直到80年代末和90年代初，硬件才成為王者：IBM，英特爾，德州儀器都是市場領導者。 來自索尼，東芝，松下等日本企業的設備隨處可見。 但隨著全球消費者的口味轉向軟件和移動設備，他們大多數設備的使用情況並未發生顯著變化。 轉向軟件時，它偏向於微軟，甲骨文和SAP等公司。 後者錯過了向移動設備的轉變，為蘋果，谷歌和三星等公司打開了大門。
但是上述公司都沒有計劃錯過即將到來的，並且越來越明顯地轉向“邊緣”計算，其中虛擬助手和其他AI應用程序滲透到可以容納它們的所有物理設備中。 這一切都意味著硬件正在捲土重來，騎在AI的尾巴上。 軟件可能仍在吃這個世界，但正如Nvidia的主管Jensen Huang在2017年採訪中所說，人工智能會幹掉軟件。
人工智能已經經歷了一種覺醒，不再是一種深奧或新興的趨勢，而是一種不斷增長的現實。 今天人類正在開展的許多行動 - 如駕駛，包裝，會計甚至烹飪 - 遲早都會自動化。 我們通過鍵入智能手機或電視遙控器進行的操作將讓位於與Siri，Alexa和Google等虛擬助手交談，他們將生活在各地的設備中，這個概念稱為邊緣或“環境計算”。
AI不是一個新概念，數學基礎也不是它的基礎。 但是對於人工智能“幹掉軟件”並變得真正有用它需要硬件：處理器和芯片快速而強大，足以收集，處理和處理我們世界正在創造的大量數據。 這些硬件組件終於到了這裡，趕上了大型數據集和神經網絡等大量增長的軟件。
越來越需要專用硬件來為公司希望為用戶提供服務和產品提供動力，這使得全球硬件的復甦成為可能。 現在有一種理解，即必須彌合提供高級服務的願望與提供這些服務所需的硬件限制之間的差距。
當提到用於AI的專用硬件時，這通常意味著處理器具有令人難以置信的強大計算能力，有時甚至是特殊的體系結構，這使得在合理的時間段內運行AI算法成為可能。 被認為是人工智能芯片領導者的Nvidia在過去一年中呈指數級增長。 對人工智能的興趣日益增長，引發了Nvidia與英特爾等其他硬件公司之間的競爭，甚至包括Graphcore等初創公司，以及為谷歌，IBM，蘋果，百度和Facebook等自身開發硬件功能的科技巨頭。
現實情況是，技術公司 - 本身並不是純粹的硬件本地人 - 正在開發他們自己需要的硬件。 這在亞馬遜，谷歌，微軟和Facebook等巨頭中尤其明顯，他們幾年前得出的結論是，通信，數據處理和存儲方面的現有產品無法滿足他們的要求。 一個很好的例子是AWS 2015年收購以色列芯片公司Annapurna Labs，該公司開發了一種用於數據通信的平臺芯片技術。 今天AWS提供的大部分高級服務都基於這項技術。
即使是風險資本家，他們通常會迴避硬件業務，也越來越多地投資於硬件創業公司。 雖然這種投資趨勢尚未在以色列流行起來，但這裡的硬件創業場景已經準備好迎接熱潮。
根據以色列科技創新發現平臺Start-Up Nation Finder的數據，以色列目前有86家活躍的硬件創新初創公司。 其中大約一半的員工人數在11-50人之間，這意味著他們並非完全處於早期階段，而是在市場上推出產品。
在這種情況下，應該指出的是，該國的國防工業 - 通常會推動電子產品，軟件和隨之而來的硬件 - 是軍隊獸醫硬件創新和創業的重要推動力。 此外，英特爾，蘋果，思科和高通等跨國公司在以色列的重大活動使得硬件成為以色列的核心技術能力之一。
的確，與軟件相比，硬件公司需要更高的投資額和更多的開發時間，但它們的潛力巨大，特別是當它們為人工智能蓬勃發展並活躍起來提供平臺時。
雖然每個人都清楚AI已經全部結束，但對於像谷歌，微軟，蘋果，亞馬遜等科技巨頭來說，為了繼續在他們的領域領先，他們必須建立自己的AI支持硬件。
比如谷歌就已經開始佈局自己的AI芯片市場了。谷歌也發佈自己的TPU以及Edge TPU——TPU是針對TensorFlow上的機器學習工作負載量身定製的定製應用專用集成電路（ASIC）。 去年，谷歌宣稱它的TPU比現代GPU和推理CPU快15到30倍，並且TOPS / Watt測量值提高了30-80倍。並且谷歌在同年還發布了用於邊緣計算的Edge TPU，以及相關設備：AIY Projects Edge TPU Dev Board和Edge TPU Accelerator 圍繞谷歌新推出的專用邊緣TPU。
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