TEDGlobal 2017
Sara Menker: A global food crisis may be less than a decade away
Sara Menker: Globális élelmiszerválság mától alig egy évtizedre
Filmed:
Readability: 5
1,614,570 views
Sara Menker árutőzsdei kereskedő pályafutását hagyta ott azért, hogy megfejtse: hogyan működik a globális mezőgazdasági értéklánc. Kutatási eredményei ilyen kezdőjóslatokhoz vezettek: "Lehetséges, hogy fordulóponthoz érünk a globális élelmezésben és mezőgazdaságban, ha a drámaian megnőtt kereslet meghaladja az élelmiszertermelő
rendszerek szerkezeti kapacitását." – állítja. "Emberek éhezhetnek,
kormányok bukhatnak." Menker modelljei ennek a forgatókönyvnek a megvalósulását egy évtizeden belülre jósolja: a világban 214 billió kalória fog hiányozni 2027-re. Felvázolja ennek a lehetetlen világnak a képét, és néhány lépést is felkínál, melyeket ma megtehetünk a katasztrófa elkerüléséért.
Sara Menker - Technology entrepreneur
Sara Menker is founder and CEO of Gro Intelligence, a tech company that marries the application of machine learning with domain expertise and enables users to understand and predict global food and agriculture markets. Full bio
Sara Menker is founder and CEO of Gro Intelligence, a tech company that marries the application of machine learning with domain expertise and enables users to understand and predict global food and agriculture markets. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Since 2009, the world has been stuck
0
760
3896
2009 óta a világ egyfolytában
00:16
on a single narrative
around a coming global food crisis
around a coming global food crisis
1
4680
5136
a közelgő globális
élelmiszerválságról beszél,
élelmiszerválságról beszél,
00:21
and what we need to do to avoid it.
2
9840
2440
és hogy mit tegyünk ennek megelőzésére.
00:25
How do we feed
nine billion people by 2050?
nine billion people by 2050?
3
13040
4360
Hogyan látjuk el kilenc milliárd ember
élelmezését 2050-re?
élelmezését 2050-re?
00:30
Every conference, podcast
and dialogue around global food security
and dialogue around global food security
4
18440
4616
A globális élelmiszerbiztonságról szóló
összes konferencia, videó és vitaműsor
összes konferencia, videó és vitaműsor
00:35
starts with this question
5
23080
1696
ezzel a kérdéssel kezdődik,
00:36
and goes on to answer it
6
24800
1736
és végig erre keresik a választ,
00:38
by saying we need to produce
70 percent more food.
70 percent more food.
7
26560
4440
mondván, hogy 70 százalékkal
több élelmet kell termelnünk.
több élelmet kell termelnünk.
00:45
The 2050 narrative started to evolve
8
33160
2816
A 2050-es narratíva nem sokkal
azután alakult ki,
azután alakult ki,
00:48
shortly after global food prices
hit all-time highs in 2008.
hit all-time highs in 2008.
9
36000
4880
hogy 2008-ban a globális élelmiszerárak
az egekbe szöktek.
az egekbe szöktek.
00:53
People were suffering and struggling,
10
41440
2776
A népek szenvedtek és küszködtek,
00:56
governments and world leaders
11
44240
1536
vezetőiknek és a nagyhatalmaknak
00:57
needed to show us
that they were paying attention
that they were paying attention
12
45800
2616
meg kellett mutatni,
hogy odafigyelnek a problémára,
hogy odafigyelnek a problémára,
01:00
and were working to solve it.
13
48440
1600
és dolgoznak a megoldásán.
01:03
The thing is, 2050
is so far into the future
is so far into the future
14
51760
3776
Az a helyzet,
hogy 2050 még nagyon távoli jövő,
hogy 2050 még nagyon távoli jövő,
01:07
that we can't even relate to it,
15
55560
2000
elérhetetlen távolságban van,
01:10
and more importantly,
16
58280
1736
de az a lényeg,
01:12
if we keep doing what we're doing,
17
60040
2256
hogy ha jelenlegi ütemben megyünk tovább,
01:14
it's going to hit us
a lot sooner than that.
a lot sooner than that.
18
62320
2360
akkor sokkal hamarabb elérjük.
01:18
I believe we need to ask
a different question.
a different question.
19
66080
3280
Szerintem egy másik kérdést
kell feltennünk.
kell feltennünk.
01:22
The answer to that question
20
70280
2336
Másképp kell megfogalmaznunk
01:24
needs to be framed differently.
21
72640
2560
a kérdésre a választ.
01:29
If we can reframe the old narrative
22
77120
2736
Ha újrafogalmazzuk a régi narratívát,
01:31
and replace it with new numbers
23
79880
2456
és új számokkal helyettesítjük,
01:34
that tell us a more complete pictures,
24
82360
2080
amellyel sokkal teljesebb képet
és számokat láthatunk,
és számokat láthatunk,
01:37
numbers that everyone can understand
25
85720
3176
amit mindenki megért
01:40
and relate to,
26
88920
1200
és mindenki magáénak érzi,
01:43
we can avoid the crisis altogether.
27
91320
2680
így teljes mértékben
elkerülhetjük a válságot.
elkerülhetjük a válságot.
01:48
I was a commodities trader in my past life
28
96560
2856
Korábban árutőzsdei kereskedő voltam,
01:51
and one of the things
that I learned trading
that I learned trading
29
99440
2176
és a kereskedelemből megtanultam,
01:53
is that every market has a tipping point,
30
101640
2880
hogy minden piacnak van egy fordulópontja,
01:57
the point at which
change occurs so rapidly
change occurs so rapidly
31
105360
3576
ahol a változás olyan hirtelen megy végbe,
02:00
that it impacts the world
32
108960
1856
hogy az kihat az egész világra,
02:02
and things change forever.
33
110840
1960
és minden végérvényesen megváltozik.
