The AI Era Is Creating a Polarizing Divide: The Rich Get Richer, The Poor Get Poorer

marsbitXuất bản vào 2026-03-26Cập nhật gần nhất vào 2026-03-26

Tóm tắt

The article argues that the AI era is creating a widening gap between the rich and the poor, both on a national and individual level. It debunks the myth of AI as a great equalizer, stating that its foundation is inherently unequal, built on immense financial resources for chips, training, and computational power. A key point is the "cost × cognition" feedback loop: wealth determines access to superior AI tools, which provide higher-quality information, leading to better decisions and more wealth. Conversely, free AI tools often have higher hallucination rates, trapping users in a cycle of low-quality information and poor outcomes. The author highlights that AI amplifies existing cognitive disparities. While it solves efficiency problems, it doesn't replace critical thinking. Those with deep knowledge use AI to enhance their work, while those without become dependent, producing "exquisitely平庸" (exquisitely mediocre) output and falling victim to the Dunning-Kruger effect. The divide is also structural. Nations with limited internet access, high costs, or language barriers (as non-English prompts require more tokens) are effectively locked out. The article concludes that the most insidious danger is that many, using inferior AI tools, are falling behind without even realizing it, mistaking the illusion of productivity for real progress.

Written by: jiayi

AI has changed our daily habits—that's a fact.

We use AI to write emails, create PPTs, search for information, and even draft social media posts. We've grown accustomed to AI's presence, as natural as relying on WiFi.

But few pause to consider: Is the AI you're using the same as what others are using?

The "Fairness" of the AI Era Is the Greatest Illusion

Silicon Valley loves to tell a story: AI gives everyone a super assistant, knowledge is no longer a privilege of the few, and equality is achieved.

It sounds beautiful. But the truth is—AI is fundamentally unfair; it's a competition of financial resources.

From chips to computing power, from model training to token consumption, every step of AI burns money.

An NVIDIA H100 chip costs over $25,000. Training a GPT-4-level model costs over a hundred million dollars. Every question you ask an AI burns tokens—and tokens have a price.

Claude Opus charges $5 per million tokens for input, $25 for output. ChatGPT Pro is $200 per month. Add Perplexity, Cursor, Midjourney... A heavy AI user can easily spend over $500 monthly on tools.

Some burn $5,000 a month using AI to build competitive barriers; others use the free version of ChatGPT and think they're keeping up with the times.

This isn't the same race. It's not even the same game.

National Level: The Structural Gap Is Already Irreversible

This logic is even more brutal at the national level.

The AI arms race requires three things: chips, computing power, and talent. All three require massive capital.

The United States alone controls over 70% of the world's AI computing power. China is catching up, but chip restrictions are a chokehold. As for most developing countries—in 46 emerging markets, the cost of basic broadband consumes 40% of monthly income.

When a young person in Nigeria can't even afford stable internet, what "AI equality" can we talk about?

94% of people in high-income countries have internet access, compared to only 23% in low-income countries. 84% of high-income countries have 5G coverage, while only 4% of low-income countries do.

The starting line for third-world countries in the AI era isn't just a step behind—it's not even on the field.

This structural gap can't be closed by effort alone.

Individual Level: Your Ceiling Is Being Redefined by AI

The national-level logic applies equally to individuals.

A line from my Twitter bio: An individual's ceiling = worldview + cognition + practical ability.

What has AI done to these three things?

▶️ First, AI solves many practical efficiency problems.

What used to take a week to produce an industry report now takes a day. What used to require coding from scratch now has AI setting up the framework. In terms of efficiency, AI is indeed leveling the playing field.

▶️ But second, AI is vastly amplifying cognitive gaps.

The same AI tool—what you ask, how you ask it, whether you can judge if the AI's answer is right or wrong—this entirely depends on your existing cognitive level.

A person with deep cognition uses Claude for research; they know what questions to ask, how to follow up, and which answers have flaws verified. AI saves them 80% of execution time, which they use for deeper thinking.

And someone with shallow cognition? They throw a question at AI and use whatever it gives. They turn off their brain and deliver directly. Long-term, they stop thinking. AI doesn't make them smarter; it makes them lazier, dumber.

▶️ Third, the gap in delivery quality will widen dramatically.

Based on your existing cognition to query AI, the depth, accuracy, and timeliness of what AI delivers are exponentially different. Using the same Claude Opus, one person produces deep insights, another produces seemingly plausible nonsense.

