首先，从结构上看，英伟达AI芯片采用专门的神经网络架构，而CPU则使用通用的结构设计。这种专门的神经网络架构使得AI芯片具有大量低功耗计算单元，非常适合执行计算密集型的人工智能任务。
其次，在计算速度方面，由于AI芯片的计算单元是为执行基于神经网络的计算任务而专门设计的，因此它们通常比CPU更快地进行计算。传统的CPU在处理数据时，需要先将数据从存储器加载到芯片中，然后执行复杂的运算，相比之下，AI芯片可以在芯片内部进行计算，大大提高了计算速度。
再者，功耗方面，AI芯片中的计算单元通常采用低功耗设计，因此在执行大规模的神经网络算法时，AI芯片比CPU更加节能。
最后，从适用领域来看，AI芯片最适合处理人工智能应用程序，如图像和语音识别、自然语言处理、机器人自主行驶等。而CPU则更适合于一般计算任务，如文档处理和统计分析。
总的来说，英伟达AI芯片和CPU在结构、计算速度、功耗和适用领域等方面都有明显的区别。这些区别使得AI芯片在人工智能领域具有独特的优势，而CPU则在通用计算任务中发挥着重要作用。在选择使用哪种芯片时，需要根据具体的应用需求来进行决策。