02:06
Think of the last financial crisis,
34
114080
2600
Gondoljanak a legutóbbi pénzügyi válságra,
02:09
or the dot-com crash.
35
117800
1680
vagy a dot-com összeomlásra.
02:12
So here's my concern.
36
120920
2320
Íme, az én gondom.
02:16
We could have a tipping point
37
124760
2056
Lehetséges, hogy fordulóponthoz érünk
02:18
in global food and agriculture
38
126840
2136
a globális élelmezésben
és mezőgazdaságban,
és mezőgazdaságban,
02:21
if surging demand
39
129000
1895
ha a drámaian megnőtt kereslet
02:22
surpasses the agricultural system's
structural capacity to produce food.
structural capacity to produce food.
40
130919
6401
meghaladja az élelmiszertermelő
rendszerek szerkezeti kapacitását.
rendszerek szerkezeti kapacitását.
02:30
This means at this point supply
can no longer keep up with demand
can no longer keep up with demand
41
138240
4736
Vagyis ezen a ponton
a kínálat az árrobbanás ellenére sem
tudja majd kielégíteni a keresletet,
tudja majd kielégíteni a keresletet,
02:35
despite exploding prices,
42
143000
2256
02:37
unless we can commit
to some type of structural change.
to some type of structural change.
43
145280
4080
csak ha elvégzünk bizonyos
szerkezeti módosításokat.
szerkezeti módosításokat.
02:42
This time around,
44
150560
1776
Ezúttal
02:44
it won't be about stock markets and money.
45
152360
2576
nem a tőzsdepiac
és nem a pénz lesz a kérdés.
és nem a pénz lesz a kérdés.
02:46
It's about people.
46
154960
1376
Hanem az emberek.
02:48
People could starve
and governments may fall.
and governments may fall.
47
156360
3400
Emberek éhezhetnek,
kormányok bukhatnak.
kormányok bukhatnak.
02:53
This question of at what point
does supply struggle
does supply struggle
48
161200
4536
Az a kérdés, hogy mégis mikor
küzd a kínálat azzal,
küzd a kínálat azzal,
hogy lépést tartson
a növekvő kereslettel,
a növekvő kereslettel,
02:57
to keep up with surging demand
49
165760
1656
02:59
is one that started off as an interest
for me while I was trading
for me while I was trading
50
167440
3656
érdekelni kezdett, miközben tőzsdéztem,
03:03
and became an absolute obsession.
51
171120
2776
és teljesen a megszállottja lettem.
03:05
It went from interest to obsession
52
173920
2936
Érdekelt, majd a rögeszmémmé vált,
03:08
when I realized through my research
how broken the system was
how broken the system was
53
176880
3656
amikor a kutatásaim során rájöttem,
mennyire hibás a rendszer,
mennyire hibás a rendszer,
03:12
and how very little data was being used
to make such critical decisions.
to make such critical decisions.
54
180560
4320
és milyen kevés adatot használnak
kritikus döntések meghozatalához.
kritikus döntések meghozatalához.
03:17
That's the point I decided to walk away
from a career on Wall Street
from a career on Wall Street
55
185640
4256
Ekkor határoztam el, hogy feladom
Wall Street-i karrieremet,
Wall Street-i karrieremet,
03:21
and start an entrepreneurial journey
56
189920
2496
és elkezdem vállalkozói utamat,
03:24
to start Gro Intelligence.
57
192440
1960
hogy megalapítsam a Gro Intelligence-t.
03:26
At Gro, we focus on bringing this data
58
194880
3496
Cégünknél adatgyűjtésre fókuszálunk,
03:30
and doing the work to make it actionable,
59
198400
2256
hatékonyabb munkára törekszünk,
03:32
to empower decision-makers at every level.
60
200680
3000
hogy minden szinten legyenek
felhatalmazott döntéshozók.
felhatalmazott döntéshozók.
03:36
But doing this work,
61
204880
1616
De miközben ezen dolgozunk,
03:38
we also realized that the world,
62
206520
2256
arra is rájöttünk, hogy a világnak,
03:40
not just world leaders,
63
208800
1656
nemcsak a világ vezetőinek,
03:42
but businesses and citizens
like every single person in this room,
like every single person in this room,
64
210480
4256
hanem vállalatoknak, polgároknak,
és itt a teremben minden egyénnek is:
és itt a teremben minden egyénnek is:
03:46
lacked an actionable guide
65
214760
2080
nincs használható útmutatója arról,
03:49
on how we can avoid
a coming global food security crisis.
a coming global food security crisis.
66
217760
4616
hogyan kerülhetnénk el a közelgő
globális élelmiszerbiztonsági válságot.
globális élelmiszerbiztonsági válságot.
03:54
And so we built a model,
67
222400
2016
Ezért sok petabájtnyi adat
felhasználásával
felhasználásával
03:56
leveraging the petabytes
of data we sit on,
of data we sit on,
68
224440
2896
létrehoztunk egy modellt,
03:59
and we solved for the tipping point.
69
227360
2400
és megoldottuk a fordulópont kérdését.
04:02
Now, no one knows
we've been working on this problem
we've been working on this problem
70
230560
3616
Ma még senki nem tudja,
hogy dolgoztunk ezen a problémán,
hogy dolgoztunk ezen a problémán,
04:06
and this is the first time
that I'm sharing what we discovered.
that I'm sharing what we discovered.
71
234200
3600
ez az első alkalom, amikor megosztom
önökkel a felfedezésünket.
önökkel a felfedezésünket.
04:12
We discovered that the tipping point
is actually a decade from now.
is actually a decade from now.
72
240200
4640
Rájöttünk, hogy a fordulópont
tíz év múlva fog bekövetkezni.
tíz év múlva fog bekövetkezni.
