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编者按：熵这个表示混乱程度的概念也许是最重要的概念之一了。热力学第二定律引入的这个概念指出，一切都会趋于混乱和无序。这是宇宙不可改变的事实。于是Packy McCormik试图把这个概念引入到市场，用来解释从商业理论到行业发展乃至于预测企业成败的一切。原文发表在其个人博客上，标题是：Entropy Theory
划重点
宇宙终究会变得越来越混乱，越来越无序。
每一个行业都在同时开展一场熵不断增加，不断加速的旅程。
在混乱之中创造秩序的公司和人就是Entropy Wranglers（牧熵人），就是赢家。
熵理论把行业的发展解释为一个混乱不断加剧的故事。
熵理论认为，最成功的企业是那些利用最新技术来消除这种混乱的企业，直到熵的力量释放出下一批的机会
熵为创新创造了更大的表面积。了解并应用熵理论可以帮助你在混乱中发现并抓住机会。
如果你是创始人或者经营者，就应该在行业里面寻找熵增的地方，并找出能够驯服那种熵但又不用回到老样子的办法
一切都会趋于混乱和无序。
之所以这么想不是因为隔离引起的恐慌，而是因为这是宇宙不可改变的事实。热力学第二定律指出，一切封闭系统都会趋于让熵最大化。宇宙终究会变得越来越混乱，越来越无序。
就像宇宙一样，市场也总是会变得越来越混沌和无序。
每一个行业都在同时开展一场熵不断增加，不断加速的旅程。新工具创造了更多的可选项。但更多的选择，更快的速度以及灵活性会带来更多的混乱，而这反过来又为公司（通过暂时给不断的熵增引入秩序来）捕捉价值创造了机会。在混乱之中创造秩序的公司和人就是Entropy Wranglers（牧熵人）。
熵及其相反的负熵之间不断加剧的拉扯是人类前进的动力。每一次新的熵的爆发都会为创新制造更多的表面积。
这个想法能解释很多东西――从商业理论，到行业发展，乃至于企业的成功等――所以我给它起了个名字，叫做Entropy Theory（熵理论）。
熵理论把行业的发展解释为一个混乱不断加剧的故事。熵理论认为，最成功的企业是那些利用最新技术来消除这种混乱的企业，直到熵的力量释放出下一批的机会。
熵理论基于我们讨论过的众多理论，并对它们进行了关联，包括：聚合理论，颠覆性理论，创造性破坏，科斯的公司理论，利润不灭定律（Law of Conservation of Attractive Profit）等等。
这给Jim Barksdale反复讲的那句话添加了一个方向向量：“就我所知赚钱只有两种办法：捆绑和解绑。” 捆绑和解绑就像西西弗斯巨人做的事情一样――捆绑，解绑，然后重新捆绑，再解绑，周而复始，徒劳无功。熵的不断增加令工作充满活力。我们不仅在捆绑和解绑，而且还释放和组织能量，然后在下一件事情上释放新的能量。
熵理论可以解释全球的进步，行业的趋势以及公司的成败。举个例子：上周我写过一篇关于Twitter的文章，我说它捕捉到自己创造的价值比全世界任何一家公司都要少。或者换种说法，因为它决定跟网络钓鱼玩打地鼠游戏而不是更好地促进搜索，对话和创造，在驾驭互联网所释放的对话性熵方面，Twitter能力不足。
要想解释这个理论需要写很多篇文章，但是为了充实这个想法，我们会介绍熵理论是如何解释这些东西的：包括聚合理论，两个长期的行业趋势，以及一个成功企业和一家失败企业：
聚合。像Google、Facebook和Uber这样的聚合者之所以能成功，是因为他们驾驭了消费者互联网创造出来的供应熵。
商业地产。从政府所有到远程办公，商业办公的历史就是熵增的历史。
就业。个体企业的兴起是就业熵增加的自然发展。
Spotify。Spotify驾驭了互联网和文件共享所创造的音乐产业熵，然后对播客又再次运用了同样的手法。
Quibi。Quibi的失败可以用这个来解释：它没有意识到短形式的移动娱乐创作已经极大地增加了熵。
