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文章詳情介紹：

• 1,DDR5內存時代來臨，內存如何選擇哪款強，5款橫評PK
• 2,大學讀什么專業，才不會被AI替代？

DDR5內存時代來臨，內存如何選擇哪款強，5款橫評PK

本內容來源于@什么值得買APP，觀點僅代表作者本人 ｜作者：如風飛天虎

隨著DDR5內存的價格暴跌，DDR5內存的時代來臨了。現在的DDR5內存，不僅頻率比起剛面世時提高了很多，價格更是暴跌。以 32GB容量的一對 DDR5內存來說（16GB x2），價格早已跌入千元，在600元-900元之間。同時頻率也從早期的5200MHz，升到了6000MH以上，性能大幅提升。

面對眾多DDR5內存，大家估計都眼花繚亂了，那么如何選擇呢，需要考慮下面幾點。

DDR5內存頻率：目前比較常見的DDR5內存頻率主要是6000MHz頻率以上，頻率越高價格越高，個人認為，普通消費者，選擇6000MHz的就可以了，當然，如果有好價，也可以選更高頻率的。

DDR5內存容量： 現在普遍是32GB，就是2條16G的套裝， 但是也有64GB，2條32GB的選擇。普通用戶32GB即可。

內存的散熱還是要考慮的，普通消費者建議選擇馬甲條，有彩燈要求的可以選擇燈條。如果是選擇雙塔風冷散熱器的，要注意內存條的高度，因為雙塔散熱器風扇會同內存條有沖突。

內存顆粒有國產和國外的，可以說，正是由于有了國產顆粒，內存的價格才會降低下來。對于普通消費者來說，不必糾結于顆粒，還是著重普通使用情況下的性能表現就可以了。

我也分享過幾篇內存評測的文章，今天我就把手頭的幾對DDR5內存，在同一個平臺做下對比測試，拋磚引玉，希望對大家的選擇能有些參考。

這幾款戰斧分別是（排名不分先后）七彩虹的戰斧.赤炎 DDR5 6000馬甲條，阿斯加特.ROG聯名吹雪姬DDR5 6000內存燈條，酷獸DDR5 6000馬甲內存，宏碁宏碁掠奪者（PREDATOR）DDR5 6800內存燈條，以及一對一年前的技嘉DDR5 5200馬甲內存條。

DDR5內存的默認頻率都是4800MHz，更高的頻率，都是通過超頻得到的。影響到內存超頻效果的因素很多，除了內存自身外，最為重要的就是主板。同一對內存，在不同主板上的表現和穩定性都可能有所不同。

這次對比測試選擇的是一款技嘉魔鷹B760M GAMING主板。這款主板底板是傳統的黑色，散熱片、內存插槽、PCIe插槽等則是醒目的紅色，對比強烈，經典的紅與黑配色。

主板供電是9相（6+2+1）供電，CPU接口是單8PIN，采用了實心針腳，鏈接更加牢靠，供電更加穩定。 這款主板有2根紅色的DDR5內存插槽，支持內存超頻到最高8000MHz。 同時，技嘉的主板，都帶有自家的內存黑科技，可以一鍵實現高帶寬低延遲，讓內存性能更上一層樓，我們后面看看這個功能的效果如何。

安裝完畢，整體看上去還是不錯的，非常有型，酷酷的。機箱是安鈦克的機箱P20C，這機箱容量很大，支持E-ATX主板，同時可以確保支持40系巨大的顯卡身材。它還有內置顯卡支架，非常實用。機箱同時支持水平和垂直風道，更有利于散熱。

從前面看，機箱的前臉是金屬透空，有利于空氣的流動，前面板是磁吸的，取下非常容易，外觀也很酷，整體造型也是很硬朗的。

一切很順利，順利啟動，我們來繼續測試。

我們來看看這套測試平臺的其他配置，CPU是英特爾i7-13700K，顯卡是技嘉的RTX 4080，硬盤是金百達的KP260。

測試內存的軟件有很多， 我們用最常用的AIDA64的內存測試。首先看看5對內存在默認頻率4800MHz下的表現。由于是5對內存，我們直接將結果貼上來。

這是五款內存的AIDA64測試結果，主要的數據包括讀取、寫入、復制和延遲。前三個是內存讀寫的速度，單位是MB/s，自然是越多越好。而后面的則是延遲，越少越好。

為了方便觀看，做成了圖表，從圖標中可以清晰的看到，在默頻的時候，5款內存的表現都基本一致。讀取在74000MB/s左右，寫入在68000MB/s左右，復制在67000MB/s多，而延遲的數據，則是在87-88ns左右。

