在双十一背后的AI推荐系统，价值达到了千亿美元。然而，当我们探索芯片领域的强国时，我们发现答案并不简单。反问式地思考，这个国家的芯片技术最为先进？是否隐藏着一个高性能的AI推荐系统？
从小朋友对父母的问题到互联网时代对搜索引擎的依赖，再到AI技术推动推荐系统发展，我们见证了算力的演进。数据显示，即使提高1%的相关性，销量也能增加数十亿。这背后，是一套高价值但目前仅少数公司可负担得起的AI推荐系统。
传统方法如协同过滤已不足以满足复杂化、需求增长和算法演进所需的大规模计算能力。当CPU遇到瓶颈时，GPU成为推动力。在深度学习中，多层神经网络可能让CPU无法应对，而GPU带宽远高于CPU，同时NVLink通信速度提升几倍。
NVIDIA Merlin提供了端到端解决方案，如NVTabular加速预处理和Distributed-Embeddings简化模型训练。但普及仍面临差异化和门槛挑战。模块化设计可以应对不同业务差异，而与云服务合作降低成本给予中小企业机会。
未来十年，加速计算将代表巨大的想象空间，从摩尔定律带来的每年1.5倍性能提升，现在已经放缓至1.1-1.2倍。而随着应用对算力的指数级需求增长，加速计算将是降低成本、提高能源效率并赋予工业界更多能力做更多事情的关键。此时此刻，我们正站在加速计算价值千亿美元未来的门槛前，为何不去探索这个未知而又充满可能性的世界呢？
