NVIDIA首席执行官黄仁勋出席技术大会(GTC)之后的记者会强调，“人工智能的世界很大，我们的焦点不是手机等物联网产品，而是大规模的云计算数据中心。”
黄仁勋还指出现bug括Google TPU在内的各种AI专用芯片都有其局限性，“NVIDIA致力于一般用途的通用GPU，可以用在任何的神经网络上，而非仅有CNN网络上。 ”
记者参与了大会演说和记者会后，仅有一个感想：就是不要再拿Google TPU模拟NVIDIA GPU了。
不要再拿Google TPU比较NVIDIA GPU
因为两者不仅从专用与通用AI芯片本质不同，发展取向也不同，Google TPU就算已经发展到第三代，重心还是围绕自家产品与服务，和NVIDIA成为每个地方（everywhere）与多功能的发展取向不同。
NVIDIA要以其开放合作的精神，进攻10亿美元的超级运算行业，巩固包括Google在内的大规模与高速运算数据中心客户，或成为医疗、自动驾驶汽车领域伙伴的处理器平台，对于虚拟货币挖矿与自动驾驶汽车传感器等领域芯片不感兴趣。
看好高端数据中心产品，售价达300万美元的DGX-2
NVIDIA并未走向FPGA与ASIC等专用芯片研发，而是持续投入更高运算性能的GPU产品，被黄仁勋称为“世界上最强的，有史以来最大的GPU”的NVIDIA DGX-2系统。
这个史上最强的GPU主要在于GPU“双向传输”技术NVLink Switch的突破。 NVIDIA利用此技术将把16个GPU连接为单一且都可1对1点双向传输的GPU。 “若相比五年前的AlexNet采用GTX 580s系统需要六天的训练时间，使用此产品仅需要18分钟，在五年内，速度提升500倍。”黄仁勋说。 “训练时间大幅度缩短，在推论部分将推论延迟缩短到1.1毫秒，推论速度为每秒6250个图片。”
NVIDIA DGX-2重达350磅，单手难以举起，每个GPU都可以用每秒300GB的速度运算，也是世界上第一个2PFLOPS (petaFLOPS，等于每秒1千万亿次的浮点运算）系统。那售价呢？黄仁勋指出，NVIDIA DGX-2性能略等于300万台双CPU服务器，前者售价为39.9万美元，后者成本高达300万美元。
四家顶尖服务器厂商包括联想、云达(QCT)、美超微(Supermicro)与纬颖(Wiwynn)等服务器厂都已推出基于DGX-2设计的系统，而富士康、英业达、广达与纬创正开发中。
看淡挖矿市场：虚拟货币市场仅是额外的红利
相较于数据中心产品的热烈推销，黄仁勋对于近来窜红的挖矿需求看得很淡。受到挖矿热潮影响，NVIDIA GPU市场价格水涨船高，Susquehanna分析师Christopher Rolland 曾指出GPU市价较官方售价高出40%~70%，NVIDIA公布的2018年第一季财报时也指出挖矿GPU营收为2.89亿美元。
不过NVIDIA并未看重这种“来得快，去得也快”的挖矿财，不仅会中对于加密货币只字未提，黄仁勋还强调，“虚拟货币市场对我们来说本来就是额外的红利（Bonus），因此如果没有也没有关系，我们在其他市场成长性很高。”
“GPU价格走跌对我们来说是好事，过于昂贵的GPU会导致电竞玩家无法负担，我们的GPU是专为电竞玩家打造的。”黄仁勋说。
由于加密货币价格波动大，让挖矿GPU需求起伏不定，矿工在乎的是GPU C/P值品牌忠诚度低，加上比特大陆等厂商纷纷ASIC等挖矿专用芯片市场，这些都是NVIDIA看淡挖矿需求的背后主因。
NVIDIA不会研发车用光达芯片
而在自动驾驶汽车领域，NVIDIA也一贯维持其“通用”的精神，强攻NVIDIA DRIVE Xavier平台，但不会进军光达芯片等专用垂直领域。
光达（Lidar）成本是自动驾驶汽车传感硬件最高的部分，现今的机械式64线光达价格达8万美元以上，业界认为若机械式光达芯片化后，价格将有机会低至500美元，意法半导体与Intel纷纷加入研发行列。
黄仁勋很明确地指出，“我们不会投入资源研发光达芯片”。
黄仁勋指出，人类利用耳朵、眼睛与面板等多重感官，精准感受这个世界，自动驾驶汽车也雷同，需要多种传感器相辅相成，举例来说，雷达对于移动（ Motion）的传感很好，但分辨率不够高，光达可以看很远，但分辨率低，而照相机分辨率高，但易受光影与气候影响。因此NVIDIA会截长补短和厂商共同合作，把多种传感器融合在NVIDIA产品里。