Tesla CEO Elon Musk en la 2017 sesión del sistema de procesamiento de información neural, dijo Tesla es activamente desde el software, hardware para desarrollar la tecnología de inteligencia artificial, y reveló que Tesla se ha puesto en el desarrollo de chip de inteligencia artificial. Si Musk puede hacer lo que quiere, es probable que suponga una gran amenaza para la posición del mercado de NVIDIA. De acuerdo con el sitio web de abigarrado tonto, NVIDIA primero entró en el mercado AI y tomó la iniciativa. NVIDIA es adepto en el procesamiento paralelo de GPU, que es adecuado para el entrenamiento de sistemas de inteligencia artificial. Los ingresos del centro de datos de NVIDIA han crecido 600% en dos años, y los ingresos totales de la compañía se han duplicado. Sin embargo, el intento de Tesla de desarrollar inteligencia artificial puede no hacer que NVIDIA sea demasiado largo. Tesla en 2016 al ex-ingeniero de virutas de Apple y micro (AMD) Jim Keller. Keller para Apple, es responsable del desarrollo de chip cliente-Made. Musk dijo que Keller para Tesla crear un chip personalizado, será el mejor hardware de inteligencia artificial dedicado del mundo. Por otra parte, la micro-está constantemente tratando de mejorar su propia competitividad en el campo de la inteligencia artificial. Anteriormente, Tesla ha estado trabajando con el micro-desarrollo del chip AI, pero las noticias no han sido confirmadas por ambas partes. En cualquier caso, estos vendedores no quieren que NVIDIA siga disfrutando de las ventajas de un pionero. El alfabeto de Google es uno de los pioneros en el desarrollo de la inteligencia artificial. El TPU (tensor 處理 Unit), publicado en 2016, ha estado en el centro de datos de Google por más de un año. Además, Google es también uno de los clientes a largo plazo de la GPU de NVIDIA. A principios de 2017, Google lanzó la segunda generación de TPU, que fue capaz de realizar entrenamiento e inferencia (inferencia) al mismo tiempo. En el pasado, Google TPU sólo puede participar en la inferencia de inteligencia artificial, por lo que el entrenamiento algoritmo se basa en la GPU de NVIDIA. Después de la introducción de la segunda generación de TPU, Google puede ser capaz de escapar de la influencia de la GPU de NVIDIA. Intel está poniendo la campaña de inteligencia artificial en dos frentes. Intel primero costó 16,7 mil millones dólares para comprar altera, alcanzó tecnología de FPGA, y en 2016 años pasados cerca de 400 millones dólares de los e.e.u.u. para adquirir la nueva compañía Nervana, el desarrollo de la inteligencia artificial viruta de ASIC. Nervana intenta eliminar componentes que no son necesarios para las aplicaciones de AI de la GPU y afirma que esto permitirá que la GPU aumente su potencia computacional a 10 veces el tamaño actual. El desarrollo de la inteligencia artificial sigue en la etapa inicial. Aunque NVIDIA tiene algunas ventajas, no significa que la GPU siempre será el campeón. Tesla está desarrollando chips AI y es sólo uno de los muchos desafíos que se enfrentará NVIDIA.
