人工智能和机器学习需要新的计算机体系结构方法，但是当然还有更多因素。大量数据，TensorFlow和PyTorch等行业标准框架的到来以及摩尔定律的消亡，都标志着下一代计算系统的时代到来了。这是自Internet和在线连接需求发生变化以来，计算机行业所看到的最大的转变之一。
新的计算机体系结构浪潮由三个主要问题驱动。首先，数据中心正在变得越来越大，需要处理的数据量呈指数增长，计算变得越来越昂贵，这意味着公司需要新的更有效，功能强大和高效的架构来进行数据处理。
第二个难题是将大量数据转化为业务的实际价值所面临的困难(包括时间，费用和资源)。管理这种转变的公司将比落后的公司具有巨大的竞争优势。
第三，应用程序的复杂性和功能在不断发展，公司希望其计算体系结构能够利用这些新的可能性。
简而言之，这是关于易于开发，易于部署和易于创造价值的问题。这是关于使公司能够执行他们今天无法做的事情。
在过去的30年中，IT领导者一直致力于优化指令和操作。但是目前，数据及其在系统中的流动方式正在提高性能，并且硬件和软件也在不断发展以支持数据。但是，尽管当今可用的大多数架构都可以处理当前的AI和深度学习功能，但问题在于面向未来。计算技术日新月异，组织需要做好准备以利用不断涌现的进步。
从根本上说，计算机芯片仍然是基础，但要在新的计算世界中发挥作用，整个系统需要从算法到芯片，端到端跨多个层的新硬件和软件进行集成。而且它需要所有管理向新型计算过渡的公司可用。
在过去的十到二十年中，计算一直受到x86和GPU标准化的限制。硬件部分已经商品化，然后软件进行了标准化，因此计算机软件和硬件体系结构几乎没有增长或创新的空间。全新的专用架构可以扩展机器学习，AI和开发未来的功能范围，使用户，开发人员和应用程序摆脱传统架构的束缚。
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