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当然 nVIDIA を追っている企業は多い

「AIチップ」、深層学習に特化したプロセッサが相次ぎ登場
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atclact/active/17/020800017/020800001/

脳に近づけ牙城を攻略、独自アーキテクチャー続出
http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/mag/15/120900084/00003/
「GPU」という呼び名は変えてもいいのかも。それ以上のものに感じる。グーグルは「TPU(Tensor Processing Unit)」と言い始めていましたよね。
エッジ関連だと過去Pickしてきたのはここらへん。通信量を抑えるためにも、必要なものをエッジ側で処理することも重要。
https://newspicks.com/news/1891404
https://newspicks.com/news/1901898
https://newspicks.com/news/1965448
逆張りコメントでいきます。

昨今のインテルのCPUにはGPUセクションも搭載されていて、実はグラフィックカードが搭載されていなくてもある程度のグラフィック処理を担ってくれたりします。OSにGPGPU処理のミドルウェアが載っていれば当然そちらを使って処理もできるので、深層学習処理にも理論的には使えます。

また、深層学習処理にGPUを使うのは、ある種オーバースペックな部分があるので、その点をGPUではなくCPU的に処理できる方が消費電力効率が良くなるはずなので、そうした最適化されたハードウェアの登場が待たれています。Googleは既に自社のクラウドに使う為にTPUなるものを作っていますが、恐らくそうしたオーバースペックな部分を改良したものではないかと思います。

今後nVIDIAがそのような製品を世に出してくれるのか、という点が注目ですね。
ゲーミングPC向けからうまく波を捉えたね。
NVIDiAがもつ技術は自動運転の可能性を広げる。AIが一番身近に使われるのは自動運転。歩行者の動きの予測など様々なロジックが入りより一層自動運転は進むと思う。イメージング技術そのものは日本が進んでいたのだが、利用技術として進化させることが日本のメーカーにとって課題だと思う
GPUをブラックボックス化しておきつつ「AIを民主化する」とかオーブン化だと言ってのけるビジネスモデルが私には正攻法過ぎてぐうの音も出ません。
キーアイテムを握ってると強い。
サプライチェーンのスマイルカーブ(川上部分の旨味)を如実に表している。
NVIDIA Corporation(エヌビディアコーポレーション)は、アメリカ合衆国カリフォルニア州サンタクララにある半導体メーカー。コンピュータのグラフィックス処理や演算処理の高速化を主な目的とするGPU(グラフィックス・プロセッシング・ユニット)を開発し販売する。 ウィキペディア
時価総額
10.5 兆円

業績