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2026年5月，有位叫塞巴斯蒂安·古罗维奇的研究人员，提交了一篇论文，标题绕得够呛——《卡尔达舍夫困境：标准卡尔达舍夫模型的统计证伪与卡尔达舍夫-萨根-中本聪解决方案》。
但它的核心问题很简单：我们用来衡量文明“段位”的标准，是不是彻底错了？
你可能听过卡尔达舍夫等级。1964年，苏联天体物理学家尼古拉·卡尔达舍夫提出了一套“文明段位”分类法：能用光行星上所有能量，是行星文明；能用光一颗恒星的全部能量，是恒星文明；能用光整个星系的能量，就是星系文明。
这个框架听着挺带感，但有个致命伤——它只看“用了多少电”，完全不关心那些电用来干了什么。
如果一个文明把所有能量都浪费在虚空中，另一个用等量能量做超级计算，两者在卡尔达舍夫尺度上得分居然一模一样。
古罗维奇把这个漏洞称为“卡尔达舍夫困境”。他提出了一种新度量，灵感来自比特币挖矿专用芯片——ASIC。
这些芯片每天就干一件事：用算力竞争去“挖”比特币。全网的算力总额是公开可查的。古罗维奇发现，从古代安提基特拉机械（最早的模拟计算机）到今天最先进的ASIC，人类单位计算能量的成本，在过去15年里下降了14个数量级。
说白了，人类文明的进步，不是靠“烧能量”，而是靠“拿每一瓦特能量算出更多信息”。
他把这个新模型叫做卡尔达舍夫-萨根-中本聪模型，简称KSN。
用这个模型重新一算，当年卡尔达舍夫预测人类再过3200年就能达到二级文明、5800年成为三级文明，全都不对。
全球能源产量自1964年翻了3.5倍，但消费只翻了3倍——浪费惊人。按KSN模型线性外推，人类要达到二级文明，需要1.6乘以10的16次方年，也就是1600万亿年。
这个数字远在太阳膨胀成红巨星、地球被吞噬之后。
说白了，人类可能永远当不了“二级文明”。但这种“失败”，恰恰是因为我们的计算效率提升得太快，用很少的能量就完成了大量信息处理。
结论有点丧气，但给了我们一个全新的方向：文明的终极量度不是能源总量，而是能源转化为信息的效率。
卡尔达舍夫到底漏掉了什么
卡尔达舍夫当初设计这个尺度，是为了帮搜寻地外文明（SETI）确定监听什么频率、多大功率的信号。他认为，越高级的文明，发射的信号能量就越强。
听起来合理，但有个逻辑漏洞——如果外星文明像我们一样，学会了用极低成本传输海量信息，那它根本没必把整颗恒星的能量拿来发射信号。
萨根和什克洛夫斯基早就在《宇宙联系》那本书里提过“信息掌握度”这个补充。古罗维奇的贡献，是把想法量化了，而且用了一个极其接地气的测量标准：比特币网络的算力（hashrate）。
这是目前全球唯一一个每天公开、可审计、持续更新的“做功证明”计算数据。比特币ASIC芯片是专门为执行SHA-256哈希运算定制的，它们耗电巨大但效率奇高——这正是用能量换取信息的最直白体现。
古罗维奇提出KSN模型后，用马尔可夫链蒙特卡洛模拟和普通最小二乘法进行了统计检验。
结果很扎眼：过去六十年全球能源增长根本不是指数增长，而是近乎线性——这意味着我们永远爬不到“恒星文明”那个台阶。
但同时，单位能量计算出的信息量却在爆炸式增长：从19世纪巴贝奇差分机的机械齿轮，到20世纪图灵机的电子管，再到21世纪ASIC芯片的纳米级晶体管，每一焦耳能量能“算”的信息，指数级往上翻。
图释：戴森结构的艺术家印象，这是卡尔达肖夫等级上二型文明的经典范例。图片来源：Kevin Gill/维基共享资源
用这个新模型，反而能更细致地描述文明的发展阶段。
中国在“效率赛道上”跑到哪了
把这项新研究放在中国的发展背景下看，挺有意思。
美国麻省理工、谷歌这些机构一直在追“算力极限”，但中国在“用相同能量跑出更多运算”这个赛道上，走得也很靠前。
首先是量子计算的突破。2024年，中科大潘建伟团队搞出了高亮度片上纠缠光源，让量子计算的信息处理效率碾压经典算力——每比特能耗比传统芯片低几个数量级。虽然量子计算机还没大规模商用，但它代表了“能量-信息转化”效率的终极方向。
2025年，中科院量子信息与量子科技创新研究院实现了“九章三号”量子计算原型机，在求解特定问题上比“九章二号”快出几个量级，功耗只增加了不到10%。
其次是经典计算的节能芯片。国防科技大学2023年发布的“天穹”系列深度神经网络加速芯片，单位瓦特算力达到国际领先水平。和传统GPU相比，天穹芯片在执行AI推理任务时能耗降低了约60%，精度保持不变。
这意味着同等耗电量下，天穹能处理更多信息——正好匹配KSN模型对文明进步的评估方向。
同时，中国还在太空能源基础设施上布局。2025年，中国空间站的“天和”核心舱安装了新一代柔性太阳能电池翼，转换效率超过35%。
这直接提高了每平方米太阳能面板转化出的电力，再结合高效率计算芯片，把整个空间站“能量→信息”的比值拉上去了。
这些突破未必直接服务于地外文明搜索，但它们展示了中国在“效率型科技”赛道上的猛追——而正是这种效率提升，才是卡尔达舍夫真正需要测量的东西。
新模型能干啥？不止给外星人打分
这个KSN模型除了解决60年的学术争论，还有两个很具体的实际用处。
第一个是能源政策与电网规划。过去各国制定能源发展目标，往往看“总装机容量”或“总发电量”，但忽略了这些电被用到了哪里。如果采用KSN模型的思路，可以构建一个“每千瓦时计算产出”的宏观指标——比如每千瓦时支撑了多少次AI模型推理、多少笔区块链交易、多少小时的天文数据分析。
日本经济产业省已经在2025年尝试把“数据中心算力能效比”纳入能源白皮书，但还没升级成文明级的衡量工具。未来，这个指标可以帮助决策者判断：一个地区是“高能耗低产出”的落后文明，还是“低能耗高产出”的先进文明。
第二个是搜寻地外文明（SETI）的信号滤波优先级。当前SETI主要是监听窄频信号，假设外星文明会刻意发送强能量亮点。但如果KSN模型成立，高级文明更可能使用极高效率的压缩通信，信号能量密度极低，藏在宇宙背景噪声里。
中科院FAST望远镜（天眼）在2024年升级了后端数据处理系统，每秒处理能力达到10TB。如果能在FAST的数据流里加入“极低能耗-高信息密度”模式识别算法，可能会发现传统方法漏掉的信号。
古罗维奇在论文里还特意提到了“文明寿命（L）参数”对德雷克方程的不确定性影响极大——这个不确定性，恰恰是FAST这类设备可以尝试约束的。
整个故事的最后，古罗维奇在论文里没什么华丽的辞藻，他只是平静地指出：卡尔达舍夫尺度注定是“维度不完整”的标尺。真正的文明高度，不是看你能点燃多少颗恒星，而是看你能用一颗恒星的光芒算出多少宇宙的秘密。
这个道理，中国古人早就讲过，“四两拨千斤”。
只不过这次，我们手里拿着的度量衡，是比特币挖矿芯片。
/参考文献
原始论文：https://phys.org/news/2026-05-kardashev-conundrum-bitcoin-metric.html股票中杠杆
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