熵理論:我們可以用它預測未來趨勢嗎?

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編者按：熵這個表示混亂程度的概念也許是最重要的概念之一了。熱力學第二定律引入的這個概念指出，一切都會趨於混亂和無序。這是宇宙不可改變的事實。於是Packy McCormik試圖把這個概念引入到市場，用來解釋從商業理論到行業發展乃至於預測企業成敗的一切。原文發表在其個人博客上，標題是：Entropy Theory

劃重點

宇宙終究會變得越來越混亂，越來越無序。

每一個行業都在同時開展一場熵不斷增加，不斷加速的旅程。

在混亂之中創造秩序的公司和人就是Entropy Wranglers（牧熵人），就是贏家。

熵理論把行業的發展解釋為一個混亂不斷加劇的故事。

熵理論認為，最成功的企業是那些利用最新技術來消除這種混亂的企業，直到熵的力量釋放出下一批的機會

熵為創新創造了更大的表面積。了解並應用熵理論可以幫助你在混亂中發現並抓住機會。

如果你是創始人或者經營者，就應該在行業裡面尋找熵增的地方，並找出能夠馴服那種熵但又不用回到老樣子的辦法

一切都會趨於混亂和無序。

之所以這麼想不是因為隔離引起的恐慌，而是因為這是宇宙不可改變的事實。熱力學第二定律指出，一切封閉系統都會趨於讓熵最大化。宇宙終究會變得越來越混亂，越來越無序。

就像宇宙一樣，市場也總是會變得越來越混沌和無序。

每一個行業都在同時開展一場熵不斷增加，不斷加速的旅程。新工具創造了更多的可選項。但更多的選擇，更快的速度以及靈活性會帶來更多的混亂，而這反過來又為公司（通過暫時給不斷的熵增引入秩序來）捕捉價值創造了機會。在混亂之中創造秩序的公司和人就是Entropy Wranglers（牧熵人）。

熵及其相反的負熵之間不斷加劇的拉扯是人類前進的動力。每一次新的熵的爆發都會為創新製造更多的表面積。

這個想法能解釋很多東西——從商業理論，到行業發展，乃至於企業的成功等——所以我給它起了個名字，叫做Entropy Theory（熵理論）。

熵理論把行業的發展解釋為一個混亂不斷加劇的故事。熵理論認為，最成功的企業是那些利用最新技術來消除這種混亂的企業，直到熵的力量釋放出下一批的機會。

熵理論基於我們討論過的眾多理論，並對它們進行了關聯，包括：聚合理論，顛覆性理論，創造性破壞，科斯的公司理論，利潤不滅定律（Law of Conservation of Attractive Profit）等等。

這給Jim Barksdale反覆講的那句話添加了一個方向向量：「就我所知賺錢只有兩種辦法：捆綁和解綁。」 捆綁和解綁就像西西弗斯巨人做的事情一樣——捆綁，解綁，然後重新捆綁，再解綁，周而復始，徒勞無功。熵的不斷增加令工作充滿活力。我們不僅在捆綁和解綁，而且還釋放和組織能量，然後在下一件事情上釋放新的能量。

熵理論可以解釋全球的進步，行業的趨勢以及公司的成敗。舉個例子：上周我寫過一篇關於Twitter的文章，我說它捕捉到自己創造的價值比全世界任何一家公司都要少。或者換種說法，因為它決定跟網絡釣魚玩打地鼠遊戲而不是更好地促進搜索，對話和創造，在駕馭網際網路所釋放的對話性熵方面，Twitter能力不足。

要想解釋這個理論需要寫很多篇文章，但是為了充實這個想法，我們會介紹熵理論是如何解釋這些東西的：包括聚合理論，兩個長期的行業趨勢，以及一個成功企業和一家失敗企業：

• 聚合。像Google、Facebook和Uber這樣的聚合者之所以能成功，是因為他們駕馭了消費者網際網路創造出來的供應熵。

• 商業地產。從政府所有到遠程辦公，商業辦公的歷史就是熵增的歷史。

• 就業。個體企業的興起是就業熵增加的自然發展。

• Spotify。Spotify駕馭了網際網路和文件共享所創造的音樂產業熵，然後對播客又再次運用了同樣的手法。

• Quibi。Quibi的失敗可以用這個來解釋：它沒有意識到短形式的移動娛樂創作已經極大地增加了熵。

越來越混亂既不是好事，也不是壞事，這只是這個宇宙的事實。熵為創新創造了更大的表面積。了解並應用熵理論可以幫助你在混亂中發現並抓住機會。

聚合理論與熵理論

聚合理論為我們這個網際網路使能的富足世界裡的熵提供了一個答案。用Thompson的話說：「聚合理論描述了平臺（也就是聚合者）是如何以系統性和可預測的方式統治了自己參與競爭的行業的。」 這是Thompson在2015年的時候畫的第一張圖示。

