长期以来，英伟达作为芯片供应商，站在云计算市场的幕后。然而，现在它的影响力正逐步渗透到整个产业链，甚至有可能成为重塑云计算格局的最大变量。随着GPU云服务的兴起，英伟达不仅能卖芯片，还可能成为最大的云厂商。
众所周知，随着图形密集型应用的迅猛发展，对计算资源的需求也随之水涨船高。虚拟GPU（vGPU）技术应运而生，为虚拟化环境下的图形性能提升带来了革命性的变革。vGPU通过将物理GPU的图形处理能力分割成多个虚拟GPU，并将其分配给不同的虚拟机，使得每个虚拟机都能独享专属的GPU资源，从而实现高性能、高并发、高可靠性的图形加速。
鉴于 Nvidia、AMD 和 Intel 纷纷推出全新台式机 GPU，并准备于 2025 年初闪亮登场，此时正是展望未来的时刻。这三家公司在 2025 年均会推出主打产品，涵盖 CPU、GPU 和 APU，且具备众多功能。下面一起更深入地探究这些计划，以及在未来一年的理想状况下，每家巨头应当关注的重点。
随着AI大模型的迅速崛起，计算的核心从CPU悄然转向了GPU。一场前所未有的技术革命正在酝酿，而这场革命的主角正是GPU。这并非简单的硬件升级，而是对整个云计算生态的重新定义。
全球科技巨头正在GPU市场展开一场殊死搏斗。AMD、英特尔、华为，各家都在倾尽全力，试图在这个高速增长的领域撼动英伟达的霸主地位。
随着GPU和ASIC等硬件的发展，我们不仅见证了计算架构的革命，也看到了这些技术如何推动人工智能从理论走向实践的进程。这种设计哲学的转变，从注重通用计算能力转向满足特定计算需求的高效能，不仅加速了AI应用的研发和部署，也大大扩展了AI技术的应用场景。
大模型潜力巨大，对智算能力的需求激增。但一个大规模的高性能智算集群，除了要GPU打底之外，网络、存储、甚至调度、加速引擎等软件能力，也成为了很多企业拥抱大模型的拦路虎。
自2020年以来，人工智能的爆发式增长显然推动了半工业的发展。基于GPU的人工智能处理需要尽可能强大，但只有依靠顶级互连，系统才能达到最佳状态。
在人工智能计算架构的布局中，CPU与加速芯片协同工作的模式已成为一种典型的AI部署方案。CPU扮演基础算力的提供者角色，而加速芯片则负责提升计算性能，助力算法高效执行。
如今，人工智能的硬件和软件应用已经发展成为专为优化人工智能和神经网络操作而设计的。其中包括神经处理单元(NPU)，它们在加速人工智能任务方面的能力通常与图形处理单元(GPU)相媲美。
随着人工智能技术的快速发展，FPGA的可编程性优势逐渐凸显，特别是在需要频繁调整底层模型的人工智能推理场景中。
近年来，国内AI企业在面临重重挑战的情况下，依然展现出顽强的创新精神和技术突破。尽管在技术积累和产业生态方面起步较晚，但凭借政策支持、资本投入、市场需求的强劲推动，中国的AI基础设施建设正在迅速崛起。
