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所謂二維碼是指用某種特定的幾何圖形按一定規律在平面（二維方向）上分佈的、黑白相間的、記錄資料符號資訊的圖形。通俗地解釋是，二維碼的資訊儲存方式採用的是二進位制，只不過0和1分別用黑、白來表示。因此，只要留意觀察，就會明白用黑、白方格組成的二維碼的數學含義：使用若干個與二進位制相對應的幾何形體來表示文字數值資訊，可透過相關裝置進行自動識讀處理。
與一維的條形碼相比，二維碼除了具有編碼範圍廣、糾錯能力強、譯碼水平高、成本低廉、易於製作等特點，最明顯的優勢在於高密度編碼，資訊容量大，生成數目幾乎不受限制。
二維碼目前共有40個官方版本，編號從Version1到Version40，其中Version1是21×21矩陣，其次Version2是25×25矩陣，再次Version3是29×29矩陣……每個版本都比前一個版本增加4，依次類推，21+4×39=177，所以Version40就是177×177矩陣。
比如從中取Version4版本即33×33矩陣，那麼，粗略地統計就有1000個小方格，將這1000個方格任意塗成黑、白色的塗法總共有21000種。原因很簡單，每個方格都有黑、白2種塗法，那麼1000個方格的塗法就有
種。這就是理論意義上Version4可生成的二維碼數目。
考慮到實際應用中，需要一些定位和冗餘糾錯用的小方格，即便是最保守的估計，這些其它用途的編碼所需資訊儲存空間為50%，即佔用500個小方格，那麼還有500個作為資料碼。根據上面的計算方法可知，500個方格的塗法就有2500，即Version4最少可生成2500個不同的二維碼。那麼，這個資料究竟有多大呢？在此允許我賣個關子，先向大家介紹“古戈爾”（googol）。
“古戈爾”表示的是10100，這個數是個現實界限，因為宇宙間任何一個實際量都不能超過它。
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比如，地球的面積約為510000000平方千米，如果用平方毫米來表示，也只不過是5×1020平方毫米。地球的體積為1083000000000立方千米，如果我們用立方毫米來表示，那也只有1030立方毫米。1立方毫米相當於一根大頭針的針頭那麼大，裡面最多可以容納10粒細沙，那麼整個地球的體積內，也只能容納1031粒細沙，這些數字顯然遠遠小於“古戈爾”。
再比如，目前世界上最高速的電子計算機每秒鐘運算10億（109）次，即使假定它從宇宙形成時（距今約200億年）就開始運算，那麼到今天，它的運算次數也達不到10100次方次。另外，星際距離一般用光年來度量，1光年是光線1年透過的距離，約9500000000000千米。目前我們人類所能觀測到的空間範圍約100億光年，用最小的長度單位埃（1埃是千分之一毫米）來表示，也只有1036埃。
此外，宇宙是人類科學研究物件中最大的一個，原子核是最小的一個，它的直徑為10-13~10-12釐米，而這兩個研究物件的大小對比的倍數，也只有1040倍。
最後再來說說時間吧，表示宇宙中最長的時間的量叫“宇宙時間”，這一時間也只不過是光線穿過原子核那麼大小的空間所用的時間的1040倍。這所有的一切數都不能夠超過“古戈爾”。
也正因為此，斯坦福大學的年輕大學生謝爾蓋·布林為其搜尋引擎命名“谷歌”（Google）就頗具深意，相近的讀音隱喻著創始人對“谷歌”的期望，即無所不包無所不及。
好，有了“古戈爾”的鋪墊，現在我們再來看2500，不難判斷，2500＝（28）100＝32100遠大於10100，可以肯定的是，這個數大到你根本讀不出來，只能用無休無止來形容。
為了強化二維碼幾近“無窮無盡”的特徵，再以大家熟悉的手機微信付款碼為例說明：它是一個25×25的矩陣，除去定位和冗餘糾錯用的方塊，可供使用的方塊有478個，可以構成2478個二維碼。假設微信一年掃掉6000億個二維碼，那麼用完25×25矩陣二維碼就需要1.301×10132年，遠遠超過50億年的地球壽命，因此，儘管有人說過二維碼用完之時就是世界末日，其實也沒什麼可擔心的喲！
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