MarketWatch、Smarter Analyst 報導，Susquehanna 分析師 Christopher Rolland 12 日報告稱，2017 年 AI GPU 當道，2018 年可能換成 ASIC 發(fā)威。AI 運用深度學習解決真實世界問題，也使用在語音和影像辨識、自動駕駛、醫(yī)療等，Nvidia 是 AI 工作量大增的受惠者，股價暴沖。不過，Susquehanna 和多位業(yè)界領袖討論，判斷 ASIC 可能會取代 GPU。
Rolland 以虛擬貨幣挖礦為例，解釋此一變化。早期礦工挖掘虛幣時，多用 GPU，不過隨著挖礦難度不斷提高，礦工逐漸改用 ASIC?，F在比特幣礦工多半采用 ASIC，以太幣礦工也會在今年改用 ASIC。市面上更出現以太幣專用 ASIC，效能遠勝 GPU。
報告稱，Nvidia 有 ASIC 相關部門，未來仍會在 AI 扮演重要角色。但是市場將有更多競爭者，有望受惠的 ASIC 業(yè)者，包括協(xié)助谷歌研發(fā) AI 芯片的博通、Cavium、Marvell、Microsemi 等。
另外，現場可程序化閘陣列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）也可能從 AI 熱潮沾光，賽靈思（Xilinx）的 FPGA 就用于亞馬遜云服務。
芯片商 Cerebras 正在研發(fā) AI 專用的 ASIC，該公司CEO Andrew Feldman 強調，GPU 并非最適合 AI 運算的芯片。GPU 原本是為了電玩開發(fā)，如今卻碰巧適用于另一個毫不相干的新市場。這種幸運的巧合不會發(fā)生，最可能的解釋是，GPU 只是當前最佳的解決方案，讓業(yè)界能繼續(xù)往前，暗示 ASIC 才是 AI 前景所在。
Barron’s.com 8 月 23 日報導，摩根士丹利（Morgan Stanley，通稱大摩）發(fā)布研究報告指出，現場可程序化閘陣列在機器學習進行“推論”（inference）時扮演的角色，可能比市場想像還要大，Xilinx 有望受惠。
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