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1965年，英特尔公司联合创始人戈登·摩尔有一段著名的描述：从1958年到1965年，计算机芯片上晶体管的数量每年翻一番。他接下来预言，这种情形至少会延续10年。到了1975年，他把自己的预言修改成每两年翻一番。摩尔的预测相当准确。我们如今还知道不少类似的事情。比如下面几条，它们是和计算机性能有关的定律：
● 库梅定律：每隔18个月，相同计算量的能耗就会下降一半。
● 每隔18个月，随机存取存储器中每美元比特数翻一番。
● 根据罗斯定律，可扩展量子计算机中可能的量子位数量每年翻一番；但根据内文定律，增长也可能是双指数级的。
通信行业也在经历指数级演进：
● 库珀定律：每隔30个月，一个地区可以容纳的无线频谱并行通话数量翻一番。
● 吉尔德定律：每隔12个月，通信系统的总带宽会变成原来的3倍。
● 尼尔森定律：高端个人用户的网速会每年提高50%。
● 光纤网络的吞吐量成本每9个月下降一半。
● 每9个月，光纤网络中每根光纤的波长翻一番。
● 无线通信的速度每10个月翻一番。
数据的生产和存储也遵循类似的定律：
● 克拉底定律：硬盘驱动器的单位性价比每年增长40%。
● 计算机的存储成本每年下降20%~30%。
● 全球数字数据总量每两年翻一番。
我们还会在数字传感器领域看到类似的现象：
● 每隔19个月，数码相机每阵列的像素数翻一番。
● 每隔12个月，1美元可以在数码相机中购得的像素数翻一番。
● 联网连接设备（物联网）数量的年增长率为15%~20%。
DNA测序精准发酵领域取得的进步比大多数计算领域还要快。它们带来了以下定律：
● 卡尔森曲线：DNA解码技术的性能倍增和价格下降速度至少与摩尔定律保持一致。
● DNA检测中每个碱基对测序的美元成本每18个月下降一半。
● 利用精准发酵技术，单位重量的生产成本每5年下降1/10。20年内即可实现1万倍速的性能提升。
通常来说，这样惊人的翻番增长发生在涉及信息处理的技术领域，而且规模不大。不过它们同样可以发生在其他市场里，比如与能源生产、存储和效率有关的技术领域：
● 每隔约38个月，利用太阳能电池发电的每兆瓦时价格就会下降一半。
● 每隔约70个月，陆上风电发电的每兆瓦时价格就会下降一半。
● 电池的性能每9~14个月翻一番。
● 自20世纪60年代以来，核聚变实验的三乘积（即粒子密度、温度与束缚时间的乘积）平均每隔1.8年翻一番。
● 海兹定律：每隔10年，LED（发光二极管）产生的每单位光的价格就会下降1/10，而单位LED输出流明增加20倍。
● 每隔10年，人类纳米加工的微度大约缩小1/4。
最后3个例子与人类健康、商品的可负担性和科学产出有关：
● 全球人类平均预期寿命每年增长3个月。
● 每隔20年，买下全球商品所需的劳动力（以工作时间衡量）减半。
● 齐曼定律：全球科学活动每15年翻一番。
每年都有类似的新定律出台。然而，据我们所知，目前所有的指数级技术最终都会趋向平稳，之后这些技术会变为线性增长或完全停滞。总体规律是，那些与最大的物理对象有关的技术通常会在几年或者几十年内趋于平缓，在此期间，这些技术会带来飞快的10倍速到1 000倍速的提升。然而，那些同较小物理对象或微观对象有关的技术延续的时间会长得多，它们的倍增速度也快得多，由此形成的性价比的提升可以达到几万倍，甚至几十亿倍。对这种差异最简单的解释是，对较小的物体来说，单位性能提升所需的能量更少。
指数级定律最终会逐渐消失，这一事实并不代表创新的递减和消失。恰恰相反，新技术会不断占据主导地位，激发指数级增长的新阶段，因此，创新的整体进程实际上是永无止境的。
需要注意线性趋势同时存在。比如，近几十年来，全球人类的预期寿命每年增长3个月，这个趋势就是线性的。在其他一些定律中，一个变量的变化会引发其他趋势。例如，当一国的人均GDP达到5 000美元时，该国的出生率通常开始下降；当它达到1万美元左右时，国民的生育率基本上会降到更替水平以下，这标志着人口的减少。同时，环境绩效指数（EPI）网站显示，环境改善的门槛是人均年收入达到1万美元左右。该组织通过将环境指数得分与国家GDP/人均数字进行比较得出这一结论。
