由于NVIDIA GPU平行運算適用于人工智能(AI)深度學習，近年躍升為AI芯片領頭羊，氣勢完全壓過CPU雙雄英特爾(Intel)及超微(AMD)，但隨著擁有靈活彈性的現場可編程閘陣列(FPGA)芯片效能、功耗及運算能力提升，重金買下FPGA大廠Altera、全面啟動芯片整合的英特爾，以及傳出是博通(Broadcom)最新購并對象的賽靈思(Xilinx)，恐將力阻NVIDIA獨大之路，加上Google、亞馬遜(Amazon)與蘋果(Apple)積極投入芯片開發，各式ASIC芯片百花齊放，2018年AI芯片激戰可期。

　　AI應用正快速在各領域普及，未來商機規模高達數千億美元，將帶動新一波產業革新，吸引各路人馬爭相加碼投資，握有AI芯片運算技術可望搶先取得AI戰場發話權，使得AI芯片戰火趨烈。由目前各路人馬爭相投入芯片平臺開發與整合來看，AI戰局暫時由芯片業者擔綱要角。

　　近年來NVIDIA備受全球市場追捧，至于英特爾、超微、高通(Qualcomm)、聯發科、IBM、Google、蘋果、Facebook、亞馬遜、微軟(Microsoft)亦加速AI芯片開發，各式ASIC芯片業者也全面崛起。芯片業者指出，隨著各式AI芯片運算能力提升，效能與功耗改善，可滿足更多元AI應用，NVIDIA雖搶下AI芯片首戰勝利，但2018年起面臨各路人馬挑戰，優勢恐將不再。

　　芯片業者表示，AI殺手級應用并未出現，目前仍難斷定NVIDIA GPU為最適合深度學習的芯片，現有演算法眾多，尚未見可滿足所有應用需求的芯片，NVIDIA GPU搶先卡位，主要憑藉平行運算技術優勢及專為AI設計的架構，并大力開發各種深度學習軟件、函式庫和工具，提供較完整的深度學習解決方案，加速深度神經網絡和訓練效能。

　　英特爾先前因CPU執行AI效率不佳而遭到NVIDIA壓制，后來借由購并策略迅速擴增AI實力，2015年以167億美元買下FPGA大廠Altera，借由FPGA運算能力和靈活性彌補CPU缺點，2016年英特爾再購并AI與深度學習業者Nervana Systems，2017年又砸下153億美元買下自駕車技術大廠Mobileye，英特爾AI軟、硬件技術整合效益漸顯。

　　英特爾新推出的Nervana AI平臺具備多元化優勢，Intel Xeon可擴充產品系列針對持續演進的AI工作負載，提供高度可擴充運算能力，并為最密集的深度學習訓練推出代號為Lake Crest的專屬芯片；Intel Mobileye專為主動式安全自動駕駛等應用所設計的視覺技術；Intel FPGA用以執行深度學習推論的可編程加速器；Intel Movidius的低功耗視覺技術，讓機器學習得以在多樣化的終端裝置上執行。

　　FPGA大廠賽靈思同樣主打耗能低于CPU且能以更快速度執行AI運算，近期在深度學習的神經網絡演算獲得市場支持，包括百度、亞馬遜都開始使用，以擴展NVIDIA GPU無法達成的運算任務，賽靈思FPGA產品獲得不少大廠支持，其并投資大陸深鑒，強化深度壓縮、編譯工具鏈及系統層級最佳化機器學習應用領域。

　　另外，隨著博通購并高通破局，市場傳出博通看好FPGA技術應用，有可能轉向收購賽靈思，這也使得入列比特大陸ASIC礦機供應鏈的賽靈思，再度成為全球焦點。芯片業者認為，未來AI戰場將是國際大廠廝殺情勢，目前孤軍奮戰的賽靈思被收編的機會大。