多年來，AI市場一直以指數級的速度快速增長，其解決方案遍布我們周圍，從機器人和其他機械系統的預測故障算法、電子商務中的購買行為建議、自動駕駛車輛的目標檢測、電子交易中的風險緩解到DNA測序等等，我們身邊有各種各樣的解決方案，示例不勝枚舉。

據市調機構的分析，全球大約80%的數據是非結構化數據。電子郵件、照片、語音郵件、視頻和許多其他數據源每天都在堆積。無論是優化行業或企業的流程、預測消費者的消費趨勢和興趣、增強金融系統的安全性、維護合規性等等，這些數據都具有價值。AI不僅在數據清理方面扮演著重要角色，而且在數據分析方面也發揮著關鍵作用。

在過去10年中，汽車市場一直在改進自動駕駛車輛，并且中國和美國都進行了現場試驗。中國吉利汽車集團在其駕駛輔助和完整的自動駕駛車輛產品線上投入了大量資金，這些都是由AI支持的。工業4.0和5.0在很大程度上依賴AI算法來實現其機器人技術和流程自動化。在醫學領域有許多用例，包括成像、疾病預測、診斷和患者病歷維護等。

當工作負載增加時，早期的數據中心架構依賴于添加更多的服務器。隨著時間的推移，數據中心的計算節點增加到數千、數萬，甚至在某些情況下增加到十幾萬個，因此占用空間、電力消耗和降溫成為一種負擔。網絡的運營商都在尋找全新的、更高效的方法來處理數據。

數據加速器主要是使用圖形處理器實現的，用于處理繁重的數學工作負載。高性能計算、基因組學、人工智能和許多其他用例都利用了這種協同處理數據加速。總的來講，我們現在有專用集成電路、GPU和現場可編程邏輯門陣列解決方案來爭奪這個數據加速市場。隨著我們不斷向邊緣技術發展，數據加速器的靈活性和最佳的性能效率將成為制勝關鍵技術。