2016 年全球的移动互联网渗透率已经超过了 50%，这代表的其高速增长的时间已经过去；此时英特尔公司放弃了引以为傲的“Tick-tock”战略，CPU 在终于在算力提升的路上严重受阻。这这样的背景下，科技界都在寻找新方向，即能够接过 CPU 接力棒的技术。凭借早年显卡的积累，以及 CUDA 架构的提出，英伟达 GPU 逐渐成为通用计算芯片，它替代 CPU成为引领算力进步的新宠儿。
尽管英伟达在人工智能芯片上的单芯片算力从 2012 年开始用了 10 年的时间翻了 1000 倍，但是以提升功率与价格的方式实现的，我们测算最近 10 年全球每 GFLOPS 的复合成本降幅大约在 25-35%之间，这一降幅略低于摩尔定律的要求。
