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：

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。

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