Tesla执行长Elon Musk在2017年的神经资讯处理系统大会(NIPS)上表示，Tesla正积极从软件、硬件双方面着手发展人工智能技术，并透露Tesla已投入客制化人工智能芯片的研发。如果Musk能如其所愿，很有可能会对NVIDIA的市场地位造成不小威胁。根据The Motley Fool网站报导，NVIDIA抢先一步进入人工智能市场而占得了先机。NVIDIA擅长的GPU平行处理技术，正好适用于人工智能系统的训练。NVIDIA的资料中心营收因此在两年内成长了600%，公司整体营收也获得双倍成长。然而Tesla发展人工智能的企图心，或许不会让NVIDIA称心如意太久。Tesla于2016年延揽到前苹果(Apple)与超微(AMD)芯片工程师Jim Keller。Keller在为苹果、超微效力时，便是负责客制化芯片的研发。Musk表示，Keller为Tesla打造的客制化芯片，将会是全世界*棒的人工智能专用硬件。另一方面，超微也不断试图提升本身在人工智能领域的竞争力。稍早前曾传出Tesla已与超微联手发展人工智能芯片，但这个消息尚未取得双方证实。无论如何，这些厂商都不希望NVIDIA继续坐享先行者的优势。Alphabet旗下Google是人工智能发展的先驱之一。2016年发表的TPU (Tensor Processing Unit)已在Google资料中心启用超过一年。此外，Google也是NVIDIA GPU的长期客户之一。2017年初，Google推出了能同时执行训练与推论(inference)的**代TPU。以往Google TPU只能从事人工智能的推论，因此演算法的训练都需依赖NVIDIA GPU。**代TPU推出后，Google或许能就此摆脱NVIDIA GPU的影响。英特尔(Intel)则是从两条战线投入这场人工智能战役。英特尔首先耗资167亿美元买下Altera，取得了FPGA技术，另外又在2016年花费约4亿美元收购新创公司Nervana，开发人工智能专用的ASIC芯片。Nervana试图从GPU上移除人工智能应用不需用到的元件，并宣称如此将能让GPU的运算能力提升至目前的10倍。人工智能领域的发展目前还在起步阶段。NVIDIA虽然掌握了ㄧ些优势，但这并不代表GPU将可一直独占鳌头。Tesla正在研发中的人工智能芯片，也只是NVIDIA所将面对的众多挑战者之一。
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