互联网巨头卷起来了，内卷背后的科技停滞

低垂的果实是很容易摘取的，但现在最低的触手可及的果实摘得差不多了，再往上呢？就要搭梯子了。那么再往上呢？每一层的难度可能是几何倍数上升的。

全球科技产业似乎迎来了新一阶段的“逆风期”，“内卷”席卷互联网企业，许多公司开始频频调整，以期面对许多未知的挑战，其中不乏谷歌、微软等巨头。

当下，科技发展几乎停滞，人类社会不断陷入内卷，现实世界令人生厌，躺平族越来越多，互联网企业裁员不断，科技圈走到了移动互联网的末端。

然而，人类着实承担不起「科技停滞」的后果。

人类几千年文明发展史并非一帆风顺，多数时间都在应对各种灾难，为衣食住行发愁，因为资源有限，每个地区可承载的人口有限，文明之间的内卷便是掠夺，战争一直是那个时代的主旋律。

不过在连绵不断的战争中，人类科技不断迭代，文明和思想都在进步，最终在近代社会工业革命之后，信息技术开始接棒，科技发展日新月异，电脑、手机、智能汽车等产物不断丰富着人们的生活，吃穿越来越丰富便捷，甚至住宅都拥有了智能属性。

自从人类社会来到工业化时代以后，随着基础科学和生产力的爆炸式进步，社会的人口承载力实际上是在不断增长的。尤其是以杂交水稻为首的各种生物学科技在农业领域的陆续出现和获得使用，基本解决了十四亿中国人的吃饭问题，并让人类温饱之外的精神需求显著增长。

有需求就有市场，信息技术让人们的需求落地，市场蛋糕进一步明晰，也滋生了一大批分蛋糕的企业，但是当蛋糕体积固定而企业数量不断增加、企业规模寻求扩大时，矛盾就出现了，互联网企业开始了新一波内卷。

互联网巨头内卷背后，不仅是越来越多的摩擦，还有增长趋缓和创新乏力的因素。近年来，腾讯推出的社交产品轻缘，短视频产品微视、以及元宇宙产品幻核、都是没激起声量就被淹没；字节的头条搜索和社交也未能如预想，都泯灭在互联网的历史长河中，电商、社交、短视频、金融、在线教育这些一级行业，都再难出下一个爆款，科技企业暂时失去了方向，甚至陷入了停滞。

回顾过往几十年，科技带给人类的改变不值一提，生活当中没有出现太多本质性的改变，过去数十年，各种型号的笔记本电脑蓬勃发展，全面屏手机成为标配，摄像头从800万提到1亿像素，指纹解锁、面容识别、快充技术也不再新鲜……一切都在变化，一切又仿佛没有改变，从1990年到现在，锂电池技术几乎原地踏步，汽车还是需要汽油，发电依旧需要烧煤，星际航行尚未实现。

人类幻想中拥有取之不尽、用之不竭的能量依然遥远，让内燃机成为历史，石油沦为化工原料，开发太阳系的梦想，依然停留在想象中。

目前的基础理论，还停留在二进制，还在摩尔定律。如果这个不突破科技，早晚会走到尽头，高科技产业向前发展越来越困难，天花板已经可以触摸到了。

困难的原因在于，任何技术道路都有他的物理极限，以信息行业为例，在摩尔定律的驱动下，计算力一直保持着大跨度的发展。1956年，英特尔创始人戈登·摩尔提出，集成电路每两年会翻一番，后这个周期缩短到18个月，然而现在，众多机构预测摩尔定律在不久的将来面临失效，半导体工艺升级带来的计算性能的提升不能再像以前那么快，因为一旦芯片工艺到了10纳米以下级别，量子效应就要来进行干扰。

另一方面，科技发展并不能靠堆量来实现技术突破。就算把一万台蒸汽机连在一起，也不可能把飞机送上天，技术革命后的产品能完成原有技术道路上不可能依靠数量的堆积就能完成的任务。沿着旧有的技术道路，希望通过改进来开辟一条新的技术道路是不可能的。

人类历史上技术发展都是非线性突变，沿着一条已有技术道路进行改进，这是大脑思维的一种线性习惯。算盘再快也比不过计算机，机械控制系统精度再高也无法媲美电气/电子的控制系统，电子管再微小也做不成集成电路。

和大众的思维相反，绝大部分情况下，难以预测技术革命的爆发点。因为绝大多数人的思维方式都是遵循线性规律，把发展曲线无限外延，而实际情况绝对不可能这么发展。

微软就是典型的案例，在20世纪50年代，计算机已经出现，但极少有人能想象到后来软件技术的大爆炸，即使到了20世纪80年代，也很难想象微软会成为世界市值靠前的企业。所以，那些宣称要领导产业革命的概念，生物工程和新能源等等，已经喊了数十年了，声嘶力竭的吸引大众注意力，其实只是反映了其内在干货不足，只能靠画大饼来维持社会关注和资金投入。

因此，互联网巨头提出云计算、物联网等概念很大程度上都是科技噱头，因为他们依旧延续着线性突变的进程，因为非线性天生具有高度复杂性，企业层面更愿意选择稳妥的方式，而不是蒙眼冒进。

然而，真实的世界是非线性发展的，这就导致了科技革命的复杂性，复杂则意味着缓慢，甚至停滞。

随着技术不断发展，有一个魔鬼开始挡在人类的面前。这个魔鬼就是——复杂性。如果在技术道路上不断行进，复杂度必然会不断上升。

一条技术道路开辟之后，初期的特点是复杂度的提升慢于效用的扩大，因此，资本很愿意投资技术改进。但之后，增加复杂度带来的回报开始递减。慢慢地复杂度要进一步提升，花费的代价越来越高，而回报逐渐追不上复杂度扩张的步伐。

复杂度导致的边际效用递减现象在所有领域都存在。很多初期迅速发展的技术，在经历了前期的技术大进步后，走到后期都是复杂度飞速上升，任何一点性能的改进都要投入大量的资源。比如初期集成电路的改进很方便，全世界有很多厂家都具备资金和实力，但到后期，动辄数十亿美元的投资已经让绝大部分企业无力承担，基本上只剩下少数几个玩家。

如果把时间追溯到一百年前，人类的技术虽然已经非常复杂，但是靠一个天纵奇才式的人物，还是可以搞出重大发明，甚至是现有技术的非线性突变，但是现在不行了，当下的技术系统，已经复杂到了超出任何一个天才的理解能力。

举个例子来看，莱特兄弟在那个年代可以单枪匹马造出飞机，但是今天的飞机包含数百万个零部件，一个人一辈子都不一定能办到，个体已然无法理解这样的复杂度，必须采用分工合作等方式，才能制造出现代的技术产品。

在高复杂度面前，科学家开始精细化，即专注一个极小的领域，这便是分工化的必然结果。在牛顿那个年代，一个人可以精通多个领域，牛顿就在数学、力学和光学都有成就，爱因斯坦和费米也是当年的物理全才。

但是现在，整个人类都参与到了精细化分工之中，难以应付下一次科技革命的需求，低垂的果实是很容易摘取的，但现在最低的触手可及的果实摘得差不多了，再往上呢？就要搭梯子了。那么再往上呢？每一层的难度可能是几何倍数上升的。

因此，当每个人，甚至是天才，穷尽一生也无法学完某个知识体系中的一个专业知识，那么科技的发展也就到了上限，难以再有什么突破。

毕竟不管是人还是企业，都无法突破人类思维所能到达的极限。