A study from Finland's Aalto University is particularly interesting: The more people use AI, the more they tend to overestimate their own abilities. AI makes you "feel" stronger—the output looks professional, fluent. But if you can't discern quality, you're just producing "refined mediocrity."

So the gaps in worldview, cognition, and practical ability—these three dimensions are infinitely magnified in the AI era.

Smart people get smarter, those with cognition deepen it further, the wealthy use better tools to create greater distance. And those on the other end, with AI's "help," become lazier, shallower, poorer.

Cost × Cognition: A Double Divide Is Stacking

Here's a logic chain many haven't figured out:

Money determines what level of AI you can use → The level of AI determines the quality and depth of information you access → The quality of information determines your cognitive boundaries → Cognitive boundaries determine your decision quality → Decision quality determines how much money you can make.

This is a closed loop. The rich get richer, the poor get poorer.

The free version of ChatGPT has a hallucination rate of nearly 40%. Meaning, out of 10 questions you ask, about 4 answers are made up. The paid GPT-4 has a 28% hallucination rate, and the latest version reduced it by another 45%.

The decisions you make using the free version versus using Opus, accumulated over time, lead to completely different life trajectories.

The world will always have huge information gaps. AI didn't eliminate the information gap; AI turned it into a paywall.

Those Who Scale the Wall and Those Who Don't Are Already in Two Different Worlds

Let me share a personal observation that makes me sigh.

If you're reading this article, it's likely because you know how to bypass internet restrictions and browse on Twitter.

But think—how many people around you don't know how to do that? When you talk to them, don't you already feel a clear cognitive gap?

This isn't an IQ gap. It's long-term cognitive divergence caused by information environments.

One person daily接触到的是全球最前沿的信息、最深度的讨论、最优质的内容创作者 (contacts the world's most cutting-edge information, deepest discussions, highest-quality content creators). Another sees algorithm-fed short videos and filtered information streams.

Over five, ten years, these two people's thinking patterns, judgment abilities, and worldviews become completely different.

The AI era magnifies this gap another layer. Those who can bypass restrictions use Claude, Perplexity, the world's best AI tools. Those who can't—ChatGPT is blocked in China, Claude is blocked in China, they can only use localized alternatives or pay premiums through resellers.

The "walls" of the AI era aren't just physical firewalls. There are language walls—cutting-edge AI models are far more optimized for English than other languages. There are paywalls. There are algorithmic filter bubbles. Every wall divides people into different worlds.

Stanford research shows that non-English users consume 5 times the token volume for the same content when using AI. Meaning, for the same money, you get less information, of lower quality.

The Scariest Thing: You've Fallen Behind, and You Don't Know It

This is the point I most want to make in this entire article.

The free AI can also answer questions. It can also help you write. It can also help you search. So people using the free version think—"I'm using AI too, I'm not落后 (falling behind)."

But the free version reasons more shallowly, hallucinates more, has older information. The answers you get "look" right, but are actually full of plausible errors.

It's like two people are "running." One is actually moving forward, the other is running in place on a treadmill. Both feel like they're running, but only one is advancing.

In psychology, there's a concept called the Dunning-Kruger effect: The less people know, the more they think they know. AI magnifies this effect tenfold—the more you rely on AI, the stronger you feel. But you've already lost the ability to think independently; you just don't know it yet.

This is the most brutal part of the AI era.

It's not that AI will replace you. It's that people using better AI, with deeper cognition, will leave you far behind. And you might not even understand how you fell behind by the time you're淘汰 (eliminated).

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QWhat is the core argument about AI's impact on social inequality presented in the article?

AThe article argues that AI is fundamentally not fair and is exacerbating social inequality. It creates a dual divide where the rich get richer and the poor get poorer, driven by the high costs of advanced AI tools, computational power, and the amplification of existing cognitive and resource gaps between individuals and nations.

QAccording to the article, what are the three key resources needed for the AI arms race at a national level?

AThe three key resources needed for the AI arms race at a national level are chips (like NVIDIA's H100), computing power (or 'compute'), and talent. All three require massive capital investment.

QHow does the article claim AI affects an individual's 'ceiling' (their potential) across three dimensions?

AThe article states that AI affects an individual's potential across three dimensions: 1) It solves practical efficiency problems, 2) It vastly amplifies cognitive gaps (those with deeper cognition use AI better), and 3) It creates exponentially larger gaps in the quality of output, leading to 'exquisite mediocrity' for some and deep insights for others.

QWhat is the 'closed loop' or cycle described that leads to the rich getting richer in the AI era?

