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在亚洲地区，码一码、码二码、码三码是三种常见的编码方式，它们在信息处理、数据传输和身份认证等方面有着广泛的应用。本文将详细介绍这三种码的区别及其应用场景。 ### 一、码一码 码一码，也称为一维码，是一种传统的条形码。它由黑白相间的条纹组成，通过扫描器读取条纹的宽度、间隔和颜色，从而识别编码信息。码一码具有以下特点： 1. 结构简单：码一码的编码规则相对简单，易于制作和识别。 2. 信息容量小：由于编码结构限制，码一码的信息容量较小，一般用于商品标识、库存管理等场景。 3. 抗干扰能力强：码一码具有一定的抗干扰能力，可在一定程度上抵御外界环境的影响。 码一码的应用场景主要包括： - 商品标识：如超市、便利店等场所的商品条形码。 - 库存管理：企业对库存物品进行标识和管理。 - 门票管理：如电影票、演唱会门票等。 ### 二、码二码 码二码，也称为二维码，是一种包含数字、字母、符号等信息的图形化编码。与码一码相比，码二码具有以下特点： 1. 信息容量大：码二码可以存储更多的信息，如网址、联系方式、二维码链接等。 2. 抗损性强：码二码具有较强的抗损性，即使部分损坏也能被识别。 3. 适用范围广：码二码适用于各种场景，如手机支付、信息传递、身份认证等。 码二码的应用场景主要包括： - 手机支付：如支付宝、微信支付等。 - 信息传递：如名片、宣传册等。 - 身份认证：如身份证、驾驶证等。 ### 三、码三码 码三码，也称为三码合一，是将码一码、码二码和RFID技术相结合的一种新型编码方式。它具有以下特点： 1. 信息丰富：码三码可以同时存储码一码、码二码和RFID信息，实现信息的多维度管理。 2. 识别速度快：码三码结合了多种识别技术，识别速度更快。 3. 应用场景广泛：码三码适用于物流、仓储、资产管理等领域。 码三码的应用场景主要包括： - 物流管理：如快递包裹、货物追踪等。 - 仓储管理：如库存盘点、货架管理等。 - 资产管理：如设备管理、资产管理等。 ### 总结 亚洲码一码、码二码、码三码在信息处理、数据传输和身份认证等方面具有广泛的应用。了解这三种码的区别及其特点，有助于我们更好地选择和应用合适的编码方式，提高工作效率和安全性。随着科技的不断发展，相信未来会有更多新型编码方式出现，为我们的生活带来更多便利。

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。