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近几年人工只能、自动驾驶等行业的兴起，让NVIDIA找到了发展机会，它的GPU在浮点运算、多线程处理等方面能充分发挥它的优势，推动它的营收和股价持续上升，不过它仍然需要CPU。
由于拥有CPU核心X86的Intel不对外授权，NVIDIA目前是通过获取ARM的授权开发CPU，然而ARM恰恰也有意在服务器芯片、人工只能等领域有所作为。ARM已在移动处理器市场居于垄断地位，它正计划进军服务器芯片市场，它的盟友高通已推出ARM架构的服务器芯片，这恰恰与占NVIDIA当下营收20%的服务器芯片业务冲突。
ARM的野心显然还不止于此，它也有自己的Mali GPU，而且从目前来看其开发的GPU核心性能日益提升，华为刚刚发布的麒麟970拥有12个Mali G71核心，在性能方面已接近高通的Adreno GPU，与NVIDIA几年前的GPU性能相当，虽然当下其GPU性能还相当落后，但是进步飞快，可以预见ARM很可能未来在GPU市场会成为NVIDIA的挑战者。
对于Intel来说，它在人工只能领域当下确实落后于NVIDIA，但是它正急起直追，通过收购FPGA企业Altra和人工智能初创企业NervanaSystems来缩短与NVIDIA的差距。
FPGA同样拥有很强的浮点性能，适用于人工智能、自动驾驶等领域，而且FPGA相交NVIDIA还拥有一个很大的优势是它可以通过编程来进行改变以适合不同的人工智能领域，而GPU在出厂之后就无法再改变。谷歌正是因为这样的原因而开发了自己的定制人工智能芯片TPU，Intel在收购Altra后推出的FPGA芯片可以让不同行业的企业对其进行编程以符合它们对芯片在某个方面的需求。
对于自动驾驶领域，Intel也收购了自动驾驶技术公司Mobileye，如果它能将Altra、NervanaSystems、Mobileye的技术进行整合，将有助于它在自动驾驶领域的发展。当前自动驾驶领域刚刚开始，Intel还有时间进行追赶。
当然Intel最大的优势还在于它在服务器芯片市场所拥有的垄断性市场份额，它占有该市场超过九成的市场份额。NVIDIA在GTC技术大会提到的国内互联网企业百度、腾讯、阿里巴巴等正在采用它的GPU开展人工智能研发，而这些企业的数据中心中恰恰大量采用Intel的服务器芯片，GPU所需要的数据正是由Intel的服务器芯片所提供。
NVIDIA的GPU当下还主要是作为加速处理器，GPU无法在大多数复杂运算环境中取代CPU，而Intel则可以依托它在CPU上的优势，通过收购Altra、NervanaSystems等缩短与NVIDIA的差距。分析还认为，随着人工智能技术的发展，对拥有逻辑运算能力的CPU需求会更高，而这恰恰是NVIDIA弱点，NVIDIA如果想借助ARM的力量会不会反而培养了ARM这个潜在的对手呢？
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