model001-第一性原理

物理上：宇宙中最根本的战略原则是热力学第二定律。宇宙中的一切秩序、结构和价值，都只是通过持续、智慧地输入能量（即“功”）而创造和维持的暂时状态；
生物上：演化的基本单位不是物种，也不是个体，而是基因。生物体只是基因为了更有效地复制和传播自身而建造的“生存机器”（survival machines）。基因的唯一“目的”就是最大化其在基因库中的拷贝数量；
经济学上：经济学的核心问题是稀缺性（scarcity），即世界上的资源是有限的，而人类的欲望似乎是无限的；这种根本性的矛盾迫使个体和组织必须做出选择，而每一个选择，都伴随着机会成本（opportunity cost）——即为了得到某样东西，而必须放弃的次优选项的价值；稀缺性的约束下，人类的行为可以被激励（incentives）所引导；价格是市场经济中最强大的激励信号之一，供求关系（ supply and demand）则是稀缺资源配置的核心机制。做任何一件事的真实成本，是你用这些时间、精力和资本所能做的所有其他事情的总和。

第一性原理思考，在其最深层次上，就是一场对某事物“真实成本”的无情追问，它要求剥离所有类比、惯例和历史包袱。埃隆·马斯克（Elon Musk）在思考火箭时，他问的不是“一枚火箭卖多少钱？”，而是“将一堆原子送出地球引力范围，其不可削减的、基于物理学和经济学原理的最低成本是多少？”它如同一个双冲程引擎，第一步是暴力地将问题拆解为其最核心的真理，第二步则是创造性地将这些真理重新组装成一个全新的解决方案。

实施步骤

第一步：识别并定义当前假设 这是整个过程中最关键也最困难的一步。它要求思考者对自己和他人关于某个问题的所有现有信念、行业惯例和“常识”进行系统性质疑。必须将所有未经检验的知识都视为可疑的假设。第一性原理思考者必须像一个新生儿一样，对所有既定“事实”发问：“我为什么会这么认为？我怎么知道这是真的？”
第二步：解构，将问题分解为其基本原理 在清除了表层假设后，下一步是进行深度拆解，直到只剩下不可再分的“原子真理”——那些你确信无疑、无法从其他命题中推导出来的基本事实。这些基本原理通常植根于物理定律、数学公理或人类最核心的需求。可以使用苏格拉底式提问或五个为什么的方法。通过一系列系统性的问题来揭示深层信念、挑战假设、寻找证据、考虑替代观点，并审视其后果。它迫使思考者澄清思路，暴露知识的盲点。例如，可以追问：“我怎么知道这是真的？如果我的想法是错的，会怎么样？别人可能会怎么想？”。可以是对假设、需求、目标、定义、步骤等对象进行解构。
第三步：重构，从零开始创造新的解决方案 一旦掌握了问题的基本原理，就可以将它们作为全新的“乐高积木”，从底层开始，不受任何现有框架或传统方法的束缚，向上推理出一个新的、更优的解决方案。

类比推理的本质是“通过与已知事物的相似性来理解新事物”，或者简单地说，就是“复制他人正在做的事情，并稍作修改”。类比推理的致命弱点在于，它严重依赖于历史经验和现有范式。

传统的线性思维习惯于寻找单一的“原因”和“结果”，而系统思考则专注于理解系统中各个变量之间相互连接、相互影响的复杂关系，尤其是反馈回路。一个系统的行为模式，往往是由其内部的反馈回路结构所决定的。第一性原理思考者可以在投入真实世界的资源之前，在思维中“预演”新解决方案的动态行为，识别出潜在的增长引擎、瓶颈和风险。

解构示例

解构的双重坐标轴：

物理/材料坐标轴：这对应于SpaceX的实践。它关注的是“一个东西物理上是由什么组成的？”，以及“获取和组装这些物理成分的不可削减的成本是多少？”。这类问题适用于硬件、制造业、物流、能源等领域。
信息/流程坐标轴：这对应于Stripe的实践。它关注的是“一个系统或流程背后的规则是什么？”，“这些规则为何存在？”，“实现一个核心目标所需的最小信息和最少步骤是什么？”。这类问题适用于软件、金融、法律、管理、服务业等领域。

