Nvidia 主导 AI 硬件市场，但其芯片价格昂贵且经常供不应求。许多初创公司无法负担当前的溢价。
构建硬件（ASICs、FPGAs）或软件（优化的 CUDA 替代品），为特定的 AI 工作负载提供更好的性价比。初期专注于推理而非训练。
最简单的版本可以是现有硬件的优化软件库。然后转向定制硬件设计。
最大的风险在于与 Nvidia 的生态系统壁垒和持续创新竞争。
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更便宜的 Nvidia AI 芯片替代品
开发具有成本效益的硬件或软件解决方案，与 Nvidia 的 AI 加速器竞争。服务于需要经济高效 AI 计算的初创公司。
为什么是现在
AI 计算成本正在飙升，这创造了对昂贵 Nvidia 硬件替代品的需求。
- 做给谁
- AI 初创公司和研究人员
- 商业模式
- 硬件销售或软件许可
- 投入量级
- 几个月