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7、AMD、NVIDIA相继迈入通用计算
虽然PC的核心是微处理器，但这些年来显卡的发展速度已经远远超过了处理器。从后者内部独立出来后，显卡就走上了一条康庄大道，也日益疯狂起来，如今高端显卡的集成度已经丝毫不逊色于处理器，动辄就是数亿个晶体管。
与几年前的处理器差不多，显卡的发展似乎也偏离了健康方向。一味追求高性能，毫不顾及功耗和环保，与处理器争相追求节能低功耗形成了鲜明对比，而且更严重的是，显示芯片内部虽然集成了大量的晶体管，拥有极其强大的浮点运算能力，但很多时候都处于闲置浪费状态。那么，该如何充分利用显卡的这一潜在优势呢？
AMD-ATI、NVIDIA、Intel几乎同时意识到了这一机遇，开始研究使用显卡做通用流处理加速运算。去年底NVIDIA发布DX10 G80的同时，AMD就提出了“GPGPU”概念，并推出了业界首款专用流处理器，将Radeon X1900游戏卡摇身变成了一块科学运算卡；一年后，AMD又将其升级到了第二代，在业界首创双精度流处理卡，也让RV670核心找到了新生。
不甘落后的NVIDIA几乎和AMD同时提出了“CUDA”架构，意在提供一个面向GPU的C语言开发环境，利用G80解决复杂的科学运算问题；到今年6月底，NVIDIA又发布了一整套通用计算平台“Tesla”，全面实现商业化，使得曾经的发烧友游戏平台改头换面成了服务器协处理加速系统。
处理器巨头Intel也是不甘落后，早早就开始规划自己的独立显卡产品“Larrabee”，并充分利用自己在处理器行业取得的技术优势，打算以多核心技术取胜。目前看来，Larrabee的首要目标不是越做越大的3D游戏，而是更加专业的通用计算领域。凭借自身雄厚的技术底蕴，Intel的加入无疑将是极具冲击力的。
以上产品对于科学计算的推动作用是非常巨大的，但和普通用户的距离比较遥远，近一些的话那就是分布式运算了。ATI显卡用户早已可以利用空闲时间计算Folding@home等项目，为蛋白质研究做出一份微薄的贡献。也许会有人说这么做没什么意义，但至少，总比沉迷网游有价值的多吧。
8、NVIDIA进军Intel平台整合芯片组
回首2002年下半年到2003年上半年，NVIDIA凭借nForce 2系列芯片组一炮走红，稳定了自己在AMD平台主板上的统治地位，同时也凭借不错的性能让集成显卡彻底甩掉了鸡肋的帽子。到如今的AMD 690G、NVIDIA MCP68，整合主板用户也能基本玩转大多数游戏了。
不过由于种种技术和非技术原因，NVIDIA整合芯片组一直远离Intel平台，而Intel自家产品始终牢牢霸占着这块市场。可惜的是，Intel集成显卡性能低下也是出了名的，而且就算能做到硬件支持DX10也始终拿不住相应的驱动程序，令人只能怒其不思进取。
终于在今年9月25日，经过了数月的推迟后，NVIDIA终于正式杀入了Intel整合芯片组市场。虽然MCP73在规格上做出了不少妥协，比如不支持高清视频播放、不支持双通道内存，但NVIDIA毕竟迈过了这一关卡，而且今后的路还长，只要能排除其他因素干扰，NVIDIA完全有实力带来更好的产品。
说起来，NVIDIA在芯片组领域内的地位是相当尴尬的。Intel一贯控制着自己的地盘，AMD收购ATI后也有了自家平台，NVIDIA这种第三方提供商在很多时候只能看人家的脸色行事，不过反过来说其实谁也离不开谁，各大巨头也会一直这样纠缠不清、明争暗斗下去。
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