AThe described cycle is: Money determines the level of AI one can use → The level of AI determines the quality and depth of information one can access → Information quality determines one's cognitive boundaries → Cognitive boundaries determine the quality of one's decisions → Decision quality determines how much money one can make. This creates a self-reinforcing loop where the affluent accumulate more advantages.

QWhat psychological effect does the article mention is amplified by AI, and what is its dangerous consequence?

AThe article mentions the Dunning-Kruger effect is amplified by AI. The dangerous consequence is that less capable individuals, using free and inferior AI tools, become overconfident in their abilities. They produce 'exquisite mediocrity' and believe they are keeping pace, while in reality, they are falling further behind without realizing it, as they lose the ability to think independently.

Nội dung Liên quan

Góc Bất Khả Thi Thực Ra Là Một Vấn Đề Giả

Tác giả Billy Gao cho rằng khái niệm "tam giác bất khả thi" (decentralization - scalability - security) trong blockchain thực chất là một vấn đề giả. Bài viết chỉ ra rằng, mặc dù ngành công nghiệp tiền mã hóa đã xây dựng được hệ thống mật mã hùng mạnh nhất lịch sử, nhưng nó lại thất bại trong việc bảo vệ quyền riêng tư tài chính cơ bản của người dùng. Mọi giao dịch và số dư đều bị công khai theo mặc định. Bản chất thực sự của blockchain là một máy tính chia sẻ, chậm và đắt đỏ, nhưng không ai sở hữu. Ưu điểm duy nhất của nó là tính không cần cấp phép và khả năng chống kiểm duyệt. Tuy nhiên, đây cũng là nguồn gốc của hai khiếm khuyết chính ngăn cản dòng vốn lớn: (1) Vấn đề pháp lý từ tính mở và (2) Sự thiếu hụt quyền riêng tư. Tính minh bạch trên chuỗi không phải là lợi ích mà là một loại "thuế". Nó cho phép các hành vi như MEV và front-running, khiến người dùng thông thường bị mất giá trị. Các tổ chức tài chính lớn sẽ không bao giờ để toàn bộ sổ sách của họ bị công khai như vậy. Tác giả lập luận rằng quyền riêng tư và tuân thủ không đối lập nhau. Bằng các kỹ thuật mật mã tiên tiến như zero-knowledge proof, người dùng có thể chứng minh tính hợp lệ của một giao dịch (như đã qua KYC, trong giới hạn rủi ro) mà không cần tiết lộ mọi chi tiết nhạy cảm. Điều này cho phép kiểm toán và giám sát trong khi vẫn bảo vệ dữ liệu cá nhân. Giải pháp "quyền riêng tư mặc định + có thể chứng minh sự tuân thủ" được xem như một bản nâng cấp thuần túy cho blockchain hiện tại. Nó khắc phục hai khiếm khuyết cốt lõi, mở ra cánh cửa cho hàng nghìn tỷ USD từ các tổ chức tài chính chính thống và người dùng phổ thông – những người đòi hỏi cả tính bảo mật lẫn quyền riêng tư. Chỉ khi blockchain học được cách "giữ bí mật", tiềm năng thực sự của nó mới được giải phóng.

链捕手10 giờ trước

Góc Bất Khả Thi Thực Ra Là Một Vấn Đề Giả

链捕手10 giờ trước

Tam Giác Bất Khả Thi Về Cơ Bản Là Một Vấn Đề Giả

Tác giả chỉ ra rằng ngành công nghiệp blockchain đã dành một thập kỷ tập trung giải quyết "tam nan" (khả năng mở rộng, phi tập trung, bảo mật), nhưng lại bỏ qua hai trở ngại thực sự ngăn dòng vốn lớn: tính hợp pháp và sự riêng tư. Blockchain, bản chất là một máy tính chung chậm và đắt đỏ, phù hợp nhất cho tài sản kỹ thuật số thuần túy như tiền. Tuy nhiên, tính minh bạch mặc định của nó khiến mọi giao dịch và vị thế bị công khai, tạo ra một "thuế" dưới dạng MEV và front-running, xói mòn lợi nhuận của người dùng. Điều này là rào cản không thể chấp nhận đối với các tổ chức tài chính lớn. Trong khi vấn đề hợp pháp đang dần được giải quyết thông qua khung pháp lý, thì thiếu sót về quyền riêng tư vẫn tồn tại. Tác giả lập luận rằng quyền riêng tư (ẩn danh giao dịch) và tuân thủ (chứng minh dự trữ, KYC) không mâu thuẫn nhờ vào mật mã học hiện đại như bằng chứng không tiết lộ thông tin. Công nghệ này cho phép xác minh một tuyên bố (ví dụ: tài sản > nợ, đã qua KYC) mà không tiết lộ dữ liệu cơ bản. Việc tích hợp quyền riêng tư có thể chứng minh được với khả năng tuân thủ là một bản nâng cấp thuần túy cho blockchain hiện tại. Nó giữ nguyên các đảm bảo về sự đồng thuận phi tập trung trong khi loại bỏ "lỗ rò" thông tin, từ đó mở ra cánh cửa cho dòng vốn tỷ đô từ các tổ chức và cá nhân mong muốn bảo vệ hoạt động tài chính của mình. Hệ thống mật mã mạnh mẽ nhất từ trước đến nay cuối cùng cũng học được cách giữ bí mật.