越来越混乱既不是好事，也不是坏事，这只是这个宇宙的事实。熵为创新创造了更大的表面积。了解并应用熵理论可以帮助你在混乱中发现并抓住机会。
聚合理论与熵理论
聚合理论为我们这个互联网使能的富足世界里的熵提供了一个答案。用Thompson的话说：“聚合理论描述了平台（也就是聚合者）是如何以系统性和可预测的方式统治了自己参与竞争的行业的。” 这是Thompson在2015年的时候画的第一张图示。
聚合理论只适用数字业务，不能用来解释商业地产之类的趋势。熵理论则可以同时解释这两者。以下是用熵理论来解释聚合理论。
供给侧的混乱给聚合者带来了机会
看看供应侧发生了什么。它变得更加熵化。你能看到不再只有当地报纸，而是全世界的文章。你能买到的不再只有当地书店的书，而是全世界的书。打的不再只能叫的士司机，而是可以叫任何有车有智能手机以及自由时间的人。这为下订创造了新的需求，并且为像Facebook、Google和Uber 这样的聚合者提供了利用技术来为混沌引入秩序的机会。聚集者就是牧熵人。
不妨以Google为例。互联网改变了媒体创作和消费的方式。突然之间，内容不再只是出自少数几个受信任的来源，而是来自世界各地。想找到内容很难，弄清楚什么才是好内容更是难上加难。通过为混乱带来秩序，Google成为了当今的一支强大的力量。有了Google，消费者不再需要在互联网上漫无目的地抓瞎，而是可以去搜索自己感兴趣的主题，然后马上获得一个有序的，按照相关性排名的列表。而这个列表利用的输入正是熵――由数以百万计的用户创建并由数十亿人点击的网址。
因此，如果说熵总是在增加的话，那么系统里面又在什么地方造成了无序从而抵消掉新的秩序？我这里有三个假设。
牧熵人一方面驯服了原先不断增加的熵，但同时又导致了新的熵的产生。Google驯服了早期互联网的熵，由于Google的存在，更多的人和公司创造出了更多的内容和产品。
牧熵人捕捉了这个生态体系的大量价值，多到以至于新进入者必须想办法去规避他们的优势。比方说，网红经济受到了寻求更便宜的产品推销方式的公司的支持，这样他们就不需要向Facebook和Google进贡高额的广告费（每挣一美元就要付40美分）。
竞争对手看到了机会，站到了牧熵人的对立面，也就是给系统引入了更多的熵。没人会当真想在搜索或基于意图的营销方面跟Google竞争；他们会努力把广告费用之争转移到新的竞争领域。这里如果我不提到GPT-3（编者注：马斯克的OpenAI推出的自然语言处理模型）的话我会很失落――在上下文环境中利用互联网的一切信息也许是到了某个时候完全绕开Google的手段。
随着这三件事情的发生，熵开始在新的地方增加，驾驭新出现的熵的机会也随之而来。
你可以用类似的框架来分析Thompson原先那篇文章列出的每一个聚合者――包括Google、Facebook、Amazon、Netflix、Snapchat、Uber以及Airbnb 。每一家都利用了技术给最近无序的行业带来了秩序。
我认为熵理论还可以帮助解释其他理论和框架，并进行关联，不过这些要放在今后文章去探索那些关联了。
商业地产，就业和熵理论
熵理论有一件事让我大吃一惊，那就它比聚合理论的适用范围更广，尽管分辨率也许会低一点。解释Google成功的同一种理论也可以用来解释两个发展比较缓慢的领域的趋势：分别是商业地产和就业。
商业地产
很难想象还有比商业地产的熵的更少的东西了。办公大楼又大又笨重又昂贵，一旦建成，就可持续数十年甚至几个世纪。但是，商业地产的历史其实也在追随者让Google崛起的同一股力量。
在我成为全职的thinkboi之前，我曾在房地产初创企业Breather工作过。这家公司推出的业务是让大家预订办公空间，时间可以短到一个小时或者长达两年。如果从一个250年前或者甚至50年前的人的角度来看，让成千上万的人租用一个小时的办公空间的想法似乎是不可想象的。但是，从熵理论的角度来看，这似乎是不可避免的。
