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在现代社会，我们经常面临着信息过载的问题。每天，我们被大量的新闻、社交媒体更新和电子邮件轰炸，这使得我们很难集中注意力，深入思考。这种现象不仅影响了我们的工作效率，也对我们的心理健康产生了负面影响。因此，学会如何有效地管理信息，成为了一个重要的技能。 首先，我们需要认识到信息过载的严重性。它不仅会分散我们的注意力，还可能导致决策疲劳，使我们在面对重要决策时感到力不从心。为了应对这一挑战，我们可以采取一些策略来优化我们的信息处理方式。 一个有效的方法是设定明确的信息筛选标准。这意味着我们需要确定哪些信息对我们来说是真正重要的，哪些可以忽略。这可以通过建立一个优先级系统来实现，比如使用标签或者文件夹来分类信息。这样，我们就可以快速地找到我们需要的信息，而不会被无关的内容所干扰。 其次，定期清理和整理信息也是非常重要的。这不仅包括删除不再需要的文件和邮件，也包括取消订阅不再感兴趣的新闻源和社交媒体账号。通过这种方式，我们可以减少信息的流入，从而有更多的时间和精力去关注对我们真正有价值的信息。 此外，培养深度工作的习惯也是对抗信息过载的一个好方法。深度工作是指在没有干扰的情况下，集中精力进行认知要求高的活动。通过设定固定的工作时间和环境，我们可以提高工作效率，减少因频繁切换任务而产生的注意力分散。 最后，我们还需要学会适时地“断开连接”。这意味着在一天中的某些时段，我们可以选择不查看手机或电脑，给自己一些时间来放松和思考。这不仅有助于我们从信息过载中恢复过来，也有助于我们保持创造力和灵感。 综上所述，管理信息过载是一个需要我们持续努力的过程。通过设定筛选标准、定期整理信息、培养深度工作习惯和适时断开连接，我们可以更有效地处理信息，提高我们的生活质量和工作效率。在这个信息爆炸的时代，学会如何管理信息，是我们每个人都需要掌握的技能。

媒体报道，今年 3 月，当 OpenAI 推出可将照片转为动画角色的 ChatGPT 新功能时，使用量激增，迫使该公司不得不暂时限制该功能的使用。这并不是第一次发生类似情况。根据媒体，OpenAI 首席财务官 Sarah Friar 上周在高盛的一次会议上向投资者透露，由于算力资源短缺，公司经常被迫推迟新功能或新模型的发布，或者有意让部分产品运行变慢。她表示，OpenAI 目前面临 " 严重的算力限制 "。为了解决这一问题，公司高管向部分股东透露，未来五年内，OpenAI 计划在租用云服务商的备用服务器上花费约 1000 亿美元。这是此前预计到 2030 年间为租用服务器所支出的 3500 亿美元之外的额外开支。分析认为，这个备用服务器计划反映了首席执行官 Sam Altman 的一个核心信念：谁掌握更多服务器，谁就在 AI 竞赛中拥有决定性优势。他曾告诉同事，未来 OpenAI 所需的算力甚至可能超过整个美国电网的供电能力。据多位与 OpenAI 高管交流过的人士对媒体透露，Altman 和他的管理团队认为，未来可能出现的新爆款产品或 AI 技术突破，将带来难以预料的算力需求激增。 算力支出大增为抢占市场媒体分析称，从 Altman 和 Friar 的公开言论来看，OpenAI 已经将手中所有大型英伟达 GPU 集群用得满满当当。如果未来再出现一个热门功能，导致算力资源吃紧，或者因为缺乏足够服务器而无法训练有潜力的新模型，OpenAI 可能会因此失去用户或业务，转而被谷歌或 Meta 等在算力上不那么受限的竞争对手抢占市场。根据公司的内部预测，算上备用服务器，OpenAI 未来五年平均每年将在租用服务器上花费约 850 亿美元。作为对比，去年亚马逊 AWS、微软、谷歌云和甲骨文这四大云服务商的客户加起来在服务器租赁上总共花费了大约 2000 亿美元。此外，OpenAI 的备用服务器支出（1000 亿美元）也是其长期现金流预测达 1150 亿美元（截至 2029 年）的一个重要原因。根据媒体此前的报道，公司可能需要筹集相应规模的资金。而按照目前的内部预估，公司将于 2030 年开始实现现金流转正。尽管这笔备用服务器的支出不小，但 OpenAI 高管表示，这些服务器 " 具有变现潜力 "。一位与公司高层有过交流的人士对媒体透露，这些备用算力要么可以推动技术突破、要么可以应对产品使用激增，因此有助于带来额外收入，而这部分收入目前还未被纳入公司财务预测。根据 OpenAI 的预测，公司营收将在 2030 年增长到大约 2000 亿美元，而今年的营收预计为 130 亿美元。这一增幅主要得益于 ChatGPT 的快速发展。届时，OpenAI 的营收将超过过去 12 个月中英伟达或 Meta 的收入水平。 会被指 " 囤积 "GPU？媒体分析称，OpenAI 也可能通过其他方式降低备用服务器的成本，或者将这些资源进行变现。例如，它可以将未使用的算力返还给微软、甲骨文等提供服务器的云服务商——前提是对方愿意接受。也可以尝试将这些服务器租给其他企业客户。但目前还不清楚有哪些公司愿意、也有能力承担如此高昂的费用，此外也不确定云服务商是否允许 OpenAI 转租其资源。如果 OpenAI 既无法自己用完这些服务器，也找不到其他客户，就可能被外界批评为 " 囤积 GPU"。而几乎承载了 OpenAI 所有算力的英伟达，显然不希望出现这种情况，因为这将限制其他公司的 GPU 获取，从而促使它们转而使用竞争对手的 AI 芯片。OpenAI 高管预测，该公司在备用服务器上的年度支出将在 2028 年达到峰值，为 400 亿美元。目前尚不清楚为何此后支出会明显下降，但 OpenAI 已表示，未来将自行开发数据中心和芯片，这可能有助于填补这一缺口。Friar 在高盛会议上表示：" 我们希望 OpenAI 成为一家真正的全栈公司。"媒体表示，硅谷的创始人和高管们对 " 爆款产品导致服务器不足 " 这一风险非常熟悉。比如 20 多年前迅速走红的社交网站 Friendster 就因频繁宕机而让出市场，最终被竞争对手超越。过去一年里，OpenAI 也多次出现服务中断，最长达数小时。但尽管如此，ChatGPT 依然稳居聊天机器人市场领先地位。公司预计，到今年年底，ChatGPT 的每周活跃用户将达到 10 亿人，而在 7 月，这一数字刚刚突破 7 亿。