根据英伟达最新公布的年报，其最主要的业务领域均出现了两位数以上的增长。除了其一直占有领先优势的游戏业务增长之外，其更多的涨幅事实上来自于数据中心业务和自动驾驶两大全新业务板块。年报数据显示，数据中心业务有138%的增长，而自动驾驶有52%的增长。
事实上，这是整个英伟达财报里最具有说明力的内容，因为数据业务和自动驾驶的增长根本上是人工智能和深度学习的发展所激发的。在目前的深度学习领域，把神经网络投入实际应用要经历两个阶段：首先是训练，其次是执行。从目前的环境来看，训练阶段非常需要处理大量数据的GPU（图形处理器，下同），也就是以游戏（游戏项目可行性研究报告）和高度图形化的应用做图像渲染起家的英伟达领先的领域；而在转型阶段则需要处理复杂程序的CPU，也就是微软十几年来领先的领域。
英伟达目前的成功事实上代表了GPU的成功，它正是最早的GPU领先者之一。深度学习神经网络尤其是几百上千层的神经网络，对高性能计算需求非常高，而GPU对处理复杂运算拥有天然的优势：它有出色的并行矩阵计算能力，对于神经网络的训练和分类都可以提供显著的加速效果。举个例子，研究员不用一开始就人工定义一个人脸，而是可以将几百万个人脸的图像展示出来，让计算机自己定义人脸应该是什么样子的。学习这样的例子时，GPU可以比传统处理器更加快速，大大加快了训练过程。