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并且，人类存在一种硬件层面上的知能极限……那就是学习能力的极限。
人类社会的本质是分工，因此知识可以在各个领域几乎无限的不断细分。在应用层上，无论科技如何发展、都可以通过学习细分领域的知识来降低学习压力，以此在有限时间内完成必须的学习条件。
但这仅仅只是对“使用者”来说的。
“开拓者”与“创造者”却面临着另外的困难——随着积存的知识越来越多，学习完目前现存知识所需的时间与精力代价会越来越高。作为开拓者与创造者，他们不能通过无限细分的手段来只学习一个细分领域内的知识，而是必须触类旁通……可光是追上“目前最流行的研究成果”就已是竭尽全力了。想要站在巨人的肩膀上，所需要的攀登时间也会不断提升。
而随着知识的“面”不断增长，同时活跃在最前段领域的研究团队数量也会逐渐增加。
在每一个领域的最前段，都可能有数个最顶尖的研究团队在进行研究。后来的研究者，首先要学习越来越困难、越来越复杂的尖端知识，然后才能勉强爬上这巨人的肩膀——最恐怖的地方在于，这巨人本身的体积还在飞快的增大。甚至增大的速度比后人攀登的速度更快。
但与此同时，人的寿命是有极限的。人类作为在社会中生存的角色，能够用来学习的时间更是有限的。
因为哪怕是研究者，也必须为生活而考虑。他们不可能完全投入自己的生命，只是为了追赶学界尖端水平。
正因如此，科技越是发展、尖端科技的发展速度就会越快、而后继者就越发无力，于是就会形成一种学界断层。
因为后继学者们，想要通过数年的学习来追上开拓者就已是近乎不可能的事，而在那之前他们并不具有什么“开创性”。他们的研究，很有可能只是证明了前人已经证明过的东西。那么，他们就很难获得足够高的收入。
与此同时，最尖端的学者们又在不断进行极优秀的开发，甚至于直接断层一个时代。那么后继者就只能在前端学者开创的领域内进行学习创作……而当他们学习、掌握了之后，前面的那些人却又可以推出更新的平台技术……比如说某某引擎、某某环境、某某芯片。
于是后继者们，又只能连忙抛下已经被抛弃的旧技术，再去学习更新的技术……
至此为止，学者水平也会出现一种可怕的剪刀差——被尖端研究团队填满的领域越多，弯道超车的可能性越低、这种剪刀差也就越可怕。
所谓的“生化环材”的天坑，就来自于这样的道理。在这些领域中，几乎每个细分的领域都有多个优秀的研究团队在努力，几乎已经不剩下多少能让新人出头的方向；而虽然缺乏大量的后继者与中端人才，可光是学习不断推陈出新的尖端技术来追上尖端水平，就要花费近乎全部的精力以及极长的时间……那么在这段时间里，又靠什么赚钱呢？
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