तंत्रिका सूचना प्रोसेसिंग सिस्टम सम्मेलन के 2017 में टेस्ला सीईओ एलोन मस्क व्यक्त की, टेस्ला सक्रिय रूप से सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर दोनों तरीकों से कृत्रिम बुद्धि प्रौद्योगिकी के विकास पर शुरू की है, और पता चला है कि टेस्ला कृत्रिम बुद्धि अनुसंधान और विकास के लिए अनुकूलित चिप निवेश किया है। कस्तूरी हैं के रूप में वे कर सकते हैं इच्छा, वास्तव में, बाजार में NVIDIA की स्थिति की संभावना कोई छोटी खतरा का कारण बना। पंचमेल मूर्ख वेब साइट के अनुसार जानकारी दी, NVIDIA पहले बाजार में कदम करने के लिए और कृत्रिम बुद्धि पहल के लिए जिम्मेदार था। NVIDIA GPU कृत्रिम बुद्धि के लिए, अच्छी तरह से अनुकूल समानांतर प्रसंस्करण प्रौद्योगिकी में अच्छा है प्रशिक्षण प्रणाली। NVIDIA के डेटा सेंटर राजस्व इसलिए दो साल में 600% की वृद्धि हुई, कंपनी के कुल राजस्व भी डबल विकास, कृत्रिम बुद्धि के विकास प्राप्त करते हैं। हालांकि, महत्वाकांक्षा टेस्ला, NVIDIA गुलाबों का एक बिस्तर भी लंबे समय के लिए नहीं कर सकता है। टेस्ला के लिए 2016 पूर्व एप्पल (Apple) और उन्नत माइक्रो डिवाइसेस की भर्ती के लिए (एएमडी) चिप इंजीनियर जिम केलर। केलर, जबकि एप्पल, उन्नत माइक्रो डिवाइसेस के लिए खेल, चिप कस्टम विकास के लिए जिम्मेदार है। कस्तूरी व्यक्त की, टेस्ला के लिए केलर अनुकूलित का निर्माण करने के चिप की है, यह दुनिया का सबसे अच्छा कृत्रिम बुद्धि समर्पित हार्डवेयर हो जाएगा। दूसरी ओर, उन्नत माइक्रो डिवाइसेस लगातार कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र में उनके प्रतिस्पर्धा के उन्नयन के लिए कोशिश कर रहे हैं यह पहले आया था के बाद, टेस्ला और एएमडी संयुक्त रूप से कृत्रिम बुद्धि चिप का विकास किया है, लेकिन समाचार में सफल नहीं हो गया है दोनों पक्षों की पुष्टि की। किसी भी मामले में, इन कंपनियों NVIDIA प्रथम प्रस्तावक लाभ का आनंद ले रहे जारी रखने के लिए नहीं करना चाहती। कृत्रिम बुद्धि के वर्णमाला गूगल के विकास अग्रदूतों में से एक है। 2016 प्रकाशित TPU (टेन्सर प्रोसेसिंग यूनिट) गूगल डेटा केंद्रों में एक वर्ष से अधिक के लिए सक्रिय है। साथ-साथ Google NVIDIA GPU की दीर्घकालिक ग्राहकों से एक है। जल्दी 2017 में, गूगल का शुभारंभ प्रशिक्षण तर्क के साथ एक साथ किया जा सकता है (अनुमान ) दूसरी पीढ़ी के TPU। केवल अतीत में, गूगल TPU कृत्रिम बुद्धि अनुमान है, इसलिए प्रशिक्षण के एल्गोरिदम NVIDIA GPU पर भरोसा करने के लिए आवश्यक हैं। दूसरी पीढ़ी TPU के शुभारंभ के बाद, गूगल इस NVIDIA GPU-इंटेल से छुटकारा पाने के लिए सक्षम (हो सकता है इंटेल) यह इस लड़ाई में दो मोर्चों कृत्रिम बुद्धि से डाल दिया है। पहले, इंटेल 16.7 अरब $ खर्च Altera, बनाया FPGA प्रौद्योगिकी खरीदने के लिए, अन्य 2016 में स्टार्टअप Nervana के बारे में $ 400 मिलियन अधिग्रहण बिताया है, कृत्रिम बुद्धि के विकास के लिए समर्पित एएसआईसी चिप। कृत्रिम बुद्धि अनुप्रयोगों में इस्तेमाल घटकों को दूर करने के Nervana प्रयास GPU से की जरूरत है, और घोषित तो GPU कंप्यूटिंग शक्ति उन्नयन सक्षम हो जाएगा वर्तमान में 10 बार। कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र में विकास अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में है। हालांकि NVIDIA महारत हासिल ㄧ कुछ लाभ, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि GPU विकास के तहत शीर्ष। टेस्ला कृत्रिम बुद्धि चिप होकर निकले हैं, यह केवल NVIDIA की सतह है कई चुनौती देने में से एक।