marsbit10 giờ trước

Tam Giác Bất Khả Thi Về Cơ Bản Là Một Vấn Đề Giả

marsbit10 giờ trước

Chip quang học, mở rộng sản xuất tập thể

Thế giới chip quang đang trong giai đoạn mở rộng sản xuất mạnh mẽ để đáp ứng nhu cầu tăng vọt từ hạ tầng trung tâm dữ liệu AI. Tại Mỹ, Coherent đầu tư mở rộng nhà máy sản xuất InP 6-inch với sự hỗ trợ của NVIDIA, Nokia tăng cường năng lực đóng gói và thử nghiệm chip photonic. Nhật Bản, dẫn đầu bằng JX Advanced Metals, tăng sản lượng đế InP lên 7-10 lần. Ở châu Âu, sự hợp tác giữa IQE và Tower Semiconductor cho thấy xu hướng tích hợp các thành phần hiệu suất cao InP vào nền tảng silicon photonic. Trong khi đó, Trung Quốc đang phát triển nhanh chóng toàn bộ chuỗi cung ứng, với các dự án lớn từ các công ty như Suoersi và San'an. Phân tích của Morgan Stanley chỉ ra rằng, bất kể kiến trúc kết nối quang tương lai (CPO, NPO hay thiết bị cắm rút truyền thống) là gì, nhu cầu về băng thông cao hơn sẽ luôn thúc đẩy sự gia tăng mạnh mẽ về số lượng động cơ quang, laser và vật tư liên quan trên mỗi GPU. Các giải pháp như SiPh + Laser CW, VCSEL và MicroLED có thể cùng tồn tại, phục vụ các nhu cầu khoảng cách và chi phí khác nhau trong trung tâm dữ liệu. Cuộc đua mở rộng công suất này phản ánh một cược lớn của toàn ngành công nghiệp bán dẫn vào tương lai của kết nối quang học, một yếu tố quan trọng để mở rộng quy mô năng lực AI vượt ra khỏi giới hạn của kết nối điện truyền thống. Cuộc chạy đua vũ trang trong thời đại photon đã bước vào giai đoạn căng thẳng.

marsbit12 giờ trước

Chip quang học, mở rộng sản xuất tập thể

marsbit12 giờ trước

1996 hay 1999? Bài kiểm tra đầu tiên của Walsh là 'Cách nhìn về AI'