第一个现代化的办公室是1726年在英国建成的，为的是让英国皇家海军有个集中办公的地方。三年后，东印度公司建立了第一栋非政府的办公楼东印度大楼（East India House）。18世纪后期，首次出现了商业地产租赁――也就是允许租户向大楼业主租用空间。通过引入承诺期不稳定的办公室使用方式，商业地产租赁极大地增加了熵。
自出现以来，商业地产的租约变得越来越短――在企业寿命急剧缩短的世界里（这也是熵增的例子），这一条是必不可少的。1958年的时候，标准普尔500指数公司的平均寿命为61年。而现在，指数公司的平均寿命已经不到18年。典型的办公室租赁期限从1950年代的30年下降到2010年代的5年。
而在过去十年的时间里，凭借着联合办公和灵活的办公空间，公司甚至可以选择短至一个月的租赁合同。令一小时预订成为可能的Breather，正是商业地产熵增不断发展趋势的自然延续，而在Breather之后甚至还出现了租期更短的选择。
商业地产的熵增
熵的每一次显著增长，就会带来新玩家如雨后春笋般的涌现，为的是给新的现实带来秩序。比方说，出现了地产经纪来帮助租户了解各种选择。全世界最大的地产经纪之一JLL 1783年成立于伦敦，这个成立的时间点跟第一批商业租赁的出现时间大抵相同。WeWork大肆购入资产壮大自己，试图成为公司获取高熵值的办公空间最低熵的方式――也就是协同办公――但也许只是给市场徒增了熵而已。
现在，新冠已经制造出大规模的熵，并为牧熵人创造了巨大的机会。远程办公现在已经初步形成了气候，虽然它还不完善，有反社会的属性，会失真，但是大的变化一般是不可逆转的。今后公司将不会急着购买自己的办公大楼，甚至再也不会考虑租约一签就是30年。同样地，远程办公一旦从瓶子里溜了出来的话，就再也不会回去了。这是办公空间迄今为止最大的熵状态，而驯服这种熵所带来的回报将是十分巨大的。所以Zoom才如此出色地跑赢了市场，所以我才那么地看好Slack，这是将来会出现利用新的远程办公优先范式的独角兽公司的原因。熵改变了办公室的定义。
就业
自从《一袭灰衣万缕情》（The Man in the Gray Flannel Suit）问世以来，就业已经走过了很长一段路。我们不再把自己的整个职业生涯全都泡在一家公司上，每天朝九晚五，每周5天，就这样一股脑工作40年，然后熬到退休领退休金和金表。实际上，很多人不仅换过多家公司，而且越来越多的人根本就不再给公司打工了。
就业市场的熵增
从一个角度来看，Uber引领了2010年代的零工经济，用意志和果敢的绝对力量颠覆了根深蒂固腐败堕落的的士业。
但是，从熵理论的角度来看，Uber、Lyft、TaskRabbit、Postmates、DoorDash以及其他的数十家公司其实是通过驯服自然就业熵来捕获价值的。按照这种观点，大家都想着从一辈子只打一份工转变成临时性地替多家公司工作。从大型机变成移动设备的这条技术熵趋势线的交集，使得零工经济领导者能够从就业熵这条趋势线当中驯服其中的混乱，捕捉到价值。
最近的趋势是，激情经济是就业熵不断增加的一种当前表现。许多才华横溢的，有创造力的人决定不再独自为一家公司工作，或者在更短的时间内一次为一家公司工作，而是决定自行奋斗以追求自己的激情。这是不可避免的。
Li Jin所写的热情经济使能型公司，比方说Substack ，Discord以及Teachable等，正试图从不断增长的人才熵中获取价值。类似地， Nikhil Basu Trivedi的《个体资本家的崛起》（The Rise of the Solo Capitalists）里面谈到了风险投资日益增加的熵，就像Brett Bivens在《一个人的公司》里面所指出的那样：
下一个欧莱雅会从一个博客起家，下一个ESPN诞生自某个宿舍里面的一个Instagram主页。下一个麦肯锡、下一个哈佛大学或者Benchmark也许会在Substack上面创立，在Teachable上课程或者就是一个播客。