这些趋势不仅让技术变得更快更好，还让它变得更廉价、更人性化。这在规模量产的消费型产品上体现得尤为明显，它让人们用更低的价格获得更高的质量。举个例子，大多数智能手机应用程序都是免费的，或者提供免费版本。如今，只要极低的包月费用，你就可以在手机上通过流媒体欣赏全世界的几乎所有音乐；每个月只要花一张电影票的价钱，你就能通过网飞获得全世界的娱乐节目。这一切都是指数定律带给我们的。
本章开头罗列的指数定律例子只是九牛一毛，它们说明了一个道理，只要把这些定律加以外推，我们就可以比较稳妥地预知很多核心技术及其应用2年、5年或10年后在商业和技术方面的大致情况。比如电动汽车、垂直农业和高清流媒体在商业上都是可行的，这一事实是完全可以预测的，因为它们都遵循稳定的指数定律。
稳定的指数定律可以帮助我们预测某些未来的应用何时成为可能，何时具备经济可行性。
在我们撰写本书时，这样一条定律正在发生作用：OLED（有机发光二极管）屏幕领域的全球产量每年增长约30%，而在品质一定的情况下，每块屏幕的成本每年下降25%~30%。这意味着，用数字屏幕打造整面墙的做法越来越具备合理性——再次为我们的房间和建筑物外墙的艺术应用创造了市场。这并不是一个多么新奇的想法。早在2011年，设计师扎尼亚兹·雅库博夫斯基就为豪华游艇Luminosity建造了巨大的屏幕，屏幕上显示的是一片热带雨林。而且它是互动式的：只要有人走过这个屏幕墙，雨林里的蝴蝶就会跟着她（他）翩翩飞舞。把一座建筑的整个外墙做成屏幕？把冰箱门做成屏幕？把餐桌的桌面做成屏幕？把你的皮带扣也做成屏幕？为什么不呢？这一切进入量产市场也许只是时间问题。可以肯定的是，配备很多块屏幕的又炫又酷的家庭办公室，一定会出现在很多人的购物清单上。
或者以物联网为例，它通过传感器产生了巨量的数据流，从温度到速度、位置、压力、光线、声音等等，这些数据流分布在网络上。随着物联网传感器越来越廉价，随着通信技术的日益进步（比如5G的发展），很多企业可以越来越多地通过“即服务”的商业模式销售产品。我们可以通过订阅的方式远程监控事物和场所的实时状态，全盘接管补给和维护工作。比如，使用滑板车的本地微出行就是一种基于物联网技术的“交通即服务”产品。整体而言，物联网和5G以及未来的通信协议会推动自动驾驶、增强现实、虚拟现实、远程手术、智能城市和诸多领域以指数级迅猛发展。
另一种理解方式是，通过了解相关的指数定律，我们可以更好地审视当前的创新设计领域，进入可能的未来领域，较好地预知核心技术及其应用何时走出模糊的未来，成为临近的可能，何时成为现实的存在。如果有什么能让我们和我们的组织更好地适应未来，这种做法一定是其中之一。
有趣的是，当技术进步导致价格下降时，它往往还会带来相同资源的加速消耗——这被称为“杰文斯悖论”。比如，在过去几年里，随着DNA测序成本的下降，直接面向消费者的DNA检测市场增长了约25%。同样的道理，由于成本的下降，音乐流媒体市场容量未来5年的复合年增长率有望达到17.5%，这会把整体经济增长率远远地甩在身后。如此一来，一种有关性价比的指数定律可能创造出另一种有关用户渗透的指数定律——后者反过来又会推动前者。同样，一项技术的指数级提升与渗透又可能推动很多其他技术的指数级增长。
一个指数定律经常能触发其他指数定律，而后者又可能反过来推动前者的发展，形成正循环。
在过去的很多年里，大多数指数定律发挥了魔法般的神奇作用，全球知识水平也呈指数级增长。根据研究者约翰·齐曼的计算，全球科学活动约每15年翻一番。有些学者甚至把这一时间范围缩短到了接近10年。假如某一事物每15年翻一番，它的发展结果也许会让人惊诧——100年大约增长100倍，200年大约增长1万倍。我们就生活在这样一个让人发狂的进程中。顺便提一句，假如科学活动的增长速度是每10年而不是每15年加倍，一个世纪的增长就是500多倍，两个世纪就是50多万倍！
但是，这一切会长久吗？会不会在某个时间出现科研人员不够用的情况？会的，当然会。但是，作为递归智能的极好例证，计算机即将从人类手中接管大量科学工作。一旦人类能在量子计算机上运用人工智能，一些科学领域的探索成果就会实现爆炸式增长。
