亚马逊(Amazon)创办人Jeff Bezos日前在公开会议上宣告，现在是人工智能(AI)应用的黄金时代，是人工智能复兴时期，声称电脑运算已经准备改变所有的商业模式。事实上，现在人工智能幕前幕后都战况激烈，Nvidia、Intel、Google等大厂在芯片领域也都虎视眈眈。

MIT报导，Nvidia为游戏和图形制作使用的绘图芯片，过去几年促成许多机器学习的突破性应用，大幅推升企业利润和股价，但未来的路可能不会这么顺遂，因为几家芯片龙头都在主打新产品可加速人工智能应用，连软件大厂也都在自己打造适合自家软件的硬件核心。

由于保险和金融等许多行业的公司，正在投资机器学习基础设施，因此Google、亚马逊和微软都认定，未来许多企业会向他们购买人工智能软件，因此在硬件上也必须砸大钱来支持软件运作。

报导认为，Nvidia占有人工智能芯片市场优势是运气好，因为电脑图形所需的基本数学运算，与被称为人工神经网络的机器学习方法相同。从2012年开始，研究人员发现，将新技术置于这种技术之上，绘图芯片可让软件在解释图像或语音等任务上变得聪明很多。

随着人工智能市场成长，Nvidia已经调整芯片设计以支持神经网络，本周宣布的新V100芯片是这一努力的顶峰，并具有专门用于加速深入学习数学的新核心。Nvidia强调其电力和能源效率将有助于企业或云供应商大幅提升使用人工智能的能力，声称“可以将数据中心的吞吐量提高15倍，而不必建立新的数据中心。”

而Nvidia的新竞争对手认为，他们可以直接为加速处理人工智能软件的硬件运算能力与效率来从头设计芯片，而不是调整绘图芯片技术。例如英特尔去年购并Nervana之后，承诺今年会发布深度学习芯片。英特尔花了167亿美元购并全球可程序逻辑(FPGA)芯片制造商拓朗半导体(Altera)，准备藉FPGA技术发布加速深度学习的产品。

微软也是以FPGA为机器学习软件提供动力，并将其做为云端平台Azure的核心部分。Google也在去年夏天表示已经在使用内部开发，为人工智能订制的芯片TPU，去年已经替AlphaGo赢得棋盘游戏冠胜利，Google表示不会出售TPU，但使用Google云服务企业将会获得TPU的电力和能源效率的好处。

打造Google芯片的几名工程师已经离职，成立一家拥有1千万美元资金的创业公司Groq，打造专门的机器学习芯片。其他类似的新创公司包括Wave Computing，表示其产品已经在客户测试阶段。

不过Nvidia CEO黄仁勋趁机批评竞争对手的技术，他说如Google的TPU这种的自定义芯片的灵活性不够，无法在不同种类的神经网络上达到同样运算水准，认为这是一个重大缺点，而像微软与英特尔所青睐FPGA则是太耗能。

黄仁勋声称Nvidia正在为深度学习创造最有成效的平台，且现在已经比竞争对手更快到达技术甜蜜点，但其他竞争厂商今年也将在人工智能芯片上有大动作，这一战场势必将受到市场密切关注。