华为以反堕怠为生

熵减的过程是痛苦的

前途是光明的

——《华为之熵  光明之矢》序

水从青藏高原流到大海，是能量释放的过程，一路欢歌笑语，泉水叮咚，泉水叮咚，泛起阵阵欢乐的浪花。遇山绕过去，遇洼地填成湖，绝不争斗。若流到大海再不回来，人类社会就死了。当我们用水泵把水抽到高处的时候，是用外力恢复它的能量，这个熵减过程多么痛苦呀！水泵叶片飞速地旋转，狠狠打击水，把水打向高处，你听到过水在管子里的呻吟吗？我听见过“妈妈我不学钢琴呀！”，“我想多睡一会。”，“妈妈痛，好痛呀！我不要让叶片舅舅打我呀！”

人的熵减同样。从幼儿园认字、弹琴；小学学数学；中学历史、物理；大学工程；又硕士、博士，考试前的不眠灯光……。好不容易毕业了，考核又要受打A、B、C，末位淘汰……的挤压。熵减的过程十分痛苦，十分痛苦呀！但结果都是光明的。从小就不学习，不努力，熵增的结果是痛苦呀！我想重来一次，但没有来生。

人和自然界，因为都有能量转换，才能增加势能，才使人类社会这么美好。

任正非

2017年12月19

华为以反堕怠为生

2020开年，重读任正非这篇序文，有利于找到个人和企业成长的路径。

热力学第二定律简称熵增定律，一般的定义是：在一个孤立系统里，如果没有外力做功，其总混乱度（熵）会不断增大。

诺贝尔奖金获得者薛定谔，在《生命是什么》一书中，提出“生命以负熵为生”，成为经典概括。

薛定谔：生命以负墒为生

“生命以负熵为生。这就好比生命有机体借助于外界的负熵来消除它体内的正熵的增加量。由于这种正熵是在生活中所产生的，因而它是不可避免的。生命有机体就是通过这样的方式来保持自身在一个稳定的水平上”。

“一个生命有机体无时无刻不在生产着熵或者是在增加正熵，同时它们不断趋近熵的最大值，在这一缓慢过程之后就是生命有机体的危险状态，即死亡。那么，如何才能摆脱死亡，一直保持生命的存在状态？从环境里孜孜不倦地汲取负熵恐怕是唯一的办法了。负熵是一种积极的物质，它是有机体维持生命的重要物质。换句话说，有机体成功地在它的存活期间不断地消除活着的时候不得不产生的全部的熵，这即是新陈代谢的本质”。

把熵增定律应用到人类社会，何谓熵？熵就是人的惰性，就是舒服，就是不思进取，就是得过且过，就是当一天和尚撞一天钟，就是简单重复自己的生命。这样一种舒服和惯性指导下的生命状态，就是生命之熵。熵增是死亡过程的开启，熵增达到一定程度，人就离死亡不远了。

何谓熵减？熵减就是活着，活着就是自律，自律就是熵减，熵减就是勇猛精进，就是跳出舒服区，就是向世间的苦处行找到生命的目标，就是向自己的苦处行拿出与众不同的绝活。

任正非：华为以反堕怠为生

生命以负熵为生，华为以反堕怠为生。

任正非认为，个人生命的天敌是堕怠，组织生命的天敌也是堕怠。任正非主导的华为机制策略设计，都是向堕怠宣战。华为就是一部压强史，打压者最终都转变为赋能者。华为正是在这样从上到下不断的意识转化中，走上了今天高科技的领军位置。

2015年任正非说：

“热力学讲不开放就要死亡，因为封闭系统内部的热量一定是从高温流到低温，水一定从高处流到低处，如果这个系统封闭起来，没有任何外在力量，就不可能再重新产生温差，也没有风。第二，水流到低处不能再回流，那是零降雨量，那么这个世界全部是超级沙漠，最后就会死亡，这就是热力学提到的‘熵增致死’。社会也是一样，需要开放，需要加强能量的交换，吸收外来的优秀要素，推动内部的改革开放，增强势能。外来能量是什么呢？外国的先进技术和经营管理方法、先进的思想意识冲击。”