那么，这种熵很高的就业形式又会造就什么样的牧熵人呢？在《Joe Rogan 会不会IPO ？》中，Mario Gabriele和Aashay Sanghvi指出了个人创作者可以利用的新工具，融资手段以及媒介。他们甚至认为GPT-3及其后续产品可以让创作者再造自我，为关键人物风险提供此前所没有的规模化的解决方案。熵理论表明，他们所列出的工具还只是个开始。
敏锐的观察者可能已经注意到，自谋职业的趋势就像是人类数百年来工作方式的一种回归，并暗示我们，熵也许是具有周期性的。我认为，在15世纪当一名铁匠跟今天做一名Instagram网红之间的最大区别是，后者的营业范围是全世界，而且有得选。一项工作从青少年开始一直干到死，并且是在一种非竞争性的环境当中服务于一群别无他选的受众，这种工作，哪怕是为自己工作，也是一种熵要低得多的职业。
语言的限制阻止了我，但其实我们可以通过相同的框架去分析众多行业的历史。媒体、餐饮、运输、金融、休息站、能源、酒店等等，莫不如此。甚至在互联网出现之前，这些行业就都已经被无情的熵的发展，以及利用当时最新技术来驾驭它的英勇尝试所定义。
用熵理论来解释企业成败
熵理论还可以帮助解释为什么有的公司成功但有的公司却失败了。这往往可以归结为公司是否是熵增的受害者（最坏），还是熵的创造者（比较好，但为时过早）或者熵的收割者（最好的情况）。而我最喜欢的公司之一Spotify正是后者的完美典范。
Spotify公司
音乐产业的熵增情况其实跟房地产和就业是一样的。纵观整个历史，音乐家大都靠现场音乐表演为生。1877年，托马斯・爱迪生发明了留声机，这为埃米尔・柏林（Emile Berliner）在1894年发明7英寸的留声机唱片铺平了道路。在1920年代，最早一批唱片公司如雨后春笋般涌现，以便驯服将同一道音轨分发给多人的能力所创造的熵增。从那时开始，唱片公司就不断地被从唱片到磁带再到8轨磁带再到CD一次次地撕裂，直到1999年，Napster的出现才让大家可以非法地免费共享和下载音乐，从而又一次极大地增加了音乐行业的熵。
Napster增加了音乐产业的熵（创造熵），然后2001年，在法律的压力下被迫关闭。音乐产业（熵的受害者）发起诉讼，试图回到原来的状态，但情况并没有好转。不管是通过Napster，Limewire 还是其他任何的在线音乐文件共享服务，那个妖怪已经被释放出来，熵还在不断增加：大家希望什么时候想听就能听，想听什么就听什么，而且是在线上。
两家公司驯服了这种熵并捕捉到价值。2001年，苹果推出了iTunes，然后0.99美元的价格向个人出售单曲。2006年，Spotify成立，令音乐的熵进一步恶化，并发展成至今仍在消费的形式：订阅制，每月缴费一次即可访问所有的歌曲。Spotify 是音乐界的牧熵人。
现如今，Spotify 已拥有2.86亿的月活跃用户，其中1.3亿为付费订户，2019年的它的收入达到了68亿美元。因为它仍继续朝着利用熵很高的播客行业进军，自今年三月份以来，Spotify的股价几乎已经翻了一番，市值达到了500亿美元。为什么Spotify 能够一而再再而三地适应和驾驭熵呢？一种理论认为奥秘在于它的组织结构，Spotify按照小分队、部落、公会来组织，这种组织架构可以迅速灵活地行动，能够应对不断的熵增。
Spotify善于驾驭熵，对播客又收割了一次
熵理论还可以解释为什么像Deezer 和Tidal 这样的订阅音乐服务竞争对手的尝试未能奏效。Spotify驯服了Napster制造出来的熵，同时又没有制造出足够多的熵来给别人创造攻击它的机会。Spotify泄漏的熵很少。
对Spotify构成威胁的不会是另一种订阅音乐流媒体服务，那应该是一家能够利用熵的下一波大增长的公司，它会用新的方式来提供来自新一批创作者的音频内容。
反例：Quibi
你还想让我再吐槽一遍Quibi吗？这是一个警示寓言，可以用来说明当你不清楚所处行业的熵到达什么水平时会发生什么。
