继物联网 (IoT) 后，人工智能 (AI) 正接棒在各行各业卷起千层浪！大到无人车／无人机、智能制造、云数据中心，小到手机上的美颜拍照模式，都试图借助 AI 增进效能。为加快速度学习 (Deep Learning) 的训练与推论，具并行计算能力、先天擅长逻辑演绎的 GPU (图形处理器) 近年可谓声名鹊起，抢尽了锋头；而聚焦视讯处理或张量分析的 VPU、TPU 专用芯片，也纷纷出笼为特定应用加足马力、火力全开。
此外，为因应验证不同算法的效果，高度灵活的现场可编程逻辑门阵列 (FPGA) 随之再创高峰；另一方面，AMD APU 与 NVIDIA Jetson TX2 等异质融合计算架构，也备受瞩目。不过，若要模仿人脑决策，还须为各种推论进一步找出前因后果的关联性 (association)，光有强悍的推理能力，并无法就通盘情势做出合乎情理的认知与决定；上述产品供货商，也都同意须与 CPU 协作的观点。于是，过去没赶上 AI 派对的英特尔 (Intel)，直接放眼 AI 的进阶应用，推出全球首款有能力串联片面 AI 认知并实时做出反馈的＂Nervana 类神经网络处理器＂(NNP)。
IoT 与 AI 的出现，最大的冲击就是打破长久以来的产业水平分工隔阂，让一向壁垒分明的＂电子与电脑＂分众市场与专业领域，距离不再那么咫尺天涯。在终端应用挂帅的今天，为满足不同规模、不同场域所需，就连位居最上游的 IP 供货商，也不得不放下身段、从云端走入民间，牵手系统商共商大计。由于效能与功耗具有抵换 (trade- off) 关系，安谋国际 (arm) 新一代 DynamIQ 计算架构，正是基于 AI 的多元垂直应用而生；可由 8 个不同架构、频率的核心组成单一集群 (Cluster)，对提升运行效率与配置弹性大有帮助。
智能联网应用与云平台服务的带动，加上半导体制程的进步、芯片架构的创新，AI 已不可与数十年前同日而语；然而，AI 最终有多少含金量？还得看能为市场创造多少产值。毕竟，真实的世界不是棋盘，变量永远来得比我们想象得快且多；在商言商，若无实质效益，任凭 AI 如何令人心驰神往，终归是炫技的橱窗产品。历史的长河总是冷酷，每次的潮起潮落总会淘尽一挂过往英雄，却也造就另一波旷世巨星！
