目前，在数据中心，人工智能加速芯片/GPU事实上最主流的供货商就是Nvidia，而通用处理器芯片/CPU的两大供货商就是Intel和AMD，因此比较Nvidia和Intel+AMD在数据中心领域的收入数字就相当于比较GPU和CPU之间的出货规模。
不论当前我们实现多少量子比特的量子计算技术，只要是能落地商用，相对于当前的传统经典物理计算技术而言，都将获得不同程度的算力提升。而实现量子计算与传统云算力融合，这种混合算力模式，并且落地商用，在全球范围内属于领先的应用探索。
当前大模型的训练需求过于迫切，对性能的要求也很高，而GPU的适配和生态转移都需要很长时间，因此目前大家都优先选择英伟达，和其他厂商的测试验证也在进行中。
从广义上讲，只要能够运行人工智能算法的芯片都叫作AI芯片。而从AI运算过程看，其贯穿了云-边-端，因此又可分为云端芯片、边端芯片、终端芯片，外加一个适配海量数据的存储芯片。
三十年前，CPU和其他专用处理器几乎处理所有计算任务。那个时代的显卡有助于加快Windows和应用程序中2D形状的绘制速度，但绝对没有其他作用。快进到今天，GPU现已成为整个行业最具主导地位的芯片之一。
从科学技术对人类生产力提升的角度来看，我们先后经历了以蒸汽机为代表的第一次工业革命，以电机、内燃机为代表的第二次工业革命，和以计算机为代表的第三次工业革命。