為了喜聞樂見，用了魯大師的跑分，看看里面的內存數據是多少。

同樣做成了表格，我們看數據是刷刷平的，基本都是一樣的。

那么這些內存標出的那么高的頻率，是如何實現的呢？通過XMP的方式實現的。XMP是Intel Extreme Memory Profiles (Intel XMP Specification)，Intel會對內存作出認證，芯片組將會讀取內存模塊中的SPD信息，針對XMP規格作出針對性優化及自動超頻。通俗的說，就是產生在內存中預先設置好了超頻的配置文件，只需要調用，就可以實現自動超頻的預設的頻率。對于消費者來說，就是實現一鍵超頻。

廠商會根據自己內存的品質，制定預設的XMP文件。同時會針對各大廠商的主板進行測試。而各大主板廠商，也會對于內存廠商的產品進行測試認可。大家買內存時看到的頻率，就是通過一鍵超頻后的內存頻率。

在一鍵超頻后，再次運行AIDA64測試，我們看到，數據都有個很多幅度的提升。

在默頻的時候，幾款內存，讀取在74000MB/s左右，寫入在68000MB/s左右，復制在67000MB/s多，而延遲的數據，則是在87-88ns左右。開啟XMP后，3款內存提升到了6000MHz，那么他們的讀取、寫入、復制，分別提高到了92000MB/s，83000MB/s，84000MB/s左右，而延遲同樣減少較大，分別是69.1、75.2、72.6ns。而另外兩款內存，宏碁掠奪者6800MHz，讀寫數據更多，分別是100910MB/s，88991MB/s，92515MB/s，提升巨大。而5200MHz的一款早期內存產品，也有提升。

這里還有一點，就是時序，我看七彩虹的這款內存，是CL30的，而其他兩款同為6000MHz的內存，時序是CL36的。那么雖然讀寫數據差不多，但是延遲上，時序CL30的明顯少，這個在游戲時，對于游戲的表現會有加成。

魯大師內存跑分上，也是有類似的數據表現。

通過圖表看得更加清楚，前面3列是開啟XMP后6000MHz內存的表現，第四個是6800MHz，第五個是5200MHz。

可以說，通過XMP方式超頻，簡單、方便、可靠。那么有沒有可能進一步提高內存頻率，獲得個更好的性能呢？ 通常來說，那就需要手動超頻了。手動超頻，通常是DIY玩家才能做的，需要手動設置各種參數十幾項，還要反復調整，折騰個一晚上是正常的，搞不好還會由于頻繁重啟，造成莫名其妙的電腦問題，不是一般人可以承受的。

那么就沒有其他的方法嗎？還真有的。

技嘉的主板，具有針對內存的自動優化設計，就是高帶寬、低延遲功能，可以一鍵開啟。這是主板針對內存進行自動優化的功能，無需人為設置參數，簡單方便，更適合普通消費者。我們來看看，在開啟這2個功能后，這些內存的表現如何。

上面就是開啟技嘉的低延遲、高帶寬功能后，運行AIDA64進行內存測試的結果。

上圖就是綜合圖表，在開啟低延遲高帶寬后，內存的讀寫數據都有提升，同時延遲減少。

魯大師的跑分，內存得分均有提升。

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通過這五款內存的測試，我們看到，在相同的頻率下，各款DDR5內存的表現基本相同。開啟XMP超頻，簡單方便，可以大幅提升性能，也是廠商標注的頻率。頻率越高，性能越高。同時，開啟技嘉主板的低延遲、高帶寬功能，可以簡單的進一步提高性能，而無需手動超頻繁瑣的操作，避免手動超頻帶來的風險。