04:18
We discovered that the world
73
246280
2336
Rájöttünk, hogy a világban
04:20
will be short 214 trillion calories
74
248640
4360
214 billió kalória fog hiányozni
04:26
by 2027.
75
254960
1439
2027-re.
04:29
The world is not in a position
to fill this gap.
to fill this gap.
76
257440
3800
A világ nincs olyan helyzetben,
hogy kitöltse ezt az űrt.
hogy kitöltse ezt az űrt.
04:34
Now, you'll notice
77
262400
1600
Önök mindjárt látni fogják,
04:36
that the way I'm framing this
is different from how I started,
is different from how I started,
78
264960
4296
hogy másképp fogalmazom most meg,
mint előadásom kezdetén,
mint előadásom kezdetén,
04:41
and that's intentional, because until now
79
269280
2136
és ez szándékos,
mostanáig ugyanis ezt a problémát
tömegméréssel kezeltük:
tömegméréssel kezeltük:
04:43
this problem has been
quantified using mass:
quantified using mass:
80
271440
3216
04:46
think kilograms, tons, hectograms,
81
274680
2816
kilókban, tonnákban, hektogrammokban,
04:49
whatever your unit of choice is in mass.
82
277520
2080
bármilyen tömegmértékegységgel mértük.
04:52
Why do we talk about food
in terms of weight?
in terms of weight?
83
280280
2600
Miért az élelmiszerek
súlyára koncentrálunk?
súlyára koncentrálunk?
04:55
Because it's easy.
84
283360
1416
Azért, mert így egyszerű.
04:56
We can look at a photograph
and determine tonnage on a ship
and determine tonnage on a ship
85
284800
3496
Elég, ha ránézünk egy fotóra,
és meghatározzuk egy hajó űrtartalmát
és meghatározzuk egy hajó űrtartalmát
05:00
by using a simple pocket calculator.
86
288320
2256
egy egyszerű zsebszámológéppel.
05:02
We can weigh trucks,
airplanes and oxcarts.
airplanes and oxcarts.
87
290600
2760
Kamionokat, repülőgépeket
és ökrösszekereket mérhetünk.
és ökrösszekereket mérhetünk.
05:05
But what we care about
in food is nutritional value.
in food is nutritional value.
88
293880
4040
De igazából
az élelmiszerek tápértéke fontos.
az élelmiszerek tápértéke fontos.
05:11
Not all foods are created equal,
89
299040
3136
Az élelmiszerek
nem kezelhetők egyenlőként,
nem kezelhetők egyenlőként,
05:14
even if they weigh the same.
90
302200
1760
még ha a tömegük egyforma is.
05:16
This I learned firsthand
91
304920
2456
Ezt saját bőrömön tapasztaltam,
05:19
when I moved from Ethiopia
to the US for university.
to the US for university.
92
307400
3000
amikor Etiópiából az Államokba
költöztem egyetemi tanulmányaim miatt.
költöztem egyetemi tanulmányaim miatt.
05:23
Upon my return back home,
93
311200
2136
Amikor hazatértem,
05:25
my father, who was so excited to see me,
94
313360
3216
apám, aki annyira izgatottan várt engem,
05:28
greeted me by asking why I was fat.
95
316600
3600
úgy üdvözölt, hogy megkérdezte:
miért vagyok olyan kövér.
miért vagyok olyan kövér.
05:32
Now, turns out that eating
96
320960
5776
Nos, nagyjából ugyanannyit ettem
05:38
approximately the same amount of food
as I did in Ethiopia, but in America,
as I did in Ethiopia, but in America,
97
326760
4856
Amerikában is, mint Etiópiában,
05:43
had actually lent
a certain fullness to my figure.
a certain fullness to my figure.
98
331640
3240
mégis jobban lerakódott rám.
05:48
This is why we should care about calories,
99
336760
4096
Ezért fontos a kalóriákra figyelnünk,
05:52
not about mass.
100
340880
1656
nem pedig a mennyiségre.
05:54
It is calories which sustain us.
101
342560
2760
A kalóriák éltetnek minket.
05:58
So 214 trillion calories
is a very large number,
is a very large number,
102
346880
5816
214 billió kalória tehát hatalmas szám,
06:04
and not even the most dedicated of us
103
352720
3136
és még a legelszántabbak sem
06:07
think in the hundreds
of trillions of calories.
of trillions of calories.
104
355880
2936
gondolkoznak száz vagy billió kalóriákban.
06:10
So let me break this down differently.
105
358840
2120
Hadd közelítsem meg ezt a témát másképp.
06:13
An alternative way to think about this
106
361880
3336
Gondolkodjunk például
06:17
is to think about it in Big Macs.
107
365240
2856
Big Mac-ekben.
06:20
214 trillion calories.
108
368120
2616
214 billió kalória.
06:22
A single Big Mac has 563 calories.
109
370760
3216
Egy egyszerű Big Mac
563 kalóriát tartalmaz.
563 kalóriát tartalmaz.
06:26
That means the world will be short
379 billion Big Macs in 2027.
379 billion Big Macs in 2027.
110
374000
6216
Vagyis a Föld lakosságának 2027-ben
379 milliárddal kevesebb Big Mac jut.
379 milliárddal kevesebb Big Mac jut.
06:32
That is more Big Macs
than McDonald's has ever produced.
than McDonald's has ever produced.
111
380240
4000
Ez több Big Mac, mint amennyit
a McDonalds valaha előállított.
a McDonalds valaha előállított.
06:37
So how did we get
to these numbers in the first place?
to these numbers in the first place?
112
385960
4056
Először is, hogy jutottunk el
ezekhez a számokhoz?
ezekhez a számokhoz?
06:42
They're not made up.
113
390040
1200
Nem csak úgy kitaláltuk őket.
06:44
This map shows you
where the world was 40 years ago.
where the world was 40 years ago.
