Marknaden för ai-chipp domineras för ögonblicket av amerikanska bolaget Nvidia, mest känd för sina bidrag till olika spelprodukter. Deras chipp för att träna algoritmer att utföra specifika uppgifter, som att känna igen röster, tillhör de bästa i klassen. Men det område där tillväxten är som allra största är datorer som faktiskt kan utföra dessa uppgifter. Och där, inom datacenter, där är det Intel som regerar.

– Under de närmsta 18 till 24 månaderna är det väldigt svårt att föreställa sig att någon skulle kunna utmana Nvidia inom träning, säger Jon Bathgate, analytiker på investeringsbolaget Janus Henderson Investors, till Reuters.

Men det betyder inte att Intel inte kommer att försöka. Deras processorer används redan på bred front för att träna algoritmer för artificiell intelligens, och för att dra nytta av dem för verkliga uppgifter. Till exempel läser de av inkommande ljud och översätter det till en textbaserad förfrågan. Denna del av ai-tekniken kallas inference, det vill säga det område där algoritmerna använder det de tränats för.

Läs också: Det här är AI och så funkar det

Man kan alltså dela upp ai-tekniken i två segment, den delen som tränar algoritmerna och den del där de sätts i användning. Enligt Abhinav Davuluri från investeringsbolaget Morningstar, kommer den sistnämna med råge överträffa den första mätt i omsättning: 11,8 miljarder dollar jämfört med 8,2 miljarder dollar. Intels egen uppskattning av marknaden landar på 2,5 miljarder dollar, jämt fördelat på de två segmenten. Nvidia, på sin kant, har inte gjort någon uppskattning för den så kallade inference-marknaden. De stannar vid att den kommer att vara betydande för bolaget.

Försäljningen av chipp där ai-tekniken används för nya dataset pekar uppåt säger Nvidias vd Jensen Huang. De har det senaste året fördubblat försäljningen till datacenterkunderna. På den listan finns bland andra Googles molntjänst, Google Cloud.

Men det är här det börjar blåsa motvind. För datahallar, det är Intels hemmaplan. En marknad de har varit etablerade på i 20 år. De tycker naturligtvis att kunder ska stanna kvar hos dem och inte söka sig ut på nya vägar.

Som med mycket annat finns både för- och nackdelar. New York-baserade företaget Take Taboola har testat både Nvidias och Intels chipp. Nvidia var visserligen mycket snabbare, men la mycket tid på att skicka data fram och tillbaka. Intel hjälpte bolaget att anpassa sin datakod så samma servrar kunde hantera dubbelt så många förfrågningar.

– Min åsikt var: vi har redan har servrarna, och de har racken. Genom att jobba med Intel kan jag nu halvera kostnaderna för nya servrar, eftersom jag kan använda de jag redan har dubbelt så effektivt, säger företagets it-chef Ariel Pisetzky.

Läs också: Även Nvidia rullar ut uppdateringar i kölvattnet av Spectre

Tro nu inte att Nvidia rycker på axlarna och lämnar matchen. Nej, de försöker hitta en lösning för att bli kvitt bollandet av data. Nyligen lanserade de mjukvara som ska göra processen snabbare och mer smidig. En ny chipp-familj baserad på en teknik som kallas Turing, ska vara tio gånger snabbare än tidigare generationers chipp.

– Vi jobbar aktivt med i stort sett alla internetoperatörer i världen för att bygga in tekniken i deras utrustning. Röstigenkänning är bara användbart om den svarar relativt snabbt. Vår plattform är helt perfekt för det, säger Nvidias vd Jensen Huang.

ANNONS: Storsatsande eventet IBM Analytics University kommer till Stockholm 17-20 september 2018