стоимости трафика за счет постоянного умощнения сетей связи без изменения их архитектуры. Используемая в мире и в России в настоящее время архитектура сетей и вычислительных узлов не позволяет создавать коммерчески успешные сети распределенных вычислений, покрывающие не только территории крупных городов, но и большие пространства с низкой плотностью абонентов с требуемыми показателями доступности, безопасности и удельной стоимости передачи и обработки данных.

Цифровизация отраслей реального сектора в России как источник монетизации сетей связи нового поколения

Цифровая трансформация отраслей реального сектора экономики направлена на построение принципиально новой, так называемой цифровой экономики. Необходимым элементом цифровой трансформации отраслей выступает ИКТ-инфраструктура нового поколения, позволяющая организовать виртуализованные сети распределенных вычислений с централизованным программным управлением.

Если основой монетизации и достижения положительного экономического эффекта сетей связи предыдущих поколений является население (сегмент массового конечного потребления (B2C)), то для сетей распределенных вычислений конечный массовый потребитель рассматривается в парадигме B2B2C, то есть как конечное звено B2B цепочки создания добавленной стоимости.

Основным видом сервиса сетей связи нового поколения отраслевого применения, выступает сквозной сетевой слой с гибко настраиваемыми управляемыми метриками, простирающийся через все инфраструктурные домены, необходимые для обеспечения работы индустриальных цифровых приложений, включая вычислительные (Рис. 1 ниже).

В отличие от участников традиционной экономики, формирующих стоимость на основе расчета своих затрат плюс желаемая прибыль (cost-based pricing), участники цифровой экономики имеют возможность выстраивать свои отношения по модели outcome-based, то есть распределять конечный экономический эффект по всем, кто участвует в его создании.

При этом вместо превалирующей в традиционной экономике продажи продуктов и услуг в вечную собственность потребителю, участники цифровой экономики могут применять модель «продукт-сервис», то есть предоставлять конечным потребителям не сам продукт, а его функции как сервис с измеримым и управляемым качеством и с оплатой по результатам использования этих функций (например, не автомобиль в собственность, а автомобиль в аренду (как каршеринг). А следовательно, влиять на экономический эффект, возникающий у потребителей, использующих покупаемые продукты и услуги. Это относится как к провайдерам сетевых и вычислительных сервисов, так и к предприятиям не-ИКТ секторов экономики (где ИКТ-инфраструктура не является необходимым средством производства).

Вследствие этого, размер экономического эффекта от цифровизации отраслей (по всей цепочке добавленной стоимости) является основным источником монетизации развертывания сетей связи нового поколения, а также ключевым вводным параметром для определения требований к сетям нового поколения – как технических, так и ценовых. При этом модель продукт-сервис (asaservice, aaS) позволяет перевести и экономический эффект, и затраты на его получение в термины регулярного финансового результата и регулярных же затрат, то есть исключить временной лаг между затратами и получением результата.

Уровень достигнутой цифровизации в различных отраслях и размер экономического эффекта можно оценить по следующим основным параметрам:

- количество подключенных к цифровым приложениям ключевых производственных активов в отрасли (в штуках) и их доля в общем количестве производственных активов; 

- потенциальный размер экономического эффекта от более рационального управления единицей оборудования (актива), выражающийся в снижении удельной стоимости производства, транспортировки и сбыта продукта/услуги; 

- удельная (в расчете на объект) стоимость использования приложений, необходимых для реализации оптимизационного управления объектом; 

- объем генерируемых этими приложениями данных в расчете на объект; 

- качественные требования этих приложений к сетевой и вычислительной инфраструктуре (QoS).

На основе этих базовых параметров можно количественно оценить экономический эффект от цифровизации в отрасли, и исходя из него определить количественные (объем трафика), качественные (параметры QoS) и стоимостные (стоимость единицы трафика с требуемыми параметрами QoS) значения, при которых обеспечивается достижение потенциального экономического эффекта, а затраты на его достижение не превышают размер экономического эффекта (Рис. 2).

