今日监管部门传递新政策信息,如何轻松自制大量白色液体：实用技巧与注意事项

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在日常生活中，我们可能会遇到需要大量白色液体的情况，比如清洁、消毒、制作某些食品或化工产品等。然而，市面上购买的白色液体往往价格不菲，而且成分复杂，让人难以放心。那么，如何自己动手，轻松弄出很多自己白色液体呢？以下是一些实用技巧和注意事项。 ### 一、自制清洁剂 1. **材料**：白醋、水、洗洁精、小苏打粉。 2. **制作方法**：将白醋和水按照1:1的比例混合，加入适量的洗洁精和小苏打粉，搅拌均匀即可。 3. **使用方法**：将自制清洁剂喷洒在需要清洁的物品上，用布擦拭干净。 ### 二、自制消毒液 1. **材料**：医用酒精、水。 2. **制作方法**：将医用酒精和水按照1:99的比例混合，搅拌均匀即可。 3. **使用方法**：将自制消毒液喷洒在需要消毒的物品上，静置5-10分钟后擦拭干净。 ### 三、自制面粉浆 1. **材料**：面粉、水。 2. **制作方法**：将面粉和水按照1:1的比例混合，搅拌均匀，直至形成浓稠的白色液体。 3. **使用方法**：将面粉浆涂抹在需要上浆的食材上，然后进行烹饪。 ### 四、自制面粉糊 1. **材料**：面粉、水、盐。 2. **制作方法**：将面粉、水和盐按照1:1:1的比例混合，搅拌均匀，直至形成浓稠的白色液体。 3. **使用方法**：将面粉糊涂抹在需要糊化的食材上，然后进行烹饪。 ### 五、自制白色乳液 1. **材料**：玉米淀粉、水、香精（可选）。 2. **制作方法**：将玉米淀粉和水按照1:4的比例混合，搅拌均匀，倒入锅中，用中小火加热，不断搅拌，直至形成浓稠的白色液体。加入适量香精，搅拌均匀即可。 3. **使用方法**：将白色乳液涂抹在皮肤上，起到滋润、保湿的作用。 ### 注意事项 1. **安全第一**：在制作过程中，确保所有材料无毒无害，避免误食或接触皮肤。 2. **比例适中**：严格按照材料比例进行调配，以免影响效果。 3. **容器选择**：选择无毒、耐热的容器进行调配，避免污染。 4. **储存方式**：自制白色液体应密封保存，避免长时间暴露在空气中，以免变质。 通过以上方法，您可以在家中轻松自制大量白色液体，既经济实惠，又安全放心。希望本文能为您提供帮助！

 文 | 新质动能，作者｜沐风，编辑｜时楠AI 圈又地震了。就在北京时间 9 月 23 号凌晨，英伟达和 OpenAI，突然扔出了一颗 " 王炸 "：两家公司宣布结成战略合作伙伴，英伟达准备向 OpenAI，投资高达 1000 亿美元。这是黄仁勋有史以来最大手笔。算下来，要用掉 400 万到 500 万块 GPU，几乎等于英伟达今年一整年的出货量。钱投到哪儿？—— 10GW AI 数据中心。这不是一笔普通的融资，这是一场押上整个行业未来的豪赌。黄仁勋准备用相当于英伟达今年全部、去年两倍的 GPU 产量，去武装 OpenAI 一家公司。这场疯狂的交易背后，藏着怎样的盘算？是黄仁勋和奥特曼的 " 兄弟情深 "，还是两个顶级玩家在联手颠覆 AI 圈？这场千亿豪赌，是不是意味着，AI 的下半场已经开打了？一场疯狂的千亿 " 豪赌 "我们先来看看，这笔交易到底有多疯狂。OpenAI 的计划，是未来几年要建一个总功率高达 10 吉瓦（GW）的 AI 数据中心集群。10 吉瓦是什么概念？黄仁勋自己算了笔账：这差不多等于 400 万到 500 万块 GPU。这数字，直接把整个行业都给干沉默了。一家 OpenAI，就要吃掉英伟达全球一年的 GPU 产能。但你以为，这是黄仁勋在 " 为爱发电 " 吗？并不是。这笔钱，最有意思的地方在于它的流向。根据黄仁勋自己在财报电话会上透露的数据，建一个 1 吉瓦的数据中心，成本大概是 500 到 600 亿美元，其中，有 350 亿，是用来买英伟达的芯片和系统的。看懂了吗？这根本就是一场左手倒右手的资本魔术。