Tác giả: Đồng Tĩnh Vị Chủ tịch Fed mới, Walsh, đang đối mặt với thử thách đầu tiên và quan trọng nhất: **cách đánh giá sự bùng nổ AI hiện tại**. Quan điểm này sẽ quyết định hướng đi chính sách tiền tệ và định vị vai trò lịch sử của ông. Giới kinh tế đang tranh luận giữa hai cách hiểu trái ngược về làn sóng AI: 1. Lợi ích năng suất sắp hiện thực hóa, cung sẽ đuổi kịp cầu, cho phép Fed giữ nguyên lãi suất. 2. Cú sốc cầu đã đến trong khi lợi ích năng suất vẫn còn ở phía trước; nếu Fed chờ đợi dữ liệu xác nhận, họ sẽ bỏ lỡ thời điểm can thiệp tốt nhất và buộc phải tăng lãi suất mạnh hơn sau này. Bản thân Walsh có vẻ nghiêng về tư duy của Cựu Chủ tịch Alan Greenspan năm 1996: ông nhiều lần nhấn mạnh rằng "tăng trưởng mạnh mẽ được thúc đẩy bởi năng suất không phải là điều chúng ta sợ hãi, mà là điều chúng ta đón nhận". Ông lo ngại Fed sẽ phạm sai lầm khi thắt chặt chính sách quá sớm trong một thời kỳ thịnh vượng về năng suất, từ đó bóp nghẹt động lực tăng trưởng vốn có thể kiềm chế lạm phát. Tuy nhiên, bối cảnh hiện tại của Walsh khác xa năm 1996: áp lực thuế quan, thâm hụt ngân sách mở rộng và lợi ích toàn cầu hóa suy giảm khiến áp lực lạm phát tiềm tàng lớn hơn nhiều. Một thách thức quan trọng khác đến từ Chủ tịch Fed Chicago, Austan Goolsbee. Ông lập luận rằng một sự bùng nổ năng suất "được mong đợi từ trước" như AI hiện nay có thể gây ra hiệu ứng ngược: mọi người chi tiêu dựa trên kỳ vọng về của cải trong tương lai ngay từ bây giờ, dẫn đến nền kinh tế quá nóng và buộc Fed phải tăng lãi suất mạnh. Ông chỉ ra các dấu hiệu như việc xây dựng trung tâm dữ liệu AI đang đẩy giá đất, điện và chip lên cao. Ngược lại, Thống đốc Fed Christopher Waller phản bác rằng cơ chế "chi tiêu trước" này chỉ hoạt động nếu các hộ gia đình có thể vay mượn dễ dàng, điều không phải lúc nào cũng đúng. Điều này ủng hộ lập trường "chờ đợi" của Walsh. Walsh còn đối mặt với một nghịch lý sâu sắc: ông muốn xóa bỏ thông lệ "hướng dẫn dự báo" (forward guidance) - vốn được thiết lập từ năm 1999 - để Fed không phải lộ bài trước. Nhưng nếu nền kinh tế diễn biến theo kịch bản xấu hơn, ông sẽ phải lựa chọn: hoặc sử dụng lại công cụ mình muốn bãi bỏ để báo hiệu tăng lãi suất, hoặc im lặng và chấp nhận rủi ro thị trường biến động mạnh. Câu trả lời cuối cùng cho tất cả những vấn đề trên phụ thuộc vào một câu hỏi then chốt: **Hiện tại là năm 1996 hay năm 1999?**

marsbit14 giờ trước

1996 hay 1999? Bài kiểm tra đầu tiên của Walsh là 'Cách nhìn về AI'

marsbit14 giờ trước

Báo cáo Ethereum Q1 2026: Phí giảm, người dùng và khối lượng giao dịch lập kỷ lục mới

Báo cáo Q1/2026 của Ethereum cho thấy một xu hướng đối lập: lượng người dùng, số giao dịch và thông lượng mạng lưới đều đạt mức cao kỷ lục, trong khi phí giao dịch, tổng giá trị bị khóa (TVL), khối lượng giao dịch và vốn hóa pha loãng hoàn toàn (FDV) của ETH lại giảm. Hiện tượng này được giải thích là "Nghịch lý Jevons": việc giảm chi phí sử dụng mạng lưới sau đợt nâng cấp Fusaka đã giải phóng nhu cầu, thúc đẩy tăng trưởng quy mô. Báo cáo nhấn mạnh sự chuyển dịch trong định vị cốt lõi của Ethereum từ một blockchain DeFi sang một tầng thanh toán tài chính toàn cầu. Ethereum tiếp tục thống trị thị trường tài sản được mã hóa, chiếm phần lớn thị phần trong các lĩnh vực stablecoin (61,8%), quỹ được mã hóa (73%), hàng hóa được mã hóa (84%) và cổ phiếu được mã hóa. Sự tham gia của các tổ chức lớn như BlackRock, JPMorgan và Fidelity đang đẩy nhanh quá trình "thể chế lên chuỗi". Mặc dù phí giao dịch tầng cơ sở giảm mạnh (-47,9%), đây được xem là một sự đánh đổi có chủ đích để đổi lấy tăng trưởng mạng lưới dài hạn. Chiến lược này nhằm củng cố vị thế là nền tảng định sẵn cho việc thanh toán và quyết toán các tài sản tài chính ngày càng được mã hóa, từ đó tạo ra giá trị cơ bản cho ETH thông qua nhu cầu sử dụng mạng lưới.

marsbit16 giờ trước

Báo cáo Ethereum Q1 2026: Phí giảm, người dùng và khối lượng giao dịch lập kỷ lục mới

marsbit16 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua ERA

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Caldera (ERA) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Caldera (ERA) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Caldera (ERA) của BạnSau khi mua Caldera (ERA), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Caldera (ERA)Giao dịch Caldera (ERA) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 542Xuất bản vào 2025.07.17Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua ERA

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của ERA (ERA) được trình bày dưới đây.

活动图片