Размер не-ИКТ затрат цифровизирущихся предприятий (в основном, это затраты на персонал с цифровыми компетенциями и НИОКРы) может быть получен, исходя из размера экономического эффекта, если рассматривать цифровизацию как ИКТ-проект, и, соответственно, применить к нему типовую структуру затрат, в которой затраты на персонал достигают 70%, а размер экономического эффекта – как предельный размер бюджета такого проекта.

Экономический эффект цифровизации отраслей в России

По оценкам консультантов J’son & Partners Consulting в консервативном сценарии, начальный экономический эффект от цифровизации 17-ти отраслей реального сектора экономики в России составит 72 млрд. долл. в 2030 году.

Эта оценка рассчитана исходя из следующих предположений:

- основные фонды не заменяются (используются существующие фонды), а меняются только технологии управления этими фондами посредством введения управляющей кибер-компоненты;

- никак не задействуется эффект эластичности спроса к цене (ценозависимого роста потребления продуктов и услуг)

Рассчитанный эффект достигается при подключении немногим более 62 млн. производственных объектов. При этом цифровизация является прибыльной – нетто экономический эффект (за вычетом прямых затрат) составляет 26 млрд. долл. (рассчеты J’son & PartnersConsulting).

Сделанный консультантами J’son & PartnersConsultingвывод о том, что цифровизация нетто-прибыльна даже без замены основных фондов (без капитальных затрат), только за счет регулярных платежей против регулярного же экономического эффекта, означает, что она может быть запущена без масштабных инвестиций (то есть экономический эффект достигается практически сразу), и затем уже дать старт коммерчески окупаемой замене основных фондов и дальнейшему масштабированию цифровизации.

Другим чрезвычайно важным выводом является вывод о том, что распределение экономического эффекта по отраслям крайне неравномерно, и не соответствует отраслевой структуре валового продукта.

Наибольший экономический эффект (валовый и чистый) приходится на отрасль «Транспорт и логистика» (соответствует мировым трендам).
Это связано с наибольшей «восприимчивостью» этой отрасли к введению цифровых систем управления, ввиду присущего ей большого количества вариантов действий/сценариев, включающих выбор маршрутов движения, вариантов загрузки, стиля вождения и т.п.

Широко известен кейс грузового порта Гамбурга, когда вместо масштабного расширения его перевалочных мощностей была проведена тотальная цифровизация процессов управления портовой инфраструктурой и ее оркестрация с системами управления транспортных и логистических компаний, грузоотправителей и грузополучателей. Это позволило увеличить пропускную способность порта почти в два раза за счет соответствующего повышения уровня использования существующих мощностей.

Следом по удельному и абсолютному размеру экономического эффекта идет промышленность всех переделов – от добычи полезных ископаемых до машиностроения. Экономический эффект от цифровизации здесь также распределен неравномерно - удельный эффект тем выше, чем выше технологический передел (размер создаваемой в отрасли добавленной стоимости всей цепочкой участников). Например, удельный эффект в машиностроении (4% от выручки) в 2,7 раза выше, чем в добывающих отраслях (1,5%).

Но при этом большинство отраслей промышленности являются нетто-прибыльными по цифровизации. Исключение составляют отрасли, обладающие сочетанием двух негативных факторов: большим количеством типовых основных фондов и высоким уровнем их износа (например, в текстильной промышленности). В таких отраслях может наблюдаться незначительный отрицательный нетто-эффект от цифровизации.

Наибольшую проблему представляет из себя цифровизация розницы – розничной торговли и сферы услуг. В этой отрасли цифровизация глубоко нетто-убыточна, даже если не учитывать внутренние затраты на цифровизацию (Рис. 3). Причина – в чрезвычайно высоком уровне затрат на сбор и анализ данных о конечном потреблении и отсутствие высокой маржинальности в отрасли (вследствие отсутствия добавленной стоимости, получаемой производителем при производстве готовой продукции).

Как было отмечено выше, в сетях нового поколения, развертываемых для цифровизации отраслей, монетизируется конечный экономический эффект от цифровизации, возникающий в этих отраслях. Это означает, что за ИКТ-инфраструктуру для цифровизации могут заплатить только те отрасли, в которых цифровизация прибыльна. А география расположения основных фондов этих отраслей определяет, в дополнение к качественным требованиям, требования о характере покрытия сетями связи.

