多年来，AI市场一直以指数级的速度快速增长，其解决方案遍布我们周围，从机器人和其他机械系统的预测故障算法、电子商务中的购买行为建议、自动驾驶车辆的目标检测、电子交易中的风险缓解到DNA测序等等，我们身边有各种各样的解决方案，示例不胜枚举。

据市调机构的分析，全球大约80%的数据是非结构化数据。电子邮件、照片、语音邮件、视频和许多其他数据源每天都在堆积。无论是优化行业或企业的流程、预测消费者的消费趋势和兴趣、增强金融系统的安全性、维护合规性等等，这些数据都具有价值。AI不仅在数据清理方面扮演着重要角色，而且在数据分析方面也发挥着关键作用。

在过去10年中，汽车市场一直在改进自动驾驶车辆，并且中国和美国都进行了现场试验。中国吉利汽车集团在其驾驶辅助和完整的自动驾驶车辆产品线上投入了大量资金，这些都是由AI支持的。工业4.0和5.0在很大程度上依赖AI算法来实现其机器人技术和流程自动化。在医学领域有许多用例，包括成像、疾病预测、诊断和患者病历维护等。

当工作负载增加时，早期的数据中心架构依赖于添加更多的服务器。随着时间的推移，数据中心的计算节点增加到数千、数万，甚至在某些情况下增加到十几万个，因此占用空间、电力消耗和降温成为一种负担。网络的运营商都在寻找全新的、更高效的方法来处理数据。

数据加速器主要是使用图形处理器实现的，用于处理繁重的数学工作负载。高性能计算、基因组学、人工智能和许多其他用例都利用了这种协同处理数据加速。总的来讲，我们现在有专用集成电路、GPU和现场可编程逻辑门阵列解决方案来争夺这个数据加速市场。随着我们不断向边缘技术发展，数据加速器的灵活性和最佳的性能效率将成为制胜关键技术。