从GPT的图像模型，到巨量的推理需求（3月28日）

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A streamlined info flow 从这里开始聊 ， Sam Altman在X上面说自家的图像模型太受欢迎， 导致GPU过载（原话是，“GPUs are melting”...GPU快烧融化了） ；需要限制使用次数来应对推理的需求。 这要是放在半年，一年前，整个芯片/算力链应该狂升；但是市场却仍然在讨论微软减单，英伟达中国（FT的那篇报道）； 市场现在很熊， 好消息不怎么升，坏消息（就算是谣言）狂跌 。 不过我们先退一步，不聊市场， 聊聊GPT图像模型带来了什么样的叙事变化 。 GPT图像模型带来的叙事变化 1/  AI图像生成不是新的东西（不过这次OAI用了auto-regressive vs 之前大家用的diffusion）。 不过AI图像生成，从概念到大规模应用需要突破一些门槛。 第一个门槛是prompt ，提示词不能太复杂，让普通用户通过一系列“半编程语言式”的提示词去改图，不现实也很低效； 第二个是门槛是效 ………………………………