追本之箭 — 数字与物理:两个宇宙
追本之箭 — 数字与物理:两个宇宙
2026-05-09 Sat 14:26
起点
"低估算力需求,是科技史上最稳定的错误。
1943 年有人说全球大概只需要五台计算机。比尔盖茨当年都低估过,说 640KB 内存应该够每个人用,不需要更多了。
数字世界和物理世界的迭代规律和速度不一样,人类生活在物理世界,AI 生活在数字世界,两种不同的物种,不要拿物理世界的发动机和小车去想象数字世界的发展轨迹。"
这句话表面是科技史观察——人们一直低估算力。
但它的最后一句是一个本体论断言:
数字世界和物理世界不是同一个世界。
它们是两种不同的迭代规律。
错误不在于算力增长太快——
是人类的预测系统天然只能想象物理世界的曲线。
如果这是真的,那这就不是"预测能力差"的问题——
是结构性认知局限:
人类的大脑是物理世界的产物,
它的"曲线感"是物理的,
它对数字事物的预测系统性地低估。
更尖锐的问题是:为什么人类的预测系统只能想象物理世界?这是一种什么样的结构性局限?
第一层:大脑是物理世界的产物 — 它学到的曲线都是物理曲线
人类大脑在五百万年的物理世界里演化。
它学会的所有"东西怎么生长":
| 物理曲线 | 形状 |
|---|---|
| 树长高 | 线性 → 渐近(高度有上限) |
| 动物生长 | S 曲线(饱和) |
| 食物消耗 | 线性 |
| 资源 | 固定上限 |
| 工具改进 | 线性 |
我们对"成长"的所有直觉,
都是基于这些物理范式形成的。
这就是为什么人无法直觉指数增长
给你一张对折 50 次的纸——
实际厚度可达地球到太阳的距离。
但你听到这句话,大脑反应的厚度还是几厘米。
为什么?
因为你的"折叠+变厚"经验来自物理世界——
那里折叠 7-8 次就会停。
你的身体没有训练过 50 次折叠的经验。
数字世界完全不同 — 它没有物理约束
| 物理约束 | 数字世界 |
|---|---|
| 摩擦 | 没有 |
| 质量限制 | 没有 |
| 空间天花板 | 没有(可以并行) |
| 材料瓶颈 | 没有(代码可以无限复制) |
| 衰减 | 没有(数字不会磨损) |
所以数字世界的曲线纯指数——
不是"快一些的物理曲线",
是完全不同的物理学。
人脑对此的反应是默认低估
不是因为人懒,
是因为大脑没有这种曲线的训练数据。
让一个生活在物理世界里五百万年的器官,去预测数字世界的轨迹——
这是用错的工具做错的事。
第二层:低估是不对称的 — 因为想象力受锚点限制
预测有两个错误方向:低估和高估。
但科技史上几乎所有错误都是低估——这是不对称的。
原因:人类的预测靠类比,类比靠当前作为锚点。
1943 年估"全世界需要多少台计算机"
- 锚点:当前每个国家的人口、政府、大企业数量
- 类比:计算机像研究所 / 天文台 / 重要工具
- 估算:几十台 → "也许十几台"
你根本不会想到:
- 计算机会进入家庭(这跟你的当前类比无关)
- 计算机会进入手机(手机这东西还没存在)
- 计算机会嵌入冰箱、汽车、医疗设备(这些都不需要计算机)
- 计算机会嵌入云端为亿万用户服务(云这概念还没存在)
每一项都是当时无法想象的新增使用场景。
而每一个新场景都不是 +5 台,是 +百万台。
为什么不对称?因为锚点结构
| 你能预测的 | 当下已知的用途 |
|---|---|
| 你能预测错的 | 未知的新用途 |
而新用途总是远多于已知用途。
所以低估是结构性的——
不是因为人们悲观,
是因为人们的预测能力被自己当下的锚点封顶。
这是为什么"640KB 够用"是错的
Bill Gates 当年说 640KB 够用——
不是他笨,他是当时最聪明的人之一。
错误不在 IQ,
错误在预测方法:
类比当时的程序大小,推未来。
但当时的程序大小只是已知用途——
未来 30 年会出现的新用途(图像、视频、AI、3D、VR)
当时不在他的锚点里。
第三层:能想象指数的人,不是聪明,是放下了类比
那些能看准数字世界的人,都在做同一件事:
放下对当下场景的类比,
想象「如果约束消失会怎样」。
Carver Mead(70 年代)
预测:"晶体管会变得无限便宜。"
他怎么想到的?
不是从"今天的晶体管多贵"出发——
是问:"如果我们一直 shrink 工艺节点会发生什么?"
