野生动物觅食。他们花费卡路里并冒险获取食物。如果所需的工作和花费的风险超过了它们获得的食物，它们就会灭绝。目标是以尽可能少的努力获取尽可能多的卡路里。如果有盈余，他们的本能就是生孩子，直到没有盈余为止。
这是对卡路里的寻找。
穴居人也面临着类似的情况。投入努力并获得卡路里回报。
组织和文化扩大了机会并创建了复杂的系统，所有这些都是为了寻找能量。几个猎人一起工作可以捕获不同种类的动物。合作制度为羊群提供了放牧的公共空间，而私有财产则创造了投资农业的动力。
寻求能源回报的投资。有时我们称之为“利润”。
卡路里转化为能量，但更直接的是电能或热能，我们可以用它们来犁地、做饭或施肥，以我们可以消耗的形式创造能量。研究人员将整个类别称为“能源”，但往往关注石油等物质，但这种想法同样适用于菠菜和消费者。
你不需要太多的组织来收集木棍生火，但一旦木棍消失，下一个最高的努力成果就需要专注、耐心和协调。如果文化有动力，它就会继续沿着能量梯度移动，投入更多以获得更多。
营销也是同样的道理。当客户很多且竞争很少时，营销回报率就非常高。随着销售变得越来越困难，我们建立了系统、促销和脚手架来接触需要不同故事的人们。当结构过于复杂并且我们获得的客户无法自己支付费用时，组织就会消失。
这个隐喻无处不在。
大多数在耶鲁大学工作的人都不教课，航空公司的员工中飞行员比例也很小。我们创建组织是为了提供价值，我们增加复杂性来协调和扩大人们用时间或金钱换来的熟练工作。
财务主管或管理员可能不教课，但他们的工作增加了组织收到的回报，因此他们给系统带来的复杂性是值得的。
自行车是人们最有效的出行方式，但为了获得这种努力回报，我们还需要协调和投资采矿、制造和道路建设系统。参与该项目的每个人都会增加社会成本，但大规模流动性的好处使其值得。
社会（小公司、国家，或者介于两者之间的任何事物）可以被视为复杂的层次，其创建是为了最大限度地提高我们的能源投资回报。我们花更多的钱来获得更多，这条曲线的形状决定了我们如何或是否会成长和繁荣。
如果我们看看食物，豆类的效率约为 5 比 1。我们投入每一卡路里来收获豆类，就会产生 5 卡路里的效益。对于牛肉来说，这个值小于 1 到 30——方向错误。我们每投入 30+ 卡路里，就会得到 1 卡路里的回报。牛肉并不是一种有效的能源投资形式——我们可以建立系统来提高其效率，但我们总是会落后。
当一个组织变得过于复杂时，它的工作就会变得笨拙且低效。大多数人只是支持和维护系统，互相协调，而不是做工作。随着时间的推移，停滞和现状使进步陷入停滞。复杂的系统效率较低且更难协调。大科学、大医学、大政府——杠杆作用迟早会失效。
有一些有趣的问题，还有一些全新的变化将改变能源产量曲线。
考虑一下 1950 年的一辆汽车。它是一套复杂的（而且复杂的）滑轮、电线、电缆和钢材。在计算机芯片出现之前，我们不太可能制造出比当时更高效或更安全的汽车。它能够让我们有效地增加复杂性，为我们带来了全新一代的交通。
在我的一生中，计算机芯片使我们能够构建日益复杂的组织和系统，以在其发明之前不可能的方式提取能量并产生价值。但任何复杂系统的产量迟早都会达到峰值。
回到最初的来源——我们用来为这一切提供动力的能源。当地表以下存在巨大的石油池（石油需要数百万年才能产生）时，我们几乎可以免费从地下提取能源。一百年前，我们必须消耗 1 个单位的能量才能从地下开采 100 个单位的能量。它既简单又便宜，只需要很少的协调、技术或投资。
如今，某些石油的 EROI（能源投资回报率）已从 100 降至 3。我们每投资一桶石油进行加工，只能获得 3 单位的电力。人们普遍认为，一旦某种能源按此标准低于 8 或 9，它就不再具有经济可行性。获取能量的成本太高。
所以：如果一个组织变得太复杂，它就会停止运作。如果 EROI 太低，那么就不值得继续前进。社会正处于十字路口，因为我们面临着太多的复杂性和足够的 EROI（食物、学习和权力）的挑战。 （对于我们寻求寻找的客户或我们寻求建立的项目来说也是如此。）
而且，这是一个重要的“和”，太阳能的 EROI 一直在攀升（风能甚至更高，从某些角度来看，核能更高，但每种都有自己的警告和挑战）。在下面的图表中，向上比向下更好。
最后一个通配符是人工智能。人工智能的支持者表示，如果计算机芯片在构建复杂系统方面创造了新的领域，那么它为复杂系统的协调和控制开辟了新的可能性，这些系统将为我们提供一种新的、更有效的方式来提取我们所需的价值。
舞蹈继续。复杂的系统会增加产量，但随着它们变得太大而逐渐消失。随着轻而易举的胜利的到来，高产量的能源资源不断走低。然后协调和处理方面的突破使我们能够重新投入到整个流程中。
避免系统陷入规模困境。寻找对你有利的能量梯度。大多数情况下，请注意每个方面的变化，因为它们永远不会保持不变。
原文： https://seths.blog/2025/05/systems-complexity-and-energy/