2012年は、この分野の歴史における明確な分水嶺である。

背景に2つの条件が揃っていた。1つはImageNetという大規模な画像データセットの整備。約120万枚の画像に1000種類のラベルが付いており、これを分類する精度を競うコンペティションが開かれていた。もう1つがGPUの汎用計算利用である。

この年、ヒントンの研究室のアレックス・クリジェフスキーらが提出したAlexNetが、それまでの手法を圧倒的な差で破った。エラー率は前年の約26%から約16%へと一気に下がった。従来の改善幅が1〜2%だったことを考えると異常な数字である。

この結果を受けて、研究の重心が一気に深層学習へ移った。同時にNVIDIAがAI企業として台頭する起点にもなった。GPUがゲーム用の部品からAI基盤へと役割を変える転機が、この年にある。