NVIDIA的图形加速器芯片是非常成功的产品, 近年来并成为极具优势的深度学习加速器(Deep Learning Accelerator; DLA), 运用于执行深度学习人工智能(Artificial Intelligence; AI)软件, 大幅拓展其应用范畴. NVIDIA决定将极有价值的DLA芯片设计开源(Open Source)化, 此举可能将有助于NVIDIA提升市场影响力, 促进其他相关产品销售, 并避免竞争厂商独占市场. 根据EDGYLABS报导, DLA是NVIDIA极有价值的资产, DLA芯片的用途广泛, 包括物联网(Internet of Things; IoT)装置, 各种机器人(Robot)及自驾车(Self-driving Car), 以及工业4.0(Industry 4.0)的应用, 是许多新AI系统不可或缺的元件. 不过市场上竞争者众, 而NVIDIA舍弃短期的芯片销售利益, 策略上选择开源化DLA芯片设计, 不仅可能是一着绝妙好棋, 或许也同时保障了第三方深度学习技术开发者的未来发展. 由于Linux一开始便是以开源软件的方式提供给大众, 因此得以在全球被广泛采用, 而Linux的发展经验也显示, 竞争强调的是短期获益, 合作则有利于长期目标. AI的市场潜力极大, 可能的用途包罗万象, 而每一种用途都有对应的专门硬件, 因此未来装置的种类与数量将非常庞大, 例如大陆正积极因应其中国制造(Made in China)措施而提高自动化程度, NVIDIA认为仅IoT装置的数量可能就高达数千亿. 所以NVIDIA要在这么多的市场竞争或满足所有需求, 绝对是力有未逮. 而借着提供开源的DLA设计, NVIDIA应该是期待未来有需求的公司, 可能会比较愿意选择可免费使用的DLA设计, 而非付费购买竞争者的产品. 再者, 随着AI的应用日益广泛, 或许也将有助于促进NVIDIA其他产品的销售. 此外, 开源的DLA设计运用越普及, NVIDIA在业界及市场的占比与影响力也将水涨船高. 美国密西根州立大学(Michigan State University)教授认为, 提供开源DLA设计是非常聪明的策略, 不仅能削弱竞争者行销专属深度学习芯片设计的努力, 也可避免其他厂商独占市场, 甚至可能让NVIDIA在深度学习的影响力更加无远弗届. 此外, 采用开源DLA设计的公司不至于进行大幅修改, 因此最后完成的设计, 便极有可能与NVIDIA的软件工具及其他硬件维持相容.