Требования к сетям связи нового поколения для осуществления цифровой трансформации

Требования индустрий к сетям связи не соответствуют ни одному из описываемых применительно к 5G типовых сценариев применения (Рис. 4):

- В сценарии mMTC (mIoT) индустриям не нужна «m» (massive, массовость), то есть экстремально большое количество подключаемых объектов. Количество M2M-точек подключения к WAN относительно невелико и примерно соответствует количеству единиц производственного оборудования, которое никогда не будет исчисляться сотнями миллионов и миллиардами в масштабе России.

- В сценарии eMBB не нужна «e» (enhanced – расширенная). Скорости на уровне 1 Гбит/c и выше на подключаемый объект не востребованы даже в отдаленной перспективе для подавляющего большинства индустриальных применений – индустриальные приложения не генерируют такой объем трафика в расчете на подключенный объект.

- В сценарии URLLC не нужна «LL» (LowLatency – ультранизкая задержка), поскольку подавляющее большинство индустриальных приложений использует для связи периферийных контроллеров и центрального облака вариации на тему протокола MQTT, допускающего задержку на уровне L7 (уровень приложений модели OSI) до 100 мс и даже выше без обрыва сессии.

А вот что действительно нужно, так это очень высокие и главное управляемые показатели по кибер-безопасности и доступности - до 99,99% для режимов интенсивного мониторинга, и при этом – радикальное снижение удельной стоимости трафика.

К 2030 году снижение стоимости трафика должно быть в 8 раз больше, чем обеспечиваемое текущим трендом на снижение удельной стоимости трафика за счет постоянного умощнения сетей связи без изменения их архитектуры.

В общем случае нетто-прибыльность цифровизации (общая по всем отраслям) достигается только при условии, что сети смогут обеспечить два взаимоисключающих требования:

- кратно более быстрое снижение стоимости передачи единицы данных, нежели достигаемое в рамках существующей парадигмы сетей связи;

- высокий уровень безопасности и доступности, что знаменует собой отказ от best-effort сетей для индустриальных применений и переход к детерминируемым сетям.

В существующей парадигме эти требования обеспечить невозможно, и необходим переход на виртуализованные сети, имеющие централизованное программное управление. То есть речь идет о переходе на базирующиеся на SDN и NFV сети 5G в домене сетей доступа и на аналогичные технологии в других доменах, включая домены дата-центров.

Дополнительное снижение удельной цены на трафик в 8 раз при выдерживании параметров доступности и безопасности возможно только в сквозных слоях и невозможно в действующих независимо друг от друга доменах вне зависимости от того, насколько совершенные технологии в этих доменах будут использованы.

Соответственно, ключ к успеху - в кросс-доменной оркестрации. В этом случае начинают «играть» преимущества технологий SDN и NFV, позволяющие подавляющее большинство параметров перевести из статуса неуправляемых констант (ограничений) в статус управляемых переменных. Это дает возможность иметь существенно более одной конфигурации сквозного слоя, позволяющей выдержать требуемый сквозной QoS, и выбирать из них наименее дорогостоящую в конкретный момент времени. При этом домены, ресурсы которых необходимы для формирования сквозного слоя, могут находиться в собственности (под управлением) различных операторов.

Например, задержка в 5GRAN управляема в очень широком диапазоне от единиц до сотен мс. Выбрав QoS-профиль обслуживания в RAN с детерминированной задержкой не более 5 мс, мы получаем возможность перенести серверную часть приложения очень далеко, даже на другой континент, не рискуя потерять его доступность. Это может быть востребовано, учитывая резкие пики нагрузки на вычислительные ресурсы в дневное время. Перенос вычислительной нагрузки в регионы с 7-9 - часовой разницей во времени позволит в случае динамического ценообразования использовать дешевые вычислительные ресурсы недозагруженных ночью дата-центров. Скидка может достигать 90%.

Наличие MEC в составе слоя также расширяет количество возможных конфигураций. Например, при перегрузе радиосети приоритетным трафиком можно отказаться от приоритизации в радиосети трафика части пользователей, переместив серверную часть используемых ими приложений в ближайшие к ним MEC-хосты.

