人工智能领域中一款价值约1万美元的Nvidia芯片成为了最重要的工具之一。公司如微软和谷歌正在争相将最先进的人工智能技术整合到它们的搜索引擎中，而亿万富翁竞争对手OpenAI和Stable Diffusion正在赛跑并向公众发布其软件。

Nvidia A100成为了目前人工智能专业人士的“马车”，Nathan Benaich是一位投资者，他发布一份关于人工智能行业的新闻简报和报告，包括一份使用A100的超级计算机的部分列表。

根据New Street Research的数据，Nvidia占据了95%的图形处理器市场份额，这些处理器可以用于机器学习。 A100非常适合像ChatGPT、Bing AI或Stable Diffusion这样的机器学习模型。它能够同时执行许多简单的计算，这对于训练和使用神经网络模型非常重要。

A100背后的技术最初用于渲染游戏中复杂的3D图形，虽然它通常被称为图形处理器（GPU），但现在Nvidia的A100已经被配置并针对机器学习任务，并在数据中心中运行，而不是在发光的游戏电脑内运行。AI公司需要访问大量的A100。该领域的一些企业家甚至将他们可以访问的A100的数量视为进展的标志。

据估计，Stability AI现在可以访问超过5,400个A100 GPU。Nvidia在AI热潮中有很大的受益。尽管总销售额下降了21％，但在周四发布的第四季度财报中，由于公司的AI芯片业务（报告为数据中心）在该季度的销售额上涨了11％，超过了36亿美元，投资者仍然将股票推高了约14％，显示了持续的增长。Nvidia的股价在2023年迄今为止上涨了65％，超过了标普500指数和其他半导体股票。

由于人工智能任务有时需要占用整个计算机的处理能力，因此与其他软件（例如提供网页）相比，机器学习任务需要更多的计算机和显卡资源。这些显卡非常昂贵。除了可以插入现有服务器的单个A100卡外，许多数据中心使用的系统包括8个A100 GPU一起工作。这个系统Nvidia的DGX A100，建议售价近20万美元。

除了为机器学习提供处理能力，Nvidia A100还为人工智能的发展提供了更多可能性。例如，在医疗保健领域，该芯片可用于加速基因组学、生物学和医学图像学的研究。在自动驾驶汽车方面，Nvidia A100被用于对感知数据进行处理和推理，以帮助车辆做出更准确的决策和操作。