神経情報処理システム会議の2017年テスラCEOイーロン・マスクはテスラが積極的に、ソフトウェアとハードウェアの両方の方法をからの人工知能技術の開発に着手され、表現され、テスラは、人工知能の研究開発のカスタマイズされたチップを投資していることを明らかにした。ムスクかのように彼らができます市場におけるNVIDIAの位置にありそうなのは小さな脅威が発生することはありません、確かに、願っています。モトリー・フールのウェブサイトによると報告し、NVIDIAが最初に市場にステップすると人工知能がイニシアティブを占めていました。NVIDIA GPUは並列処理技術で人工知能のため、十分に適して良いですトレーニングシステム。NVIDIAのデータセンターの売上高は、したがって、会社全体の収益はまた、二重の成長を受け、2年間で600％増加した。人工知能のしかし、開発、野心テスラ、NVIDIAが長すぎるためにバラのベッドを加えることはできません。テスラへアップル、アドバンスト・マイクロ・デバイスのために遊んでいる間、チップはカスタム開発を担当して元Apple（アップル）とアドバンスト・マイクロ・デバイス（AMD）のチップエンジニアジム・ケラー。ケラーを募集する。ムスクが発現し、テスラのためのケラーをカスタマイズ構築するために2016チップの、それは世界最高の人工知能専用のハードウェアになります。一方、アドバンスト・マイクロ・デバイスは、常に人工知能の分野で競争力をアップグレードしようとしていますそれは前に来た後、テスラとAMDは共同で人工知能チップを開発しているが、ニュースはまだ双方が確認し達成していない。いずれにせよ、これらの企業は、NVIDIAは最初の先行者利益を享受し続けることを望んでいない。人工知能のアルファベットGoogleの開発を先駆者の一人。2016年、TPU（テンソル演算処理装置）、公開は、Googleのデータセンターで年以上活動している。加えて、GoogleはNVIDIA GPUの長期的な顧客の一つである。初期の2017年に、Googleはトレーニングを開始しました推論と同時に行うことができます（推論）第二世代のTPUを。過去だけで、GoogleのTPU人工知能推論、そのための訓練のアルゴリズムは、NVIDIA GPUに依存する必要があるが。第二世代のTPUの打ち上げ後、GoogleはこのNVIDIA GPU-インテル（インテル）を取り除くことができるかもしれませんそれは2つの面の人工知能からこの戦いに置かれている。まず、インテルはアルテラ、製FPGAテクノロジを買うために$ 16.7億費やし、他は2016年に立ち上げナバナのおよそ$ 400百万買収を費やしてきた、人工知能の開発は、ASIC専用しますNervanaはGPUから人工知能アプリケーションに必要のないコンポーネントを削除しようとしており、GPUコンピューティングのパワーが向上すると主張している現在の10倍NVIDIAはㄧいくつかの利点を習得しますが。人工知能の分野での開発は。まだ始まったばかりであるが、それはGPUが上に出てきたという意味ではありません。開発中のテスラ人工知能チップは、NVIDIAの表面のみです多くの挑戦者の1人。