个人生命的天敌是堕怠，组织生命的天敌也是堕怠。任正非主导的华为机制策略设计，都是向堕怠宣战。华为就是一部压强史，打压者最终都转变为赋能者。华为正是在这样从上到下不断的意识转化中，才走到了今天。

在2017年这篇经典文章中，任正非对这个概念性的说法，做了通俗易懂的诠释。借用青藏高原之水，说明了熵增熵减的具体含义，对人生和企业都有指导意义。

任正非以水为例，水从青藏高原欢快地流下，活泼泼前行，浇灌了一方方土地，养育了万千生命，于是一路带来了欢歌笑语。那是一个大环境的作用，才使得青藏高原有源源不断的冰层集结。如果天公不作美，逼着人类用水泵把水抽到青藏高原，水泵的叶片狠狠打击水，这个熵减的过程就会很痛苦。水一下子被拟人化了：“妈妈我不学钢琴呀！”“我想多睡一会儿呀”！“妈妈好痛呀，别让舅舅打我”！

人的熵减也很痛苦。少小不努力，老大徒伤悲。想重来一次，没有机会了。人和自然界，因为都有能量转换，才能增加势能。

智能时代的无缝隙链接，无量因子被激活，事物昙花一现的本质成为现实，一切相即生即灭。一旦固化就是熵增，熵增到一定程度就是死亡。而人性天然有一种堕怠。本来在可能与不可能之间，在黑白、善恶、高下、远近、长短之间，横亘着无穷多的可能性，还有1000条路没有被人走过。可是，人未老思维先衰，喜欢把成功经验和二手知识固化为块垒，人们习惯于走过去的老路。

任正非看到了这个真实，他要直面这个真实。于是他一直以来强调灰度哲学和自我批判，强调耗散结构，强调熵增熵减。他说：

“永远不要忘记自我批判，摩尔定律的核心就是自我批判，我们就是要通过自我批判自我迭代，在思想文化上升华，步步走高，去践行人生的摩尔定律"。

这回他化身为水，用水往高处走形成势能的痛苦过程，说明向苦处行，勇于自我批判，才是迭代更新的不二路径。

要么像自高而下的水一样具有“天才”。“水从青藏高原流到大海，是能量释放的过程，一路欢歌笑语，泛起阵阵欢乐的浪花。遇山绕过去，遇洼地填成湖绝不争斗”。

要么像自下而上的水一样逆转成“天才”。那就需要向世间的苦处行找到目标，还要向自己的苦处行，拿出与众不同的功力。把自己打开，勇于自我批判，勇于质疑一切固化的东西，接纳一切新发生，提升个人和组织势能，创造美好人类新生活。

任正非的两个基本点

在这篇难得的科普文章中，任正非强调了两个基本点。

一是自身有的潜能一定要释放出来创造大美绝活。如果没有出口，你的能量，你的潜能，会成为窒息你的源头。常常有人惜力，常常有人等待好的报酬。殊不知却荒废了自己的生命。愚痴！

每个人都有能量，有巨大无穷性潜能，若是不耗散，就会成为肥肉，长在身上还会带来病变，高血压糖尿病虎视眈眈肥胖儿。如果把潜能消耗了，情形就完全不一样了，它会转变为大美绝活，它会形成新的势能。

二是人一旦干啥啥牛，就会聚集更多更强的势能，甚至直接接通宇宙能量，可以“倾宇宙之力，造大美绝活”，从而活出活泼泼的有创造力的大生命。

这跟呼吸一样，你每次呼吐得越多越彻底，就会吸进更多更多的氧气。于是奇迹发生了。因为你消耗了自身能量创造了大美绝活，你这里就会成为一个强有力的神经元，威力无比的神经网络就会自然输送更多更好的能量向你这个神经元聚集，于是就自然构筑了强大的势能。