聚合理論只適用數字業務，不能用來解釋商業地產之類的趨勢。熵理論則可以同時解釋這兩者。以下是用熵理論來解釋聚合理論。

供給側的混亂給聚合者帶來了機會

看看供應側發生了什麼。它變得更加熵化。你能看到不再只有當地報紙，而是全世界的文章。你能買到的不再只有當地書店的書，而是全世界的書。打的不再只能叫的士司機，而是可以叫任何有車有智慧型手機以及自由時間的人。這為下訂創造了新的需求，並且為像Facebook、Google和Uber 這樣的聚合者提供了利用技術來為混沌引入秩序的機會。聚集者就是牧熵人。

不妨以Google為例。網際網路改變了媒體創作和消費的方式。突然之間，內容不再只是出自少數幾個受信任的來源，而是來自世界各地。想找到內容很難，弄清楚什麼才是好內容更是難上加難。通過為混亂帶來秩序，Google成為了當今的一支強大的力量。有了Google，消費者不再需要在網際網路上漫無目的地抓瞎，而是可以去搜索自己感興趣的主題，然後馬上獲得一個有序的，按照相關性排名的列表。而這個列表利用的輸入正是熵——由數以百萬計的用戶創建並由數十億人點擊的網址。

因此，如果說熵總是在增加的話，那麼系統裡面又在什麼地方造成了無序從而抵消掉新的秩序？我這裡有三個假設。

1. 牧熵人一方面馴服了原先不斷增加的熵，但同時又導致了新的熵的產生。Google馴服了早期網際網路的熵，由於Google的存在，更多的人和公司創造出了更多的內容和產品。

2. 牧熵人捕捉了這個生態體系的大量價值，多到以至於新進入者必須想辦法去規避他們的優勢。比方說，網紅經濟受到了尋求更便宜的產品推銷方式的公司的支持，這樣他們就不需要向Facebook和Google進貢高額的廣告費（每掙一美元就要付40美分）。

3. 競爭對手看到了機會，站到了牧熵人的對立面，也就是給系統引入了更多的熵。沒人會當真想在搜索或基於意圖的營銷方面跟Google競爭；他們會努力把廣告費用之爭轉移到新的競爭領域。這裡如果我不提到GPT-3（編者註：馬斯克的OpenAI推出的自然語言處理模型）的話我會很失落——在上下文環境中利用網際網路的一切信息也許是到了某個時候完全繞開Google的手段。

隨著這三件事情的發生，熵開始在新的地方增加，駕馭新出現的熵的機會也隨之而來。

你可以用類似的框架來分析Thompson原先那篇文章列出的每一個聚合者——包括Google、Facebook、Amazon、Netflix、Snapchat、Uber以及Airbnb 。每一家都利用了技術給最近無序的行業帶來了秩序。

我認為熵理論還可以幫助解釋其他理論和框架，並進行關聯，不過這些要放在今後文章去探索那些關聯了。

商業地產，就業和熵理論

熵理論有一件事讓我大吃一驚，那就它比聚合理論的適用範圍更廣，儘管解析度也許會低一點。解釋Google成功的同一種理論也可以用來解釋兩個發展比較緩慢的領域的趨勢：分別是商業地產和就業。

商業地產

很難想像還有比商業地產的熵的更少的東西了。辦公大樓又大又笨重又昂貴，一旦建成，就可持續數十年甚至幾個世紀。但是，商業地產的歷史其實也在追隨者讓Google崛起的同一股力量。

在我成為全職的thinkboi之前，我曾在房地產初創企業Breather工作過。這家公司推出的業務是讓大家預訂辦公空間，時間可以短到一個小時或者長達兩年。如果從一個250年前或者甚至50年前的人的角度來看，讓成千上萬的人租用一個小時的辦公空間的想法似乎是不可想像的。但是，從熵理論的角度來看，這似乎是不可避免的。

