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

Chỉ số Sáng tạo 50 tăng mạnh 10,73%, Vì sao thị trường A-share diễn ra 'Đảo chiều hình chữ V'?

Sau nhiều phiên điều chỉnh liên tiếp, thị trường chứng khoán Trung Quốc đã có một ngày tăng điểm mạnh mẽ vào ngày 21/7 với mô hình phục hồi hình chữ V. Chỉ số Kechuang 50 (Sci-Tech Innovation Board 50) dẫn đầu với mức tăng kỷ lục 10,73% trong gần một năm, trong khi ba chỉ số chính của Thượng Hải và Thâm Quyến cũng đồng loạt tăng. Khối lượng giao dịch đạt 2.970 tỷ nhân dân tệ, với hơn 3.100 cổ phiếu tăng giá. Lực lượng dẫn dắt đợt phục hồi là toàn bộ chuỗi ngành bán dẫn, bao gồm thiết bị, bộ nhớ, wafer và HBM. Các quỹ ETF chủ đề bán dẫn liên quan cũng tăng mạnh, nhiều quỹ tăng trên 10%. Sự bật tăng mạnh này được cho là nhờ sự cộng hưởng của ba yếu tố chính: 1. **Dòng tiền đổ vào:** Tín hiệu tích cực từ việc các "đội quân quốc gia", công ty bảo hiểm, công ty niêm yết và các quỹ công/tư tăng mua vào, giúp nâng đỡ thanh khoản và lòng tin thị trường. Các ETF chỉ số rộng đã chứng kiến dòng tiền ròng lớn. 2. **Hỗ trợ từ chính sách:** Các cam kết từ Ủy ban Giám sát Chứng khoán Trung Quốc (CSRC) về việc duy trì thị trường ổn định đã tạo tâm lý tích cực. 3. **Môi trường bên ngoài ổn định:** Sự phục hồi của thị trường chứng khoán toàn cầu, đặc biệt là ở Hàn Quốc, đã tạo điều kiện thuận lợi cho đợt bật lại của cổ phiếu công nghệ Trung Quốc. Các tổ chức phân tích nhận định rằng giai đoạn hoảng loạn nhất của ngành công nghệ nhiều khả năng đã qua đi sau đợt điều chỉnh sâu. Mặc dù thị trường ngắn hạn vẫn có thể biến động, nhưng xu hướng công nghiệp dài hạn như nhu cầu AI, bán dẫn thay thế trong nước vẫn nguyên vẹn. Các nhà đầu tư được khuyến nghị tập trung vào các phân khúc then chốt với nguồn cung vẫn còn hạn chế trong chuỗi AI, đồng thời theo dõi kết quả báo cáo tài chính và động thái của các nhà đầu tư tổ chức.

marsbit34 phút trước

Chỉ số Sáng tạo 50 tăng mạnh 10,73%, Vì sao thị trường A-share diễn ra 'Đảo chiều hình chữ V'?

marsbit34 phút trước

Cổ Phiếu Công Nghệ Có Động Lực Mạnh Tại Mỹ Ghi Nhận Phiên Tăng Mạnh Nhất Lịch Sử, Nhưng Đợt Sụt Giảm Đã Kết Thúc?

Bài viết phân tích đợt bật tăng mạnh mẽ của cổ phiếu công nghệ theo đà tăng trưởng (momentum) trên thị trường chứng khoán Mỹ vào ngày 21/7. Dù các chỉ số như yếu tố động lượng TMT của Morgan Stanley và chỉ số động lượng beta cao của Goldman Sachs ghi nhận mức tăng mạnh kỷ lục, đặc biệt là ở lĩnh vực bán dẫn với sự đóng góp của các mã như Micron và Intel, bối cảnh tổng thể vẫn tiềm ẩn nhiều rủi ro. Đợt phục hồi này được cho là xuất phát từ việc các nhà đầu tư bán khống bị buộc phải mua lại cổ phiếu (short squeeze) sau khi nhóm cổ phiếu này đã lao dốc tới 33%. Tuy nhiên, nhiều chuyên gia tỏ ra thận trọng. BTIG cảnh báo đây có thể chỉ là đợt bật tăng kỹ thuật trong bối cảnh thị trường có độ rộng yếu (số cổ phiếu giảm giá nhiều hơn tăng giá) và khối lượng giao dịch thấp, khuyến nghị nhà đầu tư nên bán ra khi giá lên cao. Trong khi đó, Goldman Sachs và UBS lạc quan hơn, cho rằng đợt bán tháo đã gần kết thúc và đây là cơ hội để mua vào từng bước, đặc biệt là các cổ phiếu AI, mặc dù khuyến cáo nên sử dụng các công cụ phòng ngừa rủi ro. Triển vọng tiếp theo của thị trường phụ thuộc lớn vào mùa báo cáo tài chính, với trọng tâm là kết quả của Alphabet và định hướng chi tiêu vốn cho AI. Đồng thời, thị trường trái phiếu cũng đang cảnh báo khi lợi suất trái phiếu dài hạn tăng lên, cùng với giá dầu leo thang do căng thẳng địa chính trị, có thể gây áp lực lên cổ phiếu trong thời gian tới.

