边缘AI：英伟达的另一个万亿市值战略

英伟达显然不满足定位于GPU芯片设计厂商，外界推测，黄仁勋对英伟达的定位为计算平台公司，其商业愿景是只要与AI加速有关领域都会用英伟达的硬件和软件。

要完成AI平台类公司的愿景，边缘计算领域是必争之地，英伟达已推出Jetson、Isaac AMR等平台占领边缘AI。

Jetson是NVIDIA嵌入式计算平台的总称，定位是面向各类端用户的应用需求，根据大家算力、产品设计、外接传感器等需求，打造了不用技术规格的嵌入式计算平台，为各行业提供了低功耗高性能的AI解决方案。现在市面上的Jetson产品有以下四款：1.入门级别Jetson nano，2.基础版Jetson TX2，3.高性价比Jetson xavier xn，4.高性能Jetson AGX xavier。

如Jetson Nano是一款低成本的AI平台，具备较高的性能和能效，可以运行计算量不大的AI工作负载和多个神经网络，以及同时处理来自多个高清传感器的数据。这使其成为向嵌入式产品中添加高级AI的最理想选择。官方售价899人民币。

每个NVIDIA Jetson都是一个完整的系统模组（SOM），包括CPU、GPU、内存、电源管理、高速接口等，所以英伟达的战略早已不只是做图形芯片。

如果说英伟达的GPU已经获得人工智能芯片垄断地位，边缘AI无疑是下一个蓝海。

边缘算力，通常指部署在设备本地的算力或者离用户距离较近的数据中心中的算力，边缘算力相较于云端算力，拥有低成本、低时延、高隐私三大特性。这使得边缘计算在许多领域都具备巨大的应用潜力，包括智能制造、智能交通、智慧城市等。随着AI催化下算力需求加速走向多样化，单一的云端算力无法满足所有需求，算力正在走向泛化，走向“云边端”梯度分布的格局。

边缘计算减少了需要传输到云端的数据量，并允许实时数据处理。因此，它可以降低对带宽的需求，同时提高设备性能，大量生成式AI模型可以直接在终端设备上运行。

无独有偶，高通、华为等巨头也有类似云边端的全覆盖战略，高通提出云边一体的混合AI路径，深度开发边缘AI，云端AI选择与微软等公司合作；华为提出IEF+高斯数据库全面覆盖边缘AI场景。

根据华为和信通院的预测，到2030年，预计将有80%的数据和计算任务在边缘节点完成，可以预见，这个市场相比人工智能大模型，对GPU的需求，一点也不小。