这样的能量循环，会使强者更强，弱者更弱。

公司不需要忠诚，公司需要你把忠诚和爱转化为创造奉献。公司会用流程优化来巩固，公司需要每个人尽情发挥潜能，以此形成个人的势能，同时也实现公司势能的提升。说到底，还是需要“头拱地，出绝活”。没有大美绝活，势能都无从谈起。皮之不存毛将焉附！

“妈妈痛，好痛呀！我不要让叶片舅舅打我呀！”让人忍俊不禁的同时，理解了熵减势能形成的真实过程，更理解了大自然规律的目的：“人和自然界，因为都有能量转换，才能增加势能，才使人类社会这么美好”。

任正非在这里给华为奋斗者指出了一条路：

以反堕怠对抗熵增

以耗散能量创造大美绝活

以大美绝活获取势能

以高势能接受宇宙能量

以干啥啥牛获取活泼泼大生命

但愿反堕怠这条路

是中国未来青年之路

也是未来世界级企业之路

         王育琨手记

2020.1.19

▲场库《宇宙的未来》

（一定要看！）

熵增定律：为什么熵增理论让好多人一下子顿悟了
作者：兰陵王来源：校园干货日记
“
人活着就是在对抗熵增定律，生命以负熵为生。——薛定谔《生命是什么》
”

 全文共5876个字，读完约17分钟。

如果物理学只能留一条定律，

我会留熵增定律。

说这句话的人叫吴国盛，清华大学的科学史系主任。

虽然你可能会反驳这个观点，难道不是牛顿的力学和爱因斯坦的相对论吗？

模型君也很迷惑，但是吴教授能说出这番话绝对不是无的放矢，不管对与不对，都可见熵增定律的分量。

无独有偶，吴军也说过类似的话。

如果地球毁灭了，我们怎么能够在一张名片上写下地球文明的全部精髓，让其他文明知道我们曾有过这个文明呢？

吴军老师给出的答案是三个公式：

1+1=2（代表了数学文明）

E=mc²（爱因斯坦的质能方程）

S=-∑ P ln P(熵的定义)

▲来自得到

薛定谔在《生命是什么》中也说过类似的话「人活着就是在对抗熵增定律，生命以负熵为生。」

爱丁顿爵士也曾说：“我认为，熵增原则是自然界所有定律中至高无上的。如果有人指出你的宇宙理论与麦克斯韦方程不符，那么麦克斯韦方程可能有不对；如果你的宇宙理论与观测相矛盾，嗯，观测的人有时也会把事情搞错；但是如果你的理论违背了热力学第二定律，我就敢说你没有指望了，你的理论只有丢尽脸、垮台。”

