3月27日，AI芯片教父黄仁勋在GTC大会（英伟达GPU技术大会）上进行了演讲，发布了新款QuadroGV100 GPU和DGX-2超级计算机，以及英伟达最新在AI计算和自动驾驶上的进展。
有趣的是，在去年的GTC大会，同样以AI为核心，英伟达发布了一系列芯片产品和解决方案，股价大涨17%；而就在今年发布会之后的几小时里，纽约股市英伟达报收225.52美元，直降7.5%。
一样的故事，不同的结局，难道英伟达的AI芯片生意要凉了？
生在最好的时代，面临最大的挑战
业界曾有很多人表示，英伟达在这两年的爆发，真的就像被从天而降的馅饼砸到了脸。
上世纪60年代，Intel从专用芯片转向通用型芯片——也就是我们熟知的CPU（中央处理器），从而一跃成为了芯片领域的老大哥。
不过在AI技术逐渐发展成熟的过程中，人们发现CPU对于大数据的处理能力较差，效率和消耗上都完成不了机器学习技术对算力的要求，专用AI芯片需求持续走高。于是当开发人员发现GPU（图像处理器）的并行计算架构可以加速深度学习培训过程时，长期致力于图像处理器领域的英伟达迎来了春天。
从2015年到现在，英伟达的股价已经从每股20美元上升到了每股200美元以上，十倍的增长一方面来源于市场的快速增长，另一方面也来源于投资者对于未来趋势的信心。
然而，利润的血腥味必然会引来更多的猎食者。
谷歌是英伟达GPU最大的客户，据说占到英伟达1/3的市场。2016年，谷歌对外开源了自己的深度学习框架TensorFlow，这降低了深度学习的门槛，同时也为英伟达带来了新的用户。
不过，在2017年，谷歌发布了两代TPU，这是一种专门针对深度学习框架TensorFlow进行优化的AI芯片。尽管谷歌表示TPU不会对外销售，但其一旦形成了垄断的生态优势，同样对英伟达形成巨大威胁。
无独有偶，传统芯片巨头英特尔尽管在AI芯片行业萌发阶段，错过了第一波机会，但随后的跟进战略可以说是重拳出击，它先后买下Nervana 、Movidius、 Altera、以及Mobileye，总收购金额超过300亿美元。在目前基于X86（一种采用复杂指令架构的服务器）的生态圈中，IT领域的基础设施是完全“生长“在英特尔制造的沃土中的，不难想象当英特尔完成转身后将产生多大的能量。
而以微软和亚马逊为代表的云计算服务商同样在为AI计算力进行升级，分别在自家的云端和数据中心中加入了FPGA应用，提升相关解决方案的处理速度。
如果用一个词来形容英伟达所面临的AI芯片之战，那就是““神仙打架”。
国内AI芯片初创公司，群强环伺之下弯道超车
尽管上有神仙打架，我们依然能看到层出不穷的国内AI芯片公司在芯片赛道上发力。
中科寒武纪代表了其中一派，寒武纪副总裁钱诚认为，人工智能必然会出现一种重量级的应用，硬件就必然要标准化、通用化。因此标准化、通用化的智能芯片代表着未来。