marsbit41 phút trước

Cổ Phiếu Công Nghệ Có Động Lực Mạnh Tại Mỹ Ghi Nhận Phiên Tăng Mạnh Nhất Lịch Sử, Nhưng Đợt Sụt Giảm Đã Kết Thúc?

marsbit41 phút trước

Cổ phiếu 'Động lượng Công nghệ' Mỹ ghi nhận mức tăng trong ngày lớn nhất lịch sử, nhưng đã kết thúc đợt sụt giảm mạnh chưa?

Cổ phiếu động lực công nghệ Mỹ đã bật tăng mạnh nhất trong lịch sử vào ngày 21/7, với chỉ số yếu tố động lượng TMT của Morgan Stanley tăng hơn 12%. Đợt phục hồi này diễn ra sau ba phiên giảm liên tiếp và mức sụt giảm tích lũy 33% từ mức đỉnh, được thúc đẩy chủ yếu bởi lĩnh vực bán dẫn và hiện tượng "bán tháo ép" (short squeeze) khi các nhà đầu tư bán khống phải đóng vị thế. Tuy nhiên, sức mạnh của đợt bật tăng bị nghi ngờ do khối lượng giao dịch thấp hơn mức trung bình và sự phân hóa rộng rãi trên thị trường - chỉ số chính tăng nhưng số cổ phiếu giảm giá lại nhiều hơn số tăng giá. Các quan điểm chiến lược trái ngược nhau: BTIG khuyến nghị "bán ra khi giá lên" vì lực cản kỹ thuật mạnh, trong khi Goldman Sachs và UBS cho rằng đợt bán tháo đã gần kết thúc và đề xuất mua vào từng phần. Mùa báo cáo kết quả kinh doanh, đặc biệt là từ Alphabet, cùng với diễn biến lợi suất trái phiếu kho bạc tăng cao và giá dầu leo thang do căng thẳng địa chính trị, sẽ là những yếu tố then chốt quyết định tính bền vững của đợt phục hồi này.

链捕手43 phút trước

Cổ phiếu 'Động lượng Công nghệ' Mỹ ghi nhận mức tăng trong ngày lớn nhất lịch sử, nhưng đã kết thúc đợt sụt giảm mạnh chưa?

链捕手43 phút trước

Bitcoin xuất hiện 3 tín hiệu đáy vĩ mô – Nhưng liệu BTC có thể đạt 70.000 USD?

Thị trường đang dần chuyển hướng nhận định từ "đáy cục bộ" sang "đáy vĩ mô" đối với Bitcoin. Từ góc độ kỹ thuật, việc BTC vượt ngưỡng 66.000 USD đã thổi bùng tâm lý lạc quan. Nhà phân tích Ali Martinez chỉ ra rằng Bitcoin một lần nữa xuất hiện ba tín hiệu kỹ thuật trùng khớp với các đáy chu kỳ vĩ mô trong lịch sử: RSI hàng tháng giảm xuống ~43.65, Chande Momentum Oscillator (CMO) đạt ~-71 và giá giao dịch quanh đường trung bình động 50 tháng. Mô hình tương tự từng xuất hiện vào các năm 2015, 2019 và 2022, thường báo hiệu giai đoạn tích lũy mạnh trước những đợt tăng giá lớn. Tuy nhiên, tính bền vững của đà tăng vẫn phụ thuộc vào thanh khoản. Dữ liệu on-chain cho thấy một nghịch lý: giá phá vỡ nhưng dòng tiền không theo kịp. Vốn hóa thị trường stablecoin đã giảm hơn 10 tỷ USD trong tháng qua, và stablecoin tiếp tục rời khỏi các sàn giao dịch trong 35 ngày liên tiếp, trong khi hoạt động tích lũy Bitcoin trên thị trường giao ngay chưa có dấu hiệu tăng mạnh. Do đó, dù tín hiệu kỹ thuật lạc quan, việc chuyển dịch sang đáy vĩ mô và một đợt bứt phá quyết định lên vùng 70.000 USD vẫn cần được xác nhận thêm bởi dòng thanh khoản mới.

