Guillaume Verdon，一位兼具物理学家、应用数学家、量子机器学习研究员与创业者等多重身份的人物，其更为人所知的另一个身份是X平台上的匿名账户 @BasedBeffJezos，以及有效加速主义（e/acc）运动的创始人。在与 Lex Fridman 的深度对话中，Verdon 展现了他如何从宇宙的基本物理规律出发，构建其对计算、人工智能（AI）、乃至人类文明未来走向的独特见解。本文将尝试从物理逻辑的视角，对Verdon在访谈中阐述的核心思想进行一番解读。
Verdon 的探索始于一个经典物理学家的初心：理解宇宙的“万有理论”。他逐渐将视角聚焦于信息论，认为宇宙本身可以被理解为一台进行着宏大计算的巨型计算机。“我意识到，我不仅想理解宇宙如何计算，更想学习自然的计算方式，并创造出受自然启发的计算机——也就是基于物理的计算机。”
这一思考路径引导他从黑洞物理学的研究，转向探索如何模拟自然、学习自然的表示。他认为，如果AI能够“像自然一样思考”，就能更准确地表征世界。这构成了他早期投身量子机器学习领域的基础，试图将智能的概念扩展到量子领域。
Verdon 对物理尺度的理解是其思想体系中的关键一环。他指出：
他高度认同MIT物理学家 Jeremy England 的理论，即生命的出现可能是宇宙为了更有效地产生熵（在更大尺度上）的一种方式。复杂的生命系统通过消耗自由能（如食物、能量）并将其转化为热量（熵增加到环境中），从而在局部维持自身的低熵有序结构。这揭示了熵增定律与复杂性涌现之间的深刻联系。“热力学统治着中观尺度，”Verdon说，“它是连接量子与宇宙（宏观宇宙学）之间缺失的一环。”
这个动画展示了物理学在不同尺度下的主导理论：微观的量子力学，中观的热力学，以及宏观的经典确定性理论。
此动画模拟生命系统如何通过消耗自由能（输入）来维持自身有序结构，同时向环境释放热量（熵增加）。
Verdon 对物理规律的深刻理解，直接催生了他对新型计算范式的探索，这主要体现在量子计算和其后来的热力学计算两个方向上。
Verdon 早期致力于量子计算和量子机器学习，目标是利用量子计算机模拟自然，并学习自然的量子表示。他参与创建了 TensorFlow Quantum，旨在将可微分编程引入量子计算生态系统。他提出的 Baqprop（带Q的反向传播）概念，试图将深度学习的优化思想应用于量子参数空间。然而，他也清醒地认识到量子计算面临的巨大挑战：
正是由于对量子计算漫长前景的不满足，以及对中观尺度热力学重要性的深刻洞察，Verdon 创立了 Extropic 公司，将目光投向了热力学计算。
Extropic 的核心理念是构建基于物理（特别是非平衡态热力学）的计算系统和AI算法。这意味着将机器学习视为一个物理过程，直接利用或驾驭物理系统（如热涨落）来进行计算。这种范式可能将传统计算中视为敌人的“噪声”转变为一种可利用的资源。这与量子计算需要极力抑制噪声形成鲜明对比，也不同于经典计算在确定性逻辑门上的操作。
本动画对比展示了量子计算（依赖低温、纠错、抗噪声）与热力学计算（可能利用涨落、与环境交互）的核心概念差异。
Verdon 创立的 e/acc 运动，其哲学基础同样深植于物理学，特别是热力学原理。
例如，卡尔达肖夫指数将文明划分为：
此动画以阶梯形式展示卡尔达肖夫指数的不同文明等级及其对应的能量利用范围。
Verdon 对物理学的探索并未止步于应用层面，他对诸如黑洞信息悖论、量子引力等基础物理问题依然抱有浓厚兴趣。他提及 AdS/CFT 对偶这一理论物理中的重要进展，并展望未来或许可以通过量子机器学习的方法来帮助理解时空的量子本质和引力的起源。黑洞在他看来，是信息储存和处理的极致物理单元，也是检验量子力学与广义相对论结合的理想“实验室”。
他甚至畅想，如果人类文明能够达到极高等级（超越卡尔达肖夫III型），或许能够工程化设计黑洞，将信息传递到我们创造的新宇宙中，以此实现某种形式的“宇宙级传承”。
一个简化的概念动画，展示信息落入黑洞，部分信息可能通过霍金辐射等机制逃逸的过程。
Guillaume Verdon 的思想体系展现了一种深刻的物理学一以贯之的逻辑。从宇宙的计算本质，到生命的热力学驱动，再到新型计算范式的构建和对人类文明发展方向的思考，其核心洞见均源于对物质世界基本规律的深刻理解和创造性应用。他提醒我们，无论是设计下一代AI，还是规划人类的长远未来，回归物理学的第一性原理，或许能为我们照亮前进的道路。他的工作不仅是对技术边界的拓展，更是对我们理解自身在宇宙中位置的一次哲学追问。