Y Combinator联合创始人Paul Graham称AI将淘汰冗长写作
Y Combinator联合创始人Paul Graham称，AI对迟迟不切入要点的写作尤其致命：从此总会有更短的替代文本，99%的读者会选短的那份。
这与他一贯的写作观连续。他主张写得像说话，先朗读再改掉一切不像对话的句子；也说自己会把文章写到几乎无法再删，摘要一砍就丢要点。2025年文章《Writes and Write-Nots》预测，学校和职场把作文交给模型后，会写的人变少，能写的人与不写的人分开，而“写作即思考”。
他同时反感另一种AI腔。今年他收到大量创始人邮件突然变成“硬核新闻体”，判断是模型代笔，因为创始人以前从不这样写；一旦认出是AI，就很难再认真读。他还预测“作家瓶颈”这个词会消失：99%的人扛几天就会让模型出初稿。
对照长文传统，杂志编辑仍要求几千字报道把糖放在结尾、允许读者走一段路。生成模型被调成擅长摘要和每句都在“点题”，短帖与备忘录吃香，小说式延迟揭示变难。企业侧已出现“工作垃圾文”一词：模型更会写长，不会写准。编程被他视为同一逻辑——过去受限于人能产出多少有价值文本，所以AI先在代码上爆发。
读者注意力因此重新定价。邮件、备忘录、融资材料要在开头几秒证明不是注水；愿意把每句改五十遍的作者，把密度本身当成防摘要墙。另一极是完全外包思考，只保留发送按钮。
市场机制上，买方是时间不够的读者和投资人，卖方是可无限生成的次级文本。资金从按字数付费的内容工厂，转向按“能否不被跳过”计价的短信号。受益方是能把思想压进不可再删段落的作者和产品文案；承压方是靠铺垫、背景和排比撑篇幅的媒体与公关稿。事件驱动来自模型把“更短的替代品”变成默认选项。
补充上，他未给出99%这一比例的抽样，也未区分文学、学术与商务文体各自被替代的速度。
来源：公开信息
ABAB AI 解读
Graham把写作当创业筛选器已经二十年：YC申请信写不清楚，公司也想不清楚。AI出现后，他先警告思考外包，再警告风格伪造，现在补上第三刀——篇幅本身成为原罪。这不是新美学，是他把《Write Like You Talk》推进到分发层：平台和时间线已经奖励短，模型把短做成无限供给。历史对照是印刷降低抄写成本后废话膨胀，以及博客时代把长文变成订阅地位象征；这一次反向，生成成本降到接近零，长而不尖的文字先死。
资本早已按此调仓。搜索和信息流把停留时长切成切片，咨询公司用模型出五十页再人工写一页结论，公关稿比拼谁先被摘要。Graham自己的对冲是把文章写成无法无损压缩，等于用信息密度对抗自动摘要。Y Combinator侧则把同一标准用在创始人：邮件一像新闻体，信任折扣立刻出现。
类比Hemingway被编译器式的简洁训练、Stripe文档把接口说明写到不能再短、以及Bloomberg终端把世界压成标题。行业处在从“内容产能扩张”转入“注意力配额控制”的阶段。长报道不会消失，但必须证明每一段都有不能被模型替掉的判断。
结构判断属于技术替代。机制是：当更短文本可以即时生成，读者的机会成本从“读完一篇”变成“为什么不读更短的那篇”。于是写作的定价权从作者的铺陈权，转到读者的跳过权。废话不是审美问题，是在和零边际成本的替代品竞价。
ABAB News · 认知定律
要点迟到，读者就不会等到。
写得越长，越像可被替换的库存。
模型降低的是字数成本，抬高的是被读完的门槛。