第一個現代化的辦公室是1726年在英國建成的，為的是讓英國皇家海軍有個集中辦公的地方。三年後，東印度公司建立了第一棟非政府的辦公樓東印度大樓（East India House）。18世紀後期，首次出現了商業地產租賃——也就是允許租戶向大樓業主租用空間。通過引入承諾期不穩定的辦公室使用方式，商業地產租賃極大地增加了熵。

自出現以來，商業地產的租約變得越來越短——在企業壽命急劇縮短的世界裡（這也是熵增的例子），這一條是必不可少的。1958年的時候，標準普爾500指數公司的平均壽命為61年。而現在，指數公司的平均壽命已經不到18年。典型的辦公室租賃期限從1950年代的30年下降到2010年代的5年。

而在過去十年的時間裡，憑藉著聯合辦公和靈活的辦公空間，公司甚至可以選擇短至一個月的租賃合同。令一小時預訂成為可能的Breather，正是商業地產熵增不斷發展趨勢的自然延續，而在Breather之後甚至還出現了租期更短的選擇。

商業地產的熵增

熵的每一次顯著增長，就會帶來新玩家如雨後春筍般的湧現，為的是給新的現實帶來秩序。比方說，出現了地產經紀來幫助租戶了解各種選擇。全世界最大的地產經紀之一JLL  1783年成立於倫敦，這個成立的時間點跟第一批商業租賃的出現時間大抵相同。WeWork大肆購入資產壯大自己，試圖成為公司獲取高熵值的辦公空間最低熵的方式——也就是協同辦公——但也許只是給市場徒增了熵而已。

現在，新冠已經製造出大規模的熵，並為牧熵人創造了巨大的機會。遠程辦公現在已經初步形成了氣候，雖然它還不完善，有反社會的屬性，會失真，但是大的變化一般是不可逆轉的。今後公司將不會急著購買自己的辦公大樓，甚至再也不會考慮租約一籤就是30年。同樣地，遠程辦公一旦從瓶子裡溜了出來的話，就再也不會回去了。這是辦公空間迄今為止最大的熵狀態，而馴服這種熵所帶來的回報將是十分巨大的。所以Zoom才如此出色地跑贏了市場，所以我才那麼地看好Slack，這是將來會出現利用新的遠程辦公優先範式的獨角獸公司的原因。熵改變了辦公室的定義。

就業

自從《一襲灰衣萬縷情》（The Man in the Gray Flannel Suit）問世以來，就業已經走過了很長一段路。我們不再把自己的整個職業生涯全都泡在一家公司上，每天朝九晚五，每周5天，就這樣一股腦工作40年，然後熬到退休領退休金和金表。實際上，很多人不僅換過多家公司，而且越來越多的人根本就不再給公司打工了。

就業市場的熵增

從一個角度來看，Uber引領了2010年代的零工經濟，用意志和果敢的絕對力量顛覆了根深蒂固腐敗墮落的的士業。

但是，從熵理論的角度來看，Uber、Lyft、TaskRabbit、Postmates、DoorDash以及其他的數十家公司其實是通過馴服自然就業熵來捕獲價值的。按照這種觀點，大家都想著從一輩子只打一份工轉變成臨時性地替多家公司工作。從大型機變成行動裝置的這條技術熵趨勢線的交集，使得零工經濟領導者能夠從就業熵這條趨勢線當中馴服其中的混亂，捕捉到價值。

最近的趨勢是，激情經濟是就業熵不斷增加的一種當前表現。許多才華橫溢的，有創造力的人決定不再獨自為一家公司工作，或者在更短的時間內一次為一家公司工作，而是決定自行奮鬥以追求自己的激情。這是不可避免的。

Li Jin所寫的熱情經濟使能型公司，比方說Substack ，Discord以及Teachable等，正試圖從不斷增長的人才熵中獲取價值。類似地， Nikhil Basu Trivedi的《個體資本家的崛起》（The Rise of the Solo Capitalists）裡面談到了風險投資日益增加的熵，就像Brett Bivens在《一個人的公司》裡面所指出的那樣：

下一個歐萊雅會從一個博客起家，下一個ESPN誕生自某個宿舍裡面的一個Instagram主頁。下一個麥肯錫、下一個哈佛大學或者Benchmark也許會在Substack上面創立，在Teachable上課程或者就是一個播客。