这是一个 取消约束 的思考方式。
Marc Andreessen(90 年代)
预测:"软件会吃掉世界。"
不是从"今天软件占多少经济份额"出发——
是问:"如果软件可以替代任何流程,会替代什么?"
答案:几乎所有事。
Sam Altman(2020s)
预测:"算力是新的电力。"
不是从"今天算力多贵"出发——
是问:"如果算力变成无限便宜,会发生什么?"
共同的姿态
反直觉:
- ❌ 不问 "现在是什么"
- ✅ 问 "如果约束消失会是什么"
物理世界永远有约束(能量、空间、材料),
所以"如果约束消失"是不现实的。
数字世界约束在不断消失,
所以"如果约束消失"是合理的预测起点。
关键的认识
低估算力的人在用物理世界的预测方法。
不低估算力的人在用数字世界的预测方法。
差别不是聪明 vs 不聪明——
是 用对的方法 vs 用错的方法。
第四层:实践规则 — 数字默认 ×10,物理别调
只要一个领域的迭代主要发生在数字层面,这个规律就适用。
数字相关预测的历史
每一个都被严重低估:
- 软件:1995 年没人想到 SaaS 行业会成为万亿级
- 互联网用户:2000 年没人想到会有 50 亿活跃用户
- 数据存储:2005 年没人想到一个手机会装 1TB
- 视频:2010 年没人想到流媒体会代替电视
- AI 模型:2018 年没人想到大模型会有万亿参数
每一个都是多人在数字层面合作的产物——
所以每一个都跟随数字世界的指数曲线。
但人类的预测系统,每一次都低估。
不是因为人没记忆——
是因为每一次新事物的预测,都重新启用物理世界的锚点。
实践推论:乘以 10-100
对数字相关的预测,默认乘以 10-100 倍。
不是科学,是经验法则——
因为你的初始估计来自物理世界的直觉,
几乎肯定低估了一个量级。
数字预测(默认 ×10)
- AI 能力(几年后能做什么)
- 算力需求(怎么估都不够)
- 用户增长(成功的产品会爆炸)
- 数据规模(总会比你想象的多)
物理预测(不要 ×10)
- 能源转换效率
- 材料强度极限
- 运输速度
- 健康寿命延长
- 农业产量
那里物理约束是真实的,直觉相对可靠。
最常见的混淆错误
| 错误类型 | 例子 |
|---|---|
| 把数字预测当物理预测 | "640KB 够用" / "5 台计算机够全球" |
| 把物理预测当数字预测 | "2030 年人人飞行汽车" / "10 年内核聚变" |
精明的人先分类
这个东西的迭代主要在物理还是数字?
- 主要在数字 → 默认调高 10 倍以上
- 主要在物理 → 不要这么调,直觉相对靠谱
- 混合 → 看哪一层是瓶颈
终点:两种宇宙的并行
钻到底,Fish 这句话讲的是一个非常重要的当代认识:
我们生活在两个并行的宇宙里。
| 物理宇宙 | 数字宇宙 | |
|---|---|---|
| 约束 | 真实 | 不断消失 |
| 速度 | 缓慢 | 加速 |
| 曲线 | 线性 / 饱和 | 指数 |
| 居民 | 人(五百万年演化) | AI(几十年指数迭代) |
两个宇宙的居民,不是同一种"东西"
- 物理居民:生物体,有重量、有衰老、有边界
- 数字居民:算法,无重量、无衰老、可复制
人对数字宇宙的直觉——
像鱼对天空的直觉:
我们只能用已有的范畴去想象,而那些范畴不适用。
最深的版本
当人类预测数字事物时,他们其实在用物理大脑。
这就是为什么我们一直低估。
而且这不会改变——
因为大脑不会突然学会数字世界的直觉。
我们能做的不是改变直觉,
是 意识到这个偏差,然后手动校正。
手动校正的具体动作
每次看到自己对数字事物的预测,问:
- 这是物理还是数字?
- 如果是数字 → 默认调高 10 倍
- 然后再调高一次 → 只是为了校正"一定很多了"那种感觉
这种"手动校正"听起来粗糙,
但比相信你的直觉准得多。
因为你的直觉结构性地不可信——
它来自一个错的世界。
最后一句
AI 不是更快的物理工具。
AI 是数字世界的居民。
预测它的轨迹,不能用物理思维。
预测错的人不是不聪明——
是 用错了大脑。
下次你想对 AI、算力、模型规模、数字市场做任何预测——
先停一秒,问自己:
我现在在用物理大脑,还是数字大脑?
如果你诚实回答——
几乎总是物理大脑。
那就先把答案 乘以 10,
然后再 乘以 10。
那个数字,才接近真实。
(箭到底了。)
