这是一个你熟悉的世界，但是换一个视角来看，它是一个由数字组成的新世界，而对这些数字进行处理的过程就是计算，计算所具备的能力就是算力。所以，支撑这个数字世界运转本质上并不是人力、物力或者财力，而是算力。
生成式AI，推动处理器创新自2023年以来，生成式人工智能推动了处理器创新，优化了数据中心和消费设备中的人工智能。人工智能个人电脑正在重塑笔记本电脑和台式机市场，Apple M和高通的骁龙X-Elite/Plus引领潮流。AMD和英特尔也分别凭借4nm和3nm处理器进入人工智能个人电脑领域。
在智能手机中，人工智能集成提高了性能，尤其是联发科的Dimensity 9300+。Nvidia 的 Blackwell GPU采用芯片架构，将增强数据中心功能，而基于Arm的CPU（如 Nvidia Grace）和来自主要科技公司的定制处理器正在服务器领域获得关注。受对ADAS技术的需求推动，汽车行业也在不断发展。
初创公司和超大规模企业正专注于AI ASIC推理，以与Nvidia竞争，同时利用小芯片和HBM内存来提高效率。4nm工艺正在成为标准，而3nm仅限于特定应用。如今，台积电在先进工艺方面处于领先地位，而三星则面临产量方面的挑战。小芯片架构正在整个行业得到广泛采用，从而能够针对各种应用进行优化。
收入下降后，英特尔正在调整战略，以提高代工业务的竞争力，计划利用台积电的3nm工艺来生产其Lunar Lake处理器。到2026年，英特尔的重点将转移到内部生产Panther Lake处理器。
GPU的蜕变：从显卡到算力引擎人工智能的飞速发展，尤其是GPT技术的横空出世，激发了自动化模型的广泛应用，而这些模型的高效运行离不开强大的算力支持。随着ChatGPT成为科技界的新宠，作为AI硬件基石的算力硬件，尤其是GPU，再次成为科技热搜榜上的焦点。
GPU，全称为Graphics Processing Unit，中文意为图形处理器，通常被大众称为显卡。然而，在人工智能领域中，起到算力支撑作用的并非普通显卡，而是更为强大的GPGPU。
"GP"的加入，使得GPU升级为General-Purpose Computing on Graphics Processing Units，即通用计算图形处理器。简而言之，这是一种能够处理广泛计算任务的算力单元。它们被俗称为通用GPU，是现代AI算力的核心。
回想起国内电子货币"挖矿"的热潮，许多人可能会记得显卡价格的飙升。那些显卡，正是如今支撑AI算力的通用GPU的前身，它们在提升计算能力方面发挥着至关重要的作用。
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