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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。

現在的自動駕駛大多以輔助為主，但NVIDIA最新研發的Drive PX Pegasus則可令無人駕駛再進一步，達致全自主的Level 5階段。

去年 Unwire.pro 採訪 Google I/O 時就報導過，Google 設計了專給機器學習的全新處理器 TPU，早前亦正式公布細節，更宣稱「比 GPU 和 CPU 快 15-30 倍」。對於 Google TPU 的出現，NVIDIA 並不感到是威脅，NVIDIA 全球副總裁、亞太區總裁 Raymond Teh 甚至笑言：歡迎 Google 的加入！

藍色巨人 IBM 為了加大雲端託管服務的內容，日前宣佈推出 NVIDIA 的 Tesla P100 圖形處理器（GPU）的服務，以進一步成為在雲端運算中提供 Tesla P100 圖形處理器服務的第一大雲端運算服務提供商。該項服務預計在 2017 年 5 月份正式上線。