Такую цено-зависимую кросс-доменную оркестрацию мы называем Slicenomics (Экономика слоев). Автоматическая (программная) кросс-доменная оркестрация – это принципиально новое слово в управлении сетями и вычислительными узлами; эта проблема была обозначена только начиная с Релиза 16 3GPP. Причем сложность как техническая, так и экономическая.

Но и это далеко не все сложности. Главная сложность состоит в том, что отрасли, цифровизация которых является нетто-прибыльной, как правило, находятся за пределами зон уверенного покрытия наземными сетями связи. Это транспорт и логистика, энергетика, добывающие отрасли и сельское хозяйство. Более того, даже такая наукоемкая отрасль как машиностроение уже вынесена из крупных городов.

Проблема состоит в том, что сети предыдущих поколений были ориентированы на покрытие крупных городов, а коммерческая окупаемость сетей, покрывающих районы с низкой плотностью населения, практически недостижима при условии использования технологий предыдущих поколений.
Поскольку сети предыдущих поколений были ориентированы, в основном, на массовый рынок (B2C), это способствовало окупаемости инвестиций в их развертывание.

Однако ориентация на аналогичные приоритеты (на массовый гражданский сегмент) в развертывании сетей 5G в России (покрытие, в первую очередь, крупнейших городов с населением 1 млн и выше) без учета применения в индустриях (отраслях, которые нуждаются в сплошном покрытии на производственных территориях), лишает экономику 5G существенных преимуществ от достижимого экономического эффекта для всех участников в этих отраслях.

Какие индустрии находятся в городах-миллионниках? 65-70% ВРП таких городов - это розничная торговля, включая сделки с недвижимостью, и сфера услуг, то есть те самые отрасли, цифровизация которых является нетто-убыточной (не окупается без встраивания в цепочки добавленной стоимости высоких переделов).

При этом «вытянуть» экономику сетей 5G за счет частных пользователей, проживающих в крупных городах, не представляется возможным. Крупные города в России перенасыщены предложением недорогого скоростного проводного ШПД, что покрывает текущие потребности в сетях связи. Таким образом, кейс FWA (FixedWirelessAccess, широкополосный фиксированный беспроводной доступ) если не отпадает полностью, то становится очень нишевым. Кейс eMBB также нишевый – для основной массы B2C-приложений (соцсети, контент, поиск, мессенджеры) сейчас и в обозримой перспективе вполне достаточно сетей LTE.

Таким образом, по мнению консультантов J’son & Partners Consulting, стратегическое развитие и внедрение сетей связи 5G в России должно учитывать помимо сложившихся реалий существующего рынка услуг связи, особенности и потребности в сетях связи различных отраслей экономики в свете перспектив неизбежной цифровизации.

В частности, необходимо ответить на вопрос: каким образом можно обеспечить окупаемое развертывание сетей, соответствующих требованиям индустриальных применений – как по объему, QoS, SLA и цене, так и по географии покрытия?
Активно задумываются над этим другие страны, постулирующие подобный отраслевой подход к развитию сетей нового поколения. Например, правительство Южной Кореи недвусмысленно делает ставку на развитие и цифровую трансформацию отраслей: «Нам не нужны аналоги существующих сетей, ориентированные на массовых потребителей. Нам нужна основа для создания нашего преимущества в развитии индустрий». Аналогичный подход характерен и для Китая, Японии, США и Канады, ведущих стран Евросоюза, в частности для Германии.

Для коммерчески успешного покрытия больших территорий, необходимых нетто-прибыльным отраслям при условии выдерживания требуемых параметров по доступности, безопасности и удельной стоимости передачи и обработки данных, требуются принципиально новые сети, использующие граничащие с фантастикой технологии, такие как, например, располагаемые в стратосфере базовые станции. Тем не менее, создание таких сетей – вполне реальная задача. Описанию технологий и экономических моделей развертывания и эксплуатации сетей нового поколения посвящена серия исследований J’son & Partners Consulting, о результатах которых мы сообщим в последующих обзорах.

Фото — pexels.com