hompson），《苹果自己设计GPU，GPU的进化，苹果及通用GPU》（AppletoBuildOwnGPU，theEvolutionofGPUs，AppleandtheGeneral-PurposeGPU），StratecheryNewsletter，2017年4月12日。本·汤普森，《英伟达的整合梦想》（Nvidia'sIntegrationDreams），StratecheryNewsletter，2020年9月15日。2006年，英伟达意识到高速并行计算可以用于计算机图形以外的用途，发布了CUDA（统一计算设备架构）软件，该软件允许GPU以标准编程语言进行编程，不需要任何图形参考。尽管英伟达正在大量出产一流的图形处理芯片，但根据该公司2017年的一项估计，为了让程序员而不仅仅是图形专家都能使用英伟达的芯片，黄仁勋在这项软件工程上花费了至少100亿美元。黄仁勋赠送CUDA软件，但该软件只适用于英伟达的芯片。通过使芯片在图形处理行业之外发挥作用，英伟达发现了从计算化学到天气预报的并行处理的巨大新市场。当时，黄仁勋只能模糊地感知到并行处理的最大应用——人工智能——的潜在增长。
如今，英伟达的芯片主要由台积电制造，这在大多数先进的数据中心可以找到。幸好英伟达不需要建立自己的晶圆厂，否则在启动阶段很可能筹集不到必要的资金。给在丹尼快餐店干活的芯片设计师几百万美元已经是一场赌博，即使对硅谷最有冒险精神的投资者来说，当时赌上1亿美元（那时建一个新晶圆厂的成本）也是一个难题。此外，正如杰瑞·桑德斯所指出的，运行一个晶圆厂是昂贵且耗时的。像英伟达那样，简单地设计顶级芯片就足够困难了。如果英伟达还必须管理自己的制造环节，它可能就没有足够的资源构建软件生态系统。
英伟达并不是唯一一家为专用逻辑芯片开发新应用的无晶圆厂公司。通信理论教授欧文·雅各布斯在20世纪70年代初的一次学术会议上，曾高举微处理器并宣称“这就是未来”。他相信未来已经到来。安装在汽车仪表板或汽车地板上的大砖块移动电话即将进入2G（第二代移动通信技术）时代。电话公司正试图就一项技术标准达成一致，以便移动电话能够相互通信。大多数公司希望有一种称为“时分多址”的系统，即多个电话呼叫的数据可以在同一无线电波频率上传输
