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其實ai晶片最初並不能算作是一個單獨的ai分類，因為事實上，很多傳統晶片也可以執行ai演算法，當做ai晶片來用也沒有問題。

比如gpu，也就是顯示卡，就是一種比較常見可以執行ai演算法的通用型晶片。

這也是為什麼顯示卡能夠用於挖礦的原因，因為所有的數字貨幣本質上其實就是一種演算法，挖礦的原理就是挖礦的晶片窮舉海量的可能性，在每一個區塊當中，最快嘗試到正確值的礦工，就會獲得挖礦獎勵，對於礦工來說計算速度越快，挖礦的收益也就越高。

而ai晶片從廣義上來說，就是犧牲了一定的通用性，換來特殊業務效率提升的一種晶片。

當然，在2010年ai晶片的適用範圍其實還不夠廣，因為傳統的通用型晶片一樣可以直接當做ai晶片來使用，而且還有更加多樣性的選擇。

但是隨著人跟網際網路的關係越來越緊密，每個人都會產生大量資料，隨著資料越來越龐大，需要運算的資料越來越多，ai晶片在單一領域的高效率，必然會取代通用型晶片，而且ai晶片在犧牲通用型的同時，也進一步的控制成本。

陳雲集瞄準的就是伺服器晶片領域，目前市場上主流的伺服器晶片還是採用的英特爾跟amd的晶片，就拿amd來說，在消費級市場這兩年被英特爾打得節節敗退，之所以還能一直支撐下去，很大程度上就在於amd在伺服器領域還佔據一定的市場份額，可以獲得一定現金流。

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