Es cierto que escribir artículos con IA no está mal. Yo también lo estoy usando. El problema radica en el "incremento de información". En el pasado, navegábamos en Twitter para obtener información. Pero ahora, cada vez más contenido se produce rápidamente con IA, y el objetivo no es la calidad de la información, sino la cantidad: publicar más, captar más exposición, obtener más recompensas. Cuando "escribir mucho" se convierte en el KPI principal, "lo que se dice" se vuelve irrelevante. Lo que estamos criticando ahora es, en realidad, la proliferación de contenido de IA sin incremento de información. No es la IA en sí misma. Mi juicio a principios de año fue que los canales de obtención de información estaban cambiando; la gente ya no depende de informes de investigación de VC o medios, sino que utiliza Twitter como su principal fuente de información. Pero ahora, al mirar hacia atrás, Twitter como fuente de información ha tenido problemas. La frecuencia de publicación es alta y el ruido es grande. Cuando todos quieren aprovecharse de la rapidez y ser "los primeros en publicar", nuestra eficiencia para obtener información en realidad está disminuyendo. Quizás, el contenido útil se está ahogando. Esto ha llevado a varias tendencias: > Los creadores se ven obligados a ir a otras plataformas, como Binance Square, @Sidekick_Labs; > Los usuarios comienzan a regresar a espacios privados, mensajes directos y comunidades más cerradas. Por lo tanto, cuando la gente dice que el tráfico en Twitter ha disminuido, no es una ilusión. No es que la plataforma tenga un error, sino que realmente está disminuyendo su densidad de información.