NVIDIA

自動駕駛技術隨着不斷的測試及發展，已經開始成熟。Nvidia 早前公佈的 Drive AutoPilot 自動駕駛平台就

去年的加密貨幣風潮除了令區塊鏈技術受到重視外，更因為「挖礦」活動而大幅提升了顯示卡需求。不過熱潮退去後，晶片廠商就面臨存

2018 年隨着年初加密貨幣市場大幅崩潰之後，一直都未有起色，挖礦需求減退不少，而挖礦所需要的顯示卡，當然亦出現銷量下跌

Tesla 最近發表了開發自家自動駕駛晶片的計劃，將會棄用 Nvidia 的產品，此舉對於 Nvidia 來說可算是損失

加密貨幣挖礦需求減少，對於晶片廠商而言也不得不另覓新市場以分散風險。早前 Nvidia 在一個活動上發佈了針對電影製作市

IDC 企業 AI 調查顯示，亞太地區有近四成公司已計劃採用人工智能 (AI)。不過企業卻未必清楚如何構建 IT 基礎架構來支持所需的數據分析工作負載，日前 Hewlett Packard Enterprise (HPE) 舉辦的 FSI  Innovation Summit 2018 便邀到多位業內專家，分享 AI 可如何驅動業務，在應用前應如何準備基建和措施，並提供一系列的應用實例參考，讓出席者理解可如何推動公司快速啟動其 AI 計劃。

近年隨着加密貨幣的盛行，挖礦的需求也不斷增加。由於挖礦需要用到大量的 GPU 運算，因此同時帶動了顯示卡的銷量提升。最近

Pure Storage 日前宣佈，推出業界首個融合人工智能儲存基礎架構 AIRI，AIRI 結合 Pure Storage FlashBlade 全快閃儲存陣列及 NVIDIA DGX-1 深度學習系統，讓企業能夠加快作規模化的 AI 部署。

繪圖晶片公司輝達 (NVIDIA) 日前悄悄修改了用戶授權合約，禁止在資料中心使用消費等級的 Geforce 系列顯示卡來深度學習。換句話說，就是只能使用輝達旗下的高階 Tesla 系列做深度學習。不過，Tesla 系列的顯示卡價格是 GeForce 價格的好幾倍，相關舉動已引起部分進行深度學習的企業不滿。

自去年末 Tesla 一直與 NVIDIA 合作研發生產自動駕駛專用 AI，不過，由於 NVIDIA 研發的自動駕駛平台Drive PX2 GPU 本身功耗過大，而 Tesla 目前正面對 生產滯後的問題，故此，Tesla 傾向自家研發AI 晶片，並在日後量產，重新掌握核心技術主導權。