那么這種低延遲高帶寬的功能，對于性能的提升在于多少幅度呢？我們拿2個數據做個對比，左側的是內存6000MHz+開啟低延遲高帶寬功能，右側是單純的6800MHz時的表現，比較讀寫數據，發現是相差無幾，各有高低。而延遲上，則是基本一致。所以從這個角度講，如果是最常見的6000MHz內存開啟這個功能后的表現，相當于內存從6000MHz又提升到了6600-6800MHz的效果。

總的來說，DDR5內存，在同樣頻率下的讀寫表現基本相同，而時序較少的延遲會更小，對于游戲表現有加成。同樣價格、頻率下，盡量選擇時序小的。同時，利用技嘉主板上的低延遲、高帶寬功能，可以有效的提升內存的性能，表現相當于進一步提升了頻率，同時卻沒有手動超頻的麻煩和風險，對于普通消費者很是友好，等于是免費升級到了更高頻率的內存，很是劃算。

大學讀什么專業，才不會被AI替代？

志愿填報，是件比高考本身還要燒腦的事。專業、院校、城市，這些都影響著考生未來幾年甚至是一生的走向。而在如今這個文憑快速貶值的年代，學生們除了會和同齡人博弈，還要應對一個新對手——人工智能。

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比如今年5月，GPT-4就被報道通過了公認難考的四大會計行業執業資格考試，平均得分85.1。這給正在學習的人帶來了不小的焦慮，有人在相關報道下評論：“費心費力考注會，就要被替代了嗎？”

這并非杞人憂天，計算機、翻譯、法學……把這些專業對應的崗位外加AI為關鍵詞來檢索，就會看到很多職場人士都表達了被AI替代的擔憂，有些甚至已遇到了因AI而轉崗甚至是失業的問題。

那專業該怎么選才能避開AI的沖擊？什么樣的工作未來被AI替代的可能性小？

今年3月，高盛發布了一份關于人工智能對就業沖擊的報告《The Potentially Large Effects of Artific ialIntelligence on Economic Growth》，其中對39種工作活動中的13種評判為AI可以勝任。我們基于這個分析框架，對O*NET數據庫里的900多種崗位下的近20000個任務進行了AI替代指數的評估計算。

結果發現，能被AI替代執行的任務占比超六成的工作，在所有非體力勞動崗位中的比例是31.1%，但其中AI能百分百勝任的工作，暫時還沒有。

人工智能到底會怎樣影響甚至重塑我們的工作？我們是該積極應對、主動擁抱？還是要采取蔑視策略、避免自亂陣腳？這些問題的答案，不僅取決于當下AI技術的發展和應用，可能也還藏在過去。工業革命以來，技術是如何塑造職業的？這段歷史或許能給當下遇到技術奇點的我們帶來一些啟發。

電氣、電腦……AI不是第一個讓人類恐慌的新技術

今年5月2日，上萬名好萊塢編劇舉行了罷工抗議，與以往不同的是，這一次他們將矛頭直指AI——提出了拒絕給AI草稿提供修改、拒絕在影視作品中加入AI生成的內容等要求。編劇們擔心AI既搶走了編劇們的飯碗，同時還貶低“人類勞動的尊嚴和價值”。

雖然這是人類第一次因抵制AI而舉行的罷工，但并不是人類第一次抵制新技術。兩百多年的歷次工業革命中，紡織機、蒸汽機、自動電話機……這些如今看起來稀松平常的工具，剛出現時也曾引發過恐慌和激烈抵制。

1965年，當計算機開始被應用到辦公室時，美國作家埃里克·霍弗在《紐約時報》上發文警告：“一群具有技能的美國人被剝奪了意義和價值。”這句表述和如今好萊塢編劇們的抗議AI的理由如出一轍。

而這背后的邏輯也很好理解。電燈讓城市里的燈夫不再被需要、接線員因自動電話機而顯得多余，“如果一件事會威脅一個人的生計，抵制它就再自然不過了。對多數城市居民來說，技能就是他們的資本，他們正因這些人力資本而得以養家糊口。”牛津大學研究員卡爾·B·弗雷在《技術陷阱》一書中寫道。

