但具體來看，高通AI芯片和英偉達AI芯片各有所長。

　　公開資料顯示，MLCommons是一個衡量人工智能處理速度的第三方組織，旗下MLPerf是權威性最大、影響力最廣的國際AI性能基準測試。

　　企業(yè)用AI芯片訓練模型，這一市場正在快速成長，英偉達占據統(tǒng)治地位。模型訓練之后才會大規(guī)模推廣使用，執(zhí)行各種任務，這一過程可以叫作“推理”，比如AI可以根據提示生成文本，可以判斷圖片中是否有貓。

　　分析師認為數據中心推斷芯片市場將會快速成長，因為越來越多的企業(yè)將AI技術植入產品中，與此同時谷歌等企業(yè)卻在考慮如何節(jié)省成本。電費就是最重要的成本之一。高通以開發(fā)節(jié)能芯片見長，它針對AI市場推出低能耗Cloud AI 100芯片。

　　根據MLCommons的測試，以每個芯片每瓦可以處理多少數據中心服務器查詢計算，在圖片分類方面，高通AI 100的表現好于英偉達H100芯片。高通芯片每瓦可以執(zhí)行197.6次查詢，英偉達芯片只有108.4次，Neuchips開發(fā)的芯片達到227次。

　　在目標檢測方面，高通芯片每瓦可以執(zhí)行3.2次，英偉達芯片2.4次。店鋪可以利用對象檢測技術分析顧客足跡，看看客人最喜歡去哪里。

　　但在自然語言處理方面，無論是絕對性能還是能效，英偉達芯片都占據優(yōu)勢。聊天機器人(12.080, -0.01, -0.08%)會用到自然語言處理技術。英偉達芯片每瓦可以處理10.8個樣本，Neuchips處理8.9個，高通處理7.5個。