AI运算主要依靠显卡（GPU），因为其强大的并行处理能力适合深度学习等AI任务，而CPU则更适合顺序执行和通用计算。

1. GPU的并行计算优势

GPU拥有成千上万个核心，能够同时处理大量数据，这使得它在深度学习模型训练和推理中表现出色。例如，AI大模型训练需要大量矩阵运算和梯度计算，GPU的高带宽和低延迟使其成为首选。

2. CPU的通用性和顺序执行能力

CPU的核心数量相对较少，但具备强大的通用计算能力，适合执行顺序性任务和日常计算需求。例如，在AI推理阶段，CPU可以处理简单的逻辑判断和优化任务。

3. 实际应用中的协同工作

在实际AI系统中，CPU和GPU通常协同工作。例如，CPU负责预处理数据和控制流程，而GPU负责复杂的计算任务。这种分工协作模式可以充分发挥两者的优势，提高整体运算效率。

4. 行业趋势：AI对GPU的依赖性增强

随着AI模型规模的不断扩大，对GPU的需求也在增加。例如，生成式AI和深度学习模型的训练往往需要成千上万的GPU核心来加速计算。这种趋势表明，GPU在AI运算中的地位将更加重要。

总结

AI运算主要依靠显卡（GPU），但CPU在特定场景下也发挥重要作用。未来，随着AI技术的发展，GPU和CPU的协同优化将成为提升AI运算效率的关键方向。