黃仁勳還指出包括Google TPU在內的各種AI專用芯片都有其侷限性，"NVIDIA致力於一般用途的通用GPU，可以用在任何的神經網絡上，而非僅有CNN網絡上。"
不要再拿Google TPU比較NVIDIA GPU
因為兩者不僅從專用與通用AI芯片本質不同，發展取向也不同，Google TPU就算已經發展到第三代，重心還是圍繞自家產品與服務，和NVIDIA成為每個地方（everywhere）與多功能的發展取向不同。
NVIDIA要以其開放合作的精神，進攻10億美元的超級運算產業，鞏固包括Google在內的大規模與高速運算資料中心客戶，或成為醫療、自駕車領域夥伴的處理器平臺，對於虛擬貨幣挖礦與自駕車感測器等領域芯片不感興趣。
看好高端資料中心產品，售價達1200萬臺幣的DGX-2
NVIDIA並未走向FPGA與ASIC等專用芯片研發，而是持續投入更高運算性能的GPU產品，被黃仁勳稱為"世界上最強的，有史以來最大的GPU"的NVIDIA DGX-2系統。
這個史上最強的GPU主要在於GPU"雙向傳輸"技術NVLink Switch的突破。NVIDIA利用此技術將把16個GPU連結為單一且都可1對1點雙向傳輸的GPU。"若相比五年前的AlexNet採用GTX 580s系統需要六天的訓練時間，使用此產品僅需要18分鐘，在五年內，速度提升500倍。"黃仁勳說。"訓練時間大幅度縮短，在推論部分將推論延遲縮短到1.1毫秒，推論速度為每秒6250個圖像。"
NVIDIA DGX-2重達350磅，單手難以舉起，每個GPU都可以用每秒300GB的速度運算，也是世界上第一個2PFLOPS（petaFLOPS，等於每秒1千萬億次的浮點運算）系統。那售價呢？黃仁勳指出，NVIDIA DGX-2性能略等於300萬臺雙CPU服務器，前者售價為39.9萬美元，後者成本高達300萬美元。
四家頂尖服務器廠商包括聯想、雲達（QCT）、美超威（Supermicro）與緯穎（Wiwynn）等服務器廠都已推出基於DGX-2設計的系統，而富士康、英業達、廣達與緯創正開發中。
看淡挖礦市場：虛擬貨幣市場僅是額外的紅利
相較於資料中心產品的熱烈推銷，黃仁勳對於近來竄紅的挖礦需求看得很淡。受到挖礦熱潮影響，NVIDIA GPU市場價格水漲船高，Susquehanna分析師Christopher Rolland曾指出GPU市價較官方售價高出40%~70%，NVIDIA公佈的2018年第一季財報時也指出挖礦GPU營收為2.89億美元。
"GPU價格走跌對我們來說是好事，過於昂貴的GPU會導致電競玩家無法負擔，我們的GPU是專為電競玩家打造的。"黃仁勳說。
由於加密貨幣價格波動大，讓挖礦GPU需求起伏不定，礦工在乎的是GPU C/P值品牌忠誠度低，加上比特大陸等廠商紛紛ASIC等挖礦專用芯片市場，這些都是NVIDIA看淡挖礦需求的背後主因。
NVIDIA不會研發車用光達芯片
而在自駕車領域，NVIDIA也一貫維持其"通用"的精神，強攻NVIDIA DRIVE Xavier平臺，但不會進軍光達芯片等專用垂直領域。
光達（Lidar）成本是自駕車感測硬件最高的部分，現今的機械式64線光達價格達8萬美元以上，業界認為若機械式光達芯片化後，價格將有機會低至500美元，意法半導體與Intel紛紛加入研發行列。
黃仁勳指出，人類利用耳朵、眼睛與皮膚等多重感官，精準感受這個世界，自駕車也雷同，需要多種感測器相輔相成，舉例來說，雷達對於移動（Motion）的感測很好，但分辨率不夠高，光達可以看很遠，但分辨率低，而照相機分辨率高，但易受光影與氣候影響。因此NVIDIA會截長補短和廠商共同合作，把多種感測器融合在NVIDIA產品裡。
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