114
392400
4816
Ez a térkép megmutatja,
hol tartott a világ negyven évvel ezelőtt.
hol tartott a világ negyven évvel ezelőtt.
06:49
It shows you net calorie gaps
in every country in the world.
in every country in the world.
115
397240
4016
Megmutatja a nettó kalóriahiányt
a világ összes országában.
a világ összes országában.
06:53
Now, simply put,
116
401280
1456
Ami leegyszerűsítve
06:54
this is just calories
consumed in that country
consumed in that country
117
402760
3016
az egy bizonyos országban
előállított és elfogyasztott
előállított és elfogyasztott
06:57
minus calories produced
in that same country.
in that same country.
118
405800
3056
kalóriamennyiség közti különbség.
07:00
This is not a statement
on malnutrition or anything else.
on malnutrition or anything else.
119
408880
2776
Ez nem az alultápláltságról
vagy hasonlóról szóló állítás.
vagy hasonlóról szóló állítás.
07:03
It's simply saying how many calories
are consumed in a single year
are consumed in a single year
120
411680
4016
Csakis az évente előállított
és elfogyasztott kalóriák számának
és elfogyasztott kalóriák számának
07:07
minus how many are produced.
121
415720
1856
különbségéről van szó.
07:09
Blue countries are net calorie exporters,
122
417600
3376
A kék színnel jelölt országok
nettó kalória-exportőrök,
nettó kalória-exportőrök,
07:13
or self-sufficient.
123
421000
1376
vagyis önellátók.
07:14
They have some in storage for a rainy day.
124
422400
2040
Akad tartalékuk rosszabb napokra is.
07:17
Red countries are net calorie importers.
125
425080
2816
A vörös színűek nettó kalória-importőrök.
07:19
The deeper, the brighter the red,
126
427920
1936
Minél mélyebb és világosabb vörösek,
07:21
the more you're importing.
127
429880
1240
annál többet importálnak.
07:24
40 years ago, such few countries
were net exporters of calories,
were net exporters of calories,
128
432200
4456
Negyven éve még csak
néhány ország exportált kalóriát,
néhány ország exportált kalóriát,
07:28
I could count them with one hand.
129
436680
1572
egy kezemen meg tudom számolni őket.
07:31
Most of the African continent,
130
439360
2096
Főleg afrikai országok,
07:33
Europe, most of Asia,
131
441480
2616
Európa, Ázsia nagy része,
07:36
South America excluding Argentina,
132
444120
2016
Dél-Amerika – kivéve Argentinát –
07:38
were all net importers of calories.
133
446160
1720
mind-mind kalóriát importáltak.
07:40
And what's surprising is that China
used to actually be food self-sufficient.
used to actually be food self-sufficient.
134
448560
3620
És ami meglepő:
Kína általában önellátó volt.
Kína általában önellátó volt.
07:44
India was a big net importer of calories.
135
452680
2960
India nagymértékű behozatalra szorult.
07:49
40 years later, this is today.
136
457080
2360
Eltelt negyven év, ez a mai helyzetkép.
07:51
You can see the drastic transformation
that's occurred in the world.
that's occurred in the world.
137
459960
3480
Láthatják világszerte
a drasztikus átalakulást.
a drasztikus átalakulást.
07:56
Brazil has emerged
as an agricultural powerhouse.
as an agricultural powerhouse.
138
464040
3496
Brazília mezőgazdasági erőműtelep lett.
07:59
Europe is dominant in global agriculture.
139
467560
3256
Európa uralja a globális mezőgazdaságot.
08:02
India has actually flipped
from red to blue.
from red to blue.
140
470840
2976
India átbillent
a vörös tartományból a kékbe.
a vörös tartományból a kékbe.
08:05
It's become food self-sufficient.
141
473840
2256
Élelmiszer-önellátóvá vált.
08:08
And China went from that light blue
142
476120
2456
Kína pedig, amint látják,
a világoskék tartományból
a világoskék tartományból
08:10
to the brightest red
that you see on this map.
that you see on this map.
143
478600
2640
átkerült az élénk vörösbe a térképen.
08:14
How did we get here? What happened?
144
482280
2360
Hogy jutottunk ide? Mi történt?
08:17
So this chart shows you India and Africa.
145
485960
2840
Ezen a grafikonon láthatják
Indiát és Afrikát.
Indiát és Afrikát.
08:21
Blue line is India, red line is Africa.
146
489440
2320
A kék vonal India, a vörös Afrika.
08:24
How is it that two regions
that started off so similarly
that started off so similarly
147
492440
4136
Hogy lehetséges, hogy ez a két régió,
melyek oly hasonlóan indultak,
melyek oly hasonlóan indultak,
08:28
in such similar trajectories
148
496600
2136
hasonló fejlődési görbét leírva,
08:30
take such different paths?
149
498760
2136
ennyire eltérjenek egymástól?
08:32
India had a green revolution.
150
500920
2040
Indiában lezajlott egy zöld forradalom.
08:36
Not a single African country
had a green revolution.
had a green revolution.
151
504000
4096
Egyetlen afrikai országban
sem történt hasonló.
sem történt hasonló.
08:40
The net outcome?
152
508120
1216
Mi a nettó eredmény?
08:41
India is food self-sufficient
153
509360
1696
India élelmiszer-önellátó lett,
08:43
and in the past decade
has actually been exporting calories.
has actually been exporting calories.
154
511080
3376
és az elmúlt évtizedben
kalória-exportőrré vált.
kalória-exportőrré vált.
08:46
The African continent now imports
over 300 trillion calories a year.
over 300 trillion calories a year.
155
514480
3960
Az afrikai földrész ma több mint
300 billió kalóriát importál évente.
300 billió kalóriát importál évente.
08:51
Then we add China, the green line.
156
519280
4296
Aztán nézzük Kínát, ezt a zöld vonalat.
