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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。

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。