近日,OpenAI 在其 ChatGPT 平台上推出了全新升级的图像生成功能,吸引了大量用户的关注与使用。然而,这一火爆的功能也让 OpenAI 面临了一些新挑战。OpenAI 的创始人 Sam Altman 透露,由于需求激增,公司的 GPU 算力几乎不堪重负,他形象地表示 “GPU 冒烟了”,这迫使他们在一定程度上对图像生成功能引入速率限制。

新功能 “Images in ChatGPT” 是基于 GPT-4o 模型开发的,用户可以通过简单的自然语言指令生成和编辑图片,并进行多轮迭代优化。这一功能的推出,标志着 ChatGPT 在文本、图像、代码等多模态能力上的深入整合,成为了一个真正的全能智能体。用户只需轻松输入指令,就能将普通的照片转化为吉卜力风格的艺术作品,这种便利性迅速引发了广泛的热潮。

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不过,随着用户数量的激增,OpenAI 意识到原定的向所有用户推广这一功能的计划需要延后,特别是对免费用户的开放时间。Altman 表示,尽管他们拥有强大的 GPU 资源,但处理如此庞大的请求量还是显得力不从心。

图像生成的过程要求 AI 逐像素计算,这需要大量的计算资源。为了解决 GPU 算力的瓶颈,OpenAI 正在探索两条主要路径:一是提升 GPU 的性能,二是通过算法优化提高 AI 模型的效率。这其中,后者希望通过改进算法,使得相同的计算资源能够处理更多任务,从而更高效地使用现有资源。

值得注意的是,OpenAI 背后的 GPU 储备是业内顶尖的,微软作为主要投资者,为 OpenAI 提供了强有力的支持,购入了大量的英伟达 Hopper 芯片,使其在算力方面占据了竞争优势。尽管如此,AI 应用对算力的需求依然巨大,行业对技术迭代和资源利用效率的呼声也在不断增强。

OpenAI 在多模态技术的发展中,正面临着资源与需求之间的平衡挑战。