那麼，這種熵很高的就業形式又會造就什麼樣的牧熵人呢？在《Joe Rogan 會不會IPO ？》中，Mario Gabriele和Aashay Sanghvi指出了個人創作者可以利用的新工具，融資手段以及媒介。他們甚至認為GPT-3及其後續產品可以讓創作者再造自我，為關鍵人物風險提供此前所沒有的規模化的解決方案。熵理論表明，他們所列出的工具還只是個開始。

敏銳的觀察者可能已經注意到，自謀職業的趨勢就像是人類數百年來工作方式的一種回歸，並暗示我們，熵也許是具有周期性的。我認為，在15世紀當一名鐵匠跟今天做一名Instagram網紅之間的最大區別是，後者的營業範圍是全世界，而且有得選。一項工作從青少年開始一直幹到死，並且是在一種非競爭性的環境當中服務於一群別無他選的受眾，這種工作，哪怕是為自己工作，也是一種熵要低得多的職業。

語言的限制阻止了我，但其實我們可以通過相同的框架去分析眾多行業的歷史。媒體、餐飲、運輸、金融、休息站、能源、酒店等等，莫不如此。甚至在網際網路出現之前，這些行業就都已經被無情的熵的發展，以及利用當時最新技術來駕馭它的英勇嘗試所定義。

用熵理論來解釋企業成敗

熵理論還可以幫助解釋為什麼有的公司成功但有的公司卻失敗了。這往往可以歸結為公司是否是熵增的受害者（最壞），還是熵的創造者（比較好，但為時過早）或者熵的收割者（最好的情況）。而我最喜歡的公司之一Spotify正是後者的完美典範。

Spotify公司

音樂產業的熵增情況其實跟房地產和就業是一樣的。縱觀整個歷史，音樂家大都靠現場音樂表演為生。1877年，託馬斯·愛迪生發明了留聲機，這為埃米爾·柏林（Emile Berliner）在1894年發明7英寸的留聲機唱片鋪平了道路。在1920年代，最早一批唱片公司如雨後春筍般湧現，以便馴服將同一道音軌分發給多人的能力所創造的熵增。從那時開始，唱片公司就不斷地被從唱片到磁帶再到8軌磁帶再到CD一次次地撕裂，直到1999年，Napster的出現才讓大家可以非法地免費共享和下載音樂，從而又一次極大地增加了音樂行業的熵。

Napster增加了音樂產業的熵（創造熵），然後2001年，在法律的壓力下被迫關閉。音樂產業（熵的受害者）發起訴訟，試圖回到原來的狀態，但情況並沒有好轉。不管是通過Napster，Limewire 還是其他任何的在線音樂文件共享服務，那個妖怪已經被釋放出來，熵還在不斷增加：大家希望什麼時候想聽就能聽，想聽什麼就聽什麼，而且是在線上。

兩家公司馴服了這種熵並捕捉到價值。2001年，蘋果推出了iTunes，然後0.99美元的價格向個人出售單曲。2006年，Spotify成立，令音樂的熵進一步惡化，並發展成至今仍在消費的形式：訂閱制，每月繳費一次即可訪問所有的歌曲。Spotify 是音樂界的牧熵人。

現如今，Spotify 已擁有2.86億的月活躍用戶，其中1.3億為付費訂戶，2019年的它的收入達到了68億美元。因為它仍繼續朝著利用熵很高的播客行業進軍，自今年三月份以來，Spotify的股價幾乎已經翻了一番，市值達到了500億美元。為什麼Spotify 能夠一而再再而三地適應和駕馭熵呢？一種理論認為奧秘在於它的組織結構，Spotify按照小分隊、部落、公會來組織，這種組織架構可以迅速靈活地行動，能夠應對不斷的熵增。

Spotify善於駕馭熵，對播客又收割了一次

熵理論還可以解釋為什麼像Deezer 和Tidal 這樣的訂閱音樂服務競爭對手的嘗試未能奏效。Spotify馴服了Napster製造出來的熵，同時又沒有製造出足夠多的熵來給別人創造攻擊它的機會。Spotify洩漏的熵很少。