实际上，熵理论完美地解释了为什么同样是做短视频，TikTok成功而Quibi却失败了。Quibi 尝试将娱乐业之前那种熵的水平的范式照搬过来，但是娱乐的那种熵的规模已经超出Quibi 的模式能够驾驭的范畴。光靠抓住移动化趋势本身是不够的。要想取得成功，你得驾驭那个行业特有的熵之浪潮。
Quibi 意识到，由于移动的无所不在，任何人都可以随时在手机上消费内容。但他们没有意识的是，同样的技术意味着任何人随时都可以创作高质量的短内容。这会让视频内容创作变得更加混乱，并将因循守旧的任何人（比如Quibi）的任何人抛到身后。不需要算法就可以引领时尚的工作室已经被短视频内容超越了。
但Netflix的地位仍然牢固，这主要有三个原因：
优质、长格式、大屏幕的内容并不是谁都可以创作的……。
Netflix拥有多年的数据，可帮助其就要创作什么内容以及为每个用户提供什么样的内容做出明智决策。
它庞大的用户群意味着创作内容的人均摊销成败要少得多（相比之下，Quibi 每分钟的制作预算是10万美元！）。
但对于这种熵来说，TikTok也许是最合适的。TikTok 就是为当前这种视频熵的规模量身定做的。全球各地的人不断在创作越来越好的内容。TikTok的算法驾驭了这种熵，从而让信号从各种噪音当中脱颖而出，并以病毒传播，名气以及最终的网红经济来奖赏创造者的创造力。
熵理论的应用
过去三天里，在思考例子，验证其是否符合我的熵理论，然后意识到的确符合的过程中，我的大脑一直处在高速运转的状态。再强调一次，我是个书呆子。这是我在一个愉快的周末获得的想法。我的想法一部分是这样的：它们当然符合；熵增是热力学的第二定律，也是宇宙的自然定律。我的另一部分想法则认为：这其实上是了解商业和行业趋势的一种非常有用的方法。
进行回溯测试是一个重要的开始，但是要让这个东西真正发挥作用，它必须是可行动、可预测的。
那么，我们怎么将熵理论应用到我们的职业和投资当中呢？
如果你是创始人或者经营者，就应该在行业里面寻找熵增的地方，并找出能够驯服那种熵但又不用回到老样子的办法。要注意时机，不要试图自己去增加熵：试图过早强加熵进去的公司未必是先驱而有可能变成先烈；固执地因循守旧试图回到过去的老样子的公司到头来就是跟钱过不去。给熵自然增加的行业引入新工具的公司则有望收获巨大的价值。
如果你是投资者，了解宏观趋势以及你要寻找的公司所处的位置会很有帮助。这一点潜在意义就很实用：在寻找牧熵人时，你不必太过关心TAM（总可达市场）。Uber驾驭着变得越来越大的熵进入到比预期更大的共享乘车市场。Stripe在网上支付方面也做着同样的事情――它的使命是“提高互联网的GDP”。牧熵人在别人还没看到之前先发现了情况的变化。ong某种程度来说，他们是这个世界的建设者。
我们可以用熵理论来做出什么样的预测？
我们应该能够预测，随着时间的流逝，更有可能出现的结果是熵增而并不是熵减，而有价值的公司将会被创建出来，让混乱恢复秩序。
新冠病毒大流行结束之后，员工未必会重返原来的办公室了，而有可能继续远程办公了，甚至可能会同时在多个公司工作。办公空间和工具的此消彼长将促进远程协作和同时打几份工。
教育会变得更像点菜。最好的学生不一定只从一所学校获得学位了。取而代之的是，他们会跟着世界各地最好的教授一起学习，然后把挣到的不同学分凑成一个学位。这会为新形式的认证以及实现学生和老师的完美匹配提供机会。
我认为熵理论会成为我思考和分析业务的基础，希望你也有同感。但我现在的思路还比较乱，希望能够跟大家一起着这套理论带来秩序。我希望，在未来几周和几个月内，能够深入探讨以下一些问题：
熵理论跟网络效应以及Hamilton Hemler的《商业战略的7个基础》会如何互动？
熵理论对颠覆理论和既有者有何启示？
随着熵的增加，像Amazon，Spotify ，Stripe和Uber 这样有着去中心化架构的企业是不是更容易演进并捕捉价值？
熵理论有速度分量吗？或者说，熵的更快释放会不会带来更多的创新吗？
希望能听到您的反馈挑战与质疑，提供证实的例子或者驳斥的反例。
译者：boxi。
