随后，针对英特尔“GPU不如CPU”的说法，英伟达提出了强烈的反驳。
英伟达加速计算业务副总裁Ian Buck公开发表了一篇名为《聊一聊英特尔在深度学习Benchmark上犯的错》的博客文章，指出英特尔在对比时使用的是18个月前的数据，而如果使用更新的Caffe AlexNet数据，就会发现四个Maxwell GPU比四个Xeon Phi处理器的速度快30%。
“英特尔应该先把事实搞清楚。”Ian Buck毫不示弱地说。
对于英特尔在人工智能领域的种种布局，黄仁勋则代表英伟达表示质疑：如果说至强融核(Xeon Phi)协处理器对于AI非常适用，那为什么要收购Altera？既然买了Altera，Altera又非常适合AI的话，为什么要买Nervada Systems？如果Nervada Systems才是真正的AI方面的技术，要进行开发和产品推出的话，那至强融核协处理器又怎么办？如果说这三个都适合AI，那是不是意味着至强融核协处理器就不适合AI呢？
“目前我不太理解他们的战略，而我们的战略应该说非常美好而清晰的：那就是GPU。”黄仁勋说。
针对英伟达的质疑，9月6日英特尔中国区总经理Rupal Shah(夏乐蓓)在接受界面新闻及其他媒体采访时表示，实际上英特尔的战略不仅仅定位在“深度学习”一个环节上，而是将整个人工智能作为一个生态体系进行布局。
“对任何行业来说竞争都是好事，我们希望把人工智能整体技术发展的好处转化成商业成效带给消费者，并实现从云端到终端的双向流动。”Rupal Shah说道。
英特尔中国研究院院长宋继强则解释道，英特尔在人工智能领域的布局采用的是软硬结合的方式，在硬件上用低能耗、高效的方式实现计算，而软件上则将进行算法优化，把计算量减下来。
这样的回应显然过于宽泛而无力，不过Gartner资深半导体行业分析师盛陵海认为，由于英特尔企业本身比英伟达大很多，作为芯片行业的领导者，“它有自己的逻辑”。
“英特尔目前在人工智能市场上处于劣势，为了未来给企业客户提供更多的选择，同时构建人工智能的完整生态系统，英特尔要有更大的覆盖面，因此它必须投资未来、收购可能会出现或可能会使用的新技术。”盛陵海告诉界面新闻记者，至于未来能否形成市场优势，则要看收购的技术能否整合开发下去。
实际上，由于人工智能市场尚处于早期阶段，处理器厂商都希望通过自己的产品占据一席之地。由于专注于高复杂度的、神经网络的应用，英伟达的GPU并未形成垄断地位，在异构模式下英伟达与英特尔、IBM power以及ARM都有协同工作关系。
“这个百花齐放、群雄逐鹿的阶段将延续5-10年，且至少3-5年后才能看清什么样的架构将成为稳固的主流。”盛陵海预测道。
数据显示，到2025年人工智能市场将达到360亿美元的规模，人工智能将成为IT领域中发展最快的部分，或将引领继蒸汽机、电力、计算机之后的第四次工业革命。
这也是英伟达和英特尔激烈争夺人工智能市场的原因。不过差别在于，英特尔希望跟英伟达来场“龟兔赛跑”，并坚信自己一定会弯道超车；但英伟达觉得这个后来者完全不按路数出牌，双方是否在同一个跑道上还说不准。
因此看来，双方的口水仗还将继续。
