目录 半导体行业的历史背景和市场转型 半导体产业的历史结构 人工智能的到来及其对半导体市场的影响 AI/ML 在半导体制造和设计中的作用 人工智能对制造成本和效率的影响 利用 AI/ML 优化芯片研究和设计 人工智能应用的渐进式计算架构 人工智能应用中对内存和存储的需求不断增长 Nvidia 如何成为人工智能芯片领域的领导者 一）GPU计算的早期投资 II）人工智能和深度学习的战略重点 III) 持续创新和产品开发 四）构建包容性人工智能生态系统 五）战略合作伙伴关系和收购 Nvidia巨头：市场规模、专利和重点技术 I) 三星电子：半导体巨头 II) 英特尔公司：不朽的微处理器巨头 III) 台积电（TSMC）：晶圆代工厂负责人复活的竞争者 V) 高通：无线技术的先锋 合成 半导体行业的历史背景和市场转型 半导体产业的历史结构 传统上，半导体行业由英特尔和高通等主要厂商主导，分别专注于中央处理器（CPU）和移动芯片组。
这些公司利用其技术进步和广泛的专利 佛得角 b2b 潜在客户 组合，引领了该行业的创新和市场动态。 人工智能的到来及其对半导体市场的影响 人工智能的兴起极大地改变了半导体行业，将重点转向人工智能驱动的应用程序和数据中心功能。这种转变不仅改变了市场动态，还强调了研发 (R&D)、专利和战略创新的关键作用。 像英伟达这样的公司凭借在图形处理单元（GPU）和人工智能芯片方面的专业知识而脱颖而出，导致它们偏离了行业的传统重点领域。 AI/ML 在半导体制造和设计中的作用 人工智能对制造成本和效率的影响 人工智能和机器学习 (ML) 应用对于降低制造成本至关重要，而制造成本是半导体行业最大的成本驱动因素。