卡尔达肖夫尺度 - 以及我为什么暗地里讨厌它 （我是一名工程师，不是天文学家） 它通过总能耗对文明进行排名；行星（I型），恒星（II型），星系（III型）。 它将智能视为能量吞吐量的函数，因此其逻辑终点是戴森群。 这种世界观是标量的，而不是结构性的。它假设更多的能量 = 更多的能力。但物理学和工程学则暗示了相反的观点。 缩放法则限制 在戴森群中，能量捕获与面积成比例，但控制和一致性与距离和时间成比例。 随着系统的增长： • 延迟随着物理尺寸线性上升，因为光速的限制。1AU的戴森群有1000秒的往返通信延迟。1mHz的一致性上限（真的很慢）。 • 热效率下降，300K的冷辐射器只能以每立方米几千瓦的速度排放，设定了任何给定直径的熵瓶颈。 • 协调带宽崩溃，反馈回路如果比环境变化慢就失去意义（如果决策跟不上猎物，捕食就会失败）。 • 因果墙，不同区域之间的状态共享速度不能超过光速，迫使异步和大规模并行化。戴森群的密度低，因此每瓦特强迫更多的并行性。 戴森群是一个大规模并行但带宽低的计算机。它当然很大很强大，但它真的最大限度地有用吗？ 戴森群是一个高能、高熵、低密度、低特定能量、异步和不一致的机器。 对我来说，这远非显而易见，这就是我们应该构建的最复杂的东西。我认为这个前提基于一个错误的假设，即有用性是标量而不是结构性的。 时间优越性 一个紧凑、密集、热的计算机系统可以在GHz - THz的一致性下运行，而不是mHz。它的整个质量可以在纳秒内进行通信，使得一致的智能比任何恒星群快数十亿倍。...