Sora 为什么比 Codex 更难通过调度优化来降低算力成本？
因为 Sora 的视频生成是连续且独占的算力密集任务，每一轮 diffusion 都要处理一整块新的时空 latent，难以通过缓存历史大幅摊薄；而 Codex 的任务被拆成可暂停、可交错的多个阶段，可通过缓存、batching 和工具等待让 GPU 服务于更多并发任务。
Sora 为什么输给 Codex？
资讯摘要
作者丨 郑佳美 编辑丨岑 峰  
AI 摘要
文章从算力调度角度分析 OpenAI 为何将资源从 Sora 转向 Codex。Sora 视频生成是连续且独占 GPU 的负载，难以通过缓存和批处理摊薄成本；Codex 作为编程 Agent 将任务拆成可交错阶段，借助 KV cache、continuous batching 和工具等待提升 GPU 复用率，因此新增算力更能转化为并行工作量。
AI 问答
为什么 Codex 虽同样昂贵却更容易获得新增 GPU？
因为 Codex 的 Agent 任务在 GPU、CPU、工具环境之间移动，大量时间在等待工具或执行外部操作，scheduler 可以把这些碎片化阶段交错共享同一批 GPU，使一小时 GPU 支撑更长的 Agent 工作时间，新增算力能更快转化为并行工作量。
文章提到的 workload architecture 是什么意思？
指任务的计算负载形状和调度特性，决定了算力是否可被拆分、复用和交错，从而影响产品的扩张速度。
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