人工智能(AI)已经开始在各种垂直应用领域展现其应用潜力，往边缘节点移动的趋势也越来越明显。对于过去十多年一直大力推展GPU运算，并且在超级电脑、高效能运算、AI等领域已有卓越成就的NVIDIA而言，往边缘运算推进固然是势在必行，但该公司将会非常策略性地只专注在某些应用上。

NVIDIA执行长黄仁勋认为，简单的题目不值得做，只有高难度的课题才值得该公司投入。对科技公司来说，追求获利固然重要，但更重要的是为推动科技进步做出贡献。

十多年前，NVIDIA决定从一家图形芯片公司转型成运算公司，并开始一砖一瓦地建构出促进GPU运算普及所需的基础建设跟生态系统。十多年后的今天，公司转型的成果已经有目共睹。从最尖端的物理、医学研究，到当前最热门的人工智能、自驾车开发，NVIDIA的平台不断为开发人员提供更高的运算效能，也成为推动科技进步的引擎。

展望未来，AI无处不在的时代很快就会到来，并为科技业者带来可观的机会。以NVIDIA自身为例，资料中心相关产品已经是该公司的第二大营收来源，而且该部门最新一季的营收仍缴出年成长71%的好成绩。AI需求的成长力道之强劲，由此可见一斑。AI革命才刚开始而已，未来AI的训练跟推论不只会在资料中心执行，手机、音箱甚至冰箱等边缘装置，也会支援机器学习(ML)推论。

黄仁勋指出，边缘运算将是一个非常庞大的市场， 芯片采购平台NVIDIA一定不会缺席。但该公司会慎选切入市场的路径，不会什么都做。举例来说，手机、智能音箱或家电这类应用，未来虽然都会有机器学习推论的需求，市场规模也不小，但这类产品对AI的需求其实很单纯，不值得NVIDIA投入。各种自主机器(Autonomous Machine)，像自驾车、智能机器人、智能制造这种高复杂度的题目，才是NVIDIA想挑战的课题。

事实上，看似复杂的各种AI，本质上做的事情都一样：让机器拥有学习能力，进而让软件自动编写新的软件来解决问题，实现更高程度的自动化。因此，NVIDIA对各种复杂的自动化应用，都有很高的兴趣。

因此，黄仁勋认为，虽然NVIDIA目前将资源优先投注在运输、医疗等领域，但制造业的AI应用也是很有潜力的市场，未来该公司将有所布局。现在的制造业的自动化大多还很僵固，设备只能做固定、重复的工作，但倘若生产设备导入AI，制造业将会变得更灵活，更有效率。

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