路径依赖（Path Dependence）

出自 《寓言随记》“编年史号星际飞船”寓言：新盖亚殖民地设计恒星级飞船，总设计师万斯想把推进器直径加 2.5 米以提升 50% 推力，却被铁路主管否决——推进器必须通过百年前开凿的隧道，隧道只容轨距 1.435 米的标准列车。万斯愤怒追查这个宽度的来历，层层回溯让科学家们目瞪口呆：殖民地铁轨移植自地球英国 → 英国铁路沿用电车轨道模具 → 电车轨距沿用运煤马车轮距（否则卡进路沟折轴）→ 英国马车轮距对齐古罗马石道被碾出的车辙 → 罗马战车轮距恰好容纳并排两匹战马的屁股宽度。人类 22 世纪的星际引擎尺寸，底层被两千年前两匹罗马战马的屁股宽度死死锁住。

概念内核

路径依赖由 Paul David 和诺奖得主 Douglass North 系统提出：人类社会、经济制度或技术一旦在起始阶段做出某种选择（哪怕事后看是随机、临时甚至低效的），就会沿该路径不断自我强化，产生极高退出成本（Switching Cost），随时间被锁定，即使存在理论上更优的替代方案也几乎无法改变。 隐喻对照：星际飞船=人类前沿技术成果，隧道=既有物理基础设施/硬件标准/既得利益链，罗马战马屁股宽度=历史路径的偶然起点，万斯的妥协=系统被锁定在次优均衡的无奈。经典案例 QWERTY 键盘——1870 年代为故意降速防卡键而设计，如今电子键盘无卡键风险、Dvorak 效率高 30%，但数亿人的习惯与设备生产路径已固化，无人能打破。费曼版：“醉汉在荒地踩出的歪路，后人图省力都跟着走，十年后商铺电线杆都顺歪路建好，即使知道有直路也因改路代价太高而只能一辈子走歪路。”

跨主题应用

• CUDA 与 Transformer 的生态锁定（原文明确展开，最直接应用）：英伟达 AI 芯片的近乎垄断不在硬件绝对不可超越，而在十多年前布局的 CUDA 软件平台——数百万开发者、PyTorch/TensorFlow、所有开发习惯都锁在 CUDA 之上，性价比更高的芯片也因跨不过这层生态而难立足；Transformer 同理，GPU 极擅长其矩阵并行、硬件不断为它优化，反过来让 Mamba、SNN 等更高能效架构因缺硬件支持而难发展。这正是 上下文工程所依赖的整个技术栈的路径锁定背景——上层的 prompt/上下文技巧建立在被锁定的底层范式之上。
• 工具链的路径依赖（本库推断）：Claude Code 这类 agentic 工具一旦沉淀出用户的工作流、配置与技能库，也会产生切换成本——习惯与既有资产构成本地的路径依赖。
• 与林迪效应的区别（本库推断）：林迪效应说“老 = 经过考验的坚韧”，路径依赖说“老可能只是被锁定的偶然”——同一个“老技术长寿”现象，林迪归因于刚需筛选，路径依赖归因于退出成本，二者是解释存活的两把互补的刀。