“从 0 到 1”这个词被聊烂了，但为什么 0→1 就是比 1→∞ 难那么多？为什么真正的创新需要那种看起来”不务正业”的广博知识？在这个 AI 似乎无所不能的时代，它真能完成这最关键的”第一步”吗？
换个角度，用信息论来看，这些问题其实有个挺直观的逻辑。
信息论里，熵衡量的是系统的不确定性。熵越高，越混乱、越不可预测；熵越低，结构越清晰。香农的公式揭示了这种关系：
\[H(X) = -\sum p(x)\log p(x)\]一个领域里所有潜在的理论、技术路线、架构，可以看作一个巨大的假设空间。创新的过程，就是通过不断获取信息，排除那些走不通的假设。
所谓创新，不是突如其来的灵感，而是系统性的降熵过程——在迷雾里一点点摸索出秩序。
要理解 0→1 为什么难，得先看它和 1→∞ 的本质区别。
当”1”已经存在，大家玩的是优化游戏。iPhone 出来后，智能手机长什么样基本定了；Amazon 验证模式后，电商怎么搞大家也有数。目标很清晰：要么更便宜，要么更快。这种已知结构下，只要投入资源和工程力量，总能变好。这是已知范围内的”小熵减”，结果可预测。
但 0→1 是摸着石头过河。关键变量在哪都不知道，甚至不知道该怎么描述问题。你面对的是完全陌生的假设空间，无数种可能性。从这团乱麻里找出真正能跑通、能持续的结构，不仅难，更是一次不可逆的飞跃。
这就是 0→1 本质上更难的原因——不是什么勇气或远见能解释的，而是它在混沌中平地起高楼。
很多人看到成功产品就想复刻技术路径，结果往往画虎不成。这不是执行力的问题，而是对创新本质的误解：你能复制那个”1”，但你复制不了抵达它的过程——尤其是过程中踩过的那些坑。
从信息论看，创新是一条从高熵到低熵的降维之路。这条路上，每一次失败、每一个被证伪的假设，都是价值连城的信息。它们构成一张只有创造者才拥有的秘密地图，精确标注着哪些路是死胡同，哪些边界条件绝对不能触碰。
这张地图的价值远超人们想象。它不只是”踩坑记录”，而是对问题空间的深层认知重构。创造者在无数次试错中，建立起一套关于”什么可行、什么不可行”的直觉系统。这种直觉让他们能瞬间识别出哪些看似诱人的方向实则是陷阱，哪些不起眼的细节恰恰是关键。
复制者的困境在于信息不对称：他们看到的是终点的确定性，却缺失了抵达过程中的所有”负信息”。他们直接获得了低熵的结果，却跳过了降熵的历程。当环境变量改变，或需要在原有基础上再进一步时，复制者立刻陷入迷失——因为手里没有那张标记着危险区域的导航图。
更深层的，创新的不可复制性体现在双重维度的”神经网络训练”：
微观层面，它重塑了创造者的认知结构。就像深度学习中的权重调整，每一次探索都在大脑中刻下痕迹，形成一套只可意会的判断体系。这不是显性知识，而是具身化的智慧。
宏观层面，它磨合了整个协作生态。团队配合、组织文化、供应链关系，都在反复试错中达成默契。这种系统性的适应和优化，外人根本无从观察，更无法模仿。
真正的创新护城河，往往不在于技术本身有多高深，而在于那些关于”什么行不通”的隐性知识，以及由此沉淀下来的判断力。这些”负信息”形成的反馈回路，不仅是产出创新的基石，更能持续产生内生动力，反哺未来的探索。
说到底，创新的不可复制性源于一个根本事实：过程本身就是价值。那些试错、迭代、推翻重来的经历，塑造的不只是产品，更是一整套认知框架和行动模式。这才是真正无法被逆向工程的核心资产。
这不是歌颂博学，从信息角度看，它是必须的。
假设你只懂一个窄领域。别人看来是死路的方案，你可能还觉得”大有可为”。你的假设空间很大，面对的不确定性依然很高。跨学科知识本质上是在帮你”加约束”：懂物理，就知道有些想法违背能量守恒；懂工程，就知道有些设计造不出来。
广博的价值不在于”知道得多”，而在于排除那些看起来像捷径、实际是死胡同的选项。
但光广博不够，还得深。创新不是找个冷门点子，而是发现能解释一堆乱象的底层逻辑。深厚知识的意义在于，你已经把海量事实压缩成脑子里的直觉。当那个关键的”1”出现时，哪怕看起来简陋，你也能一眼认出它的潜力。没深度的人，即便撞上大运，也会因为它不符合常规而放跑。
说到底，跨学科是在找不同领域间的”互信息”。当 A 领域的规律能完美解决 B 领域的死结，那往往就是最具革命性的瞬间。
Peter Thiel 说创新是 0→1 的纵向进步。在信息论里，这就是一次极其少见、但价值连城的”熵减”。
Thiel 推崇”秘密”——那些大多数人不信、但确是事实的东西。从概率看，先验概率极低的事（大家都不信）一旦成真，带来的信息量（价值）是巨大的。
这解释了为什么真正创新往往”反直觉”或”反共识”。如果大家都觉得行，确定性已经很高，这时再去做，信息量很小，回报也平庸。真正的改变者，往往要长期忍受”孤独的正确”。当所有人都觉得你疯了，而你最后证明自己对的，那种从极大不确定性到确定性的跨越，才会带来真正突破。
AI 确实厉害。它能快速扫掉显而易见的坑，在不相关的领域间找联想。在”成形”阶段——推公式、写代码、画图，它能省大把时间。
但它有个致命弱点：在概率里找答案。AI 的训练逻辑是拟合大多数数据，这决定了它天然擅长”优化”，而非打破常规的创新。它给出的往往是”平均水平”的正确，而真正的 0→1 是反共识的。
更重要的是，AI 不用对结果负责。它不知道哪个”1”值得拼命，也无法在没数据时赌一个未来。这些代价和风险，只有人能承担。
所以，AI 是顶级催化剂，但不是下决定的人。它能把路照亮，但决定往哪走的，还是人类自己。
回过头看，0→1 是一次大范围的坍缩。相比 1→∞ 的平稳迭代，它更像逻辑上的跳跃——依赖博学带来的约束，也依赖深度带来的直觉。
在这个时代，AI 帮我们从繁琐搜索和优化里解脱。当搜索空间被极度压缩后，那种不可自动化的眼光和胆识，反而成了最稀缺的东西。
如果说创新是在迷雾中找路，AI 只能点亮手中的灯。真正决定在荒地上建立什么、该往哪片黑暗踏出第一步的，始终是人——因为只有人能感知价值，也只有人能承担风险。
创新不是灵光一闪的魔术，是长期的、充满挫败的探索。信息论给了我们理解它的工具，而这种理智的清醒，或许能让我们走得更远。