ambcrypto47 phút trước

Bitcoin xuất hiện 3 tín hiệu đáy vĩ mô – Nhưng liệu BTC có thể đạt 70.000 USD?

ambcrypto47 phút trước

Hợp lâu tất phân, phân lâu tất hợp: Khi L1 trở thành Rollup của chính nó, cục diện cuối cùng của Ethereum là gì?

Từ lâu, cộng đồng Ethereum đã lo lắng về việc L2 làm suy yếu giá trị và tính kết hợp toàn cầu của L1. Bài viết thảo luận về sự tiến hóa trong mối quan hệ giữa L1 và L2, nhấn mạnh rằng lộ trình mở rộng quy mô của Ethereum đang thay đổi. Trọng tâm trước đây của L2 là cung cấp không gian giao dịch rẻ hơn, nhưng khi L1 tự nâng cao khả năng xử lý thông qua tăng Gas Limit, statelessness và zkEVM, vai trò của L2 đang được định vị lại. Trong tương lai, L2 sẽ cần cung cấp các giá trị khác biệt như tối ưu hóa ứng dụng cụ thể, tính riêng tư và mô hình quản trị linh hoạt, thay vì chỉ là không gian thực thi chi phí thấp. L1 sẽ đóng vai trò là trung tâm toàn cầu mạnh mẽ cho việc giải quyết, trạng thái chia sẻ và thanh khoản. Một thách thức lớn là sự phân mảnh do nhiều L2 gây ra, cắt nhỏ tính thanh khoản và trải nghiệm người dùng. Giải pháp nằm ở việc cải thiện khả năng tương tác, chẳng hạn thông qua các khung Intent mở (như Open Intents Framework) và Lớp Tương tác Ethereum (EIL), nhằm tạo trải nghiệm xuyên chuỗi liền mạch. Rút ngắn thời gian xác nhận cuối cùng (finality) của L1 từ cấp phút xuống cấp giây cũng rất quan trọng để tăng tốc các tương tác xuyên chuỗi. Một quan điểm thú vị được đưa ra bởi nhà nghiên cứu Barnabé Monnot: với sự phát triển của hệ thống chứng minh (như zkEVM), bản thân L1 cuối cùng có thể trở thành một dạng "Rollup của chính nó". Điều này không có nghĩa là L1 bị "hạ cấp", mà mô tả một kiến trúc nơi việc xác thực bằng chứng mật mã có thể thay thế việc thực thi lại toàn bộ giao dịch bởi mọi node, từ đó làm mờ ranh giới truyền thống giữa L1 và L2. Các Native Rollup trong tương lai có thể kế thừa khả năng xác minh một cách nguyên bản hơn từ L1. Tóm lại, tương lai của Ethereum không phải là L1 thay thế L2 hay ngược lại, mà là sự hình thành của một hệ sinh thái gồm nhiều môi trường thực thi đa dạng (L2) với các chức năng và mô hình khác nhau, nhưng cùng chia sẻ nền tảng bảo mật, thanh khoản và trạng thái từ một L1 vững chắc. Thách thức lớn nhất là kết nối lại những thứ đã bị phân mảnh do mở rộng quy mô, để Ethereum một lần nữa cảm thận như một chuỗi thống nhất cho người dùng.

链捕手57 phút trước

Hợp lâu tất phân, phân lâu tất hợp: Khi L1 trở thành Rollup của chính nó, cục diện cuối cùng của Ethereum là gì?

链捕手57 phút trước

Giao dịch

Giao ngay

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 817Xuất 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