（注：爱丁顿说自己是除爱因斯坦之外，世界上唯一一个真正懂相对论的科学家，虽然看起来有点能吹，但应该也挺牛）

那么问题来了，什么是熵增定律？为什么它如此重要？它到底对我们有什么巨大影响？以至于能够让好多人一下子顿悟。

为什么熵增定律让好多人

一下子顿悟了

因为它揭示了宇宙演化的终极规律。

这个规律包括我们所有生命和非生命的演化规律，生命里又包含着个人和群体的演化规律。

非生命：比如物质总是向着熵增演化，屋子不收拾会变乱，手机会越来越卡，耳机线会凌乱，热水会慢慢变凉，太阳会不断燃烧衰变……直到宇宙的尽头——热寂。

生命与个人：比如自律总是比懒散痛苦，放弃总是比坚持轻松，变坏总是比变好容易。

只有少部分意志坚定的人能做到自我管理，大多数人都是作息不规律，饮食不规律，学习不规律。

生命与群体：比如大公司的组织架构会变得臃肿，员工会变得官僚化，整体效率和创新能力也会下降；封闭的国家会被世界淘汰。

这些所有的现象都可以用一个定律来解释——熵增定律。

因为事物总是向着熵增的方向发展，所以一切符合熵增的，都非常的容易和舒适，比如懒散。

《少有人走的路》在最后一章也如此解释自律。

因为所有事物都在向着无规律，向着无序和混乱发展，如果你要变得自律，你就得逆着熵增做功，这个过程会非常痛苦。

记得也曾有人问过模型君“人为什么要自律”的问题，我哑口无言，不知如何作答。因为每个人都有选择自己生活方式的权利，可以散漫也可以自律。

现在我想我找到答案了，生命本身就是自律的过程，即熵减的过程。

什么是熵增定律

定义：在一个孤立系统里，如果没有外力做功，其总混乱度（熵）会不断增大。

这里面有三个词非常重要：孤立系统、无外力做功、总混乱度（熵）。

首先我们来解释什么是熵。

熵（Entropy），最早在1865年由德国物理学家克劳修斯提出，用以度量一个系统“内在的混乱程度”。

你可以理解为，系统中的无效能量。

比如你花了100 J的能量把物体从A地拿到B地，这个过程中有很多能量并没有被100%的转化，而是有部分散失在了宇宙中。

这部分能量不可逆，无法被再利用，且永远在增加。

从这里你就可以推出，恒星终将熄灭，生命终将消失，宇宙将变成一片死寂，沦为熵。

这个状态，也被称为热寂。

那么什么是熵增定律呢？

就是这种熵在不断增加的过程。

但这是针对整个宇宙而言的，如果要针对地球，针对一个国家，针对一个企业，针对某一个人，则要加上两个限制条件——封闭系统＋无外力做功。

任何一个系统，只要满足封闭系统，而且无外力维持，它就会趋于混乱和无序。

生命也如此。

如何对抗熵增，实现超越

熵增定律被称为最让人沮丧的定律。

它不仅预示了宇宙终将归于热寂，生命终将消失。

而且，从小的方面来说：

它左右着国家和企业的发展规律，让组织变得臃肿，缺乏效率和创新；

它左右着个人的方方面面，让我们安于懒散、难以坚持、难以自律……

那么这还有办法可解吗？

从定义来说，熵增的条件有两个：封闭系统＋无外力做功。

只要打破这两个条件，我们就有可能实现熵减。

听起来好抽象，怎么理解？

