今日行业报告传递政策更新,AI技术革新：一键去除衣服，未来时尚新体验

今日官方发布行业最新通报,预防算力危机！OpenAI计划投入1000亿美元租备用服务器,很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下。全国统一回收专线，环保处理旧家电

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随着人工智能技术的飞速发展，我们的生活正在发生翻天覆地的变化。在时尚界，AI技术也带来了前所未有的创新。如今，一款名为“AI一键去除衣服”的应用程序横空出世，为时尚爱好者们带来了全新的体验。这款应用程序利用先进的AI图像处理技术，能够一键去除照片中的衣物，让用户轻松实现“脱衣换装”的奇幻效果。 一、AI一键去除衣服的原理 “AI一键去除衣服”应用程序的核心技术是深度学习。通过大量的图像数据训练，AI模型能够识别并分离出照片中的衣物，从而实现一键去除的效果。具体来说，该技术包括以下几个步骤： 1. 图像预处理：对输入的照片进行预处理，包括去噪、增强对比度等，以提高后续处理的准确性。 2. 物体检测：利用深度学习模型对照片中的物体进行检测，识别出衣物所在的位置。 3. 物体分割：根据检测到的衣物位置，将衣物与背景进行分割，得到单独的衣物图像。 4. 衣物去除：将分割出的衣物图像从原始照片中去除，得到最终的“脱衣”效果。 二、AI一键去除衣服的应用场景 “AI一键去除衣服”应用程序具有广泛的应用场景，以下列举几个典型案例： 1. 时尚搭配：用户可以通过该应用程序尝试不同的服装搭配，找到最适合自己的风格。 2. 拍照修图：在拍摄照片时，如果衣物出现瑕疵，可以使用该应用程序进行一键去除，提高照片质量。 3. 服装设计：设计师可以利用该应用程序进行服装设计，快速展示不同款式和材质的服装效果。 4. 电商平台：电商平台可以借助该技术，为用户提供更加丰富的服装展示方式，提高用户体验。 三、AI一键去除衣服的优势 相较于传统的修图方法，AI一键去除衣服具有以下优势： 1. 操作简单：用户只需一键操作，即可实现衣物去除，无需繁琐的修图步骤。 2. 效果自然：AI技术能够准确识别衣物，去除效果自然，不会出现生硬的痕迹。 3. 节省时间：相较于传统修图方法，AI一键去除衣服能够节省大量时间，提高工作效率。 4. 个性化定制：用户可以根据自己的需求，对去除后的衣物进行二次编辑，实现个性化定制。 总之，AI一键去除衣服的应用为时尚界带来了前所未有的创新。随着技术的不断进步，相信未来会有更多类似的应用出现，为我们的生活带来更多便利和惊喜。

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。