1.微软
主要产品：AI助手Copilot(openAI)；Copilot+
2C：与bing、桌面、浏览器结合，增强搜索、聊天、购物等体验
2B：提升工作效率\转化工作想法: Microsoft Copilot for Microsoft 365/Sales/Service/; GitHub Copilot
GPU：Azure Maia GPU，台积电5nm节点工艺，拥有1050亿个晶体管的单片芯片，算力可与竞品媲美，网络IO方面领先，显存带宽略输竞品
CPU：Azure Cobalt100 CPU共有128个核心，并支持12条DDR5通道
2.亚马逊
主要产品：推出Olympus大模型，升级Alexa语音助手；Olympus+
电商业务：引入AI，提升了用户的购物体验和转化率
AWS云服务：推出人工智能服务bedrock计划，迭代内部大模型
推出CodeWhisperer等AI工具，协助编程人员
GPU：训练端ic诉求在于降本，最新的Trainium2预计与英伟达H100对标竞争；推理端ic：Inferentia
CPU：新推的Graviton4性能至少比上一代提高了30%，比同类芯片少用60%的电来完成相同的工作负载
3.苹果
推出MLX框架，支持统一内存，大幅提升端侧模型量级，预计2024年推出的iphone16系列及MaC系列均将受益，增加GenAI模块，2024年年初推出第一代MR产品Vision Pro
IC：为AI优化自研Apple Silicon芯片
神经网络框架：发布新的神经网络机器学习框架MLX
Ajax苹果的大模型
将生成式AI整合到Xcode开发工具中
端SOC芯片：发布适用于M系列IC的新的神经网络机器学习框架MLX，支持“统一内存”提升本地运行的模型参数量级
4.谷歌
主要产品：AI助手Duet AI；推出多模态Gemini；Duet AI+；增加Gen AI功能的Pixel系列手机
搜索：推出Search Generative Experience(SGE)，将AI结果直接与google搜索结合
广告：增加了AI的功能模块
Workspace：类似office
端侧：pixel系列加入AI功能
TPU：全新的面向云端AI加速的TPU v5p，每个TPU v5p Pod由多达8960个芯片组成，使用最高带宽的芯片间连接(每芯片4800Gbps)进行互连
端SOC芯片：Tensor G3，应用于pixel8系列，加入更多AI功能
5. Meta
合作推出Meta Ray-Bans智能眼镜，开始测试多模态AI；持续推出Meta Quest系列产品，Quest3实现MR与VR切换；2024年，可能会展示一款代号为“Orion”的超前AR眼镜原型
社交：将Reels短视频接入Meta AI的聊天界面，完善Facebook、Instagram、WhatsApp等平台的AI生态
广告：应用AI提升广告投放的效率，更新客户的投放模式
MTIA是Meta第一个针对推理工作负载的内部定制加速器芯片系列
MSVP是Meta为内部开发的第一个用于视频转码的ASIC
Meta超算中心RSC具有16000个GPU，所有GPU都可以通过三级Clos网络结构访问
6.特斯拉
主要产品：以完全自动驾驶为目标，构建神经网络算法、自动驾驶推理型FSD芯片等；推出更具AI功能的智能驾驶电动汽车
算力复用于智能机器人tesla bot
采购大量英伟达芯片的同时，布局自主训练ic Dojo
