由于NVIDIA GPU平行運算適用于人工智能(AI)深度學習,，近年躍升為AI芯片領頭羊，氣勢完全壓過CPU雙雄英特爾(Intel)及超微(AMD),，但隨著擁有靈活彈性的現(xiàn)場可編程閘陣列(FPGA)芯片效能,、功耗及運算能力提升,，重金買下FPGA大廠Altera、全面啟動芯片整合的英特爾,，以及傳出是博通(Broadcom)最新購并對象的賽靈思(Xilinx),，恐將力阻NVIDIA獨大之路，加上Google,、亞馬遜(Amazon)與蘋果(Apple)積極投入芯片開發(fā),，各式ASIC芯片百花齊放，2018年AI芯片激戰(zhàn)可期。

　　AI應用正快速在各領域普及,，未來商機規(guī)模高達數(shù)千億美元,，將帶動新一波產業(yè)革新，吸引各路人馬爭相加碼投資,，握有AI芯片運算技術可望搶先取得AI戰(zhàn)場發(fā)話權，使得AI芯片戰(zhàn)火趨烈,。由目前各路人馬爭相投入芯片平臺開發(fā)與整合來看,，AI戰(zhàn)局暫時由芯片業(yè)者擔綱要角。

　　近年來NVIDIA備受全球市場追捧,，至于英特爾,、超微、高通(Qualcomm),、聯(lián)發(fā)科,、IBM、Google,、蘋果,、Facebook、亞馬遜,、微軟(Microsoft)亦加速AI芯片開發(fā),，各式ASIC芯片業(yè)者也全面崛起。芯片業(yè)者指出,，隨著各式AI芯片運算能力提升,，效能與功耗改善，可滿足更多元AI應用,，NVIDIA雖搶下AI芯片首戰(zhàn)勝利,，但2018年起面臨各路人馬挑戰(zhàn)，優(yōu)勢恐將不再,。

　　芯片業(yè)者表示,，AI殺手級應用并未出現(xiàn)，目前仍難斷定NVIDIA GPU為最適合深度學習的芯片,，現(xiàn)有演算法眾多,，尚未見可滿足所有應用需求的芯片，NVIDIA GPU搶先卡位,，主要憑藉平行運算技術優(yōu)勢及專為AI設計的架構,，并大力開發(fā)各種深度學習軟件、函式庫和工具,，提供較完整的深度學習解決方案,，加速深度神經網(wǎng)絡和訓練效能。

　　英特爾先前因CPU執(zhí)行AI效率不佳而遭到NVIDIA壓制,，后來借由購并策略迅速擴增AI實力,，2015年以167億美元買下FPGA大廠Altera,，借由FPGA運算能力和靈活性彌補CPU缺點，2016年英特爾再購并AI與深度學習業(yè)者Nervana Systems,，2017年又砸下153億美元買下自駕車技術大廠Mobileye,，英特爾AI軟、硬件技術整合效益漸顯,。

　　英特爾新推出的Nervana AI平臺具備多元化優(yōu)勢,，Intel Xeon可擴充產品系列針對持續(xù)演進的AI工作負載，提供高度可擴充運算能力,，并為最密集的深度學習訓練推出代號為Lake Crest的專屬芯片,；Intel Mobileye專為主動式安全自動駕駛等應用所設計的視覺技術；Intel FPGA用以執(zhí)行深度學習推論的可編程加速器,；Intel Movidius的低功耗視覺技術,，讓機器學習得以在多樣化的終端裝置上執(zhí)行。

　　FPGA大廠賽靈思同樣主打耗能低于CPU且能以更快速度執(zhí)行AI運算,，近期在深度學習的神經網(wǎng)絡演算獲得市場支持,，包括百度、亞馬遜都開始使用,，以擴展NVIDIA GPU無法達成的運算任務,，賽靈思FPGA產品獲得不少大廠支持，其并投資大陸深鑒,，強化深度壓縮,、編譯工具鏈及系統(tǒng)層級最佳化機器學習應用領域。

　　另外,，隨著博通購并高通破局,，市場傳出博通看好FPGA技術應用，有可能轉向收購賽靈思,，這也使得入列比特大陸ASIC礦機供應鏈的賽靈思,，再度成為全球焦點。芯片業(yè)者認為,，未來AI戰(zhàn)場將是國際大廠廝殺情勢,，目前孤軍奮戰(zhàn)的賽靈思被收編的機會大。