图形处理器（GPU）在人工智能（AI）发展中的重要性已被证明是正确的，正如安德鲁·吴于2025年10月29日所强调的那样。这项洞见可追溯到2010年代初，当时研究人员开始利用GPU进行深度学习任务，彻底改变了该领域。例如，2012年Alex Krizhevsky的AlexNet模型赢得ImageNet竞赛，展示了GPU在训练时间上的优势。根据麦肯锡2023年报告，AI在企业的采用率激增，GPU使机器学习效率提高了40%。GPU市场增长迅猛，NVIDIA在2024年占据AI加速器市场80%以上份额。业务影响包括医疗和自动驾驶领域的应用，推动创新。市场机会巨大，预计AI到2030年贡献15.7万亿美元全球经济。企业可通过GPU云服务实现成本节约，如德勤2024年案例显示零售业库存成本降低25%。实施挑战包括供应链问题，解决方案涉及多元化供应商。监管考虑包括欧盟2024年AI法案，确保高风险系统透明。未来展望中，GPU与专用芯片结合将优化能耗，到2028年75%企业AI工作负载运行在加速器上。竞争格局中，AMD的MI300系列于2023年推出，提供更好性价比。伦理实践强调绿色计算，减少数据中心能耗。