隨著AI應用的普及，越來越多的AI晶片需求將從「訓練（training）晶片」轉移至「推論（Inference）晶片」。所謂訓練是指利用大量的數據來訓練AI模型，而推論則是已經訓練好的AI模型根據所學知識對新的輸入數據進行處理，並生成相應的輸出結果。
過去一年來，輝達大約有四成的AI業務收入來自於推論晶片。然而，專家預計部分推論晶片需求將從輝達的強項，即圖形處理器GPU，轉移到由AMD和英特爾主導的通用型中央處理器（CPU）。不久之後，甚至一些訓練AI模型的工作也可能透過CPU而非GPU完成。
這意味著輝達將會失去部分AI晶片市場的領先地位嗎？《經濟學人》指出，在未來幾年，輝達在硬體市場的主導地位仍將穩固。新創公司缺乏顯著的業績記錄，因此很難說服大型客戶轉向它們。此外，雲端運算巨頭自主生產的晶片仍然相對有限。而且，輝達建立的CUDA軟體平台使客戶能夠根據自身需求定製晶片，這使得客戶很難轉向不支援CUDA應用的其他半導體製造商。
競爭激烈的AI模型製造、AI應用
在AI供應鏈中，AI模型製造商雖非收入成長最多的一環，但卻是成長速度最快的。根據《經濟學人》調查，過去16個月中，11家相關公司的總市值從29億美元（約新台幣922億元）激增至約138億美元（約新台幣4387億元）。
OpenAI估值約為1000億美元（約新台幣3.1兆元），比2022年10月的200億美元（約新台幣6358億元）成長了五倍。Anthropic的估值從2022年4月的34億美元（約新台幣1081億元）飆升至180億美元（約新台幣5723億元）。而成立不到一年的法國新創公司Mistral，現在的市值大約為20億美元（約新台幣636億元）。
AI模型製造商的市場價值主要來自於其智慧財產和相關的潛在利潤，但在激烈的市場競爭下，其利潤和市值可能會受到一定程度的影響。OpenAI領先一步，其他競爭者也在積極追趕，例如Anthropic的Claude 3、Meta推出的Llama 2，以及新創公司Mistral在今年2月推出了一款性能幾乎與GPT-4相媲美的開源模型。
針對特定用途設計的AI模型也日益興起，創業公司Nixtla開發了TimeGPT，一款用於金融預測的模型。Hippocratic AI公司則訓練其模型，以提供準確的醫療建議。
AI模型的廣泛發展也催生了相關應用程式的增長。《經濟學人》研究的19家上市軟體公司，包括將生成式AI整合到其服務中的大型軟體提供商，在2022年10月以來的市值增加了1.1兆美元（約新台幣35億元），增幅達到35%。例如，Zoom利用AI技術提供視訊通話內容摘要。Adobe推出名為Firefly的應用程式，使用AI來編輯圖片。
