据IT之家了解，人工智能模型需要用大量的数据进行训练，以提高其准确性和性能。训练完成后，人工智能模型就可以用于推理，即执行一些具体的任务，比如根据输入生成文本回复，或者判断一张
图片是否包含猫。推理是人工智能技术在产品中广泛
应用的环节，但也会增加企业的成本，其中一个主要成本就是电力。
高通公司利用其在为手机等低功耗设备设计芯片的经验，推出了一款专为云端和边缘端提供高性能、低功耗人工智能处理的芯片，名为Cloud AI 100。该芯片在周三公布的由MLCommons（一个维护人工智能芯片行业测试标准的工程联盟）发布的测试数据中，在两项功率效率指标上击败了英伟达的旗舰芯片H100。
功率效率指标是指每瓦特电力可以执行多少次服务器查询。高通的Cloud AI 100在图像分类方面达到了227.4次查询每瓦特，而英伟达的H100只有108.4次查询每瓦特，图像分类可以用于识别图片中的物体或场景。高通还在物体检测方面领先于英伟达，分别达到了3.8次查询每瓦特和2.4次查询每瓦特。物体检测可以用于分析零售店的监控
视频，了解顾客最常去哪些地方。
然而，在自然语言处理方面，英伟达却占据了绝对优势，无论是在性能还是功率效率方面都排名第一。自然语言处理是人工智能技术中最广泛应用于聊天
机器人等系统的技术，英伟达达到了10.8次查询每瓦特，而高通排名第二，为8.9次查询每瓦特。
高通和英伟达都希望通过提供高效的人工智能芯片来抢占数据中心市场的份额。随着越来越多的企业将人工智能技术融入他们的产品中，这个市场预计将快速增长。
