事件背景
1961 年，氣象學家洛倫茲（Edward Lorenz）在用電腦模擬天氣系統時發現了一個詭異現象：他將模型的初始數據從 0.506127 改為 0.506，僅改動第四位小數，三個月後的預報結果卻完全不同。這個發現催生了「蝴蝶效應」的隱喻：巴西的蝴蝶振翅，是否會在德州引發龍捲風？
這不是詩意誇張，而是數學事實。洛倫茲的三變數天氣模型展示了所謂「非線性動力系統」的核心特性：無窮小的擾動，會沿著時間軸指數級放大。
核心觀察
初值敏感性有三個層級的含義：
第一層：長期預測是數學不可能 — 這不是因為科學家不夠聰明或電腦不夠快。在非線性系統中，要預測 100 年後的氣候，你需要精確到無限小數位數的初值數據。這在物理上不存在。因此，天氣超過兩週的預報本質上就是賭博。
第二層：但短期和統計層面仍可預測 — 儘管無法預測某一天是否下雨，但我們能預測「雨季」、「平均溫度」、「極端事件的頻率分佈」。原因是雖然軌跡分化，但這些軌跡在統計空間中聚集。
第三層：早期決策的槓桿效應 — 在組織、生態、市場等複雜系統中，時間越早的決策，其放大倍數越大。一個新創公司的創辦人在第一年招聘的首 5 名員工，會決定公司文化的 DNA、人脈網絡的形狀、技術選型的路徑。這五個人的性格與能力，經過三年的互動、分裂與牽連，可能衍生出完全不同的商業帝國。相比之下，第五年調整組織架構的邊際效應微弱得多。
跨領域模式
在經濟學中，這叫「路徑依賴」（path dependence）：QWERTY 鍵盤因為機械打字機的歷史巧合而流行，即使更優的方案（如 Dvorak）出現，轉換成本已經不可承受。初值的選擇鎖定了未來的選項集合。
在生物演化上，一隻史前生物的基因突變——也許只是蛋白質折疊的微小差異——經過百萬年的分化與自然選擇，可能導致一個物種滅絕、另一物種稱霸。
在個人生涯上，你大學時期選的導師、參加的一場研討會、無意中結識的朋友，往往比你後來的努力程度更決定你的人生軌跡。這不是勵志雞湯，而是初值敏感性的現實體現。
商業與決策含義
這個原則的一個激進推論是：創業者早期的決策比晚期決策重要 100 倍以上。不是因為早期決策更聰明，而是因為初值的敏感性使得早期偏差會經過非線性放大。
選錯合夥人、選錯第一個市場、選錯技術棧，這些決策的損害無法通過後期執行力彌補——你只能沿著錯誤的軌跡越跑越遠。
相反，在企業成熟期，邊際決策的效果遞減。換一個副總裁、調整行銷預算、優化供應鏈，這些都是在既定軌跡上的局部調整，無法扭轉初值設定的方向。