08:55
Remember the switch
from the blue to the bright red?
from the blue to the bright red?
157
523600
2680
Emlékeznek a kapcsolatra
a kék és az élénkvörös vonal között?
a kék és az élénkvörös vonal között?
08:59
What happened and when did it happen?
158
527120
3056
Mi történt, és mikor történt?
09:02
China seemed to be
on a very similar path to India
on a very similar path to India
159
530200
2856
Úgy tűnik, Kína nagyon hasonló
utat járt be, mint India,
utat járt be, mint India,
09:05
until the start of the 21st century,
160
533080
2776
egészen a 21. század elejéig,
09:07
where it suddenly flipped.
161
535880
1680
amikor hirtelen átbillent.
09:10
A young and growing population
162
538400
2016
Egy fiatal, egyre növekvő népesség
09:12
combined with significant economic growth
163
540440
3096
és jelentős gazdasági
növekedés kombinációja
növekedés kombinációja
09:15
made its mark with a big bang
164
543560
2416
ősrobbanásszerű nyomot hagyott,
09:18
and no one in the markets saw it coming.
165
546000
2480
és a piacon senki nem látta előtte
ennek bekövetkeztét.
ennek bekövetkeztét.
09:21
This flip was everything
to global agricultural markets.
to global agricultural markets.
166
549520
3736
Ez a fordulat az egész
globális agrárpiacra kihatott.
globális agrárpiacra kihatott.
09:25
Luckily now, South America
167
553280
2816
Szerencsére ma Dél-Amerika
fellendülőben van,
fellendülőben van,
09:28
was starting to boom
at the same time as China's rise,
at the same time as China's rise,
168
556120
5216
miközben Kína is felemelkedő ágban,
09:33
and so therefore, supply and demand
were still somewhat balanced.
were still somewhat balanced.
169
561360
4000
ezért a kereslet és kínálat még
úgy-ahogy egyensúlyban van.
úgy-ahogy egyensúlyban van.
09:38
So the question becomes,
170
566320
1400
A kérdés most így hangzik:
09:40
where do we go from here?
171
568640
1600
innen merre induljunk?
09:43
Oddly enough,
172
571800
1536
Furcsa módon
09:45
it's not a new story,
173
573360
1200
ez nem új történet,
09:47
except this time
it's not just a story of China.
it's not just a story of China.
174
575800
3376
kivéve, hogy most nemcsak Kínáról van szó.
09:51
It's a continuation of China,
175
579200
2376
Ez egy kínai folytatás,
09:53
an amplification of Africa
176
581600
2096
afrikai megerősödés,
09:55
and a paradigm shift in India.
177
583720
1960
és indiai paradigmaváltás.
09:58
By 2023,
178
586600
1520
Előrejelzések szerint 2023-ra
10:01
Africa's population is forecasted
to overtake that of India's and China's.
to overtake that of India's and China's.
179
589000
5056
Afrika népessége meghaladja
India és Kína össznépességét.
India és Kína össznépességét.
10:06
By 2023, these three regions combined
180
594080
2656
2023-ra ez a három régió együtt
10:08
will make up over half
the world's population.
the world's population.
181
596760
3160
kiteszi majd a világ össznépességének
több mint felét.
több mint felét.
10:13
This crossover point starts to present
really interesting challenges
really interesting challenges
182
601400
4016
Ez a fordulópont
nagy kihívásokat jelent majd
nagy kihívásokat jelent majd
10:17
for global food security.
183
605440
1736
a globális élelmiszerbiztonságra.
10:19
And a few years later,
we're hit hard with that reality.
we're hit hard with that reality.
184
607200
3400
És néhány év múlva keserves lesz
szembesülni a valósággal.
szembesülni a valósággal.
10:24
What does the world look like in 10 years?
185
612120
3360
Milyen lesz a világ tíz éven belül?
10:29
So far, as I mentioned,
India has been food self-sufficient.
India has been food self-sufficient.
186
617120
3896
Mára, mint említettem,
India élelmiszer-önellátó lett.
India élelmiszer-önellátó lett.
10:33
Most forecasters predict
that this will continue.
that this will continue.
187
621040
3400
A legtöbb előrejelzés szerint
ez folytatódik.
ez folytatódik.
10:37
We disagree.
188
625200
1200
Szerintünk nem így van.
10:39
India will soon become
a net importer of calories.
a net importer of calories.
189
627160
4136
India hamarosan nettó
kalória-importőr lesz.
kalória-importőr lesz.
10:43
This will be driven both by the fact
190
631320
2256
Ez két tényből is levezethető,
10:45
that demand is growing
from a population growth standpoint
from a population growth standpoint
191
633600
3496
egyrészt a népességszaporulatból adódó
növekvő keresletből,
növekvő keresletből,
másrészt a gazdasági növekedésből.
10:49
plus economic growth.
192
637120
1256
10:50
It will be driven by both.
193
638400
1256
Mindkét tény hozzájárul.
10:51
And even if you have
optimistic assumptions
optimistic assumptions
194
639680
2696
És még a termelés növekedéséről szőtt
10:54
around production growth,
195
642400
1896
optimista feltételezések szerint is
10:56
it will make that slight flip.
196
644320
2120
bekövetkezik majd az a kis átbillenés.
10:58
That slight flip
can have huge implications.
can have huge implications.
197
646960
3920
Ennek pedig súlyos hatásai lehetnek.
11:03
Next, Africa will continue
to be a net importer of calories,
to be a net importer of calories,
198
651800
4536
Aztán: Afrika továbbra is
kalória-behozatalra szorul,
kalória-behozatalra szorul,
11:08
again driven by population growth
and economic growth.
and economic growth.
199
656360
3000
ott szintén növekszik a népesség,
fejlődik a gazdaság.
fejlődik a gazdaság.
11:12
This is again assuming optimistic
production growth assumptions.
production growth assumptions.