也许我们可以从生命里得到启示，整个生命的发展就是一部负熵的历史。

当我们人从无机生命到有机生命那一刻起，就注定了这会是一部艰辛与精彩共存的史诗。

我们的始祖是一种“蛋白质＋RNA”的聚合体，科学家将她命名为LUCA。

LUCA通过吸收能量来大量复制，但是问题来了，宇宙的熵总的来说是增加的，所以LUCA的减熵会导致环境的急剧熵增。

环境恶化，LUCA无奈只能进化，变得更高级以适应环境的变化，于是DNA聚合体诞生了。

DNA比RNA更稳定，也更加智能。但是这样一来，消耗的能量更大，吸收的物质更多，导致环境的熵增比以往更大。

所以DNA聚合体被逼着向单细胞演化，同样，环境的熵增再次增加，于是单细胞又向更高级的多细胞进化，于是寒武纪生命大爆发诞生了。

又因为孤立系统无法获取足够的能量，所以多细胞开始移动，并且产生了感知能力，比如视觉、嗅觉、听觉等等。

从此，生命走上了智能的进化之路。

▲来自超智能体

这一过程，也被王东岳老爷子称为递弱代偿。

即生命的熵减过程，会加剧环境的熵增，于是环境会变得越来越恶劣，生命为了生存，为了获得足够的能量和物质，必须变得更加智能……

好了，现在我们来总结一下，生命的减熵过程中，其实一直在做三件事。

第一，努力保证能量的供给。比如，从化学作用到光合作用和呼吸作用；到光合作用＋呼吸作用的结合体；到多细胞生物。

第二，努力开放系统。细胞从无法移动，到进化出游动能力、爬行能力、行走能力、飞行能力。

第三，努力变得更加智能。生命为了花更少的能量来获取更多物质和能量，进化出了感知能力，比如当时的霸主奇虾，就有很大一对眼睛。知道的信息越多，就能减少更多熵的耗散。

这三点正好是企业和个人的进化要件。

一、企业

 1、主动做功 

许多公司在创业初期非常努力，每天花大量的精力进行各种战略和组织的进化。

但是随着企业的做大和成熟，员工就会慢慢懈怠下来，组织会变得臃肿，制度会腐旧脱节。

所以，作为leader你要努力保证企业的活力。比如采取扁平化的结构，让团队各自为战，回归创业初期时的热情。

记住，舒适圈是熵增定律的第一张王牌，任何时候你都不能松懈。一旦你减少了能量的投入，企业的熵增就会立马回来。

 2、开放系统 

关于开放系统，有一个伟大的发现，叫做耗散结构，它给我们带去了一丝希望。

什么是耗散结构？它有三个特征：

①开放性

怎么理解？

你可以理解为，系统把无用的熵排出去，然后吸收新的可用物质、能量和信息。

（注：熵有三种，物质熵、能量熵、信息熵，在相对论里物质和能量是一回事，但是为了理解，这里我们把它分开。）

比如你每天的新陈代谢，比如你通过锻炼减去一身的赘肉，比如你看一本好书。

基于此，企业也可以得到启示。

企业要想对抗熵增，就必须开放，把那些衰败为熵的东西全部排出系统。

比如腐败的制度、无产出的员工、落后的信息等等；然后吸收新鲜血液，比如先进的理念、新的人才、前沿信息等等。

华为就是最推崇这一理念的，任正非老爷子把这个耗散结构作为华为的底层逻辑。

任正非说：“我们一定要避免封闭系统。我们一定要建立一个开放的体系，特别是硬件体系更要开放，不开放就是死亡。”