这个问题的核心瓶颈，是源于物质成本的限制，还是源于流程复杂性的阻碍？这个简单的诊断，能够帮助我们将解构的努力聚焦在最具有杠杆效应的领域，从而更有效地运用第一性原理思考。

示例1：SpaceX物理成本的解构

将这些材料组合起来的成本仅为每千瓦时80美元，与“600美元”的行业假设形成了巨大鸿沟。这个发现具有决定性的意义，它揭示了火箭高昂价格的 98%并非源于不可违背的物理定律或稀有材料的成本，而是源于人类在制造、管理和供应链环节中层层叠加的低效率和利润。问题的本质不是物理学，而是经济学和组织行为学。

从“原材料成本是火箭成本的下限”这一第一性原理出发，自下而上地重新设计了整个火箭制造和发射的商业模式：

对抗“供应链臃肿”，进行垂直整合；
打破“一次性使用”的谬误，将火箭从一种可变成本（每次发射都需要一枚新火箭）转变为一种固定成本（一枚火箭可用于多次发射），从根本上改变了航天发射的经济学原理。

示例2：Stripe流程复杂性的解构

Stripe挑战的核心假设是：“在线支付必然是复杂、繁琐和对开发者不友好的”。

他们采取了第一性原理的视角，回到了问题的最根本原点：一个开发者的核心需求是什么？答案是：用最简单的方式接受一笔付款。他们以这个核心需求为基准，开始“逆向工程”当时的主流支付系统（如PayPal）。他们一行行地研究代码，一遍遍地追问“为什么必须是这样？”。他们没有止步于阅读公开的文档，而是通过邮件直接联系那些设计了这些支付系统的资深工程师、高管和合规官，去理解这些复杂性背后的历史成因、技术权衡和商业决策。

通过这种深度的解构，他们获得了对支付行业“为什么如此复杂”的根本性理解。这让他们得以抛弃所有历史包袱和遗留逻辑，从零开始构建一个全新的解决方案。他们问自己：“如果我们今天从头开始设计一个支付平台，它应该是什么样子？”。他们没有试图去改良现有的支付流程，而是将其彻底解构，然后基于“为开发者提供极致简洁体验”这一第一性原理，重构了一个全新的、更优越的系统。

思维偏差

第一步：挑战假设
- 确认偏误 (Confirmation Bias)：倾向于寻找、解释和记住那些证实自己已有信念的信息，同时忽略或贬低与之相悖的证据。这使得“挑战假设”沦为空谈。
- 锚定效应 (Anchoring Bias)：过度依赖接收到的第一个信息（“锚点”），后续的判断都会围绕这个锚点进行调整，从而限制了思维的广度。例如，第一个听到的价格会成为后续谈判的基准。
- 逆火效应 (Backfire Effect) ：当遇到与自己信念相悖的证据时，不但不修正看法，反而更加坚信自己原有的信念。这是确认偏误的极端形式。
第二步：解构问题
- 功能固着 (Functional Fixedness)：将一个物体或概念的功能局限于其传统或最常见的用途，从而阻碍了创造性的解构。例如，只把锤子看作敲钉子的工具。
- 工具定律 (Law of the Instrument) ：“如果你唯一的工具是一把锤子，那么所有问题看起来都像钉子。” 过度依赖自己熟悉的思维模型或方法，而忽略了其他更合适的工具。
- 保守主义偏误 (Conservatism Bias)：在面对新证据时，不愿充分更新自己已有的信念。倾向于坚守旧的观点，即使新证据更有力。
第三步：重构方案
- 规划谬误 (Planning Fallacy)：系统性地低估完成一项任务所需的时间、成本和风险，同时高估其收益。这会导致从第一性原理重构出的方案在现实中不可行。
- 过度自信效应 (Overconfidence Effect)：对自己判断的准确性抱有不切实际的信心，尤其是在信息一致或高度相关时。这会导致对重构方案的风险评估不足。
- 控制错觉 (Illusion of Control)：高估自己对外部事件的影响力，尤其是在涉及运气和随机性的情况下。这会让人误以为一个精心设计的方案能够掌控所有变量。

应用

参考

附件

版本记录

2025-07-28，初稿；