對Spotify構成威脅的不會是另一種訂閱音樂流媒體服務，那應該是一家能夠利用熵的下一波大增長的公司，它會用新的方式來提供來自新一批創作者的音頻內容。

反例：Quibi

你還想讓我再吐槽一遍Quibi嗎？這是一個警示寓言，可以用來說明當你不清楚所處行業的熵到達什麼水平時會發生什麼。

實際上，熵理論完美地解釋了為什麼同樣是做短視頻，TikTok成功而Quibi卻失敗了。Quibi 嘗試將娛樂業之前那種熵的水平的範式照搬過來，但是娛樂的那種熵的規模已經超出Quibi 的模式能夠駕馭的範疇。光靠抓住移動化趨勢本身是不夠的。要想取得成功，你得駕馭那個行業特有的熵之浪潮。

Quibi 意識到，由於移動的無所不在，任何人都可以隨時在手機上消費內容。但他們沒有意識的是，同樣的技術意味著任何人隨時都可以創作高質量的短內容。這會讓視頻內容創作變得更加混亂，並將因循守舊的任何人（比如Quibi）的任何人拋到身後。不需要算法就可以引領時尚的工作室已經被短視頻內容超越了。

但Netflix的地位仍然牢固，這主要有三個原因：

1. 優質、長格式、大屏幕的內容並不是誰都可以創作的……。

2. Netflix擁有多年的數據，可幫助其就要創作什麼內容以及為每個用戶提供什麼樣的內容做出明智決策。

3. 它龐大的用戶群意味著創作內容的人均攤銷成敗要少得多（相比之下，Quibi 每分鐘的製作預算是10萬美元！）。

但對於這種熵來說，TikTok也許是最合適的。TikTok 就是為當前這種視頻熵的規模量身定做的。全球各地的人不斷在創作越來越好的內容。TikTok的算法駕馭了這種熵，從而讓信號從各種噪音當中脫穎而出，並以病毒傳播，名氣以及最終的網紅經濟來獎賞創造者的創造力。

熵理論的應用

過去三天裡，在思考例子，驗證其是否符合我的熵理論，然後意識到的確符合的過程中，我的大腦一直處在高速運轉的狀態。再強調一次，我是個書呆子。這是我在一個愉快的周末獲得的想法。我的想法一部分是這樣的：它們當然符合；熵增是熱力學的第二定律，也是宇宙的自然定律。我的另一部分想法則認為：這其實上是了解商業和行業趨勢的一種非常有用的方法。

進行回溯測試是一個重要的開始，但是要讓這個東西真正發揮作用，它必須是可行動、可預測的。

那麼，我們怎麼將熵理論應用到我們的職業和投資當中呢？

如果你是創始人或者經營者，就應該在行業裡面尋找熵增的地方，並找出能夠馴服那種熵但又不用回到老樣子的辦法。要注意時機，不要試圖自己去增加熵：試圖過早強加熵進去的公司未必是先驅而有可能變成先烈；固執地因循守舊試圖回到過去的老樣子的公司到頭來就是跟錢過不去。給熵自然增加的行業引入新工具的公司則有望收穫巨大的價值。

如果你是投資者，了解宏觀趨勢以及你要尋找的公司所處的位置會很有幫助。這一點潛在意義就很實用：在尋找牧熵人時，你不必太過關心TAM（總可達市場）。Uber駕馭著變得越來越大的熵進入到比預期更大的共享乘車市場。Stripe在網上支付方面也做著同樣的事情——它的使命是「提高網際網路的GDP」。牧熵人在別人還沒看到之前先發現了情況的變化。ong某種程度來說，他們是這個世界的建設者。

我們可以用熵理論來做出什麼樣的預測？

我們應該能夠預測，隨著時間的流逝，更有可能出現的結果是熵增而並不是熵減，而有價值的公司將會被創建出來，讓混亂恢復秩序。

我認為熵理論會成為我思考和分析業務的基礎，希望你也有同感。但我現在的思路還比較亂，希望能夠跟大家一起著這套理論帶來秩序。我希望，在未來幾周和幾個月內，能夠深入探討以下一些問題：

• 熵理論跟網絡效應以及Hamilton Hemler的《商業戰略的7個基礎》會如何互動？

• 熵理論對顛覆理論和既有者有何啟示？

• 隨著熵的增加，像Amazon，Spotify ，Stripe和Uber 這樣有著去中心化架構的企業是不是更容易演進並捕捉價值？

• 熵理論有速度分量嗎？或者說，熵的更快釋放會不會帶來更多的創新嗎？

希望能聽到您的反饋挑戰與質疑，提供證實的例子或者駁斥的反例。

譯者：boxi。