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自古以来，战斗队形在军事战争中扮演着至关重要的角色。从古代的方阵到现代的机械化部队，战斗队形经历了无数次的演变，每一次的变革都深刻影响了战争的走向。本文将探讨战斗队形的演变历程及其在战略中的意义。 一、古代战斗队形 在古代，战斗队形主要以方阵、车阵、骑阵等形式出现。方阵是古代军队最基本的战斗队形，其特点是整齐划一、攻守兼备。在战争中，方阵能够发挥出强大的战斗力，成为古代战争中的主要作战形式。 1. 方阵：方阵起源于古希腊，后来传入中国、波斯等地。方阵以步兵为主，以盾牌、长矛等武器装备，形成整齐的阵列。在战争中，方阵能够抵御敌人的攻击，同时发起强大的攻势。 2. 车阵：车阵是古代战争中的一种重要队形，以战车为载体，结合步兵、骑兵进行作战。车阵在战争中具有强大的冲击力，能够对敌人造成重大杀伤。 3. 骑阵：骑阵以骑兵为主，具有机动灵活的特点。在战争中，骑阵可以迅速突破敌人的防线，对敌人进行打击。 二、中世纪战斗队形 中世纪时期，战斗队形逐渐向复杂化、多样化发展。骑士方阵、长矛阵、弓箭阵等成为这一时期的主要战斗队形。 1. 骑士方阵：骑士方阵以骑士为主，结合步兵、弓箭手进行作战。骑士方阵在战争中具有强大的冲击力，能够对敌人造成重大杀伤。 2. 长矛阵：长矛阵以长矛兵为主，形成密集的阵列。在战争中，长矛阵能够抵御敌人的攻击，同时发起强大的攻势。 3. 弓箭阵：弓箭阵以弓箭手为主，具有远程打击能力。在战争中，弓箭阵可以有效地削弱敌人的战斗力。 三、近代战斗队形 近代以来，随着火器的发明和普及，战斗队形发生了巨大变革。线列队形、散兵线、坦克阵等成为这一时期的主要战斗队形。 1. 线列队形：线列队形以步兵为主，形成密集的队列。在战争中，线列队形能够抵御敌人的攻击，同时发起强大的攻势。 2. 散兵线：散兵线以步兵为主，采用散开队形进行作战。在战争中，散兵线具有强大的机动性和灵活性，能够有效地打击敌人。 3. 坦克阵：坦克阵以坦克为主，具有强大的火力和机动性。在战争中，坦克阵能够突破敌人的防线，对敌人进行打击。 四、现代战斗队形 现代战争，战斗队形更加注重协同作战、信息化作战和精确打击。以下是一些现代战斗队形： 1. 网络化战斗队形：网络化战斗队形以信息化、网络化手段为基础，实现各兵种、各部队之间的协同作战。 2. 精确打击战斗队形：精确打击战斗队形以精确制导武器为主，对敌人进行精确打击。 3. 特种作战战斗队形：特种作战战斗队形以特种部队为主，执行特殊任务。 总结 战斗队形是军事战争中的重要组成部分，其演变历程反映了军事技术和战略思想的不断进步。在未来的战争中，战斗队形将继续演变，以适应不断变化的战争环境和需求。

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。