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你完全不用在意这个公式里的任何具体符号[12]，只需知道其中唯一的变量就是“T”——温度，而与任何计算机构型、任何计算机原理、任何计算机工艺都没有关系。比如DNA聚合酶催化的反应不可逆，每连接一个单体就要耗散一些能量，就同样受这个极限支配。只是DNA聚合酶耗散的能量要比兰道尔极限高得多，它们连接一个DNA单体耗散的能量是兰道尔极限的几十倍。至于人类制造的电子计算机，兰道尔极限就更加可以忽略不计了，哪怕是导线电阻产生的热量都远远超过兰道尔极限，它们每字节的计算可以耗散几百万甚至几千万倍的兰道尔极限。
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也就是说，兰道尔极限只是规定了能量耗散的最小值，但在现实中，计算元件的尺寸越大，耗散的能量也总是越大。我们直到2012年才用实验证明了兰道尔极限是正确的，那需要用激光和磁场约束单个原子的不可逆变化。XVIII
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但技术进步从来不会停滞。根据电子计算机硬件发展中的“库米定律”，从20世纪40年代至今，单位能量可以实现的计算量每过1.57年就增加1倍，那么到2050年前后，计算机的能量耗散就会达到兰道尔极限，那就意味着计算机的能量利用效率再也无法提高了。
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对此，我们唯一的希望就是研制出某种新型计算机，它的每一个计算元件都是可逆的，由此从根源上突破兰道尔极限。
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于是正如第7节已经讲述的，在1981年到1982年，作为对可能性的理论探索，台球构型和布朗运动构型被计算机科学的先驱们提了出来，我们也因此有了疯台球的比喻。至于这一切理论探索的终极目标，那就是传说中的“量子计算机”，它从原理上完全可逆，当然就不受兰道尔极限的约束，而能够以极低的能耗支持惊人的计算量了。
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先不管量子计算机的研究现状怎么样，是不是说，如果我们有朝一日真的制成了量子计算机，突破了兰道尔极限，就能召唤一个真正的麦克斯韦妖，推翻热力学第二定律呢？
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当然不是了！
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查尔斯·班尼特是兰道尔在IBM的晚辈与同事，他因为关注可逆计算而成为量子计算研究的专家，早在1982年，在他比较台球构型和布朗运动构型的论文里，他就一箭射中了麦克斯韦妖的“致命弱点”。
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麦克斯韦妖想要推翻热力学第二定律，造一个永动机出来，就必然持续处理无穷多的数据。如果它不删除这些数据，那么每一次计算的结果就都要存储在体内，那么迟早，它的每一个计算单元都会被数据占满，就再也不能计算了；而如果它删除了任何数据，就意味着那一次计算再也无法回溯，变得不再可逆，而必须耗散出兰道尔极限标定的能量了。
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图增—30 库米定律的拟合曲线。库米定律很像摩尔定律，但后者指的是计算性能，不考虑能效。
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也就是说，在无限的计算量面前，可逆计算机必须把一部分计算变成不可逆的，主动耗散一部分能量，才能持续不断地计算下去。所以在现实的世界里，绝对的可逆计算机就像绝对零度，我们只能不断逼近它，却不能最终抵达它[13]，所以即便有了量子计算机，麦克斯韦妖也不可能推翻热力学第二定律，永动机不能实现，生命也不能不摄取养分。
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终于，我们登上了孤山，得到了下半章一直在寻找的结论：无论可逆还是不可逆，持续不断的计算都会不可避免地耗散能量。
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DNA聚合酶已经明白无误地适用于不可逆的情形，RNA聚合酶则毫无疑问地印证了可逆的情形：RNA聚合酶虽然能催化可逆的反应，但它只有回退的时候才能实现这种可逆，如果要避免能量耗散而在前进和后退之间不断徘徊，那它就会停在模板链的某处，催化反应也就停止了。
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但等待转录的DNA无穷无尽，需要合成的蛋白质也无穷无尽，所以RNA聚合酶必须不断向右前进，不再回退到左边去。这样一来，聚合左边那些RNA消耗的能量也就真的耗散了。
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当然，这个结论也不只适用于两种聚合酶而已，我们在上半章里看到的一切酶促反应，一切定向运输，一切生命活动，也都是计算机，也都适用这个结论。生命要持存，就要持续不断地计算自己，就会不可避免地耗散能量，就必须“汲取负熵”。
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就这样，我们回到了这则增章的开头，得到了后半个结论：
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生命作为一个控制系统，要在保证精度的同时持续运行，就必然向周围耗散能量，给环境带来熵增。也正是这份熵增的贡献，才让这个控制系统既维持了自身的低熵状态，又不会违背热力学第二定律。
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最后，作为整本书的增章，我们应该注意到组成生命的各种物质并没有多么稳定，随时都可能与环境中的物质反应，甚至自发地分解，所以生命不但要持续不断地计算自己，还要尽可能快地计算自己，对负熵的需求也就源源不断与日俱增。
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这就是为什么在正文里，我们要在生命起源问题上把“熵增潜力”看得如此重要，因为这是让计算迅速而准确的前提，那些不能提供这种熵增潜力的生命起源假说，或许能够解释许多有机物的起源，却无法解释这些有机物是如何组装起来，发展出复杂的结构，在进一步的建设中遇到重重阻碍的。
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[1]对此，应该留意的是，现实世界里并不存在绝对的“规则明确的变化”，任何变化都是主反应和副反应的综合结果，比如镜面反射必然有一部分光子被镜子吸收，置换反应必然有一部分铁单质会置换溶液里的氢离子而不是铜离子。这也就是为什么我们会有数学：数学，就是排除了一切副反应的形式化的变化。
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[2]严格地说，这里应该说“分散”，因为溶解产生的是溶液，但生物大分子与水混合成的细胞内容物是胶体。
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[3]实际上，绝大多数的“毒”和“药”，都以这种“仿冒目标分子卡在蛋白质里”的方式发挥作用。比如咖啡因能够提神，就是因为咖啡因的分子酷似AMP（腺苷一磷酸），能够与神经细胞上掌管疲劳感的受体结合，然后卡进去不出来，使我们的疲劳感暂时瘫痪。有些人的这类受体特别容易被咖啡因卡住，比如这本书的作者，就先天性地对咖啡因特别敏感，下午一杯咖啡下肚，到次日凌晨5点就已经拼好了1 000块拼图。
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[4]实际的肽移位过程有两种情况，一种是已经翻译结束的肽链，陷入肽移位子，这比较简单。而另一种是边翻译边移位。对于后一种情况，第六章的第二篇“延伸阅读”介绍过，肽链大多要一边翻译一边折叠，所以，信号序列往往刚被核糖体翻译出来，就在其他蛋白质的帮助下陷入了肽移位子的通道，连带工作中的核糖体也紧紧贴在了膜上，翻译出多少，就折叠多少——内质网常常因此密密麻麻吸附上大量的核糖体，成为中学生物课上所谓的“粗面内质网”，类似地，核膜外表面和线粒体外膜也常常与核糖体结合而显得粗糙。反过来说，核糖体是游离在细胞质中还是结合在膜结构上，仅仅取决于它翻译出来的肽链上有没有这个信号序列。
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