人工智能兴起的这几年，原本已在GPU领域舒舒服服吊打竞争对手的英伟达，突然发现了能够消耗GPU强大并行计算能力的新方法。源自图形计算本身需求的GPGPU并不能带来广泛的深入社会生活各个领域的影响力，但人工智能不同。无论是各类厂商刻意的把自动化和远程控制按上智能的名头，还是Google深度安利的机器学习/深度学习，人工智能已经深入人心。
GPU的超级并行性以及单精运算的结构，天然就是AI计算的料，于是乘上AI东风的英伟达价值成倍成倍地增长，Computex期间再创新高，股价一度超过265美元，而整体市值更是超过IBM这样的蓝色巨人，AI盛况空前。虽然Google表示将自行开发新一代TPU产品，，但是明眼人都知道，Google的TPU就是英伟达带加工的马甲。而就算不为Google这样的海量数据处理需求提..品，黄仁勋的特斯拉（Tesla）可要比马斯克的特斯拉跑得疯多了！
当着数百媒体人，黄仁勋不厌其烦地细数着台面上每款产品的特性和用途。无人会否认，英伟达股票的持续翻红，与前景无限的AI关系密切，但是现实是另一个结果，其超过60%的营收，来自最为人所熟知的GeForce游戏业务，而与AI相关的业务收入只有前者的几分之一。要知道，GeForce 10系列上市已经两年时间了，相比英特尔的"挤牙膏"，英伟达连牙膏都懒得挤，一代产品不降价还能被持续抢破头，游戏的火爆和挖矿的火爆，哪个都能让它躺着收钱。
然而，英伟达还在不断地加大AI相关产品的投入，从研发、产品到市场，一刻都没有停止过。这样全力以赴，它还能跑得更快些吗？
Computex上，黄仁勋再次带来了全线AI计算的硬件新品，上至被两块Xeon CPU串联起16块Tesla V100组成的"最大GPU"HGX-2、一体型计算主机DGX-2/DGX-STATION，下至集成数十个核心的Jetson Xavier..（包括了1个Volta Tensor Core GPU、1个8核ARM64 CPU、2个NVDLA深度学习加速器、1个图像处理器、1个视觉处理器和1个视频处理器）为机器人提供大脑，以及满足5级自动驾驶需求的DRIVE XAVIER/PEGASUS，无不密切围绕热门的AI领域开发。
诚然，当然的英伟达借十余年在GPU领域的霸主地位顺理成章地快速切入了AI硬件领域，并且赢者通吃，拿下了自动驾驶、机器学习等多个领域。
然而，卧榻之侧，岂容他人鼾睡。让所有人都眼红是一种成就，但也是一种风险，当英伟达红得发紫的时候，它原本的客户以及竞争对手也都没闲着，新的更大的挑战就在那不远的地方。
5月中，在Google I/O大会上，Google宣布将推出为特别优化了神经网络训练和TensorFlow流程优化的第二代TPU产品，其架构和设计已经明显有别于英伟达提供的基于GPU架构设计的产品。虽然英伟达新一代的Tesla V100产品也具有相对独立和强大的Tensor计算能力，但超大的核心、昂贵的价格、不专一的设计，很可能让它丢掉Google这个大客户。