200
660120
3896
Ez megint csak optimista termelési
növekedési feltevésekhez vezet.
növekedési feltevésekhez vezet.
11:16
Then China,
201
664040
1416
Nézzük Kínát:
11:17
where population is flattening out,
202
665480
2576
ott megáll a népességszaporulat,
11:20
calorie consumption will explode
203
668080
1976
a kalóriafogyasztás az egekbe szökik,
11:22
because the types of calories consumed
204
670080
3016
mert az elfogyasztott kalóriatípusok
11:25
are also starting to be
higher-calorie-content foods.
higher-calorie-content foods.
205
673120
3520
egyre magasabb kalóriatartalmú
ételekben fognak megjelenni.
ételekben fognak megjelenni.
11:29
And so therefore,
206
677600
1736
Ezért tehát
11:31
these three regions combined
207
679360
1856
ez a három régió együttesen
11:33
start to present a really interesting
challenge for the world.
challenge for the world.
208
681240
3296
igazán érdekes kihívást fog jelenteni
az egész világnak.
az egész világnak.
11:36
Until now, countries with calorie deficits
209
684560
4096
A kalóriahiányos országok mostanáig
11:40
have been able to meet these deficits
210
688680
2576
tudták ellensúlyozni a hiányt azzal,
11:43
by importing from surplus regions.
211
691280
1840
hogy túltermelő régiókból importáltak.
11:45
By surplus regions, I'm talking about
212
693720
2816
Ezek a többlettel rendelkező régiók:
11:48
North America, South America and Europe.
213
696560
3136
Észak-és Dél-Amerika, valamint Európa.
11:51
This line chart over here shows you
214
699720
2416
Ez a grafikon megmutatja
11:54
the growth and the projected growth
over the next decade of production
over the next decade of production
215
702160
4296
a következő tíz év termelési növekedését
és a várható növekedést
és a várható növekedést
11:58
from North America,
South America and Europe.
South America and Europe.
216
706480
2296
Észak-és Dél-Amerikában,
valamint Európában.
valamint Európában.
12:00
What it doesn't show you
217
708800
1416
Azt viszont nem mutatja meg,
12:02
is that most of this growth is actually
going to come from South America.
going to come from South America.
218
710240
3440
hogy a növekedés java
Dél-Amerikából fog származni.
Dél-Amerikából fog származni.
12:06
And most of this growth
219
714640
1416
És ezért a többletért
12:08
is going to come
at the huge cost of deforestation.
at the huge cost of deforestation.
220
716080
4400
igen magas árat fizetünk:
az erdőirtásokkal.
az erdőirtásokkal.
12:14
And so when you look
at the combined demand increase
at the combined demand increase
221
722240
3776
Így amikor ránézünk
a kombinált kereslet-fokozódásra,
a kombinált kereslet-fokozódásra,
12:18
coming from India, China
and the African continent,
and the African continent,
222
726040
3320
ami Indiából, Kínából
és az afrikai földrészről ered,
és az afrikai földrészről ered,
12:22
and look at it versus
the combined increase in production
the combined increase in production
223
730200
2816
ugyanakkor megnézzük
a kombinált termelés-növekedés képét,
a kombinált termelés-növekedés képét,
12:25
coming from India,
China, the African continent,
China, the African continent,
224
733040
2776
ami Indiából, Kínából
és az afrikai földrészről ered,
és az afrikai földrészről ered,
12:27
North America, South America and Europe,
225
735840
2360
valamint Észak- és Dél-Amerikából,
Európából,
Európából,
12:31
you are left with
a 214-trillion-calorie deficit,
a 214-trillion-calorie deficit,
226
739280
5416
akkor kijön végül
a 214 billiós kalóriahiány,
a 214 billiós kalóriahiány,
12:36
one we can't produce.
227
744720
1736
amit nem tudunk előállítani.
12:38
And this, by the way, is actually assuming
we take all the extra calories
we take all the extra calories
228
746480
3936
Egyébként ez azt feltételezi,
hogy mindazt az extra kalóriát,
hogy mindazt az extra kalóriát,
12:42
produced in North America,
South America and Europe
South America and Europe
229
750440
2381
amit Észak-és Dél-Európa,
valamint Európa termel,
valamint Európa termel,
12:45
and export them solely
to India, China and Africa.
to India, China and Africa.
230
753880
4240
azt kizárólag Indiába,
Kínába és Afrikába exportálják.
Kínába és Afrikába exportálják.
12:51
What I just presented to you
is a vision of an impossible world.
is a vision of an impossible world.
231
759200
3480
Amit itt szemléltettem,
az egy lehetetlen világ jövőképe.
az egy lehetetlen világ jövőképe.
12:55
We can do something to change that.
232
763520
1840
De tehetünk ellene.
12:58
We can change consumption patterns,
233
766400
2296
Változtathatunk a fogyasztási mintákon,
13:00
we can reduce food waste,
234
768720
2256
csökkenthetjük az élelmiszer-pazarlást,
13:03
or we can make a bold commitment
235
771000
3216
vagy szilárdan elkötelezhetjük magunkat,
13:06
to increasing yields exponentially.
236
774240
2320
hogy exponenciálisan fokozzuk a hozamot.
13:09
Now, I'm not going to go into discussing
237
777720
2136
Hagyjuk most a változó
fogyasztási mintákról,
fogyasztási mintákról,
13:11
changing consumption patterns
or reducing food waste,
or reducing food waste,
238
779880
2496
vagy a pazarlás csökkentéséről
szóló vitákat,
szóló vitákat,
13:14
because those conversations
have been going on for some time now.
have been going on for some time now.
239
782400
3056
mert ezek jó ideje
közbeszéd tárgyát képezik.
közbeszéd tárgyát képezik.
13:17
Nothing has happened.
240
785480
1216
Mégsem történt semmi.
