显卡在AI领域中主要用于深度学习、机器学习和计算机视觉等任务。这些任务需要大量的并行计算能力，而显卡通常拥有更多的计算核心，因此更适合处理这些任务。显卡中的GPU（图形处理器）可以加速矩阵乘法和深度学习模型的训练和推理，从而提高AI应用的性能。
CPU在AI领域也有着不可替代的作用。许多AI算法和模型都需要在CPU上运行，特别是那些涉及到复杂的逻辑和条件判断的任务。一些AI应用也需要用到CPU来进行数据处理、算法设计和优化等工作。
因此，在生成一篇文章时，如果涉及到大量的并行计算和图像处理任务，显卡可能会更有优势；而如果涉及到复杂的逻辑和算法设计任务，CPU可能会更重要。当然，在实际应用中，通常会根据具体需求和场景来选择合适的硬件配置。
