AI-Artikel zu schreiben ist an sich nicht falsch. Ich benutze es auch. Das Problem liegt im "Informationszuwachs". Früher haben wir Twitter genutzt, um Informationen zu erhalten. Aber jetzt wird immer mehr Inhalt schnell mit AI produziert, wobei das Ziel nicht die Informationsqualität, sondern die Quantität ist – mehr veröffentlichen, mehr Sichtbarkeit erlangen, mehr Belohnungen. Wenn "viel schreiben" zum Haupt-KPI wird, wird "was gesagt wurde" unwichtig. Was wir jetzt kritisieren, ist eigentlich die Flut von AI-Inhalten ohne Informationszuwachs. Und nicht die AI selbst. Meine Einschätzung zu Beginn des Jahres war: Die Kanäle zur Informationsbeschaffung verändern sich, die Leute verlassen sich nicht mehr auf VC-Forschungsberichte oder Medien, sondern scrollen Twitter als ihre Hauptinformationsquelle. Aber jetzt, im Rückblick, hat diese Informationsquelle Twitter Probleme. Die Veröffentlichungsfrequenz ist hoch, der Lärm ist groß. Wenn jeder versucht, schnell zu sein und der "Erste zu sein, der etwas veröffentlicht", sinkt unsere Effizienz bei der Informationsbeschaffung tatsächlich. Vielleicht wird nützlicher Inhalt sogar überflutet. Das führt zu mehreren Trends: > Kreatoren werden gezwungen, auf andere Plattformen zu wechseln, wie Binance Square, @Sidekick_Labs; > Nutzer beginnen, zu privaten Bereichen, Direktnachrichten und geschlossenen Communities zurückzukehren. Deshalb ist es nicht eingebildet, dass die Twitter-Reichweite in letzter Zeit gesunken ist. Es ist kein Bug der Plattform, sondern die Informationsdichte sinkt wirklich.