今日行业协会传达最新政策,B大与小:探讨尺寸差异带来的好处
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在日常生活中,我们常常会遇到大小不一的物品,从宏观的宇宙到微观的原子,大小都是影响事物性质和功能的重要因素。今天,我们就来探讨一下B大与小在各个领域带来的好处。 首先,从建筑设计角度来看,大型建筑往往具有更强的实用性。例如,大型购物中心、办公楼和体育馆等,它们可以容纳更多的人流、物流和信息流,提高社会资源的利用效率。大型建筑在满足人们生活和工作需求的同时,还能带动周边地区的经济发展,创造更多的就业机会。此外,大型建筑在举办大型活动、展览和赛事等方面具有得天独厚的优势。 然而,小型建筑同样具有其独特的优势。首先,小型建筑在节能环保方面具有明显优势。由于体积较小,小型建筑在建造、使用和维护过程中所需的能源和材料相对较少,有助于降低碳排放,保护环境。其次,小型建筑在适应复杂地形和空间限制方面具有优势。在一些地形复杂、空间狭小的地区,小型建筑可以更好地融入环境,减少对自然景观的破坏。此外,小型建筑在社区建设、家庭住宅等方面具有更高的灵活性,能够满足不同人群的需求。 在工业领域,大型设备往往具有更高的生产效率。例如,大型生产线、大型机器和大型运输工具等,它们可以完成更多的生产任务,提高生产效率。大型设备在满足大规模生产需求的同时,还能降低单位产品的生产成本,提高企业的竞争力。 然而,小型设备同样具有其独特的优势。首先,小型设备在操作和维护方面更加便捷。由于体积较小,小型设备在安装、调试和维修过程中更加方便,降低了企业的运营成本。其次,小型设备在适应特殊环境和任务方面具有优势。在一些特殊领域,如航空航天、深海探测等,小型设备可以更好地适应复杂环境,完成特定任务。 在科技领域,大型科研项目往往具有更高的创新性和突破性。例如,大型科研项目在推动科技进步、解决重大科学问题方面具有重要作用。大型科研项目可以吸引更多的科研人才,促进学术交流和合作,提高我国在国际科技领域的地位。 然而,小型科研项目同样具有其独特的优势。首先,小型科研项目在创新速度和灵活性方面具有优势。由于规模较小,小型科研项目可以更快地调整研究方向,适应市场需求。其次,小型科研项目在人才培养和科技创新方面具有重要作用。小型科研项目可以为科研人员提供更多实践机会,培养创新精神和实践能力。 总之,B大与小在各个领域都具有一定的优势。在追求大型化、规模化的同时,我们也要关注小型化、个性化的需求。只有充分发挥B大与小各自的优势,才能推动社会经济的持续发展,满足人民群众日益增长的美好生活需要。
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。