13:18
Nothing has happened
because those arguments
because those arguments
241
786720
3456
Nem történt semmi,
mert az elhangzott érvek
mert az elhangzott érvek
13:22
ask the surplus regions
to change their behavior
to change their behavior
242
790200
2936
a többlettel rendelkező régióktól
várják a változást,
várják a változást,
13:25
on behalf of deficit regions.
243
793160
2440
a szűkölködő régiók javára.
13:28
Waiting for others
to change their behavior
to change their behavior
244
796880
2576
Szörnyű gondolat másoktól elvárni,
hogy megváltozzanak
hogy megváltozzanak
13:31
on your behalf, for your survival,
245
799480
2496
az illető javára,
13:34
is a terrible idea.
246
802000
1496
az ő túléléséért.
13:35
It's unproductive.
247
803520
1600
Teljesen hasztalan.
13:37
So I'd like to suggest an alternative
that comes from the red regions.
that comes from the red regions.
248
805560
4720
Ezért olyan alternatívát javasolnék,
ami a vörös régiókból ered:
ami a vörös régiókból ered:
13:43
China, India, Africa.
249
811960
2376
Kínából, Indiából és Afrikából.
13:46
China is constrained in terms
of how much more land it actually has
of how much more land it actually has
250
814360
3296
Kína olyan szempontból korlátozott,
hogy még mennyi mezőgazdaságilag
megművelhető földterülete van,
megművelhető földterülete van,
13:49
available for agriculture,
251
817680
1536
13:51
and it has massive
water resource availability issues.
water resource availability issues.
252
819240
3776
és kőkemény vízellátási
problémákkal küszködik.
problémákkal küszködik.
13:55
So the answer really lies
in India and in Africa.
in India and in Africa.
253
823040
3640
Így a megoldást valójában
India és Afrika rejti.
India és Afrika rejti.
13:59
India has some upside
in terms of potential yield increases.
in terms of potential yield increases.
254
827840
4936
India felfelé ível a lehetséges
hozamnövelés tekintetében.
hozamnövelés tekintetében.
14:04
Now this is the gap
between its current yield
between its current yield
255
832800
2576
Itt van ez a rés a jelenlegi hozam
14:07
and the theoretical
maximum yield it can achieve.
maximum yield it can achieve.
256
835400
3120
és az elérhető elméleti
maximum-hozam között.
maximum-hozam között.
14:11
It has some unfarmed
arable land remaining, but not much,
arable land remaining, but not much,
257
839720
3216
Van még valamennyi parlagon
heverő földterülete, de nem sok,
heverő földterülete, de nem sok,
14:14
India is quite land-constrained.
258
842960
2280
India földterülete korlátozott.
14:18
Now, the African continent,
on the other hand,
on the other hand,
259
846240
2656
Nézzük viszont Afrikát,
14:20
has vast amounts of arable land remaining
260
848920
3296
ahol hatalmas földterületek
hevernek még megműveletlenül,
hevernek még megműveletlenül,
14:24
and significant
upside potential in yields.
upside potential in yields.
261
852240
2680
és jelentős hozamnövekedésre
lehet számítani.
lehet számítani.
14:28
Somewhat simplified picture here,
262
856080
2096
Ez egy egyszerűsített ábra,
14:30
but if you look at sub-Saharan
African yields in corn today,
African yields in corn today,
263
858200
5016
de ha a jelenlegi szubszaharai
kukorica-termesztést nézzük,
kukorica-termesztést nézzük,
14:35
they are where North American
yields were in 1940.
yields were in 1940.
264
863240
3480
ott tartanak most,
ahol Észak-Amerika 1940-ben.
ahol Észak-Amerika 1940-ben.
14:40
We don't have 70-plus years
to figure this out,
to figure this out,
265
868600
3736
Nincs hetven évünk arra,
hogy ezt értelmezzük,
hogy ezt értelmezzük,
14:44
so it means we need to try something new
266
872360
2536
vagyis valami újat kell kipróbálnunk,
14:46
and we need to try something different.
267
874920
2160
valami egészen más módszert.
14:50
The solution starts with reforms.
268
878400
2160
A megoldás reformokkal kezdődik.
14:53
We need to reform and commercialize
269
881880
3976
Afrika és India agráriparát
14:57
the agricultural industries in Africa
270
885880
2536
át kell alakítanunk,
és be kell vonnunk a kereskedelembe.
15:00
and in India.
271
888440
1200
15:02
Now, by commercialization --
272
890320
2136
Ez utóbbi nem azt jelenti,
15:04
commercialization is not
about commercial farming alone.
about commercial farming alone.
273
892480
3136
hogy csak a földművelést vonjuk be.
15:07
Commercialization is about leveraging data
274
895640
2576
Hasznosítanunk kell az adatokat,
15:10
to craft better policies,
275
898240
2296
javítani kell a szakpolitikát,
15:12
to improve infrastructure,
276
900560
1616
tökéletesíteni az infrastruktúrát,
15:14
to lower the transportation costs
277
902200
1856
csökkenteni a szállítási költségeket,
15:16
and to completely reform
banking and insurance industries.
banking and insurance industries.
278
904080
4256
és teljes reformot végrehajtani
a banki és biztosítási szektorban is.
a banki és biztosítási szektorban is.
15:20
Commercialization
is about taking agriculture
is about taking agriculture
279
908360
3096
A kereskedelembe bevonás azt is jelenti,
hogy csökkentjük
hogy csökkentjük
15:23
from too risky an endeavor
to one where fortunes can be made.
to one where fortunes can be made.
280
911480
4096
a mezőgazdasági kockázatokat,
hogy megérje belevágni.
hogy megérje belevágni.
15:27
Commercialization
is not about just farmers.
is not about just farmers.
