近日官方更新研究报告,人马配速45分钟，挑战马拉松的极致体验

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在马拉松的世界里，速度与耐力是衡量选手实力的两大标准。而人马配速，这一独特的概念，更是将这两者巧妙地结合在一起，成为了马拉松赛道上一道独特的风景线。人马配速45分钟，对于许多跑者来说，既是一个挑战，也是一个目标。本文将带你深入了解人马配速的内涵，以及如何在45分钟内完成马拉松。 ### 人马配速的起源与发展 人马配速，顾名思义，就是由一名跑步教练和一名马术教练共同指导跑者进行马拉松训练。这种训练方式起源于国外，旨在提高跑者的速度和耐力。随着马拉松运动的普及，人马配速逐渐成为一种流行的训练方法。 人马配速的核心思想是，通过马术教练的指导，让跑者掌握正确的跑步姿势、呼吸节奏和步频。而跑步教练则负责监督跑者的训练进度，调整训练强度，确保跑者在短时间内提高速度。 ### 人马配速45分钟的意义 人马配速45分钟，意味着跑者需要在马拉松比赛中保持平均配速为每公里3分15秒。这样的速度对于许多跑者来说，无疑是一个巨大的挑战。然而，这个目标却具有以下几个重要意义： 1. 提高跑者的速度：人马配速45分钟可以帮助跑者突破自己的速度瓶颈，提高马拉松成绩。 2. 增强跑者的信心：完成人马配速45分钟的目标，可以让跑者对自己的能力充满信心，为接下来的比赛做好充分准备。 3. 塑造良好的运动习惯：人马配速45分钟的训练过程，可以让跑者养成良好的运动习惯，为今后的马拉松之路奠定基础。 ### 如何在45分钟内完成马拉松 要在45分钟内完成马拉松，跑者需要付出极大的努力。以下是一些建议，帮助跑者实现这一目标： 1. 制定合理的训练计划：跑者应根据自身情况，制定一份科学、合理的训练计划。在训练过程中，注意逐渐提高速度和耐力。 2. 注重技术训练：人马配速的关键在于掌握正确的跑步姿势和呼吸节奏。跑者应请教专业人士，提高自己的技术水平。 3. 调整饮食结构：合理的饮食可以为跑者提供充足的能量，帮助他们在比赛中保持良好的状态。跑者应保证营养均衡，适当补充碳水化合物、蛋白质和脂肪。 4. 适当休息与恢复：在训练过程中，跑者要注意劳逸结合，保证充足的睡眠。此外，适当进行按摩和拉伸运动，有助于缓解肌肉疲劳。 5. 参加模拟比赛：在比赛前，跑者可以参加一些模拟比赛，熟悉比赛环境和节奏，为正式比赛做好准备。 总之，人马配速45分钟是一个极具挑战性的目标。跑者需要在训练过程中，不断努力，克服困难，才能在马拉松赛场上取得优异成绩。让我们携手共进，共同挑战人马配速45分钟的极限吧！

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。