在21世纪的科技浪潮中，人工智能（AI）正迅速成为推动全球创新的核心力量。AI技术的快速发展不光在学术界引起了广泛讨论，也在商业领域激发了巨大的创新潜力，成为众多行业转型的关键驱动力。随着机器学习、深度学习等技术的不断进步，AI正在逐步渗透到医疗、金融、交通、制造等多个领域，其影响力日益凸显。
上面这张图，是一年内的英伟达的股价走势，甚至一度英伟达超过了苹果和微软成为了全球市值最高的公司。
首先，我们要了解清楚英伟达到底是做什么的。英伟达是全球领先的AI和图形处理器（GPU）制造商，通过深入研究AI技术的进步、市场需求的变化以及英伟达的战略布局，我们可以更好地理解AI如何成为推动经济增长和股票市场动态的关键因素。
这是前段时间英伟达在中国发布的招聘岗位，一经发出，非常的火爆，也可以看到现在大家对于AI的热情。同时薪资也是非常非常的可观。
大家肯定会很好奇，因为相比大家提到AI的第一印象肯定是编程，那为什么反而在市场中表现最好的是一个做硬件的公司呢？原因很简单，就是所谓的“卖铲子理论”，这是一个经济学原理。这个理论的意思是，在任何一种经济活动中，尤其是那些需要特定工具或服务的活动中，提供这些工具或服务的人往往能够获得稳定的收益。这个原理可以追溯到19世纪的美国淘金热时期，当时许多淘金者并没有发财，但那些向淘金者出售铲子的却赚了不少钱。尤其是在现在，各大科技公司在to c的应用层面，算是八仙过海，鹿死谁手，还不一定。 但是英伟达可是结结实实的赚了一大笔钱。
那目前英伟达的关键层面硬件就是，在于GPU，GPU是Graphics Processing Unit的缩写，它是一种专门用于处理图形和图像计算的微处理器。GPU最初设计用于加速计算机图形的渲染，但随着技术的发展，它们也被用于执行各种并行计算任务，尤其是在科学计算、数据分析和机器学习领域。相比于 CPU，GPU会有更好的并行处理能力，更流畅的视觉效果，更强的通用计算能力，更好的能效比，同时GPU还被广泛应用于科学研究、深度学习、数据分析、加密货币（后面我也会针对加密货币去专门写一篇文章，大家可以关注一下）
下面给大家分享一个我24fall的案例
这位同学就是24物理学的本科，申请到了香港城市大学的智能半导体专业。
如果之后，想要从事GPU方向的工作，可以选择以下几个相关专业：
新加坡国立大学 半导体技术与运作理学硕士
该专业为在职专业人士、执业工程师和大学毕业生提供提升知识和核心能力的机会。毕业生可在工艺、工艺集成、新产品导入、制造和运营等方面担任半导体经理/工程师职位。
香港科技大学 集成电路理学硕士
该专业专注于芯片设计，包括数字和模拟电路设计，是直接与GPU硬件研发相关的专业。
香港理工大学 微电子技术与材料理学硕士
该专业涉及电子器件、微电子技术和半导体材料等，为GPU等芯片的研发提供必要的物理和电子知识。
南洋理工大学 信号处理和机器学习理学硕士
该专业涉及信号处理、通信系统等，对于GPU在图像处理和信号处理方面的应用开发有帮助。
布里斯托大学高级微电子系统工程理学硕士
教学科目涵盖核心主题，如数字和模拟应用特定集成电路（ASIC）设计、数字信号处理器（DSP）和基于现场可编程门阵列（FPGA）的计算、集成传感器和执行器、射频和混合信号设计。定期进行更改，以反映重要的新兴学科，如物联网（IoT）的电子学、生物医学应用和量子光子学应用。
南安普顿大学微电子系统设计理学硕士
学生将获得与数字和模拟集成电路设计和电子系统工程相关的关键技能。还将有机会参与围绕集成电路和高级FPGA（现场可编程门阵列）平台上的片上系统设计生产的专业活动。
利兹大学 嵌入式系统工程（工程）理学硕士
GPU研发也涉及到嵌入式系统的应用，该专业将教授如何在嵌入式设备中集成和优化GPU性能。
看了文章，想必大家对于人工智能的硬件层的前景和申请专业选择会有一个大概的了解了，如果你也想加入这个时代的浪潮，对相关专业有兴趣，可以点击咨询，和我沟通～
