Tesla CEO in der 2017-Sitzung der neuronalen Informationsverarbeitung System, sagte Tesla ist aktiv von der Software, Hardware, um künstliche Intelligenz Technologie zu entwickeln, und ergab, dass Tesla in die Entwicklung der künstlichen Intelligenz Chip gesetzt wurde. Wenn Moschus tun kann, was es will, ist es wahrscheinlich eine große Bedrohung für die Marktposition von NVIDIA darstellen. Nach der bunten Narren-Website, NVIDIA erste trat in den AI-Markt und nahm die Initiative. NVIDIA ist geschickt bei Parallelverarbeitung von GPU, die für die Ausbildung von künstlichen Intelligenz Systemen geeignet ist. Der Umsatz des Rechenzentrums von NVIDIA ist in zwei Jahren 600% gestiegen, und der Gesamtumsatz des Unternehmens wurde verdoppelt. Doch Teslas Versuch, künstliche Intelligenz zu entwickeln, kann Nvidia nicht zu lang machen. Tesla in 2016 an den ehemaligen Apple und Micro (AMD) Chip-Ingenieur Jim Keller. Keller für Apple, ist verantwortlich für die Entwicklung von Kunden gefertigten Chip. Moschus sagte, dass Keller für Tesla zu einem kundenspezifischen Chip zu schaffen, wird die weltweit beste künstliche Intelligenz dedizierte Hardware. Auf der anderen Seite, die Micro-ist ständig bemüht, seine eigene Wettbewerbsfähigkeit im Bereich der künstlichen Intelligenz zu verbessern. Früher hat Tesla mit der Mikro-Entwicklung von AI Chip gearbeitet, aber die Nachricht wurde nicht von beiden Seiten bestätigt. In jedem Fall wollen diese Anbieter nicht, dass NVIDIA weiterhin die Vorteile eines Pioniers genießen. Alphabet es Google ist einer der Pioniere in der Entwicklung der künstlichen Intelligenz. Die TPU (Tensor 處理 Unit), veröffentlicht in 2016, ist seit mehr als einem Jahr im Google-Rechenzentrum. Außerdem ist Google auch einer der langfristigen Kunden der NVIDIA GPU. In frühen 2017, startete Google die zweite Generation von TPU, die in der Lage, Ausbildung und Rückschluss (Schlussfolgerung) zur gleichen Zeit durchzuführen war. In der Vergangenheit kann Google TPU nur in der künstlichen Intelligenz Inferenz engagieren, so dass der Algorithmus Training stützt sich auf die NVIDIA GPU. Nach der Einführung der zweiten Generation von TPU, kann Google in der Lage sein, den Einfluss der NVIDIA GPU zu entkommen. Intel setzt die künstliche Intelligenz Kampagne an zwei Fronten. Intel erste Kosten 16,7 Milliarden Dollar zu kaufen Altera, erreicht FPGA-Technologie, und in 2016 Jahren verbrachte etwa 400 Millionen US-Dollar, um neue Firma Nervana, die Entwicklung der künstlichen Intelligenz ASIC-Chip. Nervana versucht, Komponenten zu entfernen, die nicht für AI-Anwendungen aus der GPU erforderlich sind und behauptet, dass dies die GPU ihre Rechenleistung auf 10 Mal die aktuelle Größe erhöhen kann. Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz ist noch in der Anfangsphase. Während NVIDIA hat ein paar Vorteile, bedeutet dies nicht, dass die GPU wird immer der Champion. Tesla entwickelt AI-Chips und ist nur einer der vielen Herausforderer, dass NVIDIA Gesicht wird.
