国外科技巨头的AI战略布局及技术现状
基于传统 PC GPU业务渐于饱和、及对AI潜在市场强烈看好，NVIDIA正积极谋求战略转型。2015 年 Q1已不再提及传统PC GPU 业务，并将战略重点投向游戏、专业工作站、数据中心和汽车电子等四大市场，NVIDIAGPU 芯片目前在虚拟现实、人工智能和无人驾驶汽车等领域位于重要中心。2016 年Q2 ，NVIDIA 实现 营收高达14.3 亿美元，同比上年增长24% ，同比 2016年Q1增长9% ， 这主要是受游戏、数据中心及专业虚拟化、Tegra无人驾驶系等产品强劲需求驱动。AI芯片市场需求旺盛，呈现爆发增长态势。
与CPU相比，GPU 具有数以千计的计算核心，及强大、高效并行计算能力， 可实现 10-100倍应用吞吐量，特别适用于AI 海量训练数据情形。目前深度学习解决方案几乎完全依赖 NVIDIA GPU。根据艾瑞咨询，2020年全球AI 市场规模达1190 亿元，市场潜力巨大。据机构预测，硬件市场占AI市场份额将达30%。此外，NVIDIA还专门设计了全球首款针对深度学习的GPU架构(Pascal 架构) 。
AI领域，NVIDIA不想做单纯的硬件或者软件厂商，致力于打造于基于AI平台化公司，构建端到端的深度学习平台。NVIDIA CEO黄仁勋表示，未来NVIDIA 将是基于人工 智能平台化的公司，业务将涵盖智慧城市、交通、超级运算等领域。
NVIDIA在AI 和自动驾驶领域，形成了以Tesla P100 和 和 DGX-1 为核心的训练体系，以 P4/P40 和Tensor-RT 为核心的数据中心推理体系， 及以Jetson TX1 与Jetpack 2.3、 DRIVEPX 2与Driveworks 为核心的智能设备体系。NVIDIA 在上述领域从硬软件到解决方案 上都进行了全面布局，构建了端到端的深度学习平台。
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