但如果你要是覺得，新技術的出現只會短暫損害一小部分人，而受益者會更多，那也未必。

在第一次工業革命中，英國普通人的生活水平并未提高，甚至出現了倒退。根據經濟歷史學家查爾斯·H·范斯坦的研究，從1770年到1840年，英國工人的工資漲幅不僅沒追上GDP，還顯著落后于物價上漲的幅度。由于惡劣的工廠工作條件、急速擴張的城市衛生條件過差，生活在工業城市的英國人，平均預期壽命反而出現了下降。與之對應，技術進步所帶來的財富增長，絕大部分都被工業家們拿走。直到1840年英國工業革命完成后，普通人才逐漸感受到技術變革帶來的紅利，但之前的“短暫”70年已足夠橫跨一個人的一生。

而且，技術進步所帶來的紅利，也不會保證能平等分享給所有人。因提出“大象曲線”而出名的經濟學家布蘭科 米拉諾維奇就指出，歷史上的三次工業革命，有兩次都出現了收入不平等的加劇。

米拉諾維奇說：“在計算機時代，不平等的加劇在很大程度上是因為新技術極大獎勵了那些具有更高技能的人，同時，隨著中等收入的常規工作被碾碎，非技術型的勞動者向低薪服務型崗位轉移，使得工資差距進一步擴大。”而如今AI正有可能像計算機革命取代了部分藍領工作一樣，影響一些白領的崗位。

盡管OpenAI創始人薩姆·奧特曼保證，隨著AI帶來大量的生產力資源，“可以推動人類社會更加平等”。但回溯過往的工業革命，技術的革新并不能保證這一點。讓英美國家的基尼系數在第二次工業革命期間出現顯著下降的，可能是技術之外的因素。卡爾·B·弗雷在《技術陷阱》一書中提到，兩次世界大戰和大蕭條摧毀了富人們的財富，隨后的福利國家的興起也促進了社會財富的分配調整。

6月20號，中國國家創新與發展戰略研究會學術委員會常務副主席黃奇帆在瞭望智庫上發表的一篇文章中就針對可能會引發第四次工業革命的AI提醒道：“如果沒有政府的干預，人工智能將極大地提高社會的不平等，帶來更大的階級鴻溝。”

技術一直在重塑我們的工作

今年5月，微軟發布了2023年年度的工作趨勢指數報告，重點調查了員工們對人工智能的看法。結果顯示，有49%的受訪者擔心AI影響自己的崗位。

這種焦慮，很大程度上建立在AI會導致自己的崗位消失的基礎上。高盛在3月發布的報告預測，在未來，歐美國家中會有約三分之二的工作崗位會實現一定程度的AI自動化。

但實際上，技術的進步一直在重塑著我們的崗位需求。比如原本需要耗費大量勞動力的農業，因拖拉機這樣的機器的出現而釋放出了大量人力；而家電的發展，也將大量女性從無償的家務勞動中解放出來，得以步入職場。今天白領們所習以為常的辦公室格子間，其發明歷史也不足一個世紀。

技術除了會影響各行業吸納的就業人數，對各種崗位本身也有著明顯影響。

在1980年代之前，由于彩色底片技術并未普及，普通人想要獲得彩色照片，必須依靠照相館的著色師。這個職業主要就是負責給黑白照片上色。因為難度系數高、操作時間長，彩色照片的價格十分昂貴。但是隨著彩色相片技術的到來以及數碼相機的出現，彩色照片不再稀有，著色師這一工作崗位也迅速淡出了人們的記憶。但相機技術的迭代升級，也讓原本單調的影樓攝影衍生出了更多的需求，后期修圖師、旅行攝影師等新工作應運而生。

所以，與人們的直覺認知不同，技術發展所帶來的新工作，其實要比它所消滅的崗位要多得多。經濟學家大衛·奧托等人在去年的一項研究中發現，當前60%的工作崗位，其實在1940年時并不存在。

