趋势六：多种替代性硬件平台
现场可编程门阵列（FPGAs）、专用集成电路（ASICs）、专用的处理器结构等替代性硬件平台将会更多地与图形处理器（GPUs）争夺关注和投资。GPUs目前是AI应用程序的主流硬件平台，尤其是深度学习系统。鉴于AI算法通过变化来支持像自动化驾驶或者带有动态输入的个性化医疗的应用，处理器本身有理由配有记忆储存功能。算法和工作负荷的变化属性，将会决定哪种架构最适合用于哪种应用。
趋势七：AI服务市场的兴起
正如大数据和数据科学近年的情况，AI相关的服务也出现商机，其中包括供应商选择、实施、训练、应用与算法开发和整合，咨询等等。由于机器学习和AI相关的技能和经验供不应求，预计由云供应商提供的按需型服务规模将会扩大。
（来源/straighttalk，编译/皓慧）
注：本文为网易智能工作室稿件
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