英伟达名义上投资了 1000 亿美元给 OpenAI，但这些钱，最终会通过 OpenAI 采购 GPU 的方式，大部分又流回了英伟达的口袋。有分析师直接就说了，这对黄仁勋来说，是一个 " 非常良性的循环 "。说白了，这是两个大佬在 " 互刷业绩 "：OpenAI，拿到了梦寐以求的资金和产能保证；而英伟达，则用这笔投资，死死锁定了全球最大、也最重要的 AI 客户。消息一出来，资本市场立马就心领神会了。英伟达的股价，当天一度大涨近 4%，市值冲到了 4.46 万亿美元。奥特曼与黄仁勋的焦虑这场交易，可以说是两个 " 焦虑的男人 "，一拍即合的结果。先说 OpenAI 的奥特曼。说白了，他快被 " 算力焦虑 " 给逼疯了。ChatGPT 每周有 7 亿人要用，这背后，是天文数字般的算力消耗。为了不被算力 " 卡脖子 "，奥特曼这两年，一直在疯狂 " 买买买 "：先是跟甲骨文，签了 3000 亿美元的五年合同；然后从云服务商那里，租了 1000 亿美元的备用服务器；现在，又拉来了英伟达这 1000 亿美元的直接投资。短短几年，承诺的算力支出，就超过了 5000 亿美元。这烧钱的速度，比很多国家的财政支出还猛。为什么要这么烧？算力就是蒸汽机时代的煤炭，电气化时代的电网。没有它，超级智能只是一个空壳子。奥特曼的逻辑非常简单粗暴：研究顶尖 AI，做出用户真正想用的产品。同时，解决前所未有的基础设施挑战。换句话说，模型不是瓶颈，GPU 、能耗才是瓶颈。这也是为什么，OpenAI 敢把一半的收入都砸到算力上。OpenAI 在 2030 年的研发投入 ( 主要是算力成本 ) 接近总收入的 50%。对比一下同行：亚马逊、微软、谷歌的研发占收入 10%-20%；Meta 也就 25%。有人说，这不理性。可在奥特曼看来，不这样烧就永远追不上超级智能。他认为，谁先拥有了最强大的算力基础设施，谁就能第一个训练出超级智能，谁就能定义下一个科技时代。而英伟达的黄仁勋，则用这 1000 亿，为自己的帝国，挖了一条深不见底的 " 护城河 "。他焦虑的是什么？是 AMD 这些竞争对手的追赶，是微软、谷歌这些云厂商，都在搞自研芯片，想摆脱对英伟达的依赖。现在，通过和 OpenAI 的深度绑定，他相当于告诉全世界：别折腾了，通往 AGI 的这条路，已经被我承包了。未来几年，最顶级的 AI 模型，还将在英伟达的芯片上运行。这 1000 亿买来的，是未来几年，英伟达在 AI 芯片领域，不可动摇的霸主地位。巨头上桌，其他人还有得玩吗？就在英伟达和 OpenAI 上演这场 " 世纪豪赌 " 的时候，一个冷酷的现实，也摆在了所有 AI 创业者的面前：大模型 " 炫技 " 的时代，可能已经过去了。金沙江创投的朱啸虎，最近就直言：" 说实话大家都很失望。" 在他看来，GPT-5 的表现，并没有带来质的飞跃，Transformer 架构的潜力，似乎快被挖干了。但这不意味着 AI 没机会了。恰恰相反，当上游的模型技术放缓，真正的机会，才开始向下游的应用层渗透。朱啸虎举了个例子：AI 语音电话，现在已经能做到以假乱真了。AI 生成视频，一旦延迟能压缩到一秒以内，对整个内容行业的冲击，将是颠覆性的。AI 下半场的战争，已经悄然开启。英伟达和 OpenAI 的这笔交易，就是一声号角。它告诉所有人，AI 已经从一个比拼算法的游戏，变成了一个比拼资本、能源和产业链的 " 军备竞赛 "。这对中腰部的创业者来说，意味着什么？意味着，你再也不可能去正面硬刚基础设施了。生存空间，只剩下那些巨头们看不上、或者懒得干的脏活累活。比如，扎进某个垂直行业，用 AI 去优化那些复杂的流程；或者在语音、视频这些具体的应用场景里，做出体验极致的产品。未来的 AI 行业，会越来越像一个分工明确的 " 工地 "：巨头们负责修路、盖楼、建发电厂；而其他的创业者，则负责在这栋楼里，做装修、开小卖部、送外卖。结语英伟达和 OpenAI 的这场千亿豪赌，就是一个 " 分水岭 "。当芯片大战的硝烟散去，真正改变世界的，可能不是那些没有应用场景的 " 超级智能 "，而是那些有刚需的应用。在 AI 的下半场，巨头们负责修高速公路，而其他人，则要在这条路上，找到自己的那辆车，和能到达的目的地。