与此同时，华为每年淘汰干部10%，员工淘汰5%。每年18万人会淘汰5千人到9千人来激活这个团队。

②远离平衡态

这怎么理解？

你可以理解为，当熵逐渐增大，虽然系统会变得越来越混乱无序，但是这种结构却更稳定，这种稳定就是平衡态，你要远离这种平衡态。

比如一个企业做大了，企业内部就会形成一种非常稳固的结构，这种结构很可能就是官僚结构。

企业想要推行新的理念，引进新的人才，吸收新的信息，都会非常困难。

解决办法就是，打破这种平衡态，让系统内部流动起来。

这方面模型君见过最牛逼的是韩都衣舍，他们采取小团队模式，每个团队2-3人，包括设计师、页面制作专员、货品管理专员。

员工自己可以自由选择任何团队，也可以自己组建团队。通过分成、授权、竞争、淘汰等一系列机制，来进行充分的内部流动。

最后无能的员工（熵）被淘汰出局，剩下的精英继续流动、重组，变得更加强大。

③非线性

怎么理解非线性？

你可以理解为，一个微小的变化也有可能导致一个巨大的突变。（与此相关的实验有贝纳尔对流）

比如在一个标准大气压下，你给一壶水加热，前面99°都没有沸腾，可是你再加热1°它就沸腾了，这就是非线性。

同样企业也如此，可能你前面做了很多努力，效果甚微，但是不要气馁，打破熵增的要素是非线性的，总有一天，你一个微小的投入就会带来巨大的突变。

比如亚马逊，它可能是这个世界上失败最多的企业了，但他们对失败非常包容，因为他们不断在赌“每次小的努力和尝试，都有可能引发意想不到的超额惊喜”。

二、个人

也许你会觉得自己还达不到在企业里运用熵增定律的高度，没关系，熵增定律也同样适用于你个人的发展。

比如工作、生活、学习、心情、成长、人际关系等等都与此相关。

就拿生活来说，每天会有各种各样的琐事涌来，如果我们任由其发展，那我们的生活就会变得越来越混乱。

之后我们要想恢复到有秩序的状态，就不得不花非常大的代价才行。

这样的例子身边比比皆是，生活一团乱麻，不知道自己要什么，想改变现状也不知道如何入手，只能浑浑噩噩，得过且过。

这种状态就是生活陷入了极度的熵增状态，被无数的混乱的事情牵着走，丧失了生活的掌控权。

除此之外还有很多，比如情绪。很多时候，我们感到难过、烦躁、焦虑，其实是因为情绪太过混乱，很多感情交织在一起，让你无从下手。心理学叫这，情绪颗粒度。

再比如专注这件事，好像高中之后我们就很难专注了。原因是因为，大脑里面整天要想的事情太多，一会要做这个，一会要做那个，一会这种情感，一会那种情感。

这些杂七杂八的东西堆积在一起，就会扰乱我们的注意力，让我们无法的专注的做一件事情。

类似的还有作息不规律、饮食不规律、懒散等等，都是因为事情总趋于熵增。

如果我们不主动投入能量做熵减，生活就会脱离我们的掌控。

那要怎么办呢？解决办法仍然是：

 1、主动做功 

你不能等到生活脱离了你的掌控，才后知后觉的介入。

你要每天都保持清晰的思绪，主动投入时间和精力，去理清你的情绪，理清你每天所做之事，理清你想要的是什么。

我在未来大学里学到一招，叫做清空干扰。

把当下所有情绪和事件都清空，然后把它们都记在一个备忘录里，你可以叫它追踪系统，然后脑子里永远都只装3件事。

比如，模型君今天的3件事是写文章、看书、建立写作系统。

其他的还有洗衣服、取快递、清理微信收藏等各种事情，就都先全部放到追踪系统里。

如果还有一些突发的情绪，比如突然想起某件尴尬的事，都统统丢进去。或者突发的事，比如某人发来的微信消息，你感觉不是一两分钟就能解决，也丢进去。

这样做有一个好处，首先你的大脑里永远只会有3件最重要的事，不会东搞搞西搞搞。

而且你还放心，因为你已经把事情记下来了，你不用为此担心，做完之后你会有时间来处理的。

再比如学习这件事，当我写这篇文章时，大脑是一片浆糊，怎么办呢？

画思维导图，思维导图的第一性原理就是降低信息的混乱度。

但是这个过程真的极其痛苦，我需要不断对信息进行分类归纳，有的地方要反复改。

痛苦着痛苦着，突然「熵增定律」闯进了我的脑海，让知识变得有序的过程不正是熵减的过程吗？

所以痛苦是必然的，舒服是留给死人的。

虽然很痛苦，但还是得主动去做这件事。

 2、开放系统 

这里也用耗散结构来分析，但是前面企业里讲了，所以这里略讲一下。（因为字数又超了，23333）

①开放性

你要一直保持与外界交流的状态，把过去的熵埋葬，然后拥抱新的明天。

什么是过去的熵？

比如打翻的牛奶，腐旧的认知，回不去的人。

什么是拥抱新的明天？

