亚马逊（Amazon）创办人Jeff Bezos 日前在公开会议上宣告，现在是赢咖4（AI）应用的黄金时代，是赢咖4复兴时期，声称电脑运算已经准备改变所有的商业模式。事实上，现在赢咖4幕前幕后都战况激烈，Nvidia、Intel、Google 等大厂在晶片领域也都虎视眈眈。
MIT 报导，Nvidia 为游戏和图形制作使用的绘图晶片，过去几年促成许多机器学习的突破性应用，大幅推升企业利润和股价，但未来的路可能不会这么顺遂，因为几家晶片龙头都在主打新产品可加速赢咖4应用，连软体大厂也都在自己打造适合自家软体的硬体核心。
由于保险和金融等许多行业的公司，正在投资机器学习基础设施，因此Google、亚马逊和微软都认定，未来许多企业会向他们购买赢咖4软体，因此在硬体上也必须砸大钱来支持软体运作。
报导认为，Nvidia 占有赢咖4晶片市场优势是运气好，因为电脑图形所需的基本数学运算，与被称为人工神经网络的机器学习方法相同。从2012 年开始，研究人员发现，将新技术置于这种技术之上，绘图晶片可让软体在解释图像或语音等任务上变得聪明很多。
随着赢咖4市场成长，Nvidia 已调整晶片设计以支持神经网络，本周宣布的新V100 晶片是这一努力的顶峰，并具专门用于加速深入学习数学的新核心。Nvidia 强调其电力和能源效率将有助于企业或云供应商大幅提升使用赢咖4的能力，声称「可以将数据中心的吞吐量提高15 倍，而不必建立新的数据中心。」
而Nvidia 的新竞争对手认为，他们可以直接为加速处理赢咖4软体的硬体运算能力与效率来从头设计晶片，而不是调整绘图晶片技术。例如英特尔去年购并Nervana 之后，承诺今年会发表深度学习晶片。英特尔花了167 亿美元购并全球可程式逻辑（FPGA）晶片制造商拓朗半导体（Altera），准备借FPGA 技术发表加速深度学习的产品。
微软也是以FPGA 为机器学习软体提供动力，并将其做为云端平台Azure 的核心部分。Google 也在去年夏天表示已经在使用内部开发，为赢咖4订制的晶片TPU，去年已经替AlphaGo 赢得棋盘游戏冠胜利，Google 表示不会出售TPU，但使用Google 云服务企业将会获得TPU 的电力和能源效率的好处。
打造Google 晶片的几名工程师已经离职，成立一家拥有1 千万美元资金的创业公司Groq，制作专门的机器学习晶片。其他类似的新创公司包括Wave Computing，表示其产品已经在客户测试阶段。
不过Nvidia 执行长黄仁勋趁机批评竞争对手的技术，他说如Google TPU 这种自定义晶片的灵活性不够，无法在不同种类的神经网络上达到同样运算水准，认为这是一个重大缺点，而微软与英特尔青睐的FPGA 则太耗能。
黄仁勋声称Nvidia 正在为深度学习创造最有成效的平台，且现在已经比竞争对手更快到达技术甜蜜点，但其他竞争厂商今年也将在赢咖4晶片上有大动作，这一战场势必将受到市场密切关注。