关于这一点，根据超级趋势专家的预测，量子计算将在2024年至2028年间开始极大地影响许多市场。药物研发就是一个可能的例子。如今，一款药物的研发上市往往要耗费10年的时间，动辄耗资20亿美元。量子计算机可以让这个过程变快很多，也便宜很多。正是出于这个原因，全球第二大制药企业瑞士罗氏制药公司在2021年启动了全球首个基于量子计算机的研究项目，研究分子组合方案，为未来阿尔茨海默病的治疗提出可能的新方法。
同样值得注意的是，人工智能不仅能解答极其复杂的问题，还能回答开放性问题，并基于自身通过“自动假设生成”的观察建立新的假设。
这一场景及其结果与马尔萨斯对全球饥荒的预测有很多相似之处。马尔萨斯提出，全球人口的增长将是指数级的，而粮食生产只能是线性增长。如今，时间已经过去了约200年，我们正面对怎样的情况？一方面是可用数字数据呈指数级增长，另一方面是用来解读这些数据的科技人员的增长停滞（如果还没有负增长）。尽管如此，正如粮食生产始终保持指数级增长，让全人类免于饥馑一样，人工智能也会用同样的方式挽救科学发现，因为它会确保人类对数据的智能化处理能力同样呈指数级增长。如果我们的心智模式和马尔萨斯一样，我们就会认定创新最终一定会偃旗息鼓。正是因为我们不断打破以往的束缚，人类才有富足可言。
不妨暂时放飞一下心灵，自由畅想一下：如果科学的发展15年翻一番，连续发展2 000年，那就会达到如今水平的10 40 倍，人类积累的知识总量就会更大。正如戴维·多伊奇指出的那样，如果我们的探索性知识将来能主导比它自身大10 40 倍的对象，人类实际上等于拥有了控制整个银河系的能力。多伊奇指出，到那时，整个宇宙将被真正“唤醒”，而“巨大的一成不变”也将被真正打破。这一切也许就发生在2 000年之后。当然不会有人规划2 000年之后的事，这再明显不过了，但是，它也许可以帮助我们建立起类似的心智模式，更好地思考较近的未来。
为了更加生动形象，让我们把上文讨论的指数定律稍加推演。我们把起点设定在本书写作的2022年，后续的时间节点分别为2025年，2030年和2050年。表5.1涉及的是一些使用率或性能呈指数级增长的技术示例。
表5.1 使用率或性能呈指数级增长的技术示例
该模拟表明，到2025年，技术的提升会是2022年的2倍速到27倍速。
到2030年，量子计算机的性能将会实现256倍速的提升，我们还会实现通信带宽6 000倍速以上的提升，DNA解码技术的性能16倍速的提升，等等。总而言之，种种向量都指向一个真正富足的未来，而这一切几乎不会给消费者增加成本。
随着时间的推移，我们会看到很多令人难以置信的巨大数字。比如带宽，如果推算到2030年，它会是现在的6 500多倍。如果纯粹为了有趣，我们不妨把它们继续向前推算，到2050年，这个数字将会变成令人瞠目结舌的22 876 792 454 961倍。
当然，在实际生活中，有些经验法则可能不会长久有效。比如摩尔定律，作为这里所有定律的始祖，它也许很快就会失效。但是，即使如此，很多替代性定律和新的核心技术也会取代它的位置，继续推动计算机性能向前发展——也许和以前的定律速度相同，就算它们的效用不能持续几百年，至少也能持续几十年。这些技术包括3D芯片、光计算和量子计算。随着摩尔定律的消亡，其他定律将会取代它的位置。
还有一点也许不会持续很久，那就是太阳能和风能性价比曾经的大幅提升。不过，只要某些新型核能技术取得突破，并获得大规模推广应用，它们可能会直接接过（可再生能源的）衣钵。在极长的一段时间里，它们会在电力供应中保证可观的性价比提升。
如果这一切成真，我们也不应该过于惊讶。因为早在1994年，诺贝尔奖得主、美国经济学家威廉·诺德豪斯就计算得出，从石器时代算起，人类用于发光的时间价格下降了99.999 8%。顺便提一句，这让诺德豪斯认为，从那时起，人类经济进步的真实价格被低估了99.999 0%。确实如此，大趋势站在我们这一边，未来会带给我们更多财富，远超很多人的估计。
在这样的环境里，我们每个人，包括我们身处其中的每个组织，都要准确地探知这些趋势，明白自己应当如何应对，以适应未来。但是，在此之前，我们首先必须理解这些趋势。因此，后面的章节会详细阐释几种产业和技术领域，为我们即将加速进入的未来提供一些路标。如果有些读者不大喜欢技术性较强的内容，可以浏览要点，参考表格里列出的超级趋势概览。如果有读者希望更深入地了解细节，可以参照书后的文献资料。