甚至即使是名字一致的崗位，在不同的時期，隨著技術的發展，它所承擔的任務也在變化。

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比如秘書這個大家熟悉的工作，在20世紀80年代的個人電腦出現前，它的職責基本圍繞打字機打字和材料歸檔。但隨著電腦被應用于辦公室，曾一度占據秘書大量工作時間的打字和歸檔類工作顯著減少了。

與之相對的，是秘書工作從單獨為某一人服務而轉向輔助整個部門或組織。1970年，有七成的秘書只為一個人工作。1987年，一位秘書平均為5.3人提供支持，而到了2001年，這個數字上升到了12.3名。

左圖為1966年美國佛羅里達州一張報紙上的秘書招聘啟事，高頻提到打字技能；右圖為2006年美國佛羅里達州一張報紙上的秘書招聘啟事，對技能要求更多元。

如今，隨著擅長語音轉錄、會議記錄，甚至是協調工作日程的AI工具的出現，秘書崗位可能又要出現變化。

AI對工作的重塑，不會一蹴而就

1858年，一個叫漢密爾頓·史密斯的美國人在匹茨堡制成了世界上第一臺洗衣機，隨即引發了很多人的恐慌，擔心女性會因此丟失一種謀生的手段。而《紐約時報》在隨后的一篇文章撫慰大家無須擔心新機器帶來的影響：“洗衣機能減輕勞動、節省手工，使我們擺脫手洗帶來的勞累和許多不愉快。但洗衣機不是用來取代，也不會取代單身年輕女性的工作的。”

事實證明，這篇文章的預測得很準確。實際上，在洗衣機出現后的足足50年，美國的洗衣女工數量都在不斷上漲。之所以會出現這種情況，除了洗衣效果不佳，甚至還會損傷衣服外，另一個重要原因是它過于昂貴。直到20世紀20年代，最便宜的洗衣機價格降到一個普通人3周工資的時候，這種能每天都為人類節省大量家務時間的機器迅速出現在普通家庭里，而洗衣女工的數量也隨之明顯下降。

相似的道理同樣適用于各種新技術。技術的打磨、機制的配套、使用的成本，這些都讓很多新技術無法立刻在職場中發揮被期待的威力。自動電話機的技術在1892年就已出現，但電話接線員這個職業徹底退出歷史舞臺要到1980年之后，新技術代替人工花了將近一個世紀的時間；如今看起來白領工作中無法離開的電腦，其實從個人電腦的出現到顯著影響職場，也經歷了數十年的時間，而背后的最大影響因素，就是價格。

如今看起來會掀起滔天巨浪的人工智能，恐怕也要走一遍前輩們的路。ChatGPT是有史以來用戶數量增長最快的消費級應用，但如今卻被報道陷入了增長乏力的境遇。網站數據分析工具SimilarWeb的數據顯示，這款聊天應用的環比增長率已從今年1月的131.6%降到了5月的2.8%。

6月初，摩根士丹利發布了一項大模型使用調查報告，顯示不管是OpenAI的ChatGPT，還是谷歌的Bard，日常使用率都不足5%。很多人在嘗鮮用過一兩次后，就沒再使用過。“剛開始和它聊天覺得好聰明，能像人一樣說話，但真要工作了，我的活它目前做不來，不僅理解不到位，還會滿嘴跑火車。”一位從事數據分析工作的從業者對澎湃新聞說。

因此，盡管現在AI浪潮來勢洶洶、盡管它最終或許會重塑我們的工作，但在多數崗位里，這個過程并不會快到你讀完4年書，就會完成。與其糾結選哪個專業不會被AI搶飯碗，我們更應該把握的是，打磨那些AI不太能補齊的能力。

那什么能力是AI至少短期內還替代不了的？我們通過對2017種工作活動進行了分析，總結下來就是除了要上手的活之外，AI目前最不擅長的就是要與人互動的環節，這既包括了日常的溝通和協調，也包括了管理工作。而AI最拿手的就是處理大量的信息和數據。

所以，哪怕是AI已經通過了會計類考試，在這個行業里的人依然不是非常擔心：“會計審計暫時還消失不了，會計審計大部分時間并不是在做決策，而是在做體力活，溝通協調調查等。”

來源： 澎湃新聞