решения сложных задач в сфере науки и инженерии.
Один из первых и самых известных случаев применения распределенных вычислений был зафиксирован в проекте «Геном человека». Этот международный проект стартовал в 1990 г. и был завершен в 2003 г. – на два года раньше запланированного срока. Главной целью проекта было определение последовательности всей молекулы ДНК человека и идентификация примерно 25 000 индивидуальных генов, которые составляют наш генетический код. Процесс расшифровки молекулы ДНК и идентификации каждого гена требует огромного количества вычислительных ресурсов, и распределенные вычисления сыграли в этом деле существенную роль.
Генетическая информация, полученная в ходе этого проекта, хранится в базах данных, и доступ к ней в интернете имеется у исследователей и ученых. В результате был получен фантастический источник знаний, который до сих пор анализируется учеными и гарантированно приведет к бесчисленным успехам в сферах генетики, биоинженерии и медицины в будущем.
Особый интерес в сфере распределенных вычислений представляет идея о том, что свободные мощности практически каждого компьютера, подключенного к интернет-сети, можно объединить в общую сеть и привлекать для решения сложных задач. Большинство компьютеров, если их оставить включенными, на протяжении длительного времени не делают ничего, особенно по ночам. Идея объединить их вместе для своеобразного пожертвования свободной мощности становится популярной в различных областях.
Проект Стэнфордского университета под названием Folding@home направлен на решение сложной задачи в специализированной области биохимии, известной как «свертывание молекул белка». Успешные исследования в этой области помогут в будущем справиться с раком и такими заболеваниями, как болезнь Хантингтона или Паркинсона. Еще одним крупным пользователем данной системы является Открытая программная платформа Беркли для распределенных вычислений (BOINC). Это специальное программное обеспечение, разработанное в Калифорнийском университете в Беркли, позволяет участникам делиться свободной мощностью своего компьютера для осуществления разнообразных научных проектов, в том числе SETI («Поиск внеземного разума»), прогнозирования климата Земли, исследования онкологических заболеваний, астрофизики и многих других. Программу для участия в этих проектах можно скачать в интернете[25].
В будущем можно предположить, что распределенные вычисления будут иметь невероятное значение. Более того, они уже сформировали явление, которое программисты называют облачным вычислением. По существу, это приведет к новой структуре для использования мощности огромного числа компьютеров в качестве необходимой базы: вычислительные возможности наряду со специальными приложениями будут распространяться подобно тому, как электростанции распределяют электроэнергию. Тенденция использования распределенных и облачных вычислений открывает невероятные возможности для внедрения новых колоссальных вычислительных мощностей в сферах, которые, несомненно, дадут положительные результаты в развитии таких областей, как наука и медицина. Однако следующий пример гораздо менее безобидный.
Крах рынка
Широко известно, что «субстандартный» крах рынка в 2007 г. был вызван тем, что заемщики с не самым лучшим рейтингом кредитоспособности перестали выполнять обязанности по своим ипотечным кредитам. Банки и ипотечные компании давали эти ссуды в некоторых случаях из-за простых ошибок в расчетах возможных рисков, а иногда – ввиду явного мошенничества. Учитывая ожидания от мыльного пузыря на рынке недвижимости, многие кредиторы могли занять довольно жесткую позицию, и даже если заемщик не мог произвести оплату, кредитор мог минимизировать свои риски путем увеличения суммы взыскания на недвижимость.
Как все это может быть связано с компьютерами? Что ж, если бы это была вся история, то субстандартный кризис был бы довольно сильным, однако не вышел бы за пределы США. Он определенно не затронул бы весь мир и не привел бы к мировому финансовому кризису, который наступил в 2008 г.
Чтобы объяснить причины всемирного распространения кризиса, необходимо вернуться в 1973 г. Тогда была опубликована научная статья, в которой раскрывалась математическая формула «Модель ценообразования опционов Блэка – Шоулза». Эта формула впервые позволила рассчитать примерную стоимость фондовых опционов, которые представляют собой право покупки или продажи акции в любой момент в будущем по заранее установленной цене. Был период, когда фондовые опционы продавались на рынке, но никто не знал, как посчитать их точную стоимость.
В последующие годы, а особенно в период 1980-х годов, огромному количеству бывших физиков и математиков начали поступать предложения на более высокооплачиваемые должности на Уолл-стрит. Этих ребят (действительно, это были только мужчины) часто называли квантами [26].
Кванты начали пользоваться формулой Блэка – Шоулза и расширили область ее применения. На основании своих формул они разработали компьютерные программы и постепенно начали создавать новые виды производных финансовых инструментов, основанных на акциях, облигациях, индексах и многих других ценных бумагах или их сочетаниях[27].
Поскольку их компьютеры становились все быстрей и быстрей, кванты могли делать все больше и больше. Они создали новый вид экзотических деривативов с необычными возможностями. Они могли увеличивать прибыль (и риск) ценной бумаги. Они могли трансформировать их таким образом, чтобы вы получали прибыль, даже если стоимость ценных бумаг падала. Они даже могли попытаться захватить прибыль, если инструмент повышался в стоимости, но исключить риск, если его стоимость падала. По крайней мере, они думали, что могут все это сделать.
Поскольку внутри «мыльного пузыря» цены на недвижимость продолжали расти, субстандартные кредиты оформлялись в виде ценных бумаг, обеспеченных ипотекой, т. е. ими можно было торговать как облигациями. Это стало обычной практикой для ипотечных кредитов. Однако помимо этого были созданы новые виды инструментов, основанные на пакетных субстандартных кредитах. Самыми известными были «обеспеченные долговые обязательства», которые стремились вывести кредиты с наименьшим риском и трансформировать их в ценные бумаги, которые можно было бы продавать как инструменты высочайшего качества. Эти новые производные ценные бумаги, несущие минимальный риск, затем продавались банкам и финансовым учреждениям по всему миру.
Когда субстандартные заемщики перестали выполнять обязательства, стоимость ценных бумаг, обеспеченных ипотечными кредитами, начала стремительно падать, а производные инструменты не сработали так, как ожидалось. Во многих случаях было очень сложно или невозможно оценить их стоимость. Более того, финансовые учреждения были вовлечены во многие другие сложные взаимоотношения, связанные с экзотическими деривативами, перед которыми стояла задача снижения различных рисков. Все это привело к неопределенности, которая вызвала еще большее падение стоимости. В результате в марте 2008 г. произошел крах банка Bear Stearns[28], за которым последовал мировой кризис.
Смысл в том, что, конечно, невозможно было создать эти странные деривативы без доступа к мощным компьютерам. Если бы субстандартный кризис произошел несколькими годами ранее, он, несомненно, имел бы меньший масштаб. Кроме того, стоит отметить, что обвал рынка начался в 2007 г. Поскольку с того времени прошел уже не один год, мы на сегодняшний день знаем, что мощность компьютеров у сотрудников Уолл-стрит увеличилась вдвое, даже несмотря на продолжение кризиса.
Конечно, экзотические деривативы – это не единственный пример отрицательного воздействия развивающихся компьютерных мощностей на финансовом рынке. 19 октября 1987 г. уровень цен на фондовой бирже за один день резко упал на 20 %. И нельзя назвать точное событие или другой фактор, повлиявший на столь неожиданное падение. Многие из тех, кто в то время занимался количественным анализом на Уолл-стрит, считают, что обвал мог быть спровоцирован компьютерной программой, которая автономно торговала акциями для обеспечения «портфельного страхования» крупных инвесторов.
Пока пишется эта книга, в прессе появляются новые статьи на тему использования сверхбыстрых
