AI、阅读衰退与算力需求
Exponential View (Azeem Azhar) · rss · 2026-07-12
这篇长文把几个看似分散的话题连在一起：**AI 时代的人类认知能力、教育激励，以及算力需求并未降温**。 ### 1) 阅读与学习能力正在退化 文中引用 Brown 大学一门经济学课的案例：教授怀疑学生用 ChatGPT 做考试，于是把期末改成闭卷，结果 59 名学生里有 56 人成绩大幅下滑，最严重的甚至降了 100%。作者认为，这反映出很多学生更在意分数，而不是掌握知识本身。 同时文章引用数据指出，美国“为娱乐而阅读”的比例到 2023 年已降到 16%，远低于 2004 年的 28%。作者强调，这一趋势在生成式 AI 出现前就已存在，问题并不是 ChatGPT 才带来的，而是长期的阅读与注意力退化。 ### 2) AI 可能放大认知分化 作者借 David Brooks 的观点指出，当获取“聪明答案”的成本变得很低时，真正重要的不是智商本身，而是愿不愿意持续做高难度的思考。读长文、构建自己的知识地图、亲手做笔记，依然是形成深度理解的必要过程。作者还提到，AI 能做出“几乎像研究一样”的材料，但前提是使用者知道该问什么、怎么问。 ### 3) 一些现实观察 文中还提到： - LinkedIn 上 AI 生成内容泛滥，Substack 相对少一些；作者甚至做了一个 Chrome 扩展来隐藏 AI 内容。 - 芝加哥大学法学院在试点无设备课堂，同时要求学生学会有效使用 AI。 - 一位 VC 认为，某个 AI 工具“比我更适合做我的工作”，但单独使用它仍然只是“普通投资者”。 ### 4) 算力需求没有软化 最后一部分转向基础设施：作者引用 Silicon Data 的 H100 合同指数，指出其从去年 10 月附近的 1.70 美元/小时反弹到约 2.35 美元/小时，累计上涨约 38%，今年现货价也上涨 10%。这说明 GPU 需求仍然强劲，没有出现外界担心的降温。 文章用这些例子总结：AI 不只是工具升级，更可能把社会分成两类人——愿意持续思考、阅读和训练认知的人，以及只消费答案的人。