281
915600
3256
A kereskedelembe bevonás
nemcsak a gazdálkodókat érinti.
nemcsak a gazdálkodókat érinti.
15:30
Commercialization is about
the entire agricultural system.
the entire agricultural system.
282
918880
4280
Az egész mezőgazdaságra vonatkozik.
15:36
But commercialization
also means confronting the fact
also means confronting the fact
283
924840
4056
De egyben azt is jelenti:
el kell fogadnunk,
el kell fogadnunk,
15:40
that we can no longer place
the burden of growth
the burden of growth
284
928920
3416
hogy a növekedés terhét nem tehetjük
15:44
on small-scale farmers alone,
285
932360
2120
egyedül a kisüzemi gazdálkodók vállára,
15:48
and accepting that commercial farms
and the introduction of commercial farms
and the introduction of commercial farms
286
936600
5256
és elfogadjuk, hogy a kereskedő
földbirtokok bevezetése
földbirtokok bevezetése
15:53
could provide certain economies of scale
287
941880
2696
olyan méretgazdaságosságot biztosíthatna,
15:56
that even small-scale
farmers can leverage.
farmers can leverage.
288
944600
2240
amellyel a kisgazdálkodók is élhetnének.
16:00
It is not about small-scale farming
or commercial agriculture,
or commercial agriculture,
289
948040
3976
Mindez nem a kisgazdaságokról szól,
sem a kereskedelmi mezőgazdaságról,
sem a kereskedelmi mezőgazdaságról,
16:04
or big agriculture.
290
952040
1856
sem a nagyüzemi gazdálkodásról.
16:05
We can create the first successful models
of the coexistence and success
of the coexistence and success
291
953920
5256
Kidolgozhatjuk az együttélés
sikeres modelljeit,
sikeres modelljeit,
és a kisüzemi gazdálkodás sikerét
a kereskedelmi mezőgazdasággal karöltve.
a kereskedelmi mezőgazdasággal karöltve.
16:11
of small-scale farming
alongside commercial agriculture.
alongside commercial agriculture.
292
959200
3776
16:15
This is because, for the first time ever,
293
963000
3016
Mégpedig azért, mert most először
16:18
the most critical tool
for success in the industry --
for success in the industry --
294
966040
3736
az ipari siker legfontosabb két eszköze –
16:21
data and knowledge --
295
969800
1496
az adatok és a tudás –
16:23
is becoming cheaper by the day.
296
971320
2240
napról napra olcsóbb lesz.
16:26
And very soon, it won't matter
how much money you have
how much money you have
297
974720
3416
És hamarosan nem számít majd,
mennyi pénzünk van,
mennyi pénzünk van,
16:30
or how big you are
298
978160
1456
vagy mekkorák vagyunk,
16:31
to make optimal decisions
and maximize probability of success
and maximize probability of success
299
979640
4296
hogy a kitűzött cél érdekében
a legjobb döntéseket hozzuk,
a legjobb döntéseket hozzuk,
16:35
in reaching your intended goal.
300
983960
2480
és fokozzuk a siker valószínűségét.
16:39
Companies like Gro are working
really hard to make this a reality.
really hard to make this a reality.
301
987320
3600
A Gro és a hasonló cégek keményen
fáradoznak ennek megvalósításán.
fáradoznak ennek megvalósításán.
16:43
So if we can commit
to this new, bold initiative,
to this new, bold initiative,
302
991600
4576
Ezért ha belevágunk ebbe az új,
merész vállalkozásba,
merész vállalkozásba,
16:48
to this new, bold change,
303
996200
2016
ebbe az új, merész változásba,
16:50
not only can we solve
the 214-trillion gap that I talked about,
the 214-trillion gap that I talked about,
304
998240
5416
nemcsak az említett
214 billiós hiányt oldhatjuk meg,
214 billiós hiányt oldhatjuk meg,
16:55
but we can actually set the world
on a whole new path.
on a whole new path.
305
1003680
2600
hanem egészen új pályára
állíthatjuk az egész világot.
állíthatjuk az egész világot.
16:58
India can remain food self-sufficient
306
1006960
4096
India élelmiszer-önellátó maradhat,
17:03
and Africa can emerge
as the world's next dark blue region.
as the world's next dark blue region.
307
1011080
4760
és Afrika lehet a világ következő
sötétkék területe.
sötétkék területe.
17:09
The new question is,
308
1017240
2216
Az új kérdés:
17:11
how do we produce 214 trillion calories
309
1019480
4136
hogyan termeljünk 214 billió kalóriát
17:15
to feed 8.3 billion people by 2027?
310
1023640
4160
8,3 milliárd ember élelmezésére 2027-re?
17:20
We have the solution.
311
1028760
1480
Kezünkben a megoldás.
17:22
We just need to act on it.
312
1030960
1800
Csak bele kell kezdenünk.
17:25
Thank you.
313
1033520
1216
Köszönöm.
17:26
(Applause)
314
1034760
3359
(Taps)
ABOUT THE SPEAKER
Sara Menker - Technology entrepreneurSara Menker is founder and CEO of Gro Intelligence, a tech company that marries the application of machine learning with domain expertise and enables users to understand and predict global food and agriculture markets.
Why you should listen
Sara Menker is founder and CEO of Gro Intelligence, a technology company that is bridging data gaps across the global agriculture sector, empowering decision makers and creating a more informed, connected, efficient and productive global agriculture industry.
Prior to founding Gro, Menker was a vice president in Morgan Stanley's commodities group. She began her career in commodities risk management, where she covered all commodity markets, and she subsequently moved to trading, where she managed a trading portfolio. Menker is a trustee of the Mandela Institute For Development Studies (MINDS) and a trustee of the International Center for Tropical Agriculture (CIAT). She was named a Global Young Leader by the World Economic Forum and is a fellow of the African Leadership Initiative of the Aspen Institute.
Sara Menker | Speaker | TED.com