比如去新的环境（旅行），获取新的认知（读书），结交新的人（社交）。

②远离平衡态

我们极容易陷入平衡态，即使你尝试了一件新的事情，认识了一个新的人，你也会很快熟悉，并待在这种状态之下，认知里面叫“舒适圈”。

如果你发现你的生活很久没有波澜了，想必你已经掉进平衡态了。

比如我写作两年了，写作水平很大一段时间都没有进步 ，这就是平衡态，这是不好的。

你要不断超越自己，给自己新的目标，新的计划。

③非线性

非线性，其实就是复利效应。

也许你此刻做的很多努力，看起来杯水车薪，学习、生活都没有改变多少。

但是请不要灰心，继续坚持熵减，等到有一天，你只需要一丁点努力，就会开启你开挂的人生。

 3、智能化 

最后，还想谈一点，也是所有熵减方法里面最强大的一个东西。

它不仅适合任何组织的进化，也契合我们个人的进化。

这正是我们前面提到，生命的演化里面的第三点——智能化。

整个生命的减熵史，就是一个不断变得智能的历史。

为什么生物非得需要智能化呢？难道外力做功和开放系统都不足够我们生存的吗？

模型君不敢说100%需要智能化，但是从生命的演化来看，似乎都是在朝着这条路发展。

因为一旦你熵减了，那么你的环境就会加剧熵增，也就是说环境会变得越来越恶劣。

如果生物要生存，就需要更强的减熵能力。

这种更强的减熵能力从何而来呢？显然光靠光合作用和呼吸作用，以及开放系统是远远不够的。

明白了这一点，你就明白了为什么一个RNA聚合体会进化成单细胞，进化成多细胞，进化成有限生殖，进化成猿人，进化成智人，进化成今天的我们。

这种智能化的过程是必然的。

只是我们非常有幸，也许在某个外太空，是类似海豚这样的生物具有智慧。

这个过程，王东岳老爷子将其整合为一个哲学概念——递弱代偿。

当我们的生存环境很变得越来越艰难，为了生存我们就需要更强大的生存能力。

比如从农耕时代到工业时代，到现在的互联网时代，到未来的人工智能时代。

「这也是为什么我们今天的竞争力会越来越大的原因，也是为什么我们变得越来越焦虑的原因，因为环境熵增了。」

好了，现在我们懂了，减熵的终极方向是智能化。

那么如何智能化呢？

答案是降低信息熵。

什么是信息熵？它被用来度量信息的不确定度，信息熵越大，不确定性就越大。

在你变得越来越智能的过程中，就获取了更多信息，消除了一些不确定性，所以熵减少。

前面提到熵有两种，热力学熵和信息熵。其实这两种熵是可以用公式做等号的，因为获取信息需要能量。

1bit 信息熵＝kln2（J/K）热力学熵

当你信息有局限的时候，要做成一件事，你就需要更多的能量，产生更多的熵。

比如做同一套试卷，学霸跟学渣做题所需的时间和能量肯定是不同的，学霸一个小时就做出来了，学渣可能做了三四个小时还做不完。

比如炼钢厂，小炼钢厂要花很多时间和能量，而且材料利用率低，而大企业因为掌握更多信息，不仅耗能更少，效率也更高。

这也是为什么历来伟大的企业家都博览群书的原因。想起查理芒格的一句话：

我这辈子遇到的聪明人，没有不每天阅读的，没有，一个都没有。沃伦读书之多，我读书之多，可能会让你感到吃惊。

▲来自超智能体

智能充当的角色，就是从无序中发现有序，减少大量的瞎几把做功。

不论是企业还是个人，如果你想站在更高的维度俯视世界，光做功和开放是不够的，你还必须在信息上，上升一个维度，做到四两拨千斤的效果。

这个过程其实就是思维有了模型一直在做的事——眼界和认知。

如果你想在此生有所建树的话，那么努力提升自己的眼界和认知，让自己变得更智能吧。

注意事项

一、熵增无好坏之分

看起来，整篇文章都在避免怎么熵增，似乎熵增是一个十恶不赦的坏蛋。

但是须知道，对于宇宙而言，熵增只是一个法则，没有好坏之分。

好坏只是人为在道德上的定性，这个定性对于宇宙来说，毫无意义。

二、无序只是概率事件

看起来，事物从有序到无序是必然事件。其实不是，它是一个概率事件，只是无序的概率非常大，大到有序的概率几乎可以忽略不计。

而在数学里面，概率无限大就被称作必然事件。

比如让猴子在键盘上随意打字，打出这篇文章被称为有序，而其他被称为无序。

那么有序的概率就是可以忽略的，我们可以说事物的倾向是从有序到无序。

以上，就是我对熵增定律的所有认知。

如果你从这里面获得了顿悟，请不要吝啬，把它分享给身边的朋友。

一个人走不一定走得更快，但一群人走一定能走得更远。

作者介绍

蘭陵王

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