深度学习在机器学习的复杂性方面取得了飞跃。如果结果有错误或不理想，机器学习可能需要在输出层进行人工干预；而深度学习则不同，其可以在没有人工干预的情况下不断学习并提高准确性。多层深度学习模型可以达到惊人的准确性和性能水平。
GPU计算的开源生态越来越繁荣后，也为其带来了巨大的市场空间，Nvidia DGX企业级的深度学习训练平台概念应运而生，为英伟达的显卡和平台销售创造了千亿级市场。
微软的芯片类似于英伟达图形处理器（GPU），是为训练和运行大语言模型的数据中心服务器设计的，大语言模型是OpenAI的ChatGPT等对话式人工智能功能背后的软件。微软的数据中心服务器目前使用英伟达的GPU，为包括OpenAI和Intuit在内的云客户以及微软生产力应用中的人工智能功能提供支持。
生成式AI越来越流行，尤其是在商业领域。不久前，沃尔玛宣布推出生成式AI应用程序，供5万名非店铺员工使用。App将沃尔玛数据与第三方大语言模型（LLM）结合，可以帮助员工执行多种任务，比如成为创意伙伴，在大文档中提取摘要。
今年以来，随着AI大模型极速获得认可，全球智能化产业迎来了新的发展高峰。全球各大科技厂商纷纷布局大模型，国内更是出现了“百模大战”的盛况。
在传统上，下滑的季度中，季度出货量却出现了大幅增长。OEM和渠道比平常购买了更多的GPU和附加板，这表明旧库存已经消失，需求很高，尽管网络上议论AIB定价过高。
