英伟达NVIDIA
 
- 成立时间与背景：成立于1993年，起初是电子游戏图形处理器GPU的领导者。
- 技术优势：拥有CUDA并行计算架构，为开发者提供了便捷的编程环境，使英伟达的GPU在深度学习领域能够高效运行各种神经网络模型。
 
超威半导体AMD
 
- 产品多元性：产品涵盖CPU、GPU和AI加速器等，能为不同需求的用户提供多样化的解决方案，在PC、服务器等多个领域都有广泛应用。
- 技术创新：不断推出新的架构和制程工艺，如锐龙系列CPU采用了先进的Zen架构，在性能和功耗方面取得了很好的平衡。
 
英特尔Intel
 
- 制造工艺：在半导体制造工艺方面一直处于领先地位，拥有先进的晶圆制造技术和庞大的生产体系，能够保证芯片的高质量和大规模生产。
- 生态系统：与众多硬件和软件厂商建立了广泛的合作关系，形成了庞大的x86架构生态系统，在PC和服务器市场具有深厚的根基。
 
AWS
 
- 云服务优势：依托其强大的云计算平台，能够为用户提供便捷的芯片使用服务，用户可以根据需求灵活地租用Trainium和Inferentia芯片进行模型训练和推理。
- 定制化能力：根据自身的业务需求和技术特点，自主研发适合云环境的芯片，能够更好地优化云服务的性能和成本。
 
谷歌云平台
 
- 与软件框架结合：TPU与谷歌的TensorFlow机器学习框架深度集成，能够为使用TensorFlow进行深度学习开发的用户提供高效的支持，提高模型训练和推理的速度。
- 性能提升：不断推出新的TPU版本，如TPU v5p计算能力是上一代的4倍，持续提升在AI领域的竞争力。
 
IBM
 
- 技术积累：在计算机技术领域拥有悠久的历史和深厚的技术积累，在芯片设计、半导体工艺等方面都有独特的技术优势。
- 应用场景：AIU芯片除了用于自身的生成式AI平台watson.x，还可以应用于医疗、金融等对数据处理和分析要求较高的行业。
 
Groq
 
- 团队背景：由谷歌前员工创立，团队成员拥有丰富的芯片设计和AI技术经验，能够将先进的技术理念和创新思维应用到产品开发中。
- 专注领域：专注于AI模型加速，其LPU芯片针对AI推理进行了专门优化，能够在自然语言处理等领域提供高效的服务。
 
SambaNova Systems
 
- 产品创新：开发了全球首款面向万亿参数规模AI模型的AI芯片系统SN40L，为运行大规模的语言模型提供了强大的硬件支持。
- 模型与芯片结合：将芯片与自研的大语言模型Samba-1等深度结合，实现了硬件与软件的协同优化，提高了整体性能。
 
Cerebras Systems
 
- 芯片设计创新：将整片晶圆制成一个巨大的芯片，这种创新的设计理念为芯片带来了超强的计算能力和处理核心数量，能够同时处理大规模的AI和HPC工作负载。
- 性能优势：其WSE-3芯片在内核与内存上远超英伟达，AI推理速度快20倍，价格仅为对手的五分之一，具有很强的市场竞争力。
 
Etched
 
- 架构定制：专注于Transformer架构，将其刻录到芯片中，使Sohu芯片在处理Transformer相关的任务时具有极高的效率，能够满足当前主流的深度学习模型的需求。
- 性能卓越：8个Sohu芯片每秒可以生成500,000个token，AI性能达到英伟达H100的20倍，在特定领域具有明显的性能优势。
 
Tenstorrent
 
- 人才优势：由芯片界传奇人物Jim Keller创立，吸引了一批优秀的芯片设计人才，为公司的技术研发和产品创新提供了强大的支持。
- 产品特点：Wormhole芯片具有可扩展性和成本效益高的特点，能够为数据中心和云服务提供商提供高效、经济的AI芯片解决方案。