随着AI应用的快速发展，企业对AI算力的需求激增。传统CPU已难以满足AI复杂工作负载，AI协同处理器应运而生。

过去，NVIDIA GPU凭借强大的平行处理能力在AI应用中占据主导地位。然而，高昂的价格让许多企业开始寻求更具成本效益的解决方案。

如今，AI芯片市场百花齐放，ASIC、FPGA、NPU等架构逐渐受到关注。英特尔的Gaudi3加速器、公有云供应商的自订AI芯片以及新创公司的专用AI加速器等，为企业提供了更多选择。

IBM采取混合云方案，整合多家供应商的GPU和AI加速器，让企业可以根据自身需求选择最合适的方案。

专家建议，企业应根据AI工作负载的规模和类型、数据特性、迭代可能性以及成本和可用性需求等因素，综合评估不同方案的优缺点，并进行基准测试，以确保性价比和团队熟悉度。