英特爾現在可以說是一個逐漸“失勢”的帝國，雖然之前幾乎所有傳統桌面筆記本和PC都使用了英特爾的處理器，但是這一傳統正在迅速被更多采用ARM架構的產品所代替。包括蘋果現在運行iOS系統的平板電腦、還有谷歌的旗艦級Chromebook筆記本，都使用了ARM架構處理器，就連微軟這個英特爾的老伙伴，也剛剛確認未來Windows10系統將支持ARM處理器。公眾要的是，目前整個計算機市場的方向正朝著移動化和云存儲的方向發展，就連傳統的網絡服務器都部署在云端平臺，而這讓英特爾的處理器現在已經沒有了之前的地位，也不會再有動輒上百萬產品的大訂單了。

如果你要說誰是整個處理器發展歷史上最重要的名字，那么無疑還是英特爾。但是要說未來誰更具有影響，那么答案顯然沒有那么確定了。

在剛剛過去的2016Ian，NVIDIA和AMD的股價都迅速飆升，這兩家公司之所以與一年前相比市值大漲，主要是因為在這一年里，大規模擴張對未來潛力的影響，迅速提升了公司的價值。在剛剛過去的CES 2017上，我們聽到了太多關于人工智能的故事，包括各種算法、計算平臺和最復雜的機器學習形式，而深度發展的意識最終也會在一定程度上取代人類。而所有的這些新技術，都需要大量的計算，而這時無論是AMD還是NVIDIA都給出了自己的最佳載體，沒錯，就是顯卡。

顯卡核心又叫GPU，是圖形處理器，在過于以英特爾為主的CPU市場之外，一直處于一個獨立的領域。但是顯然與CPU不同的是，顯卡并不是用來進行高負荷的大量運算任務，顯卡沒有動輒四核心或八核心的設計，但是會通過成百上千的顯存核心單純而有效的一遍一遍完成屬于自己的任務。GPU的快速發展已經成為了機器學習技術的新標準，比如今年谷歌的云平臺究竟采用AMD的FirePro GPU服務。

這并不是說英特爾忽視了逐漸擴大的機器學習市場，而是在過去英特爾由于過于專注CPU市場而忽略了一個基本的缺點，并且并沒有能夠滿足客戶的需求，導致了競爭對手的快速發展。

目前AMD已經在整個機器學習領域發揮了GPU的潛質，甚至已經貼上了Radeon的標簽。每個未來技術發展趨勢都會從新的GPU技術中收益：從自動駕駛和無人駕駛汽車、到納米機器人以及更先進的醫學設備。而越來越多的投資者選擇購買AMD的股票，都是因為知道未來的技術對于GPU技術將提出更大挑戰，而AMD的大規模發展現在已經帶來了非常不錯的產品。

另一方面，NVIDIA的崛起同樣不足為奇。這家渾身上下都充滿了“神奇綠色”元素的顯卡巨頭一直都在進行關于深度學習和自動駕駛汽車的研發，并且現在已經至少有三年的時間。在經歷最初的無趣和平淡后，現在已經和奧迪建立了無人駕駛汽車研發合作伙伴關系。同時AMD和谷歌也宣布在2017年計劃將Radeon使用到機器學習技術，另外NVIDIA還與IBM簽署了協議，將會為深度學習提供“世界上最快”的企業解決方案。沒錯，也許現在還看不到什么進展，但是很快我們的生活將會被它們所改變。

如果下一次有公司提供任何類型全新的云服務，比如谷歌在Chromebook筆記本上的手寫識別系統，而這個系統的驅動現在也已經完全依靠GPU的能力了。

對于AMD和NVIDIA兩家公司來說，更傳統的游戲行業作為自己的“大本營”，同樣也在變化發展，尤其是消費者日益對虛擬現實充滿了興趣。而目前市面上兩個最熱門的虛擬現實平臺，HTC Vive和Oculus Rift，都對PC的配置有一個基本的要求，而其中最重要的部分就是顯卡配置，因此未來更多的虛擬現實PC玩家如果想要組裝一臺PC，那么無疑顯卡也就成為了必須的選擇。

但是這個最有趣的動態在過去的一年里發展卻并不顯著，不過在幕后AMD和NVIDIA已經偷偷開始追趕上了英特爾的腳步。目前雖然英特爾還是以滿足CPU處理器需求的姿態出現，但是未來對于計算機的處理能力要求更加豐富，結果就是作為計算機基本的處理能力，英特爾的芯片已經無法提供比顯卡更重要的功用。

無論是出于轉型期的英特爾還是強勢上升期的AMD、NVIDIA，人工智能和機器學習技術都預示著未來的更多可能性。目前英特爾依然在尋找更能發揮自己芯片能力的領域，而GPU廠商們則更在乎自己如何能